一場培訓會，透視AI育種的挑戰與破局之路→

過去，育種家們像手藝精湛的工匠，憑著肉眼和經驗，在一望無際的試驗田里“大海撈針”，用長達八到十年的時間，去賭一個未知的結果。

現在，隨著“人工智能（AI）+”行動被寫入“十五五”規劃綱要草案，AI賦能農業，特別是驅動育種革命，已成為從科學家到產業界的共同愿景。

7月15日，由北京市種子管理站組織的第三十三屆中國北京種業大會的智慧種業技術培訓會在北京市農林科學院舉辦。當AI遇見育種，當算力賦能種子，當頂尖智識與首都資源在此交匯，我們有理由相信，北京種業正在書寫、也必將成功書寫未來農業的底層邏輯。

• 第三十三屆中國北京種業大會智慧種業技術培訓會現場

為什么非AI不可？

有人問，雜交水稻、生物育種技術不是已經很先進了嗎？為什么非要開展智慧育種？答案藏在一個字里：快。

傳統的育種，本質上是一場與時間的拉鋸戰。一個常規新品種從雜交組配到審定推廣，平均需要8到10年。育種家們像大海撈針一樣，在數以萬計的雜交后代中憑經驗挑選那幾株“幸運兒”。

而在AI賦能的未來育種模式中，這一過程將變得截然不同。

中國農業大學開發的“神農·固芯”智慧育種平臺，給出了一個極具說服力的數字：基于農業大模型和基因型數據預訓練，整合統計模型與分析工具，構建性狀與基因型關聯模型，實現未鑒定表型樣本的預測與篩選，可縮短育種周期30%~50%。簡言之，AI可以分析海量的基因型與表型數據，在虛擬世界里先“種”一遍，預測哪些組合能高產、哪些能抗病。過去十年磨一劍，現在三到五年就能見分曉。

“AI與生物技術的融合正在打破育種對自然變異的單一依賴，這是一場全球范圍內的效率革命。”中國農業科學院作物科學研究所/北京大學現代農業研究院研究員徐云碧強調。在中國農業大學教授王向峰眼中，AI正在推動育種從“認識性狀、改造性狀”向“設計性狀、合成性狀”的范式轉變。

王向峰以超級作物培育計劃為例解釋道：“不抗的材料和抗的材料，由大模型基于全基因組序列做解讀，跟基因檢測一樣，告訴你抗病是由哪個基因、哪個變異導致的。然后，基因編輯技術根據這個抗病特點進行精準改造，甚至合成新基因導入。”

更關鍵的是，農業生產中作物面臨的往往是多重脅迫，既要抗穗腐病、莖腐病，還要耐旱、耐澇，這些性狀由不同基因決定。“大模型能在全局基因調控網絡里，找到最根本的調控節點基因，再告訴你用什么方式去改造它，這就為培育超級作物提供了可能。”王向峰說。

北京的“算力”底氣

這場關乎農業未來的變革為何率先在北京掀起浪潮？答案寫在城市的基因里。

北京是我國科研育種資源最密集的地區，擁有全國最多的農業科研院所和兩院院士，還有華為、騰訊、阿里巴巴等科技巨頭跨界入局。但資源優勢不會自動轉化為產業勝勢，關鍵在于制度設計與產業生態的主動構建。

北京市近年來明確提出打造“農業中關村”和“種業之都”的戰略定位。在智能育種正在成為全球種業戰略制高點的新階段，《北京市關于大力發展智慧農業的實施方案（2025-2030年）》指出，要推進智能育種發展，聚焦智能育種、智慧化品種展示示范，打造“智能技術研發-數字場景驗證-技術成果轉化”應用場景。

2026年2月，北京市農業農村局于印發的《關于推動種業企業高質量發展的工作意見》中提出，到2030年要培育2至3家具有國際競爭力的種業領軍企業，并基本建立現代化智慧育種體系。

這種頂層設計催生了一個獨特的“北京模式”，不是讓單一企業包攬全鏈條，而是構建一個分工協作的產業鏈條，大模型公司聚焦算法優化、科研單位深耕特定性狀解析、專業生物技術公司負責基因編輯創制、種業公司負責推廣落地。

北京市農科院智慧農業展廳

底氣何來？數據說話。北京市農林科學院目前已建立國家和市級各類種業科技創新平臺29個，覆蓋“種質資源收集—新理論研究—新品種創制—質量控制—推廣轉化”全鏈條。僅該院一個單位，“十四五”期間就培育具有自主知識產權的蔬果新品種500余個，覆蓋全國1800多個市縣。

且北京擁有從農作物到畜禽的完整育種產業鏈，為AI技術提供了豐富的“試驗田”。由首農食品集團牽頭的AI+畜禽育種協同創新平臺已啟動，基于其積累的數百萬條種鴨、上千萬條種豬、數千萬條種牛和每年超過1億條家禽育種數據，正構建“采集-分析-決策”的智能育種閉環。

挑戰與破局之路

智慧育種優勢突出，但挑戰也嚴峻。

徐云碧指出，智能育種的三大核心要素中，大數據是基礎，人工智能是引擎，機器人是執行者。這三大要素并非植物育種獨有，而是所有人工智能應用體系的共性框架。“不同學科的具體內容有所不同，但都離不開這三方面。”

然而，智慧育種的基礎是數據，而數據恰恰是最難啃的骨頭。“當前，基因型、表型、環境數據目前處于割裂狀態，需要為同一個體在相似條件下同時獲取三類數據，且樣本量要達到幾千甚至上萬個個體，才能準確預測表型與環境的關系。”徐云碧指出，表型鑒定平臺無法像育種家那樣在田間觸摸、搖動植株進行直觀判斷，環境數據同樣需要向更精細的時空維度擴展。

王向峰亦坦言，獲取數據的成本正越來越高。目前測一個材料基因型的成本約四五十元，而表型數據需要20多個地點、大量人工種植、記錄和計算。“要解決數據孤島現象，以后可能要依賴育種機器人、視頻采集、表型組學技術，快速獲取數據。”

在產業格局上，王向峰認為中國需要走出自己的道路。國外大種業公司能實現從AI到品種的“端到端”全覆蓋，但國內種業格局是小、多、散。未來更適合的路徑是大模型公司優化生物育種專用模型，科研單位開發特定基因改造模型，專業生物技術公司做高效基因編輯，再將材料授權給種業公司。“大模型公司、性狀設計團隊、生物技術公司、種業公司，這一條鏈貫通了，國內的AI+BT育種就真正實現了。”

與會人員在北京市農科院智慧農業展廳參觀

好消息是，變化正在發生。9月4-5日，北京將舉辦第三十三屆中國北京種業大會。這是種業領域最具影響力的年度盛會，而今年有一個顯著的不同，大會首次以智慧育種為主線貫穿始終，新設“芯智匯”智慧育種論壇，全方位、立體化聚焦人工智能在基因編輯、表型識別、育種大模型等前沿領域的應用。

北京市農業農村局總農藝師王以中表示，歷屆大會從未以AI賦能智慧育種為主題，這不僅對辦會形式提出了全新要求，對籌備團隊的知識儲備也是一次挑戰，辦會人員自己要先弄懂、吃透，才能把內容呈現好。為此，本次培訓會“以干帶訓”，專家現場授課，實地參觀AI育種成果，讓理論與實踐在現場碰撞。王以中強調，爭取大會辦出水平、辦出特色，不只做一個展示窗口，更要成為智慧育種從概念走向實踐的關鍵催化劑，為行業蹚出一條可復制的轉型路徑。

來源丨第三十三屆中國北京種業大會組委會

編輯 | 農財君

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