一场培训会，透视AI育种的挑战与破局之路→

过去，育种家们像手艺精湛的工匠，凭着肉眼和经验，在一望无际的试验田里“大海捞针”，用长达八到十年的时间，去赌一个未知的结果。

现在，随着“人工智能（AI）+”行动被写入“十五五”规划纲要草案，AI赋能农业，特别是驱动育种革命，已成为从科学家到产业界的共同愿景。

7月15日，由北京市种子管理站组织的第三十三届中国北京种业大会的智慧种业技术培训会在北京市农林科学院举办。当AI遇见育种，当算力赋能种子，当顶尖智识与首都资源在此交汇，我们有理由相信，北京种业正在书写、也必将成功书写未来农业的底层逻辑。

• 第三十三届中国北京种业大会智慧种业技术培训会现场

为什么非AI不可？

有人问，杂交水稻、生物育种技术不是已经很先进了吗？为什么非要开展智慧育种？答案藏在一个字里：快。

传统的育种，本质上是一场与时间的拉锯战。一个常规新品种从杂交组配到审定推广，平均需要8到10年。育种家们像大海捞针一样，在数以万计的杂交后代中凭经验挑选那几株“幸运儿”。

而在AI赋能的未来育种模式中，这一过程将变得截然不同。

中国农业大学开发的“神农·固芯”智慧育种平台，给出了一个极具说服力的数字：基于农业大模型和基因型数据预训练，整合统计模型与分析工具，构建性状与基因型关联模型，实现未鉴定表型样本的预测与筛选，可缩短育种周期30%~50%。简言之，AI可以分析海量的基因型与表型数据，在虚拟世界里先“种”一遍，预测哪些组合能高产、哪些能抗病。过去十年磨一剑，现在三到五年就能见分晓。

“AI与生物技术的融合正在打破育种对自然变异的单一依赖，这是一场全球范围内的效率革命。”中国农业科学院作物科学研究所/北京大学现代农业研究院研究员徐云碧强调。在中国农业大学教授王向峰眼中，AI正在推动育种从“认识性状、改造性状”向“设计性状、合成性状”的范式转变。

王向峰以超级作物培育计划为例解释道：“不抗的材料和抗的材料，由大模型基于全基因组序列做解读，跟基因检测一样，告诉你抗病是由哪个基因、哪个变异导致的。然后，基因编辑技术根据这个抗病特点进行精准改造，甚至合成新基因导入。”

更关键的是，农业生产中作物面临的往往是多重胁迫，既要抗穗腐病、茎腐病，还要耐旱、耐涝，这些性状由不同基因决定。“大模型能在全局基因调控网络里，找到最根本的调控节点基因，再告诉你用什么方式去改造它，这就为培育超级作物提供了可能。”王向峰说。

北京的“算力”底气

这场关乎农业未来的变革为何率先在北京掀起浪潮？答案写在城市的基因里。

北京是我国科研育种资源最密集的地区，拥有全国最多的农业科研院所和两院院士，还有华为、腾讯、阿里巴巴等科技巨头跨界入局。但资源优势不会自动转化为产业胜势，关键在于制度设计与产业生态的主动构建。

北京市近年来明确提出打造“农业中关村”和“种业之都”的战略定位。在智能育种正在成为全球种业战略制高点的新阶段，《北京市关于大力发展智慧农业的实施方案（2025-2030年）》指出，要推进智能育种发展，聚焦智能育种、智慧化品种展示示范，打造“智能技术研发-数字场景验证-技术成果转化”应用场景。

2026年2月，北京市农业农村局于印发的《关于推动种业企业高质量发展的工作意见》中提出，到2030年要培育2至3家具有国际竞争力的种业领军企业，并基本建立现代化智慧育种体系。

这种顶层设计催生了一个独特的“北京模式”，不是让单一企业包揽全链条，而是构建一个分工协作的产业链条，大模型公司聚焦算法优化、科研单位深耕特定性状解析、专业生物技术公司负责基因编辑创制、种业公司负责推广落地。

北京市农科院智慧农业展厅

底气何来？数据说话。北京市农林科学院目前已建立国家和市级各类种业科技创新平台29个，覆盖“种质资源收集—新理论研究—新品种创制—质量控制—推广转化”全链条。仅该院一个单位，“十四五”期间就培育具有自主知识产权的蔬果新品种500余个，覆盖全国1800多个市县。

且北京拥有从农作物到畜禽的完整育种产业链，为AI技术提供了丰富的“试验田”。由首农食品集团牵头的AI+畜禽育种协同创新平台已启动，基于其积累的数百万条种鸭、上千万条种猪、数千万条种牛和每年超过1亿条家禽育种数据，正构建“采集-分析-决策”的智能育种闭环。

挑战与破局之路

智慧育种优势突出，但挑战也严峻。

徐云碧指出，智能育种的三大核心要素中，大数据是基础，人工智能是引擎，机器人是执行者。这三大要素并非植物育种独有，而是所有人工智能应用体系的共性框架。“不同学科的具体内容有所不同，但都离不开这三方面。”

然而，智慧育种的基础是数据，而数据恰恰是最难啃的骨头。“当前，基因型、表型、环境数据目前处于割裂状态，需要为同一个体在相似条件下同时获取三类数据，且样本量要达到几千甚至上万个个体，才能准确预测表型与环境的关系。”徐云碧指出，表型鉴定平台无法像育种家那样在田间触摸、摇动植株进行直观判断，环境数据同样需要向更精细的时空维度扩展。

王向峰亦坦言，获取数据的成本正越来越高。目前测一个材料基因型的成本约四五十元，而表型数据需要20多个地点、大量人工种植、记录和计算。“要解决数据孤岛现象，以后可能要依赖育种机器人、视频采集、表型组学技术，快速获取数据。”

在产业格局上，王向峰认为中国需要走出自己的道路。国外大种业公司能实现从AI到品种的“端到端”全覆盖，但国内种业格局是小、多、散。未来更适合的路径是大模型公司优化生物育种专用模型，科研单位开发特定基因改造模型，专业生物技术公司做高效基因编辑，再将材料授权给种业公司。“大模型公司、性状设计团队、生物技术公司、种业公司，这一条链贯通了，国内的AI+BT育种就真正实现了。”

与会人员在北京市农科院智慧农业展厅参观

好消息是，变化正在发生。9月4-5日，北京将举办第三十三届中国北京种业大会。这是种业领域最具影响力的年度盛会，而今年有一个显著的不同，大会首次以智慧育种为主线贯穿始终，新设“芯智汇”智慧育种论坛，全方位、立体化聚焦人工智能在基因编辑、表型识别、育种大模型等前沿领域的应用。

北京市农业农村局总农艺师王以中表示，历届大会从未以AI赋能智慧育种为主题，这不仅对办会形式提出了全新要求，对筹备团队的知识储备也是一次挑战，办会人员自己要先弄懂、吃透，才能把内容呈现好。为此，本次培训会“以干带训”，专家现场授课，实地参观AI育种成果，让理论与实践在现场碰撞。王以中强调，争取大会办出水平、办出特色，不只做一个展示窗口，更要成为智慧育种从概念走向实践的关键催化剂，为行业蹚出一条可复制的转型路径。

来源丨第三十三届中国北京种业大会组委会

编辑 | 农财君

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