综述：人工智能在濒危植物物种保护中的应用：基于全球文献计量的全面综述

《Biodiversity and Conservation》：Application of artificial intelligence (AI) for conservation of endangered plant species: a comprehensive review based on global bibliometry

本综述系统梳理了1993-2024年Scopus数据库文献，揭示人工智能（AI）在濒危植物保护领域的应用趋势。研究指出AI（包括机器学习ML和深度学习DL）通过基因组选择、高通量表型分析等技术显著优化了迁地保护和就地保护策略，但面临数据稀缺性、模型可泛化性等挑战。未来需开发可解释、资源高效的AI模型并融合本地化知识。

　　

人工智能赋能濒危植物保护的技术路径与挑战

近年来，全球植物种内和种间多样性的持续衰退对生物多样性构成严重威胁。随着数据科学的快速发展，人工智能（AI）技术为濒危植物保护提供了革命性的解决方案。通过机器学习（ML）和深度学习（DL）等算法，保护工作正朝着数据驱动、实时决策的方向转型。

文献计量视角下的研究趋势

对Scopus数据库1993-2024年文献的计量分析显示，AI在濒危植物保护领域的研究呈现显著增长态势。美国等国家在该领域贡献突出，国际合作网络日益紧密。关键词共现分析表明，基因组选择、高通量表型技术、离体繁殖优化等是核心研究方向。

AI技术在保护实践中的多维应用

AI工具正深度融入保护生物学各个环节。在遗传资源保护方面，ML算法加速了濒危物种的基因组选择过程；计算机视觉技术则实现了植株的高通量表型分析，大幅提升形态特征提取效率。对于离体繁殖技术，AI模型通过优化培养基配方和环境参数，显著提高珍稀植物的组培成活率。

在生态系统层面，结合遥感数据和DL模型的空间预测系统，能够实时监测野生种群动态。这些技术同时助力迁地（ex-situ）和就地（in-situ）保护策略的协同推进，为生物多样性管理提供动态决策支持。

技术落地的瓶颈与未来方向

尽管前景广阔，AI在保护领域的应用仍面临多重挑战。生物多样性热点地区往往存在基础设施薄弱、计算资源匮乏的问题，导致模型部署困难。数据稀缺性和物种特异性也制约了算法的泛化能力。此外，黑箱模型的可解释性不足，影响了保护工作者对预测结果的信任度。

未来研究应聚焦于开发轻量化、可解释的AI模型，同时建立融合传统生态知识与伦理框架的包容性方案。通过加强全球数据共享和算力支持，有望推动AI技术真正成为守护濒危植物的关键力量。