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科学网—270载植物科学・人工智能赋能植物研究


速读:270载植物科学・人工智能赋能植物研究270载植物科学・人工智能赋能植物研究精选。 两百年前博物学家阿当松(MichelAdanson)依靠人工观测、手绘图谱记录植物形态,而当代研究可将系统发育树完成结构化编码与图像化转换,依托深度学习模型自动挖掘隐藏演化规律,推动植物演化研究完成从人工定性到智能定量的底层范式革新。 DRAGORED国际龙血树研究网络:依托CSIC国际专项资助,聚焦新热带龙血树(Croton)物种演化与资源保护,覆盖墨西哥至阿根廷的山地雨林,重点研究龙血树红色乳汁的药用价值、物种谱系分化与种质资源保护,助力南美传统药用植物的科学化开发与保育。 传统植物分类与演化解析的技术瓶颈,依托自主研发的专属卷积神经网络架构实现突破性解法。 作为西班牙存续时间最长的国立科学机构,马德里皇家植物园270年发展脉络清晰、层层递进,历经三次关键转型,每一次革新都夯实了欧洲近代植物学的研究根基,形成了“标本馆藏-野外科考-实验室研究-科普保育”的完整科研体系。
270载植物科学・人工智能赋能植物研究 精选

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2026-8-4 15:57

| 个人分类: 植物园风物纪 | 系统分类: 观点评述

西班牙马德里皇家植物园发布 270 周年特刊 图1 马德里皇家植物园270周年纪念海报0.png

沿路行道林木平面图: 曼努埃尔・古铁雷斯・德・萨拉曼卡 ( Manuel Gutiérrez de Salamanca ) 于 1786 年绘制,原作收藏于圣费尔南多皇家美术学院。图纸呈现道路两侧列植树木的园林布局方案,是马德里皇家植物园珍贵历史图像资料,见证 18 世纪西班牙古典园林行道树规划思想。

1755 年,西班牙费尔南多六世颁布王室敕令, 马德里皇家植物园 ( Real Jardín Botánico-CSIC , RJB-CSIC )正式诞生,这座西班牙最古老的国立科学机构,在 2025 年迎来 270 周年华诞。从大航海时代奔赴美洲、非洲的 远洋植物科考先驱 ,到如今以 人工智能 破解物种演化密码的跨学科科研团队,《马德里皇家植物园学刊》 2026 年 第 20 期 270 周年专属特刊,完整铺陈了这座古典植物园跨越四个世纪的科学蜕变之路。

两百余年间, RJB-CSIC 完成了从王室专属科考站到国际化综合植物科研平台的彻底转型:古老标本馆馆藏的海量腊叶标本资源,实现与 深度学习 算法的跨时空数据联动分析;传统植物分类与演化解析的技术瓶颈,依托自主研发的 专属卷积神经网络架构 实现突破性解法。两百年前博物学家 阿当松 ( Michel Adanson )依靠人工观测、手绘图谱记录植物形态,而当代研究可将 系统发育树 完成结构化编码与图像化转换,依托深度学习模型自动挖掘隐藏演化规律,推动植物演化研究完成从人工定性到智能定量的底层范式革新。本文依托 RJB 官方 270 周年 8 页特刊一手权威文献,系统梳理其 270 年发展脉络、标志性科研成果,重点拆解 AI 赋能植物演化研究的核心突破,深度剖析传统植物学与数字智能融合的学科发展新图景。

1 从王室科考站到欧洲顶尖植物科研中心

作为西班牙存续时间最长的国立科学机构,马德里皇家植物园 270 年发展脉络清晰、层层递进,历经三次关键转型,每一次革新都夯实了欧洲近代植物学的研究根基,形成了 “ 标本馆藏 - 野外科考 - 实验室研究 - 科普保育 ” 的完整科研体系。

( 1 )启蒙大航海时代( 1755–1800 ):全球植物探索的策源地

1755 年 10 月 17 日,西班牙费尔南多六世颁布王室敕令,植物园正式创立,初代选址于曼萨纳雷斯河畔的米加斯卡连特斯果园,核心建园初衷是服务王室医药研发、农业育种与海外殖民资源勘探。 1781 年,卡洛斯三世下令将植物园迁至普拉多大道现址,由皇家建筑师胡安 · 德 · 比利亚努埃瓦设计三层台地古典园林格局,该空间布局与核心建筑风貌至今完整保留,成为兼具科学价值与艺术价值的历史遗产。

创立初期,植物园全权统筹西班牙所有海外皇家植物科考项目,主导秘鲁 - 智利远征、新格拉纳达远征、马尔维纳斯环球航行、塞内加尔专项探险等多项世界级科考工程,为欧洲积累了首批系统的热带、亚热带植物种质与标本资源。法国著名博物学家米歇尔 · 阿当松在 1749–1753 年深入西非塞内加尔开展野外考察,首次系统定名并描述 猴面包树 ( Adansonia digitata ),其采集的珍贵腊叶标本永久藏于 RJB 专属的 MA 腊叶标本馆 ,是馆藏最古老的植物标本,见证了近代植物野外分类研究的开端。

1801 年 8 月 9 日,西班牙王室颁布专属敕令,正式批准 RJB 建立独立标本馆,这份原始诏令档案至今完好保存于 RJB 历史档案馆( AJB Div. I, 11, 2, 10 ),标志西班牙首个国家级植物标本资源库正式落成。历经两个多世纪积累,如今 MA 标本馆坐拥 140 万份腊叶标本、 12645 幅古植物科考版画 ,覆盖伊比利亚本土、美洲热带、非洲热带等全球核心植物分布区,是南欧规模最大、史料最完整的植物标本馆藏体系。

图2:阿当松《植物科属》原版著作.png

阿当松《植物科属》原版扉页: 米歇尔 · 阿当松著作《植物科属》( Familles des Plantes ) 1763 年在巴黎出版。这是植物分类学发展史上里程碑文献,阿当松摒弃林奈单一的性系统分类法,首创多性状综合分类体系,最早建立植物 “ 科 ” 级分类核心概念,突破了传统分类的局限性,见证了前达尔文时代自然分类系统的重要探索,其学术理念深刻影响了后世植物系统学与演化分类学的发展脉络。

图3 阿当松猴面包树手绘与野外团队合影.png

阿当松猴面包树手绘与野外团队合影: 科考人员在巨型猴面包树旁开展调研记录,搭配阿当松原创物种形态手绘与法文原始文献页,直观呈现近代植物学 “ 野外观察 - 标本采集 - 图谱记录 - 分类定名 ” 的完整研究范式,是 RJB 百年科考传统的生动缩影。

( 2 )近现代分类学奠基( 1800–1939 ):本土植物体系成型与学科迭代

19 至 20 世纪, RJB 完成从海外科考向本土植物体系深耕的转型,历任园长奠定了西班牙近代植物学的学科根基。 安东尼奥 · 何塞 · 卡瓦尼列斯 ( 1745–1804 )、 马里亚诺 · 拉加斯 · 塞古拉 ( 1776–1839 )等核心学者,系统梳理伊比利亚半岛植物种质资源,构建了首个完整的本土植物分类体系,填补了南欧植物分类研究的空白。 1815 年,植物园率先在西班牙开设农业课程,开创了国内植物应用教学的先河。

这一阶段植物园历经多次历史变革与迭代: 1822 年正式划归马德里中央大学管辖,成为西班牙高校植物学教研核心平台; 1927 年,西班牙首位女性植物学家 埃莱娜 · 保内罗 · 鲁伊斯 ( 1906–2009 )入职植物园,深耕禾本科植物分类与孢子萌发研究,搭建起西班牙最完备的禾本科标本资源库,打破了近代植物科研领域的性别从业壁垒,成为 20 世纪西班牙植物学界的标杆性女性学者。

西班牙内战期间,为保护珍贵馆藏, RJB 将 Mutis 等核心珍稀标本异地转运避险,成功保全了百年科考成果。 1939 年,植物园正式划归西班牙最高科学委员会( CSIC )管辖,彻底脱离王室管理体系,转型为公立独立科研机构,完成了从古典园林到现代科研平台的关键转型。

( 3 )当代多学科综合平台( 1939 至今):多元科研与智能创新齐头并进

划归 CSIC 体系后, RJB 持续拓展学科边界,逐步分化出演化生物学、地衣真菌学、热带生物保育、城市生态修复、生物信息学、微生物生态等多个前沿研究组,形成多学科交叉的科研格局。依托数十年深耕,园区现有 7 万平方米核心展区、 5500 种活体栽培植物、 997 株古树、 102 种 bonsai 、 350 种玫瑰 ,配套完善的实验室、标本馆、科普场馆与科研设施。

迈入 21 世纪,尤其是 2025 年 270 周年关键节点, RJB 实现跨越式发展,形成 “ 古典馆藏 + 野外保育 + 智能科研 + 社会科普 ” 四位一体的发展模式:落地 AI 植物演化前沿研究、城市热岛生态调控、极危物种立法保护、热带生物人才培养等标杆项目,同时斩获多项国家级、国际级科研与科普奖项,成为全球兼具历史底蕴与创新活力的顶尖植物园之一。

图4 马德里皇家植物园导览地图0.png

马德里皇家植物园导览地图: 以俯视全景视角呈现园区整体布局,清晰标注道路体系、主题花坛、智能温室、古树保护区、科研建筑、科普场馆与核心参观路线,以色块区分植物保育区、科研实验区、科普展示区,展现植物园在植物迁地保护、前沿科学研究、公众自然教育系统化空间布局与功能定位。

2 核心突破:人工智能重塑植物演化全研究链条

传统演化生物学严格分为 宏演化 与 微演化 两大独立研究维度:宏演化聚焦百万年尺度的物种分化、谱系辐射、集群灭绝等宏观演化规律;微演化侧重种群尺度的基因交流、遗传突变、自然选择、遗传漂变等微观机制。长期以来,学界依托经典统计学模型处理基因序列、系统发育拓扑数据,但面对高通量基因组产生的海量多维数据,存在运算效率低、参数估算偏差大、复杂演化场景解析能力不足、跨尺度数据难以整合等核心瓶颈。

RJB-CSIC 演化人工智能跨学科团队依托深度学习技术,自主研发 系统发育卷积神经网络( PhyloCNN ) 专属架构,创新性打通宏演化与微演化研究壁垒,实现两大尺度演化过程的一体化解析,彻底革新植物演化研究范式,成为本次 270 周年特刊的核心原创性成果。该团队由博士后马诺洛 ·F· 佩雷斯牵头,吸纳数据智能专家卡洛塔 · 梅德拉诺、马德里理工大学计算机科研人员,构建了 “ 生物科研 + 算法研发 ” 的交叉创新团队。

( 1 )技术底层:演化数据标准化机器可读编码体系

AI 赋能植物演化研究的核心基础,是实现生物演化数据的标准化、可视化、数字化编码,让传统科研数据可被神经网络精准识别学习, RJB 团队建立了两套核心编码规则:

DNA 序列像素化转换 :对四种碱基进行固定数值赋值,腺嘌呤 A=1 、胸腺嘧啶 T=2 、胞嘧啶 C=3 、鸟嘌呤 G=4 ,将整条超长基因序列转化为标准化数字像素矩阵,使神经网络可像识别图像一样批量读取、解析海量遗传信息,大幅提升基因数据处理效率。

系统发育树图像化重构 :突破传统演化树仅可视化展示的局限,将演化树节点对应的物种亲缘关系、分化时间、生态特征、地理分布等多维参数,转化为梯度色块像素矩阵,完整保留物种谱系拓扑结构与演化特征,实现演化树的量化解析。

相较于传统统计模型需要数百万组模拟样本完成训练, PhyloCNN 架构 仅需 1 万 —10 万组系统发育树特征数据集,即可高精度估算物种成种速率、灭绝速率、谱系多样化核心参数,精准捕捉快速辐射演化、集群灭绝、适应性分化等传统方法难以识别的复杂演化事件,运算精度与效率实现双重突破。

图5 物种亲缘关系与特征参数示意图.png

物种亲缘关系与特征参数示意图: 采用经典树状结构呈现物种亲缘演化脉络,右侧搭配多维参数色块矩阵,不同颜色、深浅对应物种遗传分化、生态适应性、地理隔离等量化指标,直观展示 AI 模型读取、解析演化数据的核心逻辑,是 PhyloCNN 算法训练与数据解析的核心可视化模型。

( 2 ) AI 落地三大核心植物科研场景

场景一:杂交共生演化与物种界定精准解析

伊比利亚半岛特有属白花丹科 海石竹( Armeria ) ,是当地第三大特有植物类群,物种数量丰富、分布广泛,普遍存在 杂交共生复合体( syngameon ) 演化现象,种间基因渗透频繁、谱系关系混杂,传统系统发育分析无法精准厘清物种分化机制与多样化成因,长期是学界研究难点。

RJB 团队依托 AI 深度学习模型,批量处理上千份馆藏标本与野外种群的基因组数据,精准筛选杂交介导的隐秘遗传分化信号,清晰厘清种间杂交、基因流动与物种多样化的耦合关系,同时明确不同地理种群的适应性演化差异,为该属濒危物种的精准保育、种群恢复与区域生物多样性管理提供了关键科学依据。该研究同时联合法国、英国、意大利、土耳其等多国学者,形成国际化协同研究体系。

图6 伊比利亚海石竹野外生境.png

伊比利亚海石竹野外原生境: 伊比利亚海岸峭壁原生生境,清晰呈现海石竹紫色花序、肉质叶片及岩石缝隙生长状态,展现其耐旱、耐盐碱的海岸适应性特征,直观对应物种野外生存环境与演化适配性,为 AI 解析物种生态演化规律提供实景支撑。

场景二:亚南极岛屿植物扩散古生物地理重建

针对亚南极岛屿植物来源与演化争议, RJB 团队联合格拉纳达大学、马德里康普顿斯大学、约翰内斯堡大学等多国科研机构,在《 Journal of Systematics and Evolution 》发表重磅成果。研究依托 AI 算法高效处理 7 种亚南极维管植物的多谱系基因组数据,精准识别千万年尺度的跨洋遗传痕迹, 推翻传统板块漂移隔离假说 ,证实风场、海洋洋流、迁徙鸟类携带是亚南极岛屿植物定植的核心途径,明确南半球大陆是该区域植物多样性的主要来源。

AI 技术彻底解决了传统古生物地理研究数据碎片化、周期长、误差大的难题,将原本数年的数据分析周期压缩至数月,同时精准识别上新世 - 更新世的物种分化高峰,证实亚南极岛屿是第四纪冰期植物的核心避难所,为南半球生物地理演化研究提供了全新范式。

场景三:城市生态修复与气候适应精准建模

依托欧盟 PAULIA 创新项目, RJB 将 AI 技术落地城市生态治理与碳中和研究,实现科研成果的民生转化。一方面, AI 整合无人机多光谱影像、城市气象传感器、地表温度监测数据,精准识别城市热岛效应热点区域,构建包含 163 种乡土耐高温树种的适配数据库,智能筛选降温、固碳、抗逆性最优的绿化树种,为城市生态降温、植被优化配置提供精准方案。

另一方面,团队对园内 45 株百年朴树( Celtis spp. )开展长期监测,通过 AI 建模整合树龄、胸径、生长速率、环境因子等多维数据, 精准测算单株朴树年均固碳 213.2 公斤二氧化碳 ,首次量化百年古树的城市碳中和生态价值,为城市古树保护、生态效益评估提供了标准化量化依据。

3 270 周年基础研究与应用保育双向突破

2026 年周年特刊系统收录 RJB 近年核心科研成果,除 AI 智能研究外,涵盖濒危物种保护、真菌地衣研究、微生物新种发现、国际科研项目、人才培养、科普社会服务等多个领域,全方位展现植物园综合科研实力与社会价值。

( 1 ) 极危活化石植物获得法定国家级保护

依托 RJB 独创的 演化独特性评估体系( EDGE ) , 2025 年西班牙官方公报( TED/452/2025 )正式将两种伊比利亚特有珍稀植物列入《西班牙濒危物种名录( CEEA )》,定级 “ 极度濒危 ” ,实现科研成果向立法保护的直接转化。这两种物种均为罕见的 活化石植物 ,演化谱系独立、濒危风险极高,保护价值不可替代。

对叶环骨草( Gyrocaryum oppositifolium ) :紫草科珍稀特有物种,与近缘物种的演化分化时间达 2800 万年,现存仅 3 个碎片化野生种群,零散分布于西班牙莱昂、马德里、塞维利亚三地,种群数量仅数十至数百株,长期受道路基建、人类活动、畜牧压力威胁。 2025 年塞维利亚种群时隔 40 余年被重新发现,为物种保育带来新契机,目前已组建跨区域专项工作组,统筹种群监测与栖息地保护。

加多尔孔椟草( Gadoria falukei ) :车前科特有极危物种, 2017 年才被正式定名,仅存活于阿尔梅里亚加多尔山脉洞穴岩壁,野生成株不足 20 株,栖息地极度脆弱,受畜牧踩踏、生境退化严重威胁,其演化分化历史达 1200 万年,是研究地中海植物演化的关键物种。

图7 对叶环骨草花与果实.png

对叶环骨草花与果实: 微距实拍对叶环骨草核心识别特征,浅蓝色五瓣小花搭配黄色花心,近球形绿色果实覆有细密刺毛,清晰展现物种形态辨识度,为野外种群监测、物种鉴定提供精准参考。

图8 车前科孔椟草属加多尔孔椟草.png

加多尔孔椟草植株形态特写: 加多尔孔椟草亮黄色侧向花朵、深绿色心形叶片及叶面细毛纹理,凸显物种独有形态特征,其狭窄的生境分布与稀少的种群数量,使其成为地中海濒危植物保育的重点标杆物种。

( 2 ) 地衣真菌研究提出全新共生理论

RJB 首席地衣学家、资深科研人员 塞尔希奥 · 佩雷斯 - 奥尔特加 提出颠覆性学术观点: 地衣本质是真菌开展的 “ 农耕共生系统 ” 。研究指出,地衣中的真菌通过构建皮层保护层,主动培育光合藻类、蓝细菌,稳定获取光合糖分养分,形成精准可控的共生模式,颠覆了传统被动共生的认知。

团队长期深耕西班牙、智利盐湖等极端生境,发现大量地衣趋同演化新类群,同时依托 AI 图像识别技术,高效甄别传统形态分类难以区分的隐存新种,完善了地衣物种系统分类体系,为极端环境生物适应性演化研究提供了全新思路。

图9 地衣学家Sergio Pérez-Ortega.png

地衣学家塞尔希奥 · 佩雷斯 - 奥尔特加: 长期专注地衣系统分类、共生演化与极端环境生物研究,其原创性理论推动全球地衣生物学研究迭代升级。

( 3 ) 微生物新种发现:园区水体暗藏全新物种

RJB 科研团队在园区人工水生植物池塘中,发现全新有壳变形虫新物种,命名 Cylindrifflugia luciferina 。该物种外壳呈棕灰色、椭圆形,具有两根透明角状凸起,形似小恶魔,辨识度极高,体长 206–242 微米,伪足细长发达。

科研团队通过显微形态观测、 DNA 测序与 18S rRNA 基因系统发育重建,明确其独立演化谱系。该发现极具科研价值,打破了 “ 有壳变形虫形态分化匮乏、新种难以区分 ” 的固有认知,证实城市园林小型水体仍是生物多样性发现的隐秘宝库,为原生生物系统学与生物多样性研究补充了关键素材。

( 4 ) 热带生物保育人才培养十年硕果丰硕

由 RJB 主导、 UIMP 与 CSIC 联合开设的 热带生物多样性与保护硕士项目 , 2016–2026 年十年育人成果斐然,成为全球热带生物保育人才培养标杆。十年间累计培养 199 名毕业生, 98% 顺利毕业、 90% 以上入职科研与环境保育岗位、 35% 继续攻读博士学位 。

学员野外实践覆盖哥斯达黎加、厄瓜多尔亚苏尼生物热点区、秘鲁、佛得角等全球核心热带生态区,同时参与拉帕尔马岛火山灾后生态修复等重大项目。毕业生遍布德国、澳大利亚、加拿大、法国等 20 余个国家科研机构,累计产出超 100 篇高影响力学术论文,多人斩获 GBIF 国际青年科研奖、三分钟论文演讲大赛等国际奖项,成为全球热带生物保育的核心青年力量。

图10 热带保护生物学硕士野外实践合影.png

热带保护生物学硕士野外实践合影: 记录学员在拉帕尔马岛野外科考实践场景,体现理论教学与野外保育实践深度融合的育人特色。

( 5 ) 国际跨界科研项目拓展植物学应用边界

欧盟 PHABB 藻类病害防控项目 :总经费超 218 万欧元,聚焦经济藻类病害防控与有害藻华治理,系统研究真菌、卵菌、原生生物等藻类病原菌的致病机制与演化规律,研发绿色生物防治技术,助力水产养殖安全与水域生态保护。

K-HEALTHinAIR 室内空气质量项目 :聚焦欧洲室内空气生物污染与人体健康, RJB 团队负责空气微生物组监测,识别室内细菌、真菌、原生生物群落结构,同时研发黄曲霉毒素 B 精准检测传感器,填补室内微生物污染精准监测的技术空白,为人居健康防护提供新方案。

DRAGORED 国际龙血树研究网络 :依托 CSIC 国际专项资助,聚焦新热带龙血树( Croton )物种演化与资源保护,覆盖墨西哥至阿根廷的山地雨林,重点研究龙血树红色乳汁的药用价值、物种谱系分化与种质资源保护,助力南美传统药用植物的科学化开发与保育。

( 6 ) 科普传播与荣誉成果丰硕

2025–2026 年, RJB 依托 FECYT 四大科普专项,开展濒危种子显微巡展、全民植物科普工坊、野生蜜蜂科普手册编撰、自然电影放映等多元活动,打通专业科研与公众科普的壁垒。旗下官方播客《植物园之声》斩获西班牙《 20minutos 》 2025 年度创作者大奖,获评 “ 可持续发展领域优质数字科普内容 ” ;同时荣获法国香水学院 可持续创新大奖 ,表彰其在科研创新、环境教育、生物多样性保护领域的突出贡献。

此外,年度第十八届科学马拉松赛事吸引 27 场口头报告, 12 组青年学者展示最新成果,持续搭建青年科研人才交流平台,传承植物科学研究精神。

4 学科发展思辨:传统植物学与 AI 融合的进化逻辑与边界

站在 270 周年的历史节点, RJB 的科研迭代清晰勾勒出植物科学的未来进化路径,传统植物学与人工智能的深度融合,不是简单的技术叠加,而是学科发展的必经革新,实现了四大维度的根本性突破。

研究尺度实现全域贯通 :传统植物学依赖肉眼观测、人工手绘、统计学分析,仅能覆盖个体、种群的表层形态与浅层演化规律,无法处理基因组时代的海量多维数据。 AI 技术凭借超强的大数据挖掘、复杂模式识别能力,首次打通 “ 微观基因变异 — 中观种群演化 — 宏观物种谱系 — 全球生物地理 ” 的完整研究链条,实现多尺度演化过程的一体化解析。

百年馆藏实现数字化新生 : RJB 数百万份百年腊叶标本、 18 世纪科考手绘、历史种质记录,是无可替代的科研遗产,长期受限于人工分析效率,价值难以充分挖掘。依托深度学习图像识别与特征提取技术,可实现馆藏标本批量数字化建档、物种特征智能匹配、采集时空信息溯源、跨年代演化特征比对,让百年静态标本转化为动态、可量化、可迭代的科研大数据,阿当松百年标本与现代基因组数据的跨时空比对,即为典型应用范例。

生物保育从定性描述走向精准量化 :传统濒危物种保护多依赖野外经验定性判断,缺乏标准化科学依据。 AI 可整合固碳能力、耐热抗性、遗传分化程度、种群数量、栖息地胁迫等多维指标,精准量化物种演化独特性、灭绝风险与生态价值,为物种分级保护、立法申报、栖息地修复提供统一量化标准,两种西班牙活化石植物的法定保护落地,充分验证了该模式的实用性与权威性。

学科交叉催生全新科研范式 :当代植物演化研究彻底突破传统统计框架,形成 “ 科学问题驱动、智能算法赋能 ” 的双向创新模式。本次自研的 PhyloCNN 架构,完全基于植物谱系多样化、物种分化、灭绝事件等专属科研痛点迭代优化,区别于通用 AI 算法,实现了算法技术与学科需求的精准适配,成为生命科学与人工智能交叉融合的标杆范式。

同时特刊明确强调客观边界: AI 是高效分析工具,绝非科研替代者 。野外标本采集、长期生态定位观测、物种形态精准鉴定、共生机制野外验证等传统基础工作,是 AI 模型训练、数据验证的唯一可靠来源。 270 年积淀的古典科研根基,是智能技术落地的核心底气,二者互补共生、缺一不可,共同构成现代植物科学的完整研究体系。

结语

从 1755 年王室敕令创立、开启大航海时代全球植物探索,到 2026 年依托自研深度学习架构解码物种演化奥秘,马德里皇家植物园 270 年的发展历程,完整见证了植物科学从 人工观测定性研究 向 智能定量精准解析 的范式革新。百年活体植物种质、千万份历史标本馆藏、数代学者积淀的野外科考经验,与现代深度学习、大数据建模、智能传感技术深度融合,构建起 “ 传统根基 + 数字创新 + 保育落地 + 科普惠民 ” 的全链条科研体系。

在全球生物多样性锐减、气候变化加剧、生态危机频发的当下, RJB 的发展模式为全球植物学研究提供了成熟范本:坚守经典植物分类、野外生态保育的学科根基,借力人工智能前沿技术破解演化研究难题、完善濒危物种保护体系、量化生态服务价值,让跨越 270 年的植物科学底蕴,在数字时代焕发全新活力,为全球生物多样性保护、植物资源可持续利用、生态环境修复提供持续的科学支撑。

延伸阅读

Real Jardín Botánico-CSIC. (2026). el Diario del Jardín Botánico: Nº20, Suplemento Especial 270 Aniversario . Madrid, España: Real Jardín Botánico-CSIC.

Pérez, M. F., & Gascuel, O. (2025). PhyloCNN: Improving tree representation and neural network for diversification studies. Systematic Biology . https://doi.org/10.1093/sysbio/syaf082

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