科技日報記者 毛莉

當前，人工智能等新一代信息技術迅猛發(fā)展，為我國智能育種技術發(fā)展帶來新機遇，也為我國打贏種業(yè)翻身仗提供了新方法新手段。

中國工程院院士、中國農業(yè)大學校長孫其信長期從事作物遺傳育種研究。圍繞我國智能育種技術發(fā)展的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及前景，科技日報記者日前采訪了孫其信院士。

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孫其信，中國工程院院士，小麥遺傳育種專家，中國農業(yè)大學校長。第十三屆、第十四屆全國人大常委會委員，第十一屆、第十四屆全國人大農業(yè)與農村委員會委員。長期從事小麥遺傳育種研究，在種質資源鑒定、優(yōu)異基因挖掘、育種方法創(chuàng)新和新品種培育等方面取得創(chuàng)新性成果。獲得國家科學技術進步獎二等獎1項、國家技術發(fā)明獎二等獎1項。

育種更高效、精準、個性化

記者：您多次談到，人工智能等技術會推動農業(yè)科技和農業(yè)生產系統(tǒng)的革命性變化。人工智能會給育種帶來哪些變革？

孫其信：人工智能將推動農業(yè)育種邁向一個全新智能化時代。人工智能技術與育種技術的結合將徹底改變傳統(tǒng)農業(yè)生產方式，讓育種更高效、精準、個性化。

我認為，變革主要體現(xiàn)在四個方面：加速育種進程、提高育種精確度、提供基于大數(shù)據(jù)的育種決策、降低商業(yè)化育種運營管理成本。

記者：人工智能如何加速育種進程？

孫其信：傳統(tǒng)育種是一場“馬拉松”，得靠育種家的經驗和直覺，一步步創(chuàng)造、選擇、固定那些好的遺傳變異，才能培育出優(yōu)質作物。這個過程，短則幾年，長則十幾年。

但人工智能就像個“超級大腦”，能把農業(yè)科學、計算機科學、生物信息學等領域的知識融合起來，快速處理和分析海量數(shù)據(jù)。以前我們得靠人工去田間地頭觀察記錄一個個數(shù)據(jù)，而人工智能可以跟遙感技術、無人機、物聯(lián)網設備等“科技幫手”一起，從田間到實驗室，全方位收集和分析數(shù)據(jù)。這樣就能更快找到與作物優(yōu)良性狀相關的基因，更迅速選擇和利用優(yōu)異遺傳位點，大大縮短育種周期。

記者：怎樣理解提高育種精確度？

孫其信：育種的本質就是對自然界中的優(yōu)良基因變異進行聚合。這就像在大自然里“淘金”。人工智能如同給我們配了一副“超級眼鏡”，讓我們能看得更清楚、更準確。

通過機器學習、深度學習等技術，人工智能可以深度解讀種質資源的“基因密碼”。它不僅能分析出不同作物基因組的復雜結構，還能預測基因在不同環(huán)境下的表現(xiàn)，幫助科研人員更好地理解哪些基因能在特定環(huán)境中表現(xiàn)出最佳性狀。然后，科研人員就能精準挑選出含有這些優(yōu)良基因的育種材料，進行“定制式”育種，培育出抗病蟲害、耐旱、耐鹽堿、營養(yǎng)更豐富的作物品種。

記者：您能舉一些人工智能助力育種決策的例子嗎？

孫其信：人工智能可以通過分析大數(shù)據(jù)預測出育種環(huán)節(jié)中最優(yōu)的雜交組合、最優(yōu)的單株個體、最有潛力的后代，從而提高育種成功率。人工智能還能根據(jù)不同的具體需求，如市場需求、土壤條件、病蟲害狀況等，為農民或育種公司提供個性化育種建議，設計出最適合其生產環(huán)境的作物品種。

例如，全世界小麥有好幾萬個類型，怎么知道哪幾種類型通過優(yōu)化組合后能成為最優(yōu)品種？我們團隊構建了一個決策模型，通過分析田間小麥表現(xiàn)型數(shù)據(jù)，結合測定的2000份小麥基因組信息，以及關于小麥品質的各項指標，為育種決策提供支撐。

記者：人工智能如何推動商業(yè)化育種發(fā)展？

孫其信：商業(yè)化育種體系包括材料創(chuàng)制、雜交育種、分子檢測、品種測試、品種評價等多個育種部門的多個技術環(huán)節(jié)。每個部門都需要不同專業(yè)背景的團隊完成工作。因此，從公司運營的角度看，管理成本較高。

育種公司可以利用人工智能大模型，集成各個部門的標準化數(shù)據(jù)分析與操作流程，形成數(shù)據(jù)驅動、模型決策的智能育種技術體系。

記者：科學信息分析公司愛思唯爾日前發(fā)布的《全球高校與科研機構農業(yè)與生物科技創(chuàng)新貢獻報告》顯示，學科交叉是推動農業(yè)科研創(chuàng)新的三大因素之一。智能育種對學科交叉提出了哪些新要求？

孫其信：智能育種將生物技術、信息技術、人工智能、大數(shù)據(jù)和工程技術等多個學科深度結合，以應對復雜的農業(yè)問題，它從多方面對學科交叉提出了新要求。

首先是生物學與信息技術的深度結合。智能育種的核心在于處理大量基因組數(shù)據(jù)和作物表型數(shù)據(jù)，而這需要生物學與信息技術的緊密結合。傳統(tǒng)育種主要依賴于基因組學、遺傳學和植物生物學等領域的研究，智能育種則需要將這些生物學知識與大數(shù)據(jù)技術、計算機科學和生物信息學進行深度融合。

其次是人工智能與農業(yè)科學的結合。人工智能在智能育種中的應用越來越廣泛，特別是在基因組選擇、表型預測和育種方案優(yōu)化等關鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。人工智能技術可以用于分析海量農業(yè)數(shù)據(jù)，并通過模型預測作物在不同環(huán)境條件下的表現(xiàn)，為科研人員提供決策支持。

最后是物聯(lián)網與傳感器技術的結合。智能育種不僅依賴實驗室數(shù)據(jù)，還需要土壤濕度、氣溫、光照強度等大量實時環(huán)境數(shù)據(jù)。這就要求物聯(lián)網和傳感器技術介入，在田間實時監(jiān)測作物生長環(huán)境，并將這些數(shù)據(jù)反饋給科研人員。

我國智能育種研究與世界同步

記者：發(fā)展智能育種對我國實現(xiàn)種業(yè)科技自立自強、種源自主可控有什么意義？

孫其信：當前全球種業(yè)競爭激烈，我國在高端種源和育種技術上仍面臨一些挑戰(zhàn)。智能育種通過整合人工智能、基因編輯、大數(shù)據(jù)等技術手段，加速優(yōu)質品種研發(fā)，給育種工作裝上了“加速器”。這有利于提升我國種業(yè)自主創(chuàng)新能力，確保種源安全，增強我國種業(yè)國際競爭力。

智能育種最顯著的優(yōu)勢在于提高育種效率和精準度，能幫助我國快速培育適應本土生態(tài)環(huán)境的高產、抗病、抗逆作物品種，減少對國外技術和種質資源的依賴，增強種業(yè)的自主可控性。

此外，智能育種將推動農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。通過基因編輯技術，科研人員可以培育出耐旱、耐鹽堿、抗病蟲害的作物，減少對化肥、農藥的依賴，降低農業(yè)生產的環(huán)境負荷。所以，智能育種有助于實現(xiàn)綠色生產，提高農業(yè)資源利用效率。

記者：我國相關研究處于什么水平？

孫其信：在我看來，我國智能育種研究與世界是同步的。我國現(xiàn)代育種起步晚于西方，但如今我國智能育種走向了世界前沿。在個別領域，甚至可以說我們已經“快了半步”。比如，在相關大模型的開發(fā)上，國內很多機構做了不少工作，都在加大人工智能技術同農業(yè)領域的交叉研究。

未來不久，我國智能育種有望實現(xiàn)根本性突破。

記者：您的信心從何而來？

孫其信：“十三五”“十四五”期間，我國在生物育種領域投入了大量資源，開展各類作物種質資源的基因型與表型研究、重要農藝性狀基因挖掘與功能研究、大數(shù)據(jù)驅動的育種決策研究以及智能設計育種模型開發(fā)等，為人工智能真正應用于育種實踐打下了基礎。

大模型與機器人技術的逐步成熟與應用落地，也極大推動了人工智能在育種領域的應用與發(fā)展。人工智能是以數(shù)據(jù)為基礎的。近年來，多地農科院的育種團隊、地方性中小育種公司產生了大量訓練數(shù)據(jù)集。大模型與機器人技術可以高效整合各個層級的訓練數(shù)據(jù)，形成針對不同農作物的育種預訓練大模型，有效解決育種數(shù)據(jù)匱乏、訓練群體小而散的問題。傳感器、機器人技術逐步成熟，也能大大降低表型數(shù)據(jù)、基因型數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)的采集成本，助力大模型的訓練。

此外，生物語言大模型在農業(yè)生物領域的應用正逐步展開。生物語言大模型是將語言大模型的技術應用到生物學領域。不過，它處理的不是人類語言，而是生物學中的序列數(shù)據(jù)。它有助于在植物基因組這一“底盤”上進行育種性狀的精準改良。例如，通過蛋白質語言大模型，可以實現(xiàn)人工蛋白質從頭設計，再結合實驗室快速進化與定向進化技術，我們有望以前所未有的高效率和低成本，創(chuàng)造出自然界中不存在的新蛋白質和基因，提升作物的抗逆性和品質，解決傳統(tǒng)育種方法難以攻克的難題。

記者：中國農業(yè)大學在智能育種方面進行了哪些探索？

孫其信：中國農業(yè)大學成立了教育部分子設計育種前沿科學中心，并以專項經費形式支持智能育種領域前沿研究。例如，學校專門資助了“神農·固芯育種大模型”課題，研發(fā)“神農·固芯”育種大模型、“神農·筑基”種植大模型、“神農·強牧”養(yǎng)殖大模型、“神農·問穹”遙感大模型。

其中，“神農·固芯”是專門解決動植物育種決策的大模型。它是根據(jù)商業(yè)化育種體系各個技術環(huán)節(jié)設計的全過程數(shù)字育種決策平臺，涵蓋基因型與表型數(shù)據(jù)分析、育種大模型智能決策、品種區(qū)域試驗模擬等功能模塊，覆蓋了“從育種到品種”的全過程數(shù)字化決策，具有較高行業(yè)落地性。

記者：您對我國智能育種發(fā)展有怎樣的愿景？

孫其信：回答這個問題前，我講一個背景。2021年，中國農業(yè)大學與華為簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，共同開展智能育種研究。那時，人工智能的熱度還沒有今天這么高。在協(xié)議達成前，我向華為描繪了我對未來場景的想象：希望借助人工智能技術，推動育種技術達到甚至超越世界頂級育種家的水平。

具體來說，我期待我國智能育種從四方面實現(xiàn)突破。

第一，在智能育種領域實現(xiàn)自主可控，在核心育種算法模型、關鍵基因編輯工具等方面擁有完全自主的知識產權。

第二，應用智能育種技術對我國豐富的本土種質資源進行系統(tǒng)開發(fā)和保護。在人工智能輔助下，可以精確發(fā)掘和利用本土及全球的優(yōu)質種質資源，培育出具有優(yōu)良性狀的作物品種，同時確保重要的種質資源得到妥善保護，實現(xiàn)種質資源的自主可控與可持續(xù)利用。

第三，帶動整個種子產業(yè)鏈數(shù)字化和智能化升級，為種業(yè)提供更智能的解決方案，保障我國糧食安全。

第四，培養(yǎng)新型跨學科種業(yè)人才，通過校企聯(lián)合培養(yǎng)、強基計劃等多種形式，培養(yǎng)出一大批掌握現(xiàn)代生物技術、信息技術、大數(shù)據(jù)分析與人工智能的復合型人才，推動我國在育種領域的科技創(chuàng)新和持續(xù)發(fā)展。

要培養(yǎng)一批跨界高手

記者：如何培養(yǎng)智能育種人才？

孫其信：事實上，種業(yè)科技創(chuàng)新人才短缺，一直是制約我國種業(yè)自主創(chuàng)新的主要瓶頸之一。為加強智能育種人才培養(yǎng)，我認為要做好三方面工作。

首先，加強智能育種學科建設，設立生物技術、數(shù)據(jù)科學與遺傳育種相結合的跨學科專業(yè)，加強人工智能輔修專業(yè)與第二專業(yè)的課程建設，培養(yǎng)具有多學科背景的復合型人才。中國農業(yè)大學除了布局直接與人工智能、大數(shù)據(jù)相關的專業(yè)之外，還實施“人工智能+”的專業(yè)升級。

其次，加強校企聯(lián)合培養(yǎng)碩博研究生的專項工作，建立校企雙導師制，企業(yè)導師提出明確的攻關需求并由企業(yè)提供科研經費，高校導師帶領研究生有針對性地解決企業(yè)遇到的問題。

最后，優(yōu)化智能育種領域的科研激勵機制，為育種大模型、生物語言大模型等前沿研究提供充足研究經費，鼓勵青年科研工作者率先開展智能育種相關科研項目。

不久前，中國農業(yè)大學舉行了2024年度本科招生工作總結會，考生報考的第一大熱門就是與人工智能信息技術、生物育種相關的專業(yè)。我相信，對農業(yè)教育領域的持續(xù)投入，將不斷提升對科技創(chuàng)新的支撐力。

記者：具體來看，傳感器技術研發(fā)人才的培養(yǎng)問題怎么解決？

孫其信：這確實是個關鍵問題。表型組技術就像是育種的“眼睛”和“耳朵”，它依靠各種高精尖的生物傳感器、物聯(lián)網技術、軟件工程來實時捕捉動植物的外表特征、生理狀態(tài)，然后及時反饋給科研人員。

然而，我國育種所依賴的表型組技術與國外先進水平相比還有不小差距，尤其是精密傳感器的核心元件和算法方面仍存在短板。解決這個問題，需要加大專項財政經費投入，培養(yǎng)一批跨界高手，他們得既懂生物學，又精通計算機，還了解傳感器，這樣才能真正打破技術壁壘。

在項目立項上，要設立以需求應用為導向的智能育種表型組研發(fā)專項。同時，還要引導相關學科的設置調整與人才培養(yǎng)模式改革。

記者：您認為我國智能育種發(fā)展還面臨哪些挑戰(zhàn)？

孫其信：一是市場化程度有待提升。我認為，政府應加強引導，營造智能育種產業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的友好環(huán)境。政府可以通過資金支持、稅收優(yōu)惠、風險投資引導等政策，鼓勵科技人員在智能育種領域創(chuàng)業(yè)，為科研人員提供從研發(fā)到產品化的全流程支持，加速智能育種領域的創(chuàng)新成果進入市場。

二是育種數(shù)據(jù)共享平臺建設尚不完善。各方應大力支持集成種質資源、基因數(shù)據(jù)、表型數(shù)據(jù)以及環(huán)境數(shù)據(jù)等，為育種大模型的預訓練與智能決策模型研究提供豐富的“養(yǎng)料”。此外，育種大模型對算力的要求較高，各級政府應支持育種大模型專用的算力建設，保障智能育種技術體系構建。

三是基層科技人員專業(yè)化培訓有待加強。田間測試的數(shù)據(jù)規(guī)范性、完整性與準確性，直接決定了構建育種模型的精度。高校等機構應開設數(shù)字種業(yè)研修班等課程，加強對基層科技工作者的繼續(xù)教育與技能培訓，提高基層工作者的專業(yè)素養(yǎng)。

觀點聚焦

育種技術發(fā)展歷經多個關鍵階段，不斷推動農業(yè)科技進步。

1.0階段是經驗育種，主要依靠育種家對表型的直接觀察選擇育種材料。2.0階段是實驗育種，將統(tǒng)計學與遺傳學運用到育種實踐中，使育種更加科學和客觀。3.0階段是生物育種，以分子標記輔助選擇技術等在商業(yè)化育種體系中的廣泛應用為標志。4.0階段是精確育種，實現(xiàn)生物技術與信息技術的深度融合。5.0階段將是真正的智能育種時代，育種領域有望迎來由大模型驅動的全新育種模式。利用生物語言大模型，能創(chuàng)造出自然界中不存在的蛋白和基因；通過構建育種智能體，可使育種公司的管理決策更加智能和高效；結合傳感器、田間機器人、無人機等硬件設備，可實現(xiàn)育種過程的全面智能化。

——孫其信