文｜《中國科學報》記者 孟凌霄
廣東珠三角的初夏清晨，水稻試驗田偶爾傳來微風拂過禾苗的沙沙聲。幾位育種科研人員正沿著田壟察看農田情況，遠處無人機盤旋，實時采集水稻的表型數(shù)據(jù)——株高、籽粒大小、葉片色澤、穗形結構等要素，看似簡單，卻蘊藏著育種科研最關鍵的基礎信息。
“過去育種靠的是一把尺子、一桿秤?！比A南農業(yè)大學農學院院長儲成才笑言，傳統(tǒng)育種靠經驗和眼力打底，是一項耗時費力的“慢功夫”。如今，水稻、麥子、玉米……這些關乎中國人一日三餐的作物，正經歷著從試驗田到實驗室，從經驗育種到數(shù)據(jù)驅動的變革。
科研人員查看農田情況。
就在距離試驗田不遠的華南農業(yè)大學農學院的實驗室里，一幅幅可視化的“數(shù)字農田”正徐徐鋪展開來。電腦屏幕上成千上萬的數(shù)據(jù)實時跳動，繪制出作物基因與表型的聯(lián)系圖譜。悄然運轉的高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺，正在深刻改變農業(yè)科研的范式。
育種革命：從農田到算力
在華南農業(yè)大學農學院的育種基地，幾代育種學家曾默默耕耘，培育出多個高產、優(yōu)質的水稻品種。但鮮為人知的是，從發(fā)現(xiàn)第一株天然雜交水稻到全國推廣，經歷了漫長的16年。
育種，需要在時間中尋找答案。育種學家憑借多年經驗選取親本，再一代代觀察田間表現(xiàn)，數(shù)據(jù)依靠手動記錄，致使主觀性強、效率低，甚至容易造成遺傳多樣性流失。
以玉米為例，由于未經歷水稻作物那樣的“綠色革命”，抗倒伏和耐密植性狀仍是科研難點。面對數(shù)量龐大的基因組，單靠人力很難實現(xiàn)高效篩選，育種進度受到極大限制。
如今，隨著生物信息學與AI技術的發(fā)展，育種正在經歷一場由生物信息學、AI算法與算力平臺共同驅動的深層革新。如今的每一粒種子，都擁有一本包含幾萬個基因的基因組“信息天書”，背后蘊藏著海量的性狀信息。
每一粒種子都蘊藏著海量的性狀信息。
在華南農業(yè)大學，這種改變由高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺統(tǒng)籌實現(xiàn)。依托浪潮信息的模塊化數(shù)據(jù)中心解決方案構建的金穗智算中心，學校搭建起涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、建模與可視化的一體化科研平臺，實現(xiàn)了從“田間”到“計算”再回到“田間”的閉環(huán)。
“2000份親本材料，如果兩兩雜交，那就有400萬個雜交組合，我們需要對這400萬個組合不斷進行鑒定和選擇。而通過AI構建模型，可以快速篩選出具有高產、優(yōu)質潛力的親本組合?！比A南農業(yè)大學農學院研究員、國家植物航天育種工程技術研究中心主任郭濤介紹，如今的育種者從“先看見再選擇”到“先預測再驗證”，大大提高了高產優(yōu)質品種的選育效率。
目前，華南農業(yè)大學高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺已服務于農學院、園藝學院、生科院、植保學院、林風學院等的39個課題組，涵蓋水稻、玉米、大豆及園藝作物等多個研究方向，截至2024年12月31日，總計任務數(shù)量為336721個。通過浪潮信息的Cluster Engine和AIStation，將計算資源利用率提升到90%以上，通過充分利用算力資源，可滿足數(shù)十名科研人員同時使用。
成果落地：從算力回歸農田
科研創(chuàng)新最終要回歸田野、落地生根。
以國家植物航天育種工程技術研究中心主導的多個育種項目為例，通過高通量平臺的數(shù)據(jù)篩選與基因定位，科研人員得以在短時間內完成對多種抗逆性狀的精準評估與篩選，有效縮短了育種周期。
該中心培育的水稻新品種“華航香銀針”，已在百畝示范片中實現(xiàn)單季平均畝產723.5公斤。該品種田間長勢均衡、株型好、有效穗數(shù)多、穗大、結實率高、熟色好，達到農業(yè)農村部設定的華南稻區(qū)雙季稻“超級稻”產量指標。
這些成果背后，是高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺對數(shù)據(jù)質量的嚴格把控和智能分析能力的全面釋放。每一項數(shù)據(jù)采集和處理都經過層層校驗，確保了科研數(shù)據(jù)的高度可靠，直接推動了育種品質的提升和新品種的產業(yè)化。
浪潮信息模塊化數(shù)據(jù)中心解決方案支撐金穗智算中心建設。
“我認為的AI育種、智能育種，其實就是幫助育種家做育種方案的設計。所謂育種方案的設計，牽涉到親本怎么選、后代種多大的群體、怎么做篩選等關鍵問題。如果AI能在這些決策環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，那才是真正的智能育種?！惫鶟锌馈?span style="display:none">QYz即熱新聞——關注每天科技社會生活新變化gihot.com
這種“從田間到算力再到田間”的轉變，為整個育種工作帶來了前所未有的靈活性與前瞻性。正是通過高通量平臺與AI系統(tǒng)的深度融合，科研人員能夠在更早階段、更大數(shù)據(jù)量下對目標性狀進行精準判斷，加速實現(xiàn)從“實驗室突破”到“田間豐收”的閉環(huán)。
未來：農業(yè)“黃金時代”啟幕
站在農業(yè)科研的前沿，育種的智能化進程仍在提速。
未來，隨著種質資源庫的持續(xù)擴展、AI算法的不斷優(yōu)化，科研人員將在種質鑒定、性狀挖掘、環(huán)境響應預測等關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)更大突破。經驗與規(guī)律不再遙不可及，而是由數(shù)據(jù)、算法、平臺與一代代年輕農學人共同構建。
科研人員繪制圖譜。
放眼全球，智慧育種正成為農業(yè)科技的重要前沿領域，國際國內均有多個團隊投入其中，形成了多樣化的技術路徑與研究重點。
“我們團隊的研究重點在于資源的高效利用。”儲成才介紹道，“比如，在同樣的種植條件下，如何用更少的化肥投入獲得更高的產出？我們希望通過數(shù)據(jù)分析和智能輔助決策，實現(xiàn)投入產出效率最大化?！?span style="display:none">QYz即熱新聞——關注每天科技社會生活新變化gihot.com
在這一轉變中，高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺將成為科研鏈條中不可或缺的中樞系統(tǒng)。依托平臺，育種科研正從田間走向實驗室，再回歸田間。這不僅提高了科研效率，也意味著資源更節(jié)約、生態(tài)更友好、成果轉化更高效。
一粒種子的“AI之旅”，不僅是一場科研范式的革新，也折射出中國農業(yè)向智能化、綠色化、可持續(xù)方向邁進的整體趨勢。未來，科研與農業(yè)將更加深度融合，在算力與算法的加持下，迎來一個真正的“黃金時代”。
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