科技日?qǐng)?bào)記者 毛莉

當(dāng)前，人工智能等新一代信息技術(shù)迅猛發(fā)展，為我國(guó)智能育種技術(shù)發(fā)展帶來新機(jī)遇，也為我國(guó)打贏種業(yè)翻身仗提供了新方法新手段。

中國(guó)工程院院士、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)校長(zhǎng)孫其信長(zhǎng)期從事作物遺傳育種研究。圍繞我國(guó)智能育種技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及前景，科技日?qǐng)?bào)記者日前采訪了孫其信院士。

育種更高效、精準(zhǔn)、個(gè)性化

記者：您多次談到，人工智能等技術(shù)會(huì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的革命性變化。人工智能會(huì)給育種帶來哪些變革？

孫其信：人工智能將推動(dòng)農(nóng)業(yè)育種邁向一個(gè)全新智能化時(shí)代。人工智能技術(shù)與育種技術(shù)的結(jié)合將徹底改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，讓育種更高效、精準(zhǔn)、個(gè)性化。

我認(rèn)為，變革主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：加速育種進(jìn)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(yùn)營(yíng)管理成本。

記者：人工智能如何加速育種進(jìn)程？

孫其信：傳統(tǒng)育種是一場(chǎng)“馬拉松”，得靠育種家的經(jīng)驗(yàn)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(zhì)作物。這個(gè)過程，短則幾年，長(zhǎng)則十幾年。

但人工智能就像個(gè)“超級(jí)大腦”，能把農(nóng)業(yè)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物信息學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)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(gè)個(gè)數(shù)據(jù)，而人工智能可以跟遙感技術(shù)、無人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等“科技幫手”一起，從田間到實(shí)驗(yàn)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(guān)的基因，更迅速選擇和利用優(yōu)異遺傳位點(diǎn)，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(zhì)就是對(duì)自然界中的優(yōu)良基因變異進(jìn)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(jí)眼鏡”，讓我們能看得更清楚、更準(zhǔn)確。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，人工智能可以深度解讀種質(zhì)資源的“基因密碼”。它不僅能分析出不同作物基因組的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，還能預(yù)測(cè)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(zhǔn)挑選出含有這些優(yōu)良基因的育種材料，進(jìn)行“定制式”育種，培育出抗病蟲害、耐旱、耐鹽堿、營(yíng)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(yù)測(cè)出育種環(huán)節(jié)中最優(yōu)的雜交組合、最優(yōu)的單株個(gè)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(chǎng)需求、土壤條件、病蟲害狀況等，為農(nóng)民或育種公司提供個(gè)性化育種建議，設(shè)計(jì)出最適合其生產(chǎn)環(huán)境的作物品種。

例如，全世界小麥有好幾萬個(gè)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(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)決策模型，通過分析田間小麥表現(xiàn)型數(shù)據(jù)，結(jié)合測(cè)定的2000份小麥基因組信息，以及關(guān)于小麥品質(zhì)的各項(xiàng)指標(biāo)，為育種決策提供支撐。

記者：人工智能如何推動(dòng)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(cè)、品種測(cè)試、品種評(píng)價(jià)等多個(gè)育種部門的多個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)。每個(gè)部門都需要不同專業(yè)背景的團(tuán)隊(duì)完成工作。因此，從公司運(yùn)營(yíng)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(gè)部門的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分析與操作流程，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、模型決策的智能育種技術(shù)體系。

記者：科學(xué)信息分析公司愛思唯爾日前發(fā)布的《全球高校與科研機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)與生物科技創(chuàng)新貢獻(xiàn)報(bào)告》顯示，學(xué)科交叉是推動(dòng)農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新的三大因素之一。智能育種對(duì)學(xué)科交叉提出了哪些新要求？

孫其信：智能育種將生物技術(shù)、信息技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)和工程技術(shù)等多個(gè)學(xué)科深度結(jié)合，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的農(nóng)業(yè)問題，它從多方面對(duì)學(xué)科交叉提出了新要求。

首先是生物學(xué)與信息技術(shù)的深度結(jié)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(xué)與信息技術(shù)的緊密結(jié)合。傳統(tǒng)育種主要依賴于基因組學(xué)、遺傳學(xué)和植物生物學(xué)等領(lǐng)域的研究，智能育種則需要將這些生物學(xué)知識(shí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物信息學(xué)進(jìn)行深度融合。

其次是人工智能與農(nóng)業(yè)科學(xué)的結(jié)合。人工智能在智能育種中的應(yīng)用越來越廣泛，特別是在基因組選擇、表型預(yù)測(cè)和育種方案優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。人工智能技術(shù)可以用于分析海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，并通過模型預(yù)測(cè)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(wǎng)與傳感器技術(shù)的結(jié)合。智能育種不僅依賴實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，還需要土壤濕度、氣溫、光照強(qiáng)度等大量實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)。這就要求物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)介入，在田間實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)環(huán)境，并將這些數(shù)據(jù)反饋給科研人員。

我國(guó)智能育種研究與世界同步

記者：發(fā)展智能育種對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)種業(yè)科技自立自強(qiáng)、種源自主可控有什么意義？

孫其信：當(dāng)前全球種業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，我國(guó)在高端種源和育種技術(shù)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(shù)手段，加速優(yōu)質(zhì)品種研發(fā)，給育種工作裝上了“加速器”。這有利于提升我國(guó)種業(yè)自主創(chuàng)新能力，確保種源安全，增強(qiáng)我國(guó)種業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

智能育種最顯著的優(yōu)勢(shì)在于提高育種效率和精準(zhǔn)度，能幫助我國(guó)快速培育適應(yīng)本土生態(tài)環(huán)境的高產(chǎn)、抗病、抗逆作物品種，減少對(duì)國(guó)外技術(shù)和種質(zhì)資源的依賴，增強(qiáng)種業(yè)的自主可控性。

此外，智能育種將推動(dòng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。通過基因編輯技術(shù)，科研人員可以培育出耐旱、耐鹽堿、抗病蟲害的作物，減少對(duì)化肥、農(nóng)藥的依賴，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境負(fù)荷。所以，智能育種有助于實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)，提高農(nóng)業(yè)資源利用效率。

記者：我國(guó)相關(guān)研究處于什么水平？

孫其信：在我看來，我國(guó)智能育種研究與世界是同步的。我國(guó)現(xiàn)代育種起步晚于西方，但如今我國(guó)智能育種走向了世界前沿。在個(gè)別領(lǐng)域，甚至可以說我們已經(jīng)“快了半步”。比如，在相關(guān)大模型的開發(fā)上，國(guó)內(nèi)很多機(jī)構(gòu)做了不少工作，都在加大人工智能技術(shù)同農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的交叉研究。

未來不久，我國(guó)智能育種有望實(shí)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(guó)在生物育種領(lǐng)域投入了大量資源，開展各類作物種質(zhì)資源的基因型與表型研究、重要農(nóng)藝性狀基因挖掘與功能研究、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的育種決策研究以及智能設(shè)計(jì)育種模型開發(fā)等，為人工智能真正應(yīng)用于育種實(shí)踐打下了基礎(chǔ)。

大模型與機(jī)器人技術(shù)的逐步成熟與應(yīng)用落地，也極大推動(dòng)了人工智能在育種領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。人工智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的。近年來，多地農(nóng)科院的育種團(tuán)隊(duì)、地方性中小育種公司產(chǎn)生了大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。大模型與機(jī)器人技術(shù)可以高效整合各個(gè)層級(jí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，形成針對(duì)不同農(nóng)作物的育種預(yù)訓(xùn)練大模型，有效解決育種數(shù)據(jù)匱乏、訓(xùn)練群體小而散的問題。傳感器、機(jī)器人技術(shù)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(xùn)練。

此外，生物語言大模型在農(nóng)業(yè)生物領(lǐng)域的應(yīng)用正逐步展開。生物語言大模型是將語言大模型的技術(shù)應(yīng)用到生物學(xué)領(lǐng)域。不過，它處理的不是人類語言，而是生物學(xué)中的序列數(shù)據(jù)。它有助于在植物基因組這一“底盤”上進(jìn)行育種性狀的精準(zhǔn)改良。例如，通過蛋白質(zhì)語言大模型，可以實(shí)現(xiàn)人工蛋白質(zhì)從頭設(shè)計(jì)，再結(jié)合實(shí)驗(yàn)室快速進(jìn)化與定向進(jìn)化技術(shù)，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(zhì)和基因，提升作物的抗逆性和品質(zhì)，解決傳統(tǒng)育種方法難以攻克的難題。

記者：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)在智能育種方面進(jìn)行了哪些探索？

孫其信：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)成立了教育部分子設(shè)計(jì)育種前沿科學(xué)中心，并以專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)形式支持智能育種領(lǐng)域前沿研究。例如，學(xué)校專門資助了“神農(nóng)·固芯育種大模型”課題，研發(fā)“神農(nóng)·固芯”育種大模型、“神農(nóng)·筑基”種植大模型、“神農(nóng)·強(qiáng)牧”養(yǎng)殖大模型、“神農(nóng)·問穹”遙感大模型。

其中，“神農(nóng)·固芯”是專門解決動(dòng)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(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)的全過程數(shù)字育種決策平臺(tái)，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(yàn)?zāi)M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(duì)我國(guó)智能育種發(fā)展有怎樣的愿景？

孫其信：回答這個(gè)問題前，我講一個(gè)背景。2021年，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)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(shí)，人工智能的熱度還沒有今天這么高。在協(xié)議達(dá)成前，我向華為描繪了我對(duì)未來場(chǎng)景的想象：希望借助人工智能技術(shù)，推動(dòng)育種技術(shù)達(dá)到甚至超越世界頂級(jí)育種家的水平。

具體來說，我期待我國(guó)智能育種從四方面實(shí)現(xiàn)突破。

第一，在智能育種領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自主可控，在核心育種算法模型、關(guān)鍵基因編輯工具等方面擁有完全自主的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

第二，應(yīng)用智能育種技術(shù)對(duì)我國(guó)豐富的本土種質(zhì)資源進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)和保護(hù)。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(zhì)種質(zhì)資源，培育出具有優(yōu)良性狀的作物品種，同時(shí)確保重要的種質(zhì)資源得到妥善保護(hù)，實(shí)現(xiàn)種質(zhì)資源的自主可控與可持續(xù)利用。

第三，帶動(dòng)整個(gè)種子產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化和智能化升級(jí)，為種業(yè)提供更智能的解決方案，保障我國(guó)糧食安全。

第四，培養(yǎng)新型跨學(xué)科種業(yè)人才，通過校企聯(lián)合培養(yǎng)、強(qiáng)基計(jì)劃等多種形式，培養(yǎng)出一大批掌握現(xiàn)代生物技術(shù)、信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與人工智能的復(fù)合型人才，推動(dòng)我國(guó)在育種領(lǐng)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(shí)上，種業(yè)科技創(chuàng)新人才短缺，一直是制約我國(guó)種業(yè)自主創(chuàng)新的主要瓶頸之一。為加強(qiáng)智能育種人才培養(yǎng)，我認(rèn)為要做好三方面工作。

首先，加強(qiáng)智能育種學(xué)科建設(shè)，設(shè)立生物技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與遺傳育種相結(jié)合的跨學(xué)科專業(yè)，加強(qiáng)人工智能輔修專業(yè)與第二專業(yè)的課程建設(shè)，培養(yǎng)具有多學(xué)科背景的復(fù)合型人才。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)除了布局直接與人工智能、大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)之外，還實(shí)施“人工智能+”的專業(yè)升級(jí)。

其次，加強(qiáng)校企聯(lián)合培養(yǎng)碩博研究生的專項(xiàng)工作，建立校企雙導(dǎo)師制，企業(yè)導(dǎo)師提出明確的攻關(guān)需求并由企業(yè)提供科研經(jīng)費(fèi)，高校導(dǎo)師帶領(lǐng)研究生有針對(duì)性地解決企業(yè)遇到的問題。

最后，優(yōu)化智能育種領(lǐng)域的科研激勵(lì)機(jī)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(jīng)費(fèi)，鼓勵(lì)青年科研工作者率先開展智能育種相關(guān)科研項(xiàng)目。

不久前，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)舉行了2024年度本科招生工作總結(jié)會(huì)，考生報(bào)考的第一大熱門就是與人工智能信息技術(shù)、生物育種相關(guān)的專業(yè)。我相信，對(duì)農(nóng)業(yè)教育領(lǐng)域的持續(xù)投入，將不斷提升對(duì)科技創(chuàng)新的支撐力。

記者：具體來看，傳感器技術(shù)研發(fā)人才的培養(yǎng)問題怎么解決？

孫其信：這確實(shí)是個(gè)關(guān)鍵問題。表型組技術(shù)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(wǎng)技術(shù)、軟件工程來實(shí)時(shí)捕捉動(dòng)植物的外表特征、生理狀態(tài)，然后及時(shí)反饋給科研人員。

然而，我國(guó)育種所依賴的表型組技術(shù)與國(guó)外先進(jìn)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(gè)問題，需要加大專項(xiàng)財(cái)政經(jīng)費(fèi)投入，培養(yǎng)一批跨界高手，他們得既懂生物學(xué)，又精通計(jì)算機(jī)，還了解傳感器，這樣才能真正打破技術(shù)壁壘。

在項(xiàng)目立項(xiàng)上，要設(shè)立以需求應(yīng)用為導(dǎo)向的智能育種表型組研發(fā)專項(xiàng)。同時(shí)，還要引導(dǎo)相關(guān)學(xué)科的設(shè)置調(diào)整與人才培養(yǎng)模式改革。

記者：您認(rèn)為我國(guó)智能育種發(fā)展還面臨哪些挑戰(zhàn)？

孫其信：一是市場(chǎng)化程度有待提升。我認(rèn)為，政府應(yīng)加強(qiáng)引導(dǎo)，營(yíng)造智能育種產(chǎn)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(fēng)險(xiǎn)投資引導(dǎo)等政策，鼓勵(lì)科技人員在智能育種領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，為科研人員提供從研發(fā)到產(chǎn)品化的全流程支持，加速智能育種領(lǐng)域的創(chuàng)新成果進(jìn)入市場(chǎng)。

二是育種數(shù)據(jù)共享平臺(tái)建設(shè)尚不完善。各方應(yīng)大力支持集成種質(zhì)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(yù)訓(xùn)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(duì)算力的要求較高，各級(jí)政府應(yīng)支持育種大模型專用的算力建設(shè)，保障智能育種技術(shù)體系構(gòu)建。

三是基層科技人員專業(yè)化培訓(xùn)有待加強(qiáng)。田間測(cè)試的數(shù)據(jù)規(guī)范性、完整性與準(zhǔn)確性，直接決定了構(gòu)建育種模型的精度。高校等機(jī)構(gòu)應(yīng)開設(shè)數(shù)字種業(yè)研修班等課程，加強(qiáng)對(duì)基層科技工作者的繼續(xù)教育與技能培訓(xùn)，提高基層工作者的專業(yè)素養(yǎng)。

觀點(diǎn)聚焦

育種技術(shù)發(fā)展歷經(jīng)多個(gè)關(guān)鍵階段，不斷推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步。

1.0階段是經(jīng)驗(yàn)育種，主要依靠育種家對(duì)表型的直接觀察選擇育種材料。2.0階段是實(shí)驗(yàn)育種，將統(tǒng)計(jì)學(xué)與遺傳學(xué)運(yùn)用到育種實(shí)踐中，使育種更加科學(xué)和客觀。3.0階段是生物育種，以分子標(biāo)記輔助選擇技術(shù)等在商業(yè)化育種體系中的廣泛應(yīng)用為標(biāo)志。4.0階段是精確育種，實(shí)現(xiàn)生物技術(shù)與信息技術(shù)的深度融合。5.0階段將是真正的智能育種時(shí)代，育種領(lǐng)域有望迎來由大模型驅(qū)動(dòng)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(gòu)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(jié)合傳感器、田間機(jī)器人、無人機(jī)等硬件設(shè)備，可實(shí)現(xiàn)育種過程的全面智能化。

——孫其信