分享一篇近期赵春江院士团队发表在Engineering（IF=13.1）上的一篇文章。
这篇文章的核心内容是探讨了新一代人工智能（AI）和大数据在作物育种中的应用，以及如何推动中国种业技术的发展。文章详细分析了从传统育种到智能设计育种的转变，并提出了中国种业技术发展的战略目标和关键任务。
背景知识
文章指出，种业安全对于保障国家粮食安全至关重要。目前，欧美发达国家和国际种业巨头已经进入了育种4.0时代，这一时代融合了生物技术、人工智能（AI）和大数据信息技术。相比之下，中国仍处于2.0到3.0阶段的过渡期，主要依赖常规选择和分子育种。在国际形势日益复杂的背景下，准确识别中国种业创新的核心问题并抓住国际种业技术的前沿，对于保障粮食安全和振兴种业具有战略意义。
研究方法
文章系统分析了从人工选择到智能设计育种的作物育种数据特征，并从以下几个关键角度探讨了AI和大数据在现代作物育种中的应用和发展趋势：
- 1. 高通量表型获取与分析：通过跨学科合作，利用新型传感器和AI技术，实现了高通量、自动化和少人工的表型数据收集。
- 2. 多组学大数据数据库和管理系统建设：随着多组学技术的发展，建立了多个作物的多组学数据库，为作物遗传研究提供了丰富的数据资源。
- 3. 基于AI的多组学综合分析：利用AI技术对多组学数据进行分析、处理、挖掘和预测，以系统地解释生物复杂性。
- 4. 基于生物大数据和AI技术的智能育种软件工具开发：结合丰富的作物大数据和AI技术，实现从信息收集到模型建立的全智能过程。
关键结论与现象
文章提出了一些关键结论和现象：
- • 育种技术的演变：作物育种经历了从传统表型基础方法到利用先进基因组技术和大数据分析的智能设计育种的革命性转变。
- • 大数据和AI的应用：AI和大数据在作物育种中的应用显示出独特的优势，尤其是在复杂对象表征、多模态融合、基因挖掘和表型预测方面。
- • 高通量表型技术：高通量表型技术的发展克服了传统手动检测农业性状的瓶颈，提高了育种效率。
- • 多组学数据库：多组学数据库的建立为作物遗传研究提供了更全面和深入的数据基础，有助于加速作物遗传研究和性状改良。
- • AI驱动的多组学分析：AI技术在解析复杂作物性状方面显示出巨大潜力，能够系统地解释多组学水平上的生物复杂性。
- • 智能育种软件工具：基于生物大数据和AI技术的智能育种软件工具的发展，为现代作物育种提供了新的工具，显著提高了育种选择的准确性和效率。
中国种业技术发展的现状与挑战
文章还深入分析了中国种业技术发展的现状和挑战：
- • 种质资源的精确鉴定：中国在种质资源的收集和保存方面取得了显著进展，但在高质量资源的比例和利用效率上与国际标准存在差距。
- • 数字化转型：中国作物育种正在从传统杂交育种向分子育种和智能育种转变，但在大数据管理系统、数据分析平台和核心算法的开发上存在不足。
- • 市场竞争力：中国种业市场结构分散，与国际市场的大型跨国公司相比，竞争力较弱。
发展建议
文章最后提出了中国新一代AI和大数据智能设计育种的发展建议：
- • 多学科融合：通过生物学、力学和图形成像等多学科的交叉，加速大规模科学设施和项目的建设。
- • 数据驱动的精准育种：以“数据驱动、精准分析、智能决策”为核心设计理念，开发智能设计育种核心算法模型。
- • 协同创新平台建设：构建基于平台的研究战略，实现大规模联合、系统化和协作化的研究模式。
文章强调，通过这些措施，可以加速中国种业技术的发展，提高种业的国际竞争力，并为全球粮食安全做出贡献。
从人工选择到智能设计育种：作物育种已进入组学大数据时代。
革命性作物育种：下一代人工智能和大数据驱动的智能设计育种时代。 (a) 由下一代人工智能和大数据技术驱动的作物育种将在四个领域发生变革：(i) 高通量表型获取与分析；(ii) 生物大数据驱动的作物功能基因组学研究；(iii) 基于人工智能的育种组合与选择；(iv) 个性化智能设计育种。 (b) 未来，生物技术与信息技术（BT + IT）的深度融合将推动智能驱动的作物育种工程发展，并具有两个关键特征：(i) 基于大数据和育种模型的智能杂交育种；(ii) 利用人工智能和合成进化技术的智能生物育种。
作物多组学的主要数据库和数据管理系统。
智能作物育种软件工具和平台。
中国种业技术实力的全球基准分析。 (a) 科技创新与核心技术的比较。 (b) 智能育种系统与大数据应用的比较。 (c) 种质资源利用与鉴定的比较。 (d) 产业结构与市场竞争力的比较。
