文 | 智能相對(duì)論

作者 | 陳泊丞

“蔓越莓實(shí)際上是黑龍江特產(chǎn)？”“網(wǎng)紅牛油果出自云南果園？”“甘肅隴南成了油橄欖的產(chǎn)區(qū)之一？”今年以來(lái)，本土農(nóng)產(chǎn)品話題頻頻出圈——沒(méi)想到不少大眾眼中的“洋貨”竟然都是中國(guó)產(chǎn)。雖說(shuō)如此，但在市場(chǎng)上，進(jìn)口農(nóng)產(chǎn)品依舊占據(jù)絕大多數(shù)中國(guó)的高端市場(chǎng)。

今天，我們驚嘆于中國(guó)農(nóng)業(yè)的物產(chǎn)豐饒，卻也不得不直面一個(gè)現(xiàn)實(shí)，中國(guó)是無(wú)可爭(zhēng)議的農(nóng)業(yè)大國(guó)，糧食總產(chǎn)量連續(xù)多年穩(wěn)居世界前列，但在高端農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)始終難以占據(jù)主導(dǎo)地位，尚未達(dá)到農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的水平。這種“大而不強(qiáng)”的核心癥結(jié)，恰恰卡在了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的“芯片”--種業(yè)上。

當(dāng)西方發(fā)達(dá)國(guó)家已邁入以“生物技術(shù)+人工智能+大數(shù)據(jù)信息技術(shù)”為核心的育種4.0時(shí)代，中國(guó)種業(yè)仍受困于傳統(tǒng)模式的效率瓶頸與核心技術(shù)的代差制約，整體發(fā)展水平亟待突破。以種業(yè)數(shù)據(jù)為例，中國(guó)在基因編輯、全基因組預(yù)測(cè)、分子標(biāo)記等“卡脖子”關(guān)鍵技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用緩慢，數(shù)據(jù)積累薄弱，缺乏全面、標(biāo)準(zhǔn)化、可共享的表型組數(shù)據(jù)庫(kù)、育種知識(shí)庫(kù)，從而導(dǎo)致海量的基因數(shù)據(jù)無(wú)法與作物的性狀（如抗旱表現(xiàn)、產(chǎn)量潛力）高效關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步惡化育種周期、預(yù)見精度。

崖州灣國(guó)家實(shí)驗(yàn)室是中國(guó)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域唯一的國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)室，深諳其中的發(fā)展痛點(diǎn)，進(jìn)而牽頭聯(lián)合國(guó)內(nèi)科研院校、農(nóng)業(yè)企業(yè)等多方力量，攜手華為打造了“繁-未來(lái)農(nóng)業(yè)智能樞紐”，試圖以數(shù)據(jù)為紐帶、AI為引擎，構(gòu)建開放協(xié)同的種業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)，為中國(guó)種業(yè)開辟一條彎道超車的破局之路。

中國(guó)育種之困：非不為也，實(shí)乃路徑待創(chuàng)新

回溯華夏五千年文明長(zhǎng)河，從順時(shí)應(yīng)勢(shì)、敬畏天地，到精耕細(xì)作、勘天拓土，世代扎根這片沃土的耕耘者們，從未停下奮進(jìn)的腳步。他們以汗水澆灌田野，用匠心滋養(yǎng)農(nóng)耕，讓蓬勃生長(zhǎng)的農(nóng)業(yè)生態(tài)，為華夏文明的生生不息筑牢了最綿長(zhǎng)、最堅(jiān)實(shí)的根基。

因而，今日中國(guó)種業(yè)的發(fā)展困境，不在于從業(yè)者的懈怠，而是傳統(tǒng)育種路徑的固有局限。長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)育種模式多依賴經(jīng)驗(yàn)積累與反復(fù)試錯(cuò)，呈現(xiàn)出拼概率、耗時(shí)長(zhǎng)等特征。一個(gè)優(yōu)良品種的培育往往需要10-15年，其間要完成數(shù)萬(wàn)次雜交組合，跨越不同地域開展多點(diǎn)試驗(yàn)，不僅研發(fā)成本高昂，成功率也難以保障。

在科技創(chuàng)新日益加速、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的環(huán)境下，中國(guó)若要更快成長(zhǎng)為農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)，就不能繼續(xù)遵循傳統(tǒng)的育種路徑。反觀西方發(fā)達(dá)國(guó)家，其種業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力并非單純依賴技術(shù)領(lǐng)先，而是構(gòu)建了一套從數(shù)據(jù)采集到治理再到應(yīng)用的完整閉環(huán)——通過(guò)將育種過(guò)程中的基因數(shù)據(jù)、表型數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等全面整合，他們成功實(shí)現(xiàn)了育種從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)型，用科學(xué)數(shù)據(jù)大幅提升品種培育的精準(zhǔn)度與成功率。

中國(guó)種業(yè)也需要走上這一全新的、科學(xué)的路徑，當(dāng)下國(guó)內(nèi)各方科研力量一直在持續(xù)探索AI、物聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)在種業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。隨著探索進(jìn)程的深入，中國(guó)種業(yè)的核心短板也愈發(fā)清晰，根本原因在于缺乏支撐智能育種的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

當(dāng)前，海量育種數(shù)據(jù)分散在全國(guó)數(shù)百個(gè)科研基地、高校與企業(yè)中，形成了各自為戰(zhàn)的“信息煙囪”。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致基因數(shù)據(jù)與表型數(shù)據(jù)無(wú)法有效關(guān)聯(lián)，即便引入AI技術(shù)也面臨“難為無(wú)米之炊”的窘境，想追卻無(wú)從發(fā)力，長(zhǎng)期陷入被動(dòng)局面。

因此，崖州灣國(guó)家實(shí)驗(yàn)室推動(dòng)“繁-未來(lái)農(nóng)業(yè)智能樞紐”的建設(shè)勢(shì)在必行。中國(guó)的育種需要實(shí)現(xiàn)代際突破，首要條件就需要打造一套完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)，將公共數(shù)據(jù)（多組學(xué)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)）、崖州灣六大科研基地采集的數(shù)據(jù)以及第三方企業(yè)或科研機(jī)構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、高效、綠色地匯聚，再進(jìn)一步加工成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，助力AI分析模型與相關(guān)智能體開發(fā)，用于育種篩選。

對(duì)于中國(guó)種業(yè)而言，這是一條全新的路徑。區(qū)別于傳統(tǒng)育種的經(jīng)驗(yàn)主義，“繁-未來(lái)農(nóng)業(yè)智能樞紐”建成之后，就能協(xié)同多方科研力量，通過(guò)整合數(shù)據(jù)與AI賦能，從根本上改變了育種的底層邏輯。

抓住“數(shù)據(jù)”這一核心點(diǎn)，三重破局重塑中國(guó)種業(yè)發(fā)展范式

種業(yè)之困的核心癥結(jié)，在于發(fā)展路徑的偏差。而破局新路徑的關(guān)鍵，正始于數(shù)據(jù)資源的全局整合與有效利用。因此，“繁-未來(lái)農(nóng)業(yè)智能樞紐”在重塑中國(guó)種業(yè)發(fā)展范式的進(jìn)程中，并未盲目施策，而是將“數(shù)據(jù)”作為核心生產(chǎn)要素牢牢鎖定。

這既是其破局的前提，也是重構(gòu)育種邏輯的關(guān)鍵抓手。具體來(lái)看，在“繁-未來(lái)農(nóng)業(yè)智能樞紐”的背后，崖州灣國(guó)家實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合國(guó)內(nèi)科研院校、農(nóng)業(yè)企業(yè)等多方力量，攜手華為正通過(guò)三件事筑牢了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展根基。

一、先“拆煙囪”，把數(shù)據(jù)規(guī)模拉起來(lái)。

傳統(tǒng)育種領(lǐng)域長(zhǎng)期存在“信息煙囪”問(wèn)題，全國(guó)數(shù)百個(gè)科研基地、高校及企業(yè)的育種數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)、標(biāo)準(zhǔn)不一，導(dǎo)致我國(guó)種業(yè)數(shù)據(jù)總量龐大但有效利用率低，難以形成與西方發(fā)達(dá)國(guó)家抗衡的規(guī)?；瘮?shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。這種數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)不僅制約了跨機(jī)構(gòu)協(xié)同研究，更讓基因測(cè)序、田間試驗(yàn)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等多維度數(shù)據(jù)無(wú)法有效關(guān)聯(lián)，為智能育種設(shè)置了底層障礙。

目前，這一情況正在得到改善。崖州灣國(guó)家實(shí)驗(yàn)室已聯(lián)合多方完成三亞、長(zhǎng)春、武漢三地核心育種數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視、可管、可流動(dòng)，原本分散的多維度數(shù)據(jù)被有效整合，形成規(guī)?；N業(yè)數(shù)據(jù)資源池，為智能育種奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而背后，離不開華為DME（Omni-Dataverse）技術(shù)的支持，通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)空間，實(shí)現(xiàn)了跨地域、跨設(shè)備的數(shù)據(jù)調(diào)度、流動(dòng)與管理。同時(shí)，華為還提供全局的統(tǒng)一數(shù)據(jù)目錄，建立增強(qiáng)的元數(shù)據(jù)表征，進(jìn)而梳理數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系，形成高質(zhì)量AI語(yǔ)料庫(kù)供智能體分析，進(jìn)一步推動(dòng)種業(yè)的數(shù)智化升級(jí)。

二、再“裝引擎”，讓數(shù)據(jù)應(yīng)用跑起來(lái)。

數(shù)據(jù)的打通只是第一步，而種業(yè)若要全面實(shí)現(xiàn)數(shù)智化發(fā)展，更關(guān)鍵的一步是如何把數(shù)據(jù)用起來(lái)，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。崖州灣國(guó)家實(shí)驗(yàn)室之所以構(gòu)建全國(guó)農(nóng)業(yè)基地網(wǎng)絡(luò)樞紐，是希望能充分運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段，搭建精準(zhǔn)設(shè)計(jì)與智能育種平臺(tái)，從而創(chuàng)制重大戰(zhàn)略性品種，解決最急需、最緊迫、最難解的穩(wěn)產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、抗逆抗病等堵點(diǎn)問(wèn)題，彌補(bǔ)缺口。

但這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，面臨著數(shù)據(jù)工程、模型工程與AI應(yīng)用協(xié)同復(fù)雜的痛點(diǎn)，傳統(tǒng)模式下科研人員需跨界交叉學(xué)習(xí)，嚴(yán)重影響研發(fā)效率。針對(duì)這一需求，華為提供ModelEngine一站式AI工具鏈，可有效降低數(shù)據(jù)工程、模型工程、應(yīng)用編排的復(fù)雜度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)育種高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和知識(shí)庫(kù)快速生成。依托該工具鏈，科研機(jī)構(gòu)可快速定制 Agent 應(yīng)用，應(yīng)用上線周期縮短超 80%，無(wú)需投入大量精力攻克技術(shù)難題，能夠聚焦育種核心業(yè)務(wù)。

三、后“?；鸱N”，讓數(shù)據(jù)資源留下來(lái)。

在推動(dòng)種業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理進(jìn)程中，我們更要明確一點(diǎn)，育種數(shù)據(jù)是國(guó)家糧食安全的核心戰(zhàn)略資產(chǎn)，不僅規(guī)模呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，更需要長(zhǎng)期安全留存與彈性擴(kuò)展。這些沉淀下來(lái)的數(shù)據(jù)資源，不僅能為當(dāng)前育種研究提供支持，更能形成可傳承、可迭代的種業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為未來(lái)育種技術(shù)突破積累“火種”。

“繁-未來(lái)農(nóng)業(yè)智能樞紐”的建設(shè)價(jià)值點(diǎn)之一就在于作為核心數(shù)據(jù)的承載體，將這些珍貴數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資源妥善留存。而華為OceanStor Pacific全閃分布式存儲(chǔ)則提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐，以高密全閃化、彈性橫向擴(kuò)展的特點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)更綠色、更持久地容納持續(xù)膨脹的數(shù)據(jù)。通過(guò)這一底層支撐，便可實(shí)現(xiàn)育種數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期沉淀與有序迭代，為中國(guó)種業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新提供了穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)保障。

結(jié)語(yǔ)

“繁-未來(lái)農(nóng)業(yè)智能樞紐”或許只是中國(guó)種業(yè)開啟彎道超車的一個(gè)起點(diǎn)，但是其背后崖州灣國(guó)家實(shí)驗(yàn)室與華為的跨界協(xié)同，本質(zhì)卻是科研端與產(chǎn)業(yè)端的深度耦合，共同探索當(dāng)前傳統(tǒng)領(lǐng)域的數(shù)智化變革。在種業(yè)領(lǐng)域，雙方聚焦數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，成功實(shí)現(xiàn)了行業(yè)資源與前沿技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用，不僅精準(zhǔn)破解了種業(yè)“數(shù)據(jù)孤島”與技術(shù)轉(zhuǎn)化滯后的痛點(diǎn)，更將育種效率與精準(zhǔn)度推向新維度。

這種“科研力量+科技企業(yè)”的合作范式，其價(jià)值或許遠(yuǎn)超種業(yè)本身——不僅驗(yàn)證了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)升級(jí)的底層支撐作用，更能為制造業(yè)、文旅等同樣面臨數(shù)據(jù)短板的領(lǐng)域提供了可復(fù)用的數(shù)智化轉(zhuǎn)型模板。未來(lái)，隨著這類協(xié)同模式的復(fù)制推廣，中國(guó)各行業(yè)將加速跨越數(shù)據(jù)鴻溝，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新動(dòng)能，走上高質(zhì)量發(fā)展道路。

*本文圖片均來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)