米兰官网-国家队出手，破解AI育种“看不见的难题”—新闻—科学网

每一年9月到次年5月，数以千计的育种专家城市如候鸟般飞往北纬18度的海南三亚。他们来这里的任务，是但愿让各地都能用上于南繁基地加快培育的良种。据统计，中国跨越80%的新品种，都颠末于南繁的选育。

然而，跟着智能时代的到临，一个看不见的难题正制约着南繁的将来：强盛的人工智能（AI）给育种科学家带来了巨年夜的想象空间，但农业数据分离、质量乱七八糟、尺度纷歧，没法形成高质量的数据集，AI育种难以落地。

“咱们火急需要一个同一的平台，将所有数据搜集于一路，并主动天生高质量的数据用在智能阐发。”对于在数据问题给AI育种带来的制约，于近日在三亚召开的2025年植物表型组学国际钻研会上，崖州湾国度试验室高级科学家袁晓辉画龙点睛。

这恰是崖州湾国度试验室联手华为发布“繁-将来农业智能枢纽”的初志。为了鞭策AI赋能育种加速落地，他们缭绕“成立高质量种业数据集”做起了文章。

“繁-将来农业智能枢纽”发布典礼。 本文图片均由2025年植物表型组学国际钻研会提供

吹响AI育种数据集结号

种子是农业的芯片。当前我国虽然育种品种数目世界第一，但同质化严峻，不少品种仅是针对于主流品种的微小改进，缺少革命性冲破。更严重的是，中国的主流育种方式仍逗留在“经验育种”，这类方式往往周期长达8~10年，乐成率及有用普和率却不足1%。

作为中国农业范畴独一的国度级试验室，崖州湾国度试验室的任务是创制庞大战略性品种，填补缺口。袁晓辉暗示，试验室将来将充实应用人工智能、年夜数据等技能手腕，搭建精准设计与智能育种平台，提高育种效率及乐成率。而实现这一方针确当务之急，就是要构建一个天下性的农业数据收集枢纽。

“戎马未到粮草先行”，数据是AI育种的“粮草”，也是首要须解决的问题。

“（AI育种）最年夜的挑战就是数据，”崖州湾国度试验室副主任陈凡说，农业数占有差别的情势——农业地舆类型差别、情况各别，每一个区域都有差别的布局，数据布局、质量以和数据可拜候性上都存于差异。基在这些客不雅因素，“咱们但愿经由过程一个智能枢纽来实现海量数据的同一化，实现农业数据‘可用’的方针。”

换言之，于崖州湾国度试验室及华为配合推进的“AI+育种”步履规划中，AI-Ready是焦点方针。只有实现了这个方针后，才能继承将AI-Ready的数据用在精准设计及智能选育中。

不仅崖州湾国度试验室，海内诸多团队都对于这一问题了如指掌。今朝，吉林农业年夜学、武汉理工年夜学、中国农业科学院、中国农业年夜学、之江试验室、华中农业年夜学等都已经经插手到构建农业数据收集枢纽的步队之中。

“几天前，咱们乐成地从崖州湾国度试验室及吉林农业年夜学的数据中央网络了数据。这是我国第一次实现跨区域农业数据的同一视图。”袁晓辉说：“跟着愈来愈多院校的插手，咱们期待慢慢构建农业数据的‘星链收集’。”

袁晓辉。

育种数据AI-Ready的幕后

吹响AI育种数据的集结号，崖州湾国度试验室的底气来自在“繁-将来农业智能枢纽”。

时间拨回到2025年植物表型组学国际钻研会召开的400多天前。以陈凡、袁晓辉等为代表的10多位科学家，就联手华为数据存储产物线副总裁袁远领导的100多名工程师，缭绕“繁-将来农业智能枢纽”开启了结合攻关。

这400多个昼夜，这支跨范畴团队重点做了甚么？

“起首是数据工程。”袁远告诉《中国科学报》：“即便你网络了所有数据，但怎样把数据转化针言料库，这其实不轻易。需要清算数据、标志数据，还有将数据转换为差别的格局。”

于这一环节，他们提出了数据工程的“FAIR原则”：数据可视（Findable）、可拜候（Accessible）、可互操作（Interoperable）、可反复利用（Repeatable）。遵照这一原则，所有收罗的数据均可酿成切合文件规范的数据。

接下来是模子工程。袁远对于记者说，精准设计及智能育种这种运用，没法直接利用DeepSeek、Gemini等成熟的基础年夜模子，需要开刊行业专用模子。怎样实现？这就要用专业行业数据来优化、“调教”模子，同时要统筹数据权重均衡模子的计较。

这还有没完。袁远说，对于在差别行业的人来讲，还有面对着将行业模子转化为现实运用这一道关。“这需要响应的东西来帮忙实现模子运用，好比需要做一些数据精辟等。”

于应答上述挑战的历程中，华为提供了一个三层架构的“AI数据湖”解决方案。

袁远先容说，三层架构中，底层是数据存储层，提供一个低成本、高机能、高扩大性的数据存储动态基座，每一TB数据的功耗只有0.25瓦；中间层是基在华为DME（Omni-Dataverse）技能的AI数据治理平台，可实现跨地区、跨装备的数据调理、流动与治理；上层则提供一站式的AI东西链，这些东西将帮忙人们把数据转化为语料库，实现模子的开发，将模子转化成智能运用。

袁远。

“此刻方才最先”

陈凡先容说，于AI数据湖解决方案的基础上，崖州湾国度试验室结合“各路诸侯”，已经睁开了本色性事情。

起首是多地多中央的AI数据平台的搭建。其方针是实现跨地区、跨装备的数据调理、流动与治理。今朝，袁晓辉团队联手华为团队已经会聚了多组学数据、文献数据等大众数据，崖州湾六年夜科研基地收罗的数据以和第三方企业或者科研机构数据等多模态数据，真正实现了天下近EB级育种数据的互联、互通、同享。袁晓辉说，该平台现已经实现三亚、长春、武汉三地的数据同享。

为了让数据更可和，结合团队还有成立了一个全局同一的“数据目次”。

“这可不是简朴的内容索引，”袁远注释说，它经由过程成立加强的“元数据表征”将整合的数据形成常识图谱。于常识图谱中，数据的“血缘瓜葛”一目明了，如数据指征的物种是甚么、它由甚么仪器丈量、丈量深度几多、有哪些特性以和汗青版本信息等等。而且，经由过程数据目次来溯源或者筛选数据，“就像经由过程简历筛选人同样”。将来还有可进一步实现天然语言的数据筛选，终极形成高质量AI语料库。

袁晓辉告诉记者，于各个团队的努力下，今朝“繁-将来农业智能枢纽”可按照科学家提出的需求举行使命分化，再从高质量的种业数据集中主动寻觅联系关系的育种常识，并主动化编排阐发流程，助力选择优异的亲本及育种线路。

“借助这一技能底座，育种科学家可以将已往‘亲本选种—实验育种—年夜田莳植’的重复流程从20代（8~10年周期）缩短至5代（3~4年周期），削减50%育种周期，效率提高30%。”陈凡说，这恰是他对于“繁-将来农业智能枢纽”的指望：打破数据孤岛，实现数据的同一化、可用化，将AI-Ready的数据投向将来的AI+生物育种之中。

崖州湾国度试验室。

要指出的是，“繁-将来农业智能枢纽”其实不是关闭体系，它有很多对于外的“启齿”。袁远举例说，好比方案中的AI东西链彻底开源开放，利用者可如下载东西办事集成到现有数据东西平台上，去使用差别的模子及常识库来构建智能运用；也能够介入进来、配合开发，输出更好用的东西链。

“此刻方才最先，但愿更多伙伴插手咱们，配合打造智能育种新范式。”袁远说。