在人类目前所处的信息化时代和智能化时代，人工智能领域是国际科技竞争和战略竞争的重点领域，人工智能技术的发展水平在一定程度上代表着国家的科技发展水平和面向未来的发展潜力。美国麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学、英国牛津大学、英国剑桥大学、丹麦哥本哈根大学等科研团队的一百多位世界顶尖科学家于2017年提出了未来人工智能技术（即新一代人工智能技术或下一代人工智能技术），未来人工智能技术代表着以传统深度学习和机器学习为基础的传统人工智能在未来的一段时期之内的渐进过渡方向和发展方向，在这个发展过程中可能出现陡然上升的重大科技变革和产业变革，这种变革将可能打破国际科技竞争格局和对应的产业格局。国际上各国科研团队和学者在各国政府、行业协会、领域学会的支持下积极筹备并率先布局未来人工智能技术。

2017年中国学者刘利钊及其带领的国际团队提出的面向未来人工智能技术的“植物智能理论、模型和系列关键技术”经过6年的迭代演化、到2023年在数十个国际具体实施方案中所表现出的核心技术指标均处于未来人工智能技术的国际领先水平，刘利钊教授带领团队在国际同行中首次提出的基于植物智能PILLO模型的未来人工智能模型和其在目标检测领域的成果Plant Intelligence－based PILLO underwater target detection algorithm发表在了人工智能领域国际顶级TOP期刊《人工智能工程应用》上，其在信号处理和图像视频处理领域的应用如An improved YOLOv5－based algorithm for small wheat spikes detection发布在《Signal， Image and Video Processing》上，其工程扩展应用A wind turbine damage detection algorithm designed based on YOLOv8 algorithm发布在国际顶级TOP期刊《Applied Soft Computing》上，其植物智能系列未来人工智能技术在航空航天、深水工程、极地工程、智能制造、计算机视觉、语音识别、语言模型、康养工程、医疗工程和军民融合领域中、数百个细化科学与工程实际案例里都显示了其超越传统人工智能的普遍性和泛化性，这标志着在国际未来人工智能科学技术的竞争与布局中、中国已处于第一梯队和领跑位置、以刘利钊教授团队为代表的中国科研团队处于领域开创性位置，相信中国在未来人工智能技术的竞争中将继续披荆斩棘、斩获佳绩，中国的未来人工智能技术必将全面助力中华民族的伟大复兴。

刘利钊，博士，教授级高工，教授，博士生导师，国家工信部重大技术装备专家，国家科技部重大专项专家，国防科工技术专家，国家武器装备质量认证专家。北京高新产业人才技术研究院院长，北京中科国备应急技术研究院院长，北京中科知识工程技术研究院院长，快速制造国家工程研究中心厦门研发中心研发部长。曾历任厦门市经济和信息化局信息化副处长，厦门市发改委重点项目处副处长，厦门市信息化专家，厦门市发展改革评审专家，厦门市智能制造专家，厦门市集成电路专家、厦门市密码专家。丹麦哥本哈根大学客座教授。

近年来，主要从事人工智能、智能制造、军民融合、大数据和图形图像等交叉学科研究、教学和产业工作，先后主持参与国家军民融合某项目、总参某项目、国家985工程某项目、国家973重点工程、中央地方联合项目、国家自然科学基金、福建省自然科学基金、厦门市科技计划项目等30余项。在国内外知名期刊上发表学术论文100余篇，其中SCI、EI收录50余篇次。2015、2016年受邀至北京人民大会堂做智能制造专题报告。2016年、2017年多次受邀至科技部、工信部和国家发改委做智能领域专题报告。

未来的人工智能比现在人工智能得以发展的重要因素是算法和模型的发展，未来人工智能算法和模型的基座是未来人工智能神经网络，未来人工智能神经网络是由下一代新型神经元构成的。

关键词：植物智能，深度植物，植物神经，植物网络，植物神经网络

植物神经的最基础单元是植物神经元

植物神经元的组合可以构成植物神经网络

能够被用来构建植物神经网络的植物本体，其在植物智能范畴中为深度植物。

植物神经元有多种类型。

植物神经元可以是真核植物神经元、也可以是原核植物神经元。

植物神经元可以进行空间感知、时间感知、逻辑感知、条件约束感知、记忆感知。

植物神经元的数学物理模型可以存在多级记忆单元。

植物神经元的数学物理模型可以存在多级反馈机制。

植物神经元的数学物理模型可以存在多级传递函数和滤波函数。

植物神经元的传递函数是非线性函数，人工神经元的传递函数是植物神经元的非线性函数中的一种或若干种，人工神经元是一种特殊而简单的植物神经元。

植物神经网络中包括多种类型、多个数量的植物神经元

植物神经网络的任意一个植物神经元均可以关联另外一个植物神经元、也可以关联自身。

植物神经网络的某一个神经元的树突和轴突可以与自身或另外一个同网络内的植物神经元的树突和轴突相关联。

植物神经网络可以包括多个子网络，每个网络内的植物神经元个数、种类、密度均可以不同。

捕蝇草和含羞草的植物智能模型：

 

智能技术的植物智能神经网络：

串行深度植物智能神经网络结构：

9.传统神经网络即上一代人工神经网络一定程度上借鉴和体现了人脑中神经元及其有机群体的功能与原理，植物神经网络即新一代人工神经网络一定程度上借鉴和体现了地球上植物神经元及其有机群体的功能与原理；植物神经网络可以包含不同类型和规模的子网络，正如地球上可以存在不同地域、不同经纬度、水生或陆生及其他生存状态的植物生长生活集群；庞大的植物神经网络集群可以无限兼容新一代人工神经网络的同时、亦可以无限兼容传统神经网络，其兼容空间和兼容属性的类型数量均为从无限趋近于0至无限大，由此形成的混合体为混合神经网络，正如地球上的植物群体向上或向下兼容了动物群体，实现了有机结合与交互发展，混合神经网络是构建在植物神经网络基座之上的更加快速、更加庞大、更加协调、更加稳定、更可持续、更加节能的新型网络。

10.隐含神经网络：隐含神经网络是在混合神经网络整体中、介于新一代人工神经网络与传统神经网络之间或之外的神经网络总称，其中的一种特殊形式为超神经网络。

11.超神经网络：超神经网络为客观存在且客观发挥作用、目前可观测或推理其存在与作用、能够描述和表达其局部或维度、仍存在黑盒状态的神经网络。

12.植物自身网络与群体网络的关系：植物自身可存在与动物不相同的植物神经元，植物神经元在植物内部可构成植物神经网络，植物体内的植物神经网络可独立存在、也可以与其他植物体内的植物神经网络交互存在。

13.植物神经网络可以与传统神经网络组成混合神经网络，混合神经网络中的传统神经网络与植物神经网络可以独立模块存在、也可以通过内在联结机制进行有机结合。

14.混合神经网络中的传统神经网络比例、新一代神经网络比例可以分别从0至1,兼容隐含神经网络、超神经网络的存在与机能机制。

15.隐含神经网络和超神经网络在混合神经网络中的比例可以大于1或为负数。

16.混合神经网络中的最终各类型子网络的综合显性比例为1。