人工智能正与科学研究深度耦合并加速重塑科研范式；在国家层面“AI for Science”持续布局推动下，AI驱动的知识发现路径正在从愿景走向现实。近日，中国科学院水生生物研究所何舜平研究员团队在《Science China Life Sciences》发表综述文章“Advancing biological taxonomy in the AI era: deep learning applications,challenges,and future directions”。论文指出，生物分类学正处于从运用传统形态学、分子系统学方法走向人工智能驱动的新拐点，深度学习正在重塑图像、声音、基因序列与性状特征解析等多个生物识别与分类关键环节。
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