2024年的諾貝爾獎將人工智能（AI）推向了一個新的高潮。物理學獎和化學獎的獲得者都在人工智能領域做出了開創性的貢獻。約翰·霍普菲爾德和杰弗里·辛頓因在人工神經網絡和機器學習方面的奠基性工作而獲得物理學獎。

而在化學獎方面，一半的獎項授予了大衛·貝克，以表彰其在計算蛋白質設計方面的貢獻，另一半則授予了丹米斯·哈薩比斯和約翰·喬普，以表彰他們在蛋白質結構預測方面的成就。這些成就不僅展示了AI在基礎科學研究中的巨大潛力，也預示著AI技術將如何更深入地融入人類生活和科學研究的各個方面。

水稻穗葉語義分割與表型參數提取

麥穗實例分割

例如，慧諾瑞德公司的高通量植物表型平臺TraitDiscover，結合了先進的視覺成像、大數據分析和人工智能技術，實現了全自動、高通量的植物表型測量。通過結合深度學習模型，如PhenoMG-YOLO和PhenoEL-Net，可以實現對植物目標的高效檢測和語義分割，從而精確提取前景和穗葉等關鍵特征。

基于目標檢測的種子/果蔬計數與表型參數提取

此外，慧諾瑞德公司于今年1月份推出的開源表型小程序OpenPheno，集合了多種植物表型檢測算法，已發布了多個功能模塊，包括籽粒考種、麥穗檢測、穗葉夾角檢測、麥穗考種、冠層測量、番茄考種等。這些模塊結合了機器視覺和人工智能技術，如改進的YOLOv8模型等，用于植物目標檢測和語義分割，精確提取籽粒、果蔬前景、穗葉等關鍵特征，從而實現麥穗檢測、穗葉夾角計算和果蔬的形態參數獲取。