江南大学郭亚团队推出AI增强叶绿素荧光检测仪器 助力破解植物“荧光密码”

江南大学自动化与智能科学学院郭亚教授团队6月22日对外披露，其结合人工智能技术开发的深度学习模型，已成功应用于叶绿素荧光检测，并实现覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵量产。这项技术旨在让植物通过“荧光密码”“开口说话”，从而实时反映其光合生理健康状态。

从复杂信号中解析深层信息

叶绿素荧光现象自1834年被人类首次观察到以来，一直是植物生理研究、农业育种和环境胁迫检测领域的核心无损检测手段。郭亚团队在20余年持续深耕的基础上，最新引入AI深度学习模型，能够从复杂荧光信号中解析传统方法难以提取的深层信息，提升检测的精确度与便捷性。

“团队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。”——郭亚教授介绍

产业化落地与仪器矩阵

研究团队与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。目前系列高性能叶绿素荧光检测仪器已实现量产，形成覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵，为植物光合作用健康监测提供多样化的工具支持。

• 技术核心：宽带激励+AI深度学习模型
• 应用场景：实验室精密测量、野外快速筛查
• 产业进展：联合企业实现量产，形成多场景矩阵

业内人士指出，这一进展将叶绿素荧光检测从传统单一协议推向智能化、多维分析阶段，有助于更高效地知悉作物生理状态，支撑精准农业与生态研究。

郭亚团队发布多场景叶绿素荧光检测仪器矩阵 助力植物生理信号精准解读

科研仪器研发团队郭亚团队近日对外展示了覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵及原理示意图。该矩阵集成了手持式叶绿素荧光仪、无线传感器网络版、微型传感器及叶绿素荧光成像系统，旨在为植物光合生理与环境胁迫分析提供更高质量的实验依据。

仪器矩阵涵盖多类型设备应对不同场景

根据团队介绍，该仪器矩阵中的手持式叶绿素荧光仪适合实验室与野外便携作业；无线传感器网络版支持多节点同步测量，为光合生理与环境胁迫分析提供更高质量的实验依据。微型传感器可与移动终端协同，适用于日常便携检测。

叶绿素荧光成像系统则将荧光信号转化为空间可视化图像，精准捕捉植物叶绿素荧光的空间异质性。

微型传感器推动技术向日常应用扩展

微型叶绿素荧光传感器的研发，还将叶绿素荧光技术进一步推向日常应用场景。该传感器体积小巧、成本低廉、通讯方式灵活，既能与智能手机协同工作，也能轻松集成至农业物联网基础设施。团队指出，这为叶绿素荧光技术应用于日常果蔬质量检测及规模化农业信息感知提供了基础支撑。

机器学习赋能荧光信号深度解析

植物“喜怒哀乐”的关键性生理信息，隐藏在叶片发出的荧光信号中。借助机器学习技术，叶绿素荧光检测仪器如同精通植物语言的翻译官，可以让科研人员与植物“对话”，实现对植物光合生理信号的精准解读。郭亚称，这项技术对现代作物育种、精准农业生产及生态环境检测具有重要价值。

郭亚进一步表示，研究团队给仪器配备了“全频麦克风”和“智能大脑”，这相当于用丰富的语言和植物进行“深度交流”，可以捕捉含有更丰富生理信息的荧光信号，还能为后续的AI智能分析提供高质量的数据基础。

集成化平台加速抗逆育种研究

在多场景叶绿素荧光检测仪器矩阵基础上，研究团队进一步集成推出的“植物逆境生长控制箱”，作为大型定制化科研装备。这一平台可为植物生理、抗逆育种和环境生态研究提供可控实验环境，在箱体内加速选育抗逆、高产等优质品种。团队表示，该平台还能根据需求灵活设定适宜环境参数，开展作物生长优化策略研究，以及模拟全球变暖背景下植物群落的响应机制。

郭亚团队展示植物逆境生长控制箱，自主叶绿素荧光技术构建“检测-联网-调控”闭环

近日，郭亚团队对外展示了其自主研发的“植物逆境生长控制箱”。据团队成员郭亚介绍，中国的叶绿素荧光技术已从单一设备走向系统化整合，形成了覆盖检测、联网到调控的完整闭环。

技术路径：从手持仪器到可编程控制箱

郭亚表示，相关技术产品线涵盖叶绿素荧光手持式仪器、无线传感器网络系统、微型传感器、成像设备以及可编程生长控制箱。该体系通过将检测设备与网络连接，最终实现调控功能，为植物生长环境的精准管理提供了技术路径。

AI融合：宽带激励技术开辟数据分析新范式

“具有宽带激励功能的系列叶绿素荧光仪，与AI技术的发展趋势高度契合。”

郭亚指出，这类仪器配合机器学习与深度学习模型，有望开辟一条全新的叶绿素荧光数据分析范式。此举旨在为全球植物科学家、农业从业者及食品质量检测机构提供更强大、更智能的测试工具。

据了解，叶绿素荧光技术是用于检测植物光合作用效率及逆境响应的重要工具。通过测量植物叶片在光照下发出的荧光信号，可以间接判断植物健康状况，目前广泛应用于植物生理研究、农作物病虫害预警等领域。

市场前景：推动技术全球应用

该团队表示，通过构建从硬件设备到数据分析的完整解决方案，中国自主研发的叶绿素荧光技术将更有力地推动该技术在全世界范围内更广泛的应用，为农业和食品检测行业提供技术支撑。