AI赋能良种培育从“靠经验”走向“可设计”

  培育一个优良农作物品种，过去往往要耗费育种家八到十年的时间。传统育种依靠肉眼观察田间植株，凭借长年积累的经验挑选材料，充满着不确定性。如今，随着AI for Science赋能农业，人工智能正在推动育种行业完成一场科研范式的变革，将经验育种升级为数据驱动的确定性育种。

  北京大北农科技集团股份有限公司副总裁、技术中心主任、中国作物学会副理事长宋维平表示，智慧育种的核心，就是把育种家积累的经验、种质资源信息等海量数据，借助算力、算法，转化为标准化、可复用的AI模型，完成从经验判断到理性数据决策的范式转换。

  在智慧育种的模式下，育种整体效率可提升30%以上，传统育种8—10年的培育周期，可以压缩至五六年，品种选育的目标精度也将得到进一步提高。借助AI大模型，系统能够处理TB级海量数据，同时解析几十种作物性状、数百万个基因位点。过去很难实现的耐高温、耐盐碱、抗倒伏等多抗性品种选育，如今拥有了更多可行路径。

  在宋维平看来，智慧育种的瓶颈不在算法，而在数据获取。田间表型数据是整个技术链条的起点，比如，玉米株高、穗型、抗倒伏、耐热性等性状受环境影响大，高通量、精准采集田间表型数据，再和基因组数据关联，是当前行业最大的卡点。

  为此，整套数据采集体系正在逐步搭建。搭载高光谱镜头的无人机等设备，能高效获取大田作物信息；自动化考种机器替代人工，自动完成果穗脱粒、籽粒性状等拍摄记录；高通量测序设备每日可处理数千份DNA样本……这些数据，为AI育种大模型提供了充足“燃料”。

  从依靠人眼选，到大数据算，AI正在解锁育种“可设计”的未来，为种业创新注入全新动能。

监　制

徐　琴 战　钊

科学性审核

宋维平

（北京大北农科技集团股份有限公司副总裁、技术中心主任、中国作物学会副理事长）

编　导

宋雅娟 肖春芳 霍宇晗（实习）

统　筹

陆美斌

联合出品

中国科协科普部

中国作物学会

光明网