沿路行道林木平面图：曼努埃尔・古铁雷斯・德・萨拉曼卡（Manuel Gutiérrez de Salamanca）于 1786 年绘制，原作收藏于圣费尔南多皇家美术学院。图纸呈现道路两侧列植树木的园林布局方案，是马德里皇家植物园珍贵历史图像资料，见证 18 世纪西班牙古典园林行道树规划思想。

 1755 年，西班牙费尔南多六世颁布王室敕令，马德里皇家植物园（Real Jardín Botánico-CSIC，RJB-CSIC）正式诞生，这座西班牙最古老的国立科学机构，在2025年迎来270周年华诞。从大航海时代奔赴美洲、非洲的远洋植物科考先驱，到如今以人工智能破解物种演化密码的跨学科科研团队，《马德里皇家植物园学刊》2026 年 第20 期270周年专属特刊，完整铺陈了这座古典植物园跨越四个世纪的科学蜕变之路。

两百余年间，RJB-CSIC完成了从王室专属科考站到国际化综合植物科研平台的彻底转型：古老标本馆馆藏的海量腊叶标本资源，实现与深度学习算法的跨时空数据联动分析；传统植物分类与演化解析的技术瓶颈，依托自主研发的专属卷积神经网络架构实现突破性解法。两百年前博物学家阿当松（Michel Adanson）依靠人工观测、手绘图谱记录植物形态，而当代研究可将系统发育树完成结构化编码与图像化转换，依托深度学习模型自动挖掘隐藏演化规律，推动植物演化研究完成从人工定性到智能定量的底层范式革新。本文依托RJB官方270周年8页特刊一手权威文献，系统梳理其270年发展脉络、标志性科研成果，重点拆解AI赋能植物演化研究的核心突破，深度剖析传统植物学与数字智能融合的学科发展新图景。

1 从王室科考站到欧洲顶尖植物科研中心

作为西班牙存续时间最长的国立科学机构，马德里皇家植物园270年发展脉络清晰、层层递进，历经三次关键转型，每一次革新都夯实了欧洲近代植物学的研究根基，形成了“标本馆藏-野外科考-实验室研究-科普保育”的完整科研体系。

（1）启蒙大航海时代（1755–1800）：全球植物探索的策源地

1755年10月17日，西班牙费尔南多六世颁布王室敕令，植物园正式创立，初代选址于曼萨纳雷斯河畔的米加斯卡连特斯果园，核心建园初衷是服务王室医药研发、农业育种与海外殖民资源勘探。1781年，卡洛斯三世下令将植物园迁至普拉多大道现址，由皇家建筑师胡安·德·比利亚努埃瓦设计三层台地古典园林格局，该空间布局与核心建筑风貌至今完整保留，成为兼具科学价值与艺术价值的历史遗产。

创立初期，植物园全权统筹西班牙所有海外皇家植物科考项目，主导秘鲁-智利远征、新格拉纳达远征、马尔维纳斯环球航行、塞内加尔专项探险等多项世界级科考工程，为欧洲积累了首批系统的热带、亚热带植物种质与标本资源。法国著名博物学家米歇尔·阿当松在1749–1753年深入西非塞内加尔开展野外考察，首次系统定名并描述猴面包树（Adansonia digitata），其采集的珍贵腊叶标本永久藏于RJB专属的MA 腊叶标本馆，是馆藏最古老的植物标本，见证了近代植物野外分类研究的开端。

1801年8月9日，西班牙王室颁布专属敕令，正式批准RJB建立独立标本馆，这份原始诏令档案至今完好保存于RJB历史档案馆（AJB Div. I, 11, 2, 10），标志西班牙首个国家级植物标本资源库正式落成。历经两个多世纪积累，如今MA标本馆坐拥140万份腊叶标本、12645幅古植物科考版画，覆盖伊比利亚本土、美洲热带、非洲热带等全球核心植物分布区，是南欧规模最大、史料最完整的植物标本馆藏体系。

阿当松《植物科属》原版扉页：米歇尔·阿当松著作《植物科属》（Familles des Plantes）1763年在巴黎出版。这是植物分类学发展史上里程碑文献，阿当松摒弃林奈单一的性系统分类法，首创多性状综合分类体系，最早建立植物“科”级分类核心概念，突破了传统分类的局限性，见证了前达尔文时代自然分类系统的重要探索，其学术理念深刻影响了后世植物系统学与演化分类学的发展脉络。

阿当松猴面包树手绘与野外团队合影：科考人员在巨型猴面包树旁开展调研记录，搭配阿当松原创物种形态手绘与法文原始文献页，直观呈现近代植物学“野外观察-标本采集-图谱记录-分类定名”的完整研究范式，是RJB百年科考传统的生动缩影。

（2）近现代分类学奠基（1800–1939）：本土植物体系成型与学科迭代

19至20世纪，RJB完成从海外科考向本土植物体系深耕的转型，历任园长奠定了西班牙近代植物学的学科根基。安东尼奥·何塞·卡瓦尼列斯（1745–1804）、马里亚诺·拉加斯·塞古拉（1776–1839）等核心学者，系统梳理伊比利亚半岛植物种质资源，构建了首个完整的本土植物分类体系，填补了南欧植物分类研究的空白。1815年，植物园率先在西班牙开设农业课程，开创了国内植物应用教学的先河。

这一阶段植物园历经多次历史变革与迭代：1822年正式划归马德里中央大学管辖，成为西班牙高校植物学教研核心平台；1927年，西班牙首位女性植物学家埃莱娜·保内罗·鲁伊斯（1906–2009）入职植物园，深耕禾本科植物分类与孢子萌发研究，搭建起西班牙最完备的禾本科标本资源库，打破了近代植物科研领域的性别从业壁垒，成为20世纪西班牙植物学界的标杆性女性学者。

西班牙内战期间，为保护珍贵馆藏，RJB将 Mutis 等核心珍稀标本异地转运避险，成功保全了百年科考成果。1939年，植物园正式划归西班牙最高科学委员会（CSIC）管辖，彻底脱离王室管理体系，转型为公立独立科研机构，完成了从古典园林到现代科研平台的关键转型。

（3）当代多学科综合平台（1939 至今）：多元科研与智能创新齐头并进

划归CSIC体系后，RJB持续拓展学科边界，逐步分化出演化生物学、地衣真菌学、热带生物保育、城市生态修复、生物信息学、微生物生态等多个前沿研究组，形成多学科交叉的科研格局。依托数十年深耕，园区现有7万平方米核心展区、5500种活体栽培植物、997株古树、102种 bonsai、350种玫瑰，配套完善的实验室、标本馆、科普场馆与科研设施。

迈入21世纪，尤其是2025年270周年关键节点，RJB实现跨越式发展，形成“古典馆藏+野外保育+智能科研+社会科普”四位一体的发展模式：落地AI植物演化前沿研究、城市热岛生态调控、极危物种立法保护、热带生物人才培养等标杆项目，同时斩获多项国家级、国际级科研与科普奖项，成为全球兼具历史底蕴与创新活力的顶尖植物园之一。

马德里皇家植物园导览地图：以俯视全景视角呈现园区整体布局，清晰标注道路体系、主题花坛、智能温室、古树保护区、科研建筑、科普场馆与核心参观路线，以色块区分植物保育区、科研实验区、科普展示区，展现植物园在植物迁地保护、前沿科学研究、公众自然教育系统化空间布局与功能定位。

2 核心突破：人工智能重塑植物演化全研究链条

传统演化生物学严格分为宏演化与微演化两大独立研究维度：宏演化聚焦百万年尺度的物种分化、谱系辐射、集群灭绝等宏观演化规律；微演化侧重种群尺度的基因交流、遗传突变、自然选择、遗传漂变等微观机制。长期以来，学界依托经典统计学模型处理基因序列、系统发育拓扑数据，但面对高通量基因组产生的海量多维数据，存在运算效率低、参数估算偏差大、复杂演化场景解析能力不足、跨尺度数据难以整合等核心瓶颈。

RJB-CSIC演化人工智能跨学科团队依托深度学习技术，自主研发系统发育卷积神经网络（PhyloCNN）专属架构，创新性打通宏演化与微演化研究壁垒，实现两大尺度演化过程的一体化解析，彻底革新植物演化研究范式，成为本次270周年特刊的核心原创性成果。该团队由博士后马诺洛·F·佩雷斯牵头，吸纳数据智能专家卡洛塔·梅德拉诺、马德里理工大学计算机科研人员，构建了“生物科研+算法研发”的交叉创新团队。

（1）技术底层：演化数据标准化机器可读编码体系

AI赋能植物演化研究的核心基础，是实现生物演化数据的标准化、可视化、数字化编码，让传统科研数据可被神经网络精准识别学习，RJB团队建立了两套核心编码规则：

DNA序列像素化转换：对四种碱基进行固定数值赋值，腺嘌呤A=1、胸腺嘧啶T=2、胞嘧啶C=3、鸟嘌呤G=4，将整条超长基因序列转化为标准化数字像素矩阵，使神经网络可像识别图像一样批量读取、解析海量遗传信息，大幅提升基因数据处理效率。

系统发育树图像化重构：突破传统演化树仅可视化展示的局限，将演化树节点对应的物种亲缘关系、分化时间、生态特征、地理分布等多维参数，转化为梯度色块像素矩阵，完整保留物种谱系拓扑结构与演化特征，实现演化树的量化解析。

相较于传统统计模型需要数百万组模拟样本完成训练，PhyloCNN架构仅需1万—10万组系统发育树特征数据集，即可高精度估算物种成种速率、灭绝速率、谱系多样化核心参数，精准捕捉快速辐射演化、集群灭绝、适应性分化等传统方法难以识别的复杂演化事件，运算精度与效率实现双重突破。

物种亲缘关系与特征参数示意图：采用经典树状结构呈现物种亲缘演化脉络，右侧搭配多维参数色块矩阵，不同颜色、深浅对应物种遗传分化、生态适应性、地理隔离等量化指标，直观展示AI模型读取、解析演化数据的核心逻辑，是PhyloCNN算法训练与数据解析的核心可视化模型。

（2）AI落地三大核心植物科研场景

场景一：杂交共生演化与物种界定精准解析

伊比利亚半岛特有属白花丹科海石竹（Armeria），是当地第三大特有植物类群，物种数量丰富、分布广泛，普遍存在杂交共生复合体（syngameon）演化现象，种间基因渗透频繁、谱系关系混杂，传统系统发育分析无法精准厘清物种分化机制与多样化成因，长期是学界研究难点。

RJB团队依托AI深度学习模型，批量处理上千份馆藏标本与野外种群的基因组数据，精准筛选杂交介导的隐秘遗传分化信号，清晰厘清种间杂交、基因流动与物种多样化的耦合关系，同时明确不同地理种群的适应性演化差异，为该属濒危物种的精准保育、种群恢复与区域生物多样性管理提供了关键科学依据。该研究同时联合法国、英国、意大利、土耳其等多国学者，形成国际化协同研究体系。

伊比利亚海石竹野外原生境：伊比利亚海岸峭壁原生生境，清晰呈现海石竹紫色花序、肉质叶片及岩石缝隙生长状态，展现其耐旱、耐盐碱的海岸适应性特征，直观对应物种野外生存环境与演化适配性，为AI解析物种生态演化规律提供实景支撑。

场景二：亚南极岛屿植物扩散古生物地理重建

针对亚南极岛屿植物来源与演化争议，RJB团队联合格拉纳达大学、马德里康普顿斯大学、约翰内斯堡大学等多国科研机构，在《Journal of Systematics and Evolution》发表重磅成果。研究依托AI算法高效处理7种亚南极维管植物的多谱系基因组数据，精准识别千万年尺度的跨洋遗传痕迹，推翻传统板块漂移隔离假说，证实风场、海洋洋流、迁徙鸟类携带是亚南极岛屿植物定植的核心途径，明确南半球大陆是该区域植物多样性的主要来源。

AI技术彻底解决了传统古生物地理研究数据碎片化、周期长、误差大的难题，将原本数年的数据分析周期压缩至数月，同时精准识别上新世-更新世的物种分化高峰，证实亚南极岛屿是第四纪冰期植物的核心避难所，为南半球生物地理演化研究提供了全新范式。

场景三：城市生态修复与气候适应精准建模

依托欧盟PAULIA创新项目，RJB将AI技术落地城市生态治理与碳中和研究，实现科研成果的民生转化。一方面，AI整合无人机多光谱影像、城市气象传感器、地表温度监测数据，精准识别城市热岛效应热点区域，构建包含163种乡土耐高温树种的适配数据库，智能筛选降温、固碳、抗逆性最优的绿化树种，为城市生态降温、植被优化配置提供精准方案。

另一方面，团队对园内45株百年朴树（Celtis spp.）开展长期监测，通过AI建模整合树龄、胸径、生长速率、环境因子等多维数据，精准测算单株朴树年均固碳213.2公斤二氧化碳，首次量化百年古树的城市碳中和生态价值，为城市古树保护、生态效益评估提供了标准化量化依据。

3 270周年基础研究与应用保育双向突破

2026年周年特刊系统收录RJB近年核心科研成果，除AI智能研究外，涵盖濒危物种保护、真菌地衣研究、微生物新种发现、国际科研项目、人才培养、科普社会服务等多个领域，全方位展现植物园综合科研实力与社会价值。

（1）极危活化石植物获得法定国家级保护

依托RJB独创的演化独特性评估体系（EDGE），2025年西班牙官方公报（TED/452/2025）正式将两种伊比利亚特有珍稀植物列入《西班牙濒危物种名录（CEEA）》，定级“极度濒危”，实现科研成果向立法保护的直接转化。这两种物种均为罕见的活化石植物，演化谱系独立、濒危风险极高，保护价值不可替代。

对叶环骨草（Gyrocaryum oppositifolium）：紫草科珍稀特有物种，与近缘物种的演化分化时间达2800万年，现存仅3个碎片化野生种群，零散分布于西班牙莱昂、马德里、塞维利亚三地，种群数量仅数十至数百株，长期受道路基建、人类活动、畜牧压力威胁。2025年塞维利亚种群时隔40余年被重新发现，为物种保育带来新契机，目前已组建跨区域专项工作组，统筹种群监测与栖息地保护。

加多尔孔椟草（Gadoria falukei）：车前科特有极危物种，2017年才被正式定名，仅存活于阿尔梅里亚加多尔山脉洞穴岩壁，野生成株不足20株，栖息地极度脆弱，受畜牧踩踏、生境退化严重威胁，其演化分化历史达1200万年，是研究地中海植物演化的关键物种。

对叶环骨草花与果实：微距实拍对叶环骨草核心识别特征，浅蓝色五瓣小花搭配黄色花心，近球形绿色果实覆有细密刺毛，清晰展现物种形态辨识度，为野外种群监测、物种鉴定提供精准参考。

加多尔孔椟草植株形态特写：加多尔孔椟草亮黄色侧向花朵、深绿色心形叶片及叶面细毛纹理，凸显物种独有形态特征，其狭窄的生境分布与稀少的种群数量，使其成为地中海濒危植物保育的重点标杆物种。

（2）地衣真菌研究提出全新共生理论

RJB首席地衣学家、资深科研人员塞尔希奥·佩雷斯-奥尔特加提出颠覆性学术观点：地衣本质是真菌开展的“农耕共生系统”。研究指出，地衣中的真菌通过构建皮层保护层，主动培育光合藻类、蓝细菌，稳定获取光合糖分养分，形成精准可控的共生模式，颠覆了传统被动共生的认知。

团队长期深耕西班牙、智利盐湖等极端生境，发现大量地衣趋同演化新类群，同时依托AI图像识别技术，高效甄别传统形态分类难以区分的隐存新种，完善了地衣物种系统分类体系，为极端环境生物适应性演化研究提供了全新思路。

地衣学家塞尔希奥·佩雷斯-奥尔特加：长期专注地衣系统分类、共生演化与极端环境生物研究，其原创性理论推动全球地衣生物学研究迭代升级。

（3）微生物新种发现：园区水体暗藏全新物种

RJB科研团队在园区人工水生植物池塘中，发现全新有壳变形虫新物种，命名Cylindrifflugia luciferina。该物种外壳呈棕灰色、椭圆形，具有两根透明角状凸起，形似小恶魔，辨识度极高，体长206–242微米，伪足细长发达。

科研团队通过显微形态观测、DNA测序与18S rRNA基因系统发育重建，明确其独立演化谱系。该发现极具科研价值，打破了“有壳变形虫形态分化匮乏、新种难以区分”的固有认知，证实城市园林小型水体仍是生物多样性发现的隐秘宝库，为原生生物系统学与生物多样性研究补充了关键素材。

（4）热带生物保育人才培养十年硕果丰硕

由RJB主导、UIMP与CSIC联合开设的热带生物多样性与保护硕士项目，2016–2026年十年育人成果斐然，成为全球热带生物保育人才培养标杆。十年间累计培养199名毕业生，98%顺利毕业、90%以上入职科研与环境保育岗位、35%继续攻读博士学位。

学员野外实践覆盖哥斯达黎加、厄瓜多尔亚苏尼生物热点区、秘鲁、佛得角等全球核心热带生态区，同时参与拉帕尔马岛火山灾后生态修复等重大项目。毕业生遍布德国、澳大利亚、加拿大、法国等20余个国家科研机构，累计产出超100篇高影响力学术论文，多人斩获GBIF国际青年科研奖、三分钟论文演讲大赛等国际奖项，成为全球热带生物保育的核心青年力量。

热带保护生物学硕士野外实践合影：记录学员在拉帕尔马岛野外科考实践场景，体现理论教学与野外保育实践深度融合的育人特色。

（5）国际跨界科研项目拓展植物学应用边界

欧盟PHABB藻类病害防控项目：总经费超218万欧元，聚焦经济藻类病害防控与有害藻华治理，系统研究真菌、卵菌、原生生物等藻类病原菌的致病机制与演化规律，研发绿色生物防治技术，助力水产养殖安全与水域生态保护。

K-HEALTHinAIR室内空气质量项目：聚焦欧洲室内空气生物污染与人体健康，RJB团队负责空气微生物组监测，识别室内细菌、真菌、原生生物群落结构，同时研发黄曲霉毒素B精准检测传感器，填补室内微生物污染精准监测的技术空白，为人居健康防护提供新方案。

DRAGORED国际龙血树研究网络：依托CSIC国际专项资助，聚焦新热带龙血树（Croton）物种演化与资源保护，覆盖墨西哥至阿根廷的山地雨林，重点研究龙血树红色乳汁的药用价值、物种谱系分化与种质资源保护，助力南美传统药用植物的科学化开发与保育。

（6）科普传播与荣誉成果丰硕

2025–2026年，RJB依托FECYT四大科普专项，开展濒危种子显微巡展、全民植物科普工坊、野生蜜蜂科普手册编撰、自然电影放映等多元活动，打通专业科研与公众科普的壁垒。旗下官方播客《植物园之声》斩获西班牙《20minutos》2025年度创作者大奖，获评“可持续发展领域优质数字科普内容”；同时荣获法国香水学院可持续创新大奖，表彰其在科研创新、环境教育、生物多样性保护领域的突出贡献。

此外，年度第十八届科学马拉松赛事吸引27场口头报告，12组青年学者展示最新成果，持续搭建青年科研人才交流平台，传承植物科学研究精神。

4 学科发展思辨：传统植物学与AI融合的进化逻辑与边界

站在270周年的历史节点，RJB的科研迭代清晰勾勒出植物科学的未来进化路径，传统植物学与人工智能的深度融合，不是简单的技术叠加，而是学科发展的必经革新，实现了四大维度的根本性突破。

研究尺度实现全域贯通：传统植物学依赖肉眼观测、人工手绘、统计学分析，仅能覆盖个体、种群的表层形态与浅层演化规律，无法处理基因组时代的海量多维数据。AI技术凭借超强的大数据挖掘、复杂模式识别能力，首次打通“微观基因变异—中观种群演化—宏观物种谱系—全球生物地理”的完整研究链条，实现多尺度演化过程的一体化解析。

百年馆藏实现数字化新生：RJB数百万份百年腊叶标本、18世纪科考手绘、历史种质记录，是无可替代的科研遗产，长期受限于人工分析效率，价值难以充分挖掘。依托深度学习图像识别与特征提取技术，可实现馆藏标本批量数字化建档、物种特征智能匹配、采集时空信息溯源、跨年代演化特征比对，让百年静态标本转化为动态、可量化、可迭代的科研大数据，阿当松百年标本与现代基因组数据的跨时空比对，即为典型应用范例。

生物保育从定性描述走向精准量化：传统濒危物种保护多依赖野外经验定性判断，缺乏标准化科学依据。AI可整合固碳能力、耐热抗性、遗传分化程度、种群数量、栖息地胁迫等多维指标，精准量化物种演化独特性、灭绝风险与生态价值，为物种分级保护、立法申报、栖息地修复提供统一量化标准，两种西班牙活化石植物的法定保护落地，充分验证了该模式的实用性与权威性。

学科交叉催生全新科研范式：当代植物演化研究彻底突破传统统计框架，形成“科学问题驱动、智能算法赋能”的双向创新模式。本次自研的PhyloCNN架构，完全基于植物谱系多样化、物种分化、灭绝事件等专属科研痛点迭代优化，区别于通用AI算法，实现了算法技术与学科需求的精准适配，成为生命科学与人工智能交叉融合的标杆范式。

同时特刊明确强调客观边界：AI是高效分析工具，绝非科研替代者。野外标本采集、长期生态定位观测、物种形态精准鉴定、共生机制野外验证等传统基础工作，是AI模型训练、数据验证的唯一可靠来源。270年积淀的古典科研根基，是智能技术落地的核心底气，二者互补共生、缺一不可，共同构成现代植物科学的完整研究体系。

结语

从1755年王室敕令创立、开启大航海时代全球植物探索，到2026年依托自研深度学习架构解码物种演化奥秘，马德里皇家植物园270年的发展历程，完整见证了植物科学从人工观测定性研究向智能定量精准解析的范式革新。百年活体植物种质、千万份历史标本馆藏、数代学者积淀的野外科考经验，与现代深度学习、大数据建模、智能传感技术深度融合，构建起“传统根基+数字创新+保育落地+科普惠民”的全链条科研体系。

在全球生物多样性锐减、气候变化加剧、生态危机频发的当下，RJB的发展模式为全球植物学研究提供了成熟范本：坚守经典植物分类、野外生态保育的学科根基，借力人工智能前沿技术破解演化研究难题、完善濒危物种保护体系、量化生态服务价值，让跨越270年的植物科学底蕴，在数字时代焕发全新活力，为全球生物多样性保护、植物资源可持续利用、生态环境修复提供持续的科学支撑。

延伸阅读

Real Jardín Botánico-CSIC. (2026). el Diario del Jardín Botánico: Nº20, Suplemento Especial 270 Aniversario. Madrid, España: Real Jardín Botánico-CSIC.

Pérez, M. F., & Gascuel, O. (2025). PhyloCNN: Improving tree representation and neural network for diversification studies. Systematic Biology. https://doi.org/10.1093/sysbio/syaf082

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