中新网北京6月22日电 (记者 孙自法)植物特别是农作物的叶绿素荧光探测，是人们知悉其光合作用生理健康状态的重要技术手段，如何研发出先进高效、简便灵巧的叶绿素荧光检测利器，也是叶绿素荧光现象发现近两百年来，学术界、产业界孜孜以求的目标。
破解“荧光密码”让植物“说话” 记者6月22日从江南大学自动化与智能科学学院郭亚教授团队了解到，在20多年持续深耕叶绿素荧光测试技术与设备研发的基础上，该团队最新结合人工智能(AI)技术，开发出具备从复杂信号中解析深层信息能力的深度学习模型，助力破解叶绿素“荧光密码”，实现让植物“开口说话”，成功研发覆盖实验室与野外多场景的叶绿素荧光科研仪器矩阵。
郭亚介绍说，1834年，叶绿素荧光现象首次被人类观察到，此后近两个世纪，科学家们一直试图通过解读叶片发出的“荧光密码”，洞察植物的光合生理状态。
这一技术也因此成为植物生理研究、农业育种、环境胁迫检测等领域不可或缺的无损检测手段。
研究团队及基于其科研成果孵化的企业绿视芯科技(无锡)有限公司合作，推进叶绿素荧光测试仪器产业化，他们从扎实掌握传统测试协议到率先开创宽带激励与AI分析的新范式，联合研发的系列高性能叶绿素荧光检测仪器已实现量产，并形成覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵。
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