2024年的诺贝尔奖将人工智能（AI）推向了一个新的高潮。物理学奖和化学奖的获得者都在人工智能领域做出了开创性的贡献。约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因在人工神经网络和机器学习方面的奠基性工作而获得物理学奖。

而在化学奖方面，一半的奖项授予了大卫·贝克，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则授予了丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。这些成就不仅展示了AI在基础科学研究中的巨大潜力，也预示着AI技术将如何更深入地融入人类生活和科学研究的各个方面。

水稻穗叶语义分割与表型参数提取

麦穗实例分割

例如，慧诺瑞德公司的高通量植物表型平台TraitDiscover，结合了先进的视觉成像、大数据分析和人工智能技术，实现了全自动、高通量的植物表型测量。通过结合深度学习模型，如PhenoMG-YOLO和PhenoEL-Net，可以实现对植物目标的高效检测和语义分割，从而精确提取前景和穗叶等关键特征。

基于目标检测的种子/果蔬计数与表型参数提取

此外，慧诺瑞德公司于今年1月份推出的开源表型小程序OpenPheno，集合了多种植物表型检测算法，已发布了多个功能模块，包括籽粒考种、麦穗检测、穗叶夹角检测、麦穗考种、冠层测量、番茄考种等。这些模块结合了机器视觉和人工智能技术，如改进的YOLOv8模型等，用于植物目标检测和语义分割，精确提取籽粒、果蔬前景、穗叶等关键特征，从而实现麦穗检测、穗叶夹角计算和果蔬的形态参数获取。