智種資訊在線：當算法開始替代經驗，當算力成為新的生產要素—一場靜悄悄的"育種革命"正在重構全球糧食競爭格局。

      2025年10月16日，2025年10月16日，中國科學院遺傳與發育生物學研究所許操團隊的研究登上《細胞》期刊封面，為這場變革寫下了最有力的注腳：通過基因編輯重塑作物花型，讓機器人自主完成高通量授粉，突破了雜交育種百年來的技術瓶頸。

      這標志著農業正從"生物學驅動"邁入"算法驅動"的新紀元。如果說上世紀育種革命的核心是發現關鍵基因，那么當前這場變革的底層邏輯，正在從生物工具系統性轉向以算法與算力為核心的數字能力。

      AI，不再只是實驗室的輔助工具，而是演進為重塑全球種業競爭格局的核心基礎設施。從基因到算法，從實驗室到萬畝良田，一場關乎未來糧食主權的深度變革已經開啟。

      算法驅動育種

      過去，一個新品種從構想到問世往往需十年甚至更久。科研人員通過田間觀測、統計分析、世代篩選，逐步尋找理想基因組合。而AI的介入，正在改寫這一切。

      革命性作物育種：下一代人工智能和大數據驅動的智能設計育種時代 (a) 由下一代人工智能和大數據技術驅動的作物育種將在四個領域發生變革：(i) 高通量表型獲取與分析；(ii) 生物大數據驅動的作物功能基因組學研究；(iii) 基于人工智能的育種組合與選擇；(iv) 個性化智能設計育種。 (b) 未來，生物技術與信息技術（BT + IT）的深度融合將推動智能驅動的作物育種工程發展，并具有兩個關鍵特征：(i) 基于大數據和育種模型的智能雜交育種；(ii) 利用人工智能和合成進化技術的智能生物育種。（來源：趙春江院士團隊）

      以美國為例，Corteva、Bayer、Syngenta三大巨頭均已全面布局AI輔助育種平臺。Corteva格雷厄姆博士強調，科迪華轉向數據驅動育種，利用人工智能、預測分析和數字表型分析來改進早代選擇；Bayer則將AI嵌入矮桿玉米PPRECEON體系，通過算法模擬不同環境下的最佳株型與密度；先正達蔬菜種子近期更攜手谷歌旗下農業AI公司Heritable Agriculture，借助人工智能篩選適應不同地區與種植者需求的新品系。CGIAR 的數字和育種實體攜手合作，實現更智能的作物創新等。

      AI的出現，使育種從“經驗導向”轉變為“算法導向”從實驗走向設計，從重復試驗走向精準預測。

      中國路徑：以數據優勢驅動的系統躍遷

      國務院近日印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，首次明確提出“加快人工智能驅動的育種體系創新”，這意味著AI育種正式進入國家戰略層面。傳統育種周期長、成本高、偶然性大，而AI技術可通過基因型-表型關聯分析、高通量圖像識別等，實現對海量材料的快速篩選與精準預測，將育種周期從數年縮短到數月。如果說歐美企業在算法層面領先一步，中國的優勢在于規模化場景與數據生態。

      科研層面，中國科學院成功研制出世界首臺可自動巡航雜交授粉的智能育種機器人“吉兒”（GEAIR），打破了人工授粉的效率瓶頸；在崇明田頭運行的“海霸”生物育種工程化平臺，將育種代際從“年”壓縮至“月”；中國農業大學與上海人工智能實驗室聯合發布的“豐登·基因科學家”智能體，已輔助科學家在主糧作物中發現數十個新基因功能。

      在生物育種領域，智能育種平臺通過整合基因組學、表型組學、環境數據與人工智能算法，正在系統性地重塑傳統育種模式，推動育種流程向數據驅動、精準預測轉型。

      目前，我國已形成多層次、全鏈條的平臺布局。在科研與機構層面：中國農科院作科所與阿里巴巴聯合發布國內首個全流程智慧育種平臺；中國農業大學構建“神農大模型3.0”；北京市農林科學院推出“金種子云育種”系統。

      在商業化應用層面，一批專業化育種管理系統也逐步成熟，包括農博士、興農豐華、艾格偌育種信息系統、華智育種管家、百奧云育種數據平臺等，為育種企業提供從數據管理到分析決策的全流程支持。與此同時，企業端的平臺建設與模型應用也取得顯著進展：隆平高科玉米全基因組選擇模型正式上線；天豐智慧AI育種平臺推動育種從“經驗依賴”向“數據驅動”轉型。

      中國的路徑正在形成閉環：從科研突破、平臺建設到產業落地，構建起數據驅動、場景賦能、產業協同的智能育種體系。

      全球種業版圖的“重排時刻”

      AI不僅改變了技術路徑，AI育種正在重塑全球種業競爭維度。

      首先是時間優勢：AI讓育種進入“倍速時代”。Bayer宣布，AI+基因編輯讓短桿玉米選育周期從8年縮短至4年；浙江大學與華為研發的“AI育種家”平臺，將棉花育種效率提升20倍，周期縮短至3年，并已擴展到水稻、大豆等作物。

      其次資源優勢：AI模型需要大量基因組與表型數據，而中國擁有全球最豐富的作物資源庫（超過50萬份）和多樣生態帶。未來，誰掌握數據，誰就擁有算法優勢。

國家作物種質庫外景

      更深層次的競爭，則是標準與規則之爭：歐美公司正試圖通過算法鎖定關鍵性狀組合，推動AI育種專利化；而中國倡導“開放創新、共建共享”，強調農業科技的公益屬性。兩種模式之爭，或將決定未來全球種業格局的走向。

      AI育種的挑戰：數據孤島與“算法黑箱”

      當然，AI育種并非沒有隱憂。

      當前全球面臨的最大問題是數據不互通——不同機構采集的數據格式、分辨率、算法口徑差異巨大，難以形成跨作物、跨地區的共享體系。

      其次是“算法黑箱”風險：模型能預測出優異性狀，但無法解釋其生物學機制，這對品種審定、監管和知識產權保護都提出新挑戰。

      在中國，AI育種尚處于快速探索階段，亟需頂層設計上的“數據共建與算法治理”。農業農村部已開始制定“智能育種數據標準體系”，以解決科研與產業脫節的問題。未來，開放、可信的數據底座，將成為AI育種能否實現大規模商業化的關鍵。

      用AI守護糧食安全

      從國家戰略層面看，中國推進AI育種，不僅是科技創新，更是糧食安全的主動防御。在全球地緣風險加劇、氣候波動頻發的當下，傳統育種周期過長，難以應對突發性病蟲害和氣候事件。而AI的出現，使得“快速響應型育種體系”成為可能。

      算法可實時監測氣候數據、預測風險基因，并通過智能編輯平臺快速生成候選材料，為國家糧食安全構建一道“算法防線”。這意味著，中國的AI育種不僅在追趕，更在定義一種新的國家糧食安全模式。

      智種評論

      當算法代碼與基因編碼深度交融，農業正迎來千年未有的變局。登上《細胞》封面的中國研究成果，不僅突破了雜交育種的百年瓶頸，更昭示著一個全新紀元的開啟——農業從“順應自然”邁向“設計自然”，從“靠天吃飯”走向“靠智造吃飯”。

      這場變革的核心，是生物技術與人工智能的雙核驅動。許操團隊提出的“作物-機器人協同設計”理念，讓基因編輯重塑花型，AI機器人自主授粉，標志著育種技術正經歷從“雜交1.0”、“轉基因2.0”到“智能設計3.0”的歷史性躍遷。

      院士洞見，指引方向：錢前院士斷言：“育種技術數字化、智能化是大勢所趨”；孫其信院士預見：“未來三年，AI育種將迎來根本性突破”；黃三文院士的“植物星球計劃”重新定義植物潛力——AI不是要取代自然，而是助力人類更深刻地理解并駕馭自然。

      這場變革遠不止于技術升級，更是產業范式革命。從基因到算法，從田間到云端，中國的育種體系正在經歷全方位的智能化重構。對于中國種業而言，這不僅是追趕的機會，更是實現“換道超車”的戰略機遇。

      未來的種業領導者，必將是精通生物技術與數字智能的“雙棲強者”。他們需要具備：跨界整合能力：融通BT與IT，打破技術壁壘；生態構建思維：從單點突破轉向系統創新；前瞻布局膽識：敢于投入長期研發，布局未來賽道。

      未來的種業競爭，將超越單純的算法優劣之爭，演變為：數據生態的完整性較量；產學研融合的深度競爭；標準與規則的話語權爭奪。

      這場靜悄悄的革命，正在重構全球糧食格局。對于中國企業而言，唯有把握這三年黃金窗口期，勇于投入BT-IT融合研發，布局“作物-機器人協同設計”，才能在新一輪種業競爭中掌握核心生產力，重新定義下一代農業的競爭規則。

      未來屬于那些既懂生命密碼，又通算法邏輯的開拓者——他們不僅將引領技術創新，更將重塑全球糧食系統的未來圖景。