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　　　　当植物受到病原菌侵害等外部威胁时，能够在根际召集一批有益的微生物，形成一层保护性的“屏障”。对植物来说，这不仅有助于抵抗病害，还能促进生长。这一现象被称为“呼救”反应。然而，如何模拟病原菌信号，在不引起植物发病的情况下触发“呼救”反应，研究该反应的工作机制，一直是困扰科学家的难题。

值得注意的是，政策端已有相关指引。2024年1月《关于促进即时配送行业高质量发展的指导意见》发布，引导即时配送平台企业加快技术进步，探索自动配送车、无人机等新型配送模式，拓展智慧化、商业化应用场景。2024年10月《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》发布，智慧农场，重点应用环境监测调控、水肥药精准管理、智能植保、无人巡检运输、智能农机等技术装备。

　　　　最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。