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学术讲座预告：2026年7月9日14:30，刘彬彬 副研究员（中国科学院植物研究所）：当生命之树变成生命之网：AI时代植物分类学如何走向可计算知识

发布时间：2026-07-03

讲座专家：刘彬彬副研究员（中国科学院植物研究所）

讲座时间：2026年7月9日14:30

讲座地点：理科群3号楼B606会议室

讲座题目及摘要：

植物分类学不仅是识别植物和命名植物，更是组织生物多样性知识的基础科学。传统分类学依靠标本、形态、植物志和名称体系建立植物世界的知识地图；分子系统学和基因组数据进一步推动我们重建植物的“生命之树”。然而，越来越多研究表明，许多植物类群的演化历史并不是一棵简单分叉的树，而是由杂交、渐渗、多倍化、不完全谱系分选和核质冲突共同塑造的“生命之网”。本报告将结合蔷薇科、桔梗科等类群的研究案例，介绍如何利用深度基因组测序技术、系统发育冲突诊断和网状演化分析流程，理解复杂植物类群的演化历史，并将多源证据转化为可诊断、可命名、可审计和可使用的分类系统。报告还将讨论人工智能在植物分类学中的应用边界与未来方向，说明AI如何帮助分类知识走向可搜索、可检查、可更新和可复用的知识基础设施。

专家简介：

刘彬彬，中国科学院植物研究所副研究员，中国科学院青年创新促进会会员，中国科学院生物分类学岗位科学家。主要从事植物分类学、系统发育基因组学、网状进化机制解析与 AI 整合分类学研究，长期聚焦蔷薇科、桔梗科等关键类群的系统发育重建、分类修订与分类决策方法发展。

刘彬彬以“新技术驱动植物分类学复兴”为研究主线，围绕植物类群中普遍存在的杂交、渐渗、多倍化和不完全谱系分选等复杂演化问题，发展和应用深度基因组测序（Deep Genome Skimming, DGS）策略与 Ortho2Web 网状进化分析流程，推动植物系统学从单一系统树重建走向多源证据整合、冲突诊断和可审计分类决策。他的研究强调将基因组证据、形态证据、地理分布、命名规则和历史分类系统整合为证据链，用于解决复杂类群中的属级、属下和物种界定问题。

近年来，他进一步将人工智能方法引入植物分类学，探索多模态深度学习在标本图像、形态描述、植物志文本和基因组证据整合中的应用，推动分类知识从传统文本和专家经验走向可搜索、可检查、可更新和可复用的知识系统。已以第一作者或通讯作者发表论文 27 篇，出版学术专著 1 部，相关成果获得 JIPB 年度 Best Paper Award，并入选 Plant Diversity 封面论文。现担任 Taxon 副主编、PhytoKeys 和 Phytotaxa 编委，并担任多本植物学与生物多样性期刊青年编委。