作物育种是保障粮食安全和提升农业生产力的基础环节。面对气候变化、资源约束和多性状协同改良需求，传统育种在复杂数据利用、性状预测和劳动密集型操作方面面临挑战。本文综述人工智能在基因组选择、基因编辑设计、高通量表型、环境适应性预测和知识模型中的应用，分析育种机器人由表型采集向授粉、取样和过程记录拓展的技术逻辑。研究表明，智能育种正推动育种决策、材料创制、自动化执行和结果反馈逐步贯通，但仍需完善数据标准、模型可信性、装备可靠性和复合型人才体系。