作者：夏敬芝

　　一段时间以来，河南、陕西、黑龙江等地纷纷采取举措，通过深度融合人工智能、大数据与生物技术，努力发展智慧育种。这不仅是技术手段的迭代升级，更是对传统育种模式和产业形态的深刻重塑，对于打好种业翻身仗、夯实粮食安全根基具有重要战略意义。

　　与传统模式相比，智慧育种呈现出周期短、精度高、成本低的显著优势。依托大模型与大数据，智慧育种能实现高通量功能基因挖掘、育种方案精准生成及后代性状智能预测，推动育种工作从经验判断迈向数智计算。过去培育一个高品质新品种，需常年埋头田间，从成千上万个基因组合中选择，整个过程犹如“拆盲盒”，充满不确定性。如今，人工智能如同一个“超级大脑”，可在田间试验前先预测基因组合后的作物表型，从而精准淘汰低质量的杂交组合，高效筛选优良基因组合。

　　智慧育种还能够实现从靠天吃饭到“环境智造”的跨越。传统育种高度依赖自然气候，世代周期长。智慧育种则通过精准调控光、温、水、气、肥等环境参数，打破季节与地域限制，既可模拟极端环境以筛选抗逆性强的优质品种，又能实现一年多代的快速繁育。例如，中国农业科学院研发的育种技术，可使水稻、小麦、大豆等多类作物生育期缩短51%至63%，大幅缩短育种周期。

　　智慧育种驱动育种全产业链向自动化、数智化转型，对我国种业振兴具有重要战略价值。我国研发的智能育种机器人“吉儿”，可精准识别花朵，完成杂交授粉，破解了人工去雄耗时费力、效率低的难题。从田间表型实时采集到品种选育的智能化决策，智慧育种正逐步实现全过程精准感知与自动控制，将助力我国快速培育适应本土生态的优良品种，加快实现重要农产品种源自主可控。

　　也要看到，作为一项系统性工程，智慧育种当前仍面临数据孤岛、高端智能装备自主化不足、交叉复合型人才匮乏等现实短板。对此，需从数据、技术、人才、产业多维度协同发力。

　　搭建育种资源共享数据平台。统筹构建全国农业数据网络枢纽，统一表型、基因型数据采集与存储标准，健全跨地域、跨部门的数据共享机制。在建立标准化数据为育种大模型提供“燃料”的同时，也要筑牢农业数据安全屏障，防范关键种质数据泄露与篡改风险。

　　加快关键核心技术攻坚。瞄准全基因组选择、基因编辑等前沿领域，加大专项研究投入，着力突破制约我国智慧育种发展的“卡脖子”技术。此外，加快高通量作物表型观测设备、智能化育种装备的研制与升级，缩短与国外先进水平的差距，解决数据采集效率低、制繁种装备适用性不强等问题，强化智慧育种的硬件支撑。

　　健全复合型人才培养机制。鼓励涉农高校设立跨学科专业、加强校企联合培养，突破传统院系培养模式，带动师资灵活配置、课程体系重构、科研资源协同，培育既懂遗传育种规律，又精通人工智能算法和大数据处理的复合型创新人才，为种业振兴筑牢人才基石。

　　强化产学研用深度融合。推动国家实验室、科研院所与种业龙头企业紧密合作、资源互补，加快形成智慧育种协同创新联盟。通过共建联合实验室、共享育种数据与算力资源，开展关键核心技术联合攻关，打通“基础研究—技术开发—产业应用”链条，让科研与生产紧密结合，提升育种科技成果转化率。（夏敬芝）