文｜《中國科學(xué)報(bào)》記者 孟凌霄
廣東珠三角的初夏清晨，水稻試驗(yàn)田偶爾傳來微風(fēng)拂過禾苗的沙沙聲。幾位育種科研人員正沿著田壟察看農(nóng)田情況，遠(yuǎn)處無人機(jī)盤旋，實(shí)時(shí)采集水稻的表型數(shù)據(jù)——株高、籽粒大小、葉片色澤、穗形結(jié)構(gòu)等要素，看似簡單，卻蘊(yùn)藏著育種科研最關(guān)鍵的基礎(chǔ)信息。
“過去育種靠的是一把尺子、一桿秤。”華南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院院長儲成才笑言，傳統(tǒng)育種靠經(jīng)驗(yàn)和眼力打底，是一項(xiàng)耗時(shí)費(fèi)力的“慢功夫”。如今，水稻、麥子、玉米……這些關(guān)乎中國人一日三餐的作物，正經(jīng)歷著從試驗(yàn)田到實(shí)驗(yàn)室，從經(jīng)驗(yàn)育種到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變革。
科研人員查看農(nóng)田情況。
就在距離試驗(yàn)田不遠(yuǎn)的華南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院的實(shí)驗(yàn)室里，一幅幅可視化的“數(shù)字農(nóng)田”正徐徐鋪展開來。電腦屏幕上成千上萬的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)跳動(dòng)，繪制出作物基因與表型的聯(lián)系圖譜。悄然運(yùn)轉(zhuǎn)的高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺，正在深刻改變農(nóng)業(yè)科研的范式。
育種革命：從農(nóng)田到算力
在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院的育種基地，幾代育種學(xué)家曾默默耕耘，培育出多個(gè)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)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(jīng)歷了漫長的16年。
育種，需要在時(shí)間中尋找答案。育種學(xué)家憑借多年經(jīng)驗(yàn)選取親本，再一代代觀察田間表現(xiàn)，數(shù)據(jù)依靠手動(dòng)記錄，致使主觀性強(qiáng)、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(jīng)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(diǎn)。面對數(shù)量龐大的基因組，單靠人力很難實(shí)現(xiàn)高效篩選，育種進(jìn)度受到極大限制。
如今，隨著生物信息學(xué)與AI技術(shù)的發(fā)展，育種正在經(jīng)歷一場由生物信息學(xué)、AI算法與算力平臺共同驅(qū)動(dòng)的深層革新。如今的每一粒種子，都擁有一本包含幾萬個(gè)基因的基因組“信息天書”，背后蘊(yùn)藏著海量的性狀信息。
每一粒種子都蘊(yùn)藏著海量的性狀信息。
在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)，這種改變由高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺統(tǒng)籌實(shí)現(xiàn)。依托浪潮信息的模塊化數(shù)據(jù)中心解決方案構(gòu)建的金穗智算中心，學(xué)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(shí)現(xiàn)了從“田間”到“計(jì)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(gè)雜交組合，我們需要對這400萬個(gè)組合不斷進(jìn)行鑒定和選擇。而通過AI構(gòu)建模型，可以快速篩選出具有高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)潛力的親本組合?！比A南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院研究員、國家植物航天育種工程技術(shù)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(yù)測再驗(yàn)證”，大大提高了高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)品種的選育效率。
目前，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺已服務(wù)于農(nóng)學(xué)院、園藝學(xué)院、生科院、植保學(xué)院、林風(fēng)學(xué)院等的39個(gè)課題組，涵蓋水稻、玉米、大豆及園藝作物等多個(gè)研究方向，截至2024年12月31日，總計(jì)任務(wù)數(shù)量為336721個(gè)。通過浪潮信息的Cluster Engine和AIStation，將計(jì)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(shí)使用。
成果落地：從算力回歸農(nóng)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(shù)研究中心主導(dǎo)的多個(gè)育種項(xiàng)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(shí)間內(nèi)完成對多種抗逆性狀的精準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)單季平均畝產(chǎn)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(jié)實(shí)率高、熟色好，達(dá)到農(nóng)業(yè)農(nóng)村部設(shè)定的華南稻區(qū)雙季稻“超級稻”產(chǎn)量指標(biāo)。
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(zhì)量的嚴(yán)格把控和智能分析能力的全面釋放。每一項(xiàng)數(shù)據(jù)采集和處理都經(jīng)過層層校驗(yàn)，確保了科研數(shù)據(jù)的高度可靠，直接推動(dòng)了育種品質(zhì)的提升和新品種的產(chǎn)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(shè)。
“我認(rèn)為的AI育種、智能育種，其實(shí)就是幫助育種家做育種方案的設(shè)計(jì)。所謂育種方案的設(shè)計(jì)，牽涉到親本怎么選、后代種多大的群體、怎么做篩選等關(guān)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?。
這種“從田間到算力再到田間”的轉(zhuǎn)變，為整個(gè)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(biāo)性狀進(jìn)行精準(zhǔn)判斷，加速實(shí)現(xiàn)從“實(shí)驗(yàn)室突破”到“田間豐收”的閉環(huán)。
未來：農(nóng)業(yè)“黃金時(shí)代”啟幕
站在農(nóng)業(yè)科研的前沿，育種的智能化進(jìn)程仍在提速。
未來，隨著種質(zhì)資源庫的持續(xù)擴(kuò)展、AI算法的不斷優(yōu)化，科研人員將在種質(zhì)鑒定、性狀挖掘、環(huán)境響應(yīng)預(yù)測等關(guān)鍵環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)更大突破。經(jīng)驗(yàn)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(nóng)學(xué)人共同構(gòu)建。
科研人員繪制圖譜。
放眼全球，智慧育種正成為農(nóng)業(yè)科技的重要前沿領(lǐng)域，國際國內(nèi)均有多個(gè)團(tuán)隊(duì)投入其中，形成了多樣化的技術(shù)路徑與研究重點(diǎn)。
“我們團(tuán)隊(duì)的研究重點(diǎn)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(chǎn)出？我們希望通過數(shù)據(jù)分析和智能輔助決策，實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出效率最大化?！?span style="display:none">G0U即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com
在這一轉(zhuǎn)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?qū)嶒?yàn)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(zhuǎn)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(nóng)業(yè)向智能化、綠色化、可持續(xù)方向邁進(jìn)的整體趨勢。未來，科研與農(nóng)業(yè)將更加深度融合，在算力與算法的加持下，迎來一個(gè)真正的“黃金時(shí)代”。
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