人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着各行各业，农业领域也不例外。先正达集团中国以人工智能引领农业创新，为农户提供更可持续的解决方案。
风拂沃野，农事正忙。6月，吉林省松原市前郭县蒙古艾里村裕丰种植合作社的玉米田里，施肥机沿着笔直的垄沟匀速前行，将缓释肥精准施入种侧土壤，为正值拔节期的玉米注入生长动能。
″我们去年就试种了20多亩‘先达7388’，这个品种不光耐密植、抗病性好，产量、容重、米质都不错，去年每亩地打了2100来斤，今年我扩种到300亩。″合作社负责人刘晓波对这款″先达7388″品种赞不绝口。
刘晓波口中的好品种，正是通过先正达集团中国旗下中种集团AI辅助育种工具GASEL（基因组卓越选择系统）育成。传统育种主要依靠人工经验选育，周期漫长、效率偏低，如今依托人工智能技术，育种正从漫长试错与经验摸索，迈向精准预测、智能赋能的新阶段。
先正达自研AI辅助育种工具GASEL（基因组卓越选择系统），推动玉米育种迈向精准预测、智能赋能的新阶段
从″大海捞针″到″精准预测″
几年前，从业二十余年的中种集团育种家郜永强，带领团队开始新一代亲本材料和品种选育时，数以万计的自交系材料需逐一种植观察、逐项调查记录，株高、穗位、抗病性……每一项关键农艺性状都要靠人工田间鉴定和筛选。一个生长季下来，能够留存的优良材料不过几十份，次年还要继续测配、反复筛选。″传统选育就像大海捞针，我们花了5年才正式进入杂交种测试环节。″郜永强说。
也正是在这时，转机悄然出现。郜永强了解到公司自研AI育种工具GASEL正式上线。他主动对接技术团队，成为″第一批吃螃蟹的人″。接到需求，技术团队立马对前期选育的亲本材料开展全基因组扫描，并依托算法模型对组配方案进行智能预测，筛选最优杂交组合，确定优先组配名单。
郜永强在田间调查筛选育种材料
″传统育种模式下，仅杂交测配筛选这一环，就要人工逐一测试成千上万个组合，耗时费力、主观误差大，且受气候、地力等不可控因素影响，这正是AI育种要解决的核心痛点。″郜永强坦言。
随着新技术的应用，经AI优选确定的基础选系群体进入双单倍体（DH）实验室开展DH自交系生产，一次即可培育出遗传稳定、变异丰富的数百份DH自交系。面对大批量创制的DH系，技术团队再次通过基因扫描与智能鉴定，筛选出目标性状表现突出的核心种质，同时对后续测配组合进行预测，持续缩小选育范围，高效锁定高潜力杂交新品系。
2023年，依托GASEL辅助选育的″先达7388″顺利进入国家品种审定程序。在效率提升的同时，AI技术还大幅压缩DH系创制、田间试验、人工鉴定等各环节成本，实现提质、提效、降本多重价值。
依托GASEL辅助选育而成的玉米品种″先达7388″和″先达3351″
″AI最大的价值，是帮助我们大幅缩小选育范围，给出精准技术指引。针对大斑病、灰斑病、锈病等重要性状，AI会结合基因检测，精准锁定相关的关键基因片段；对于产量这类复杂数量性状，通过多基因互作与环境适配模型，可以很好地提升选育的精准度。″郜永强表示，近年来团队借助AI育种技术，各育种项目遗传增益稳定在2%-3%，显著高于行业平均水平。
过去，作物自身的基因型数据、田间农艺性状数据，以及种植环境数据相互割裂，分散在实验室、测试等不同部门，形成若干数据孤岛，难以互通整合。在中种集团首席科学家谢旗看来，AI育种正是打破这道壁垒的关键：″AI不仅是技术工具，更是一个效率放大器，既能压缩育种研发成本，又能精准选育出适配多元气候与生长环境的品种，从而帮助企业提升自身竞争实力和行业优势。″
中种集团首席科学家谢旗（左）在第四届链博会现场向观众介绍AI育种技术
让数据说话
在昌平区的先正达集团北京创新中心，科研人员正借助AI模型解析无人机航拍的田间试验影像。荧幕上，一个个精细识别框精准锁定长势规整的玉米幼苗，幼苗甄别、点位标记与数量统计等流程，瞬间自动完成。出苗数据核验无误后，科研人员轻点鼠标，一张试验田社区数据分布热力图随即铺展开来，层次分明的色块勾勒出田间作物的生长差异与空间分布特征。
科研人员借助AI模型解析田间试验影像
″AI育种的核心是‘让数据说话’，我们依托海量田间数据和基因型数据训练优化算法模型，进而预测哪些杂交组合更容易成功、哪些性状更可能表达。″中种集团应用遗传与新技术发现副总监姚骥表示。
中种集团应用遗传与新技术发现副总监姚骥
无人机无疑在田间数据采集环节扮演着关键角色。一台搭载多光谱和激光雷达的无人机，在作物关键生育期低空飞过，一次扫描即可覆盖数万试验社区。依托中种集团位于东华北、黄淮海、西北、西南的四大区域中心，以及覆盖全国的数百座测试站和育种站，团队持续沉淀田间历史数据、基因型数据以及表型数据，构建了多套成熟算法模型。
但数据积累仍然面临田间数据密度不足、样本分布不均衡等挑战。″下一步，我们会继续加强无人机田间数据采集与智能分析能力，同步探索通过多光谱技术采集抗旱、耐盐碱等肉眼无法识别的性状，进一步充实完善数据库。″姚骥说道。
姚骥介绍，先正达多年前便开始布局基因组选择技术研究，早期以分子标记辅助分析支撑预测育种，但基因数据长期依靠人工整理，效率受限。GASEL上线后，中国团队随即将其应用于杂交测配环节。目前，GASEL已深度融入玉米育种全流程，覆盖亲本预测、DH系筛选和杂交测配等核心环节，品种开发周期缩短一年，全流程育种成本节省20%。
重构育种新范式
检测成本，是育种团队必须跨越的另一道难关。早期常规基因芯片单样本检测成本逾百元，高昂费用难以支撑大批量种质筛选。为此，育种团队开发了一套智能算法：用少量、低成本的基因检测数据，就能推算出以往需要高密度检测才能获得的完整基因信息，大幅降低检测成本。
同时，育种团队将分子标记辅助选择与基因组选择技术相结合，自主研发了一种更高效、更便宜的基因检测工具：新一代液相芯片。在成本不变的前提下，检测位点更密集、基因组映射更准确，并包含与关键性状直接相关的基因标记，全面提升育种预测能力。
基因分型实验室科学家进行测序工作
目前，育种团队正着手构建″预测不同基因在不同环境中表现如何″的模型，依托基因型与环境的联动规律，精准量化作物在不同环境下的生长差异，从而优化多点试验布局，精细化评估杂交组合的区域适配性，明确品种的优势性状与生长短板。环境数据的完整性与精准度，是制约模型研发的核心痛点。国内育种领域长期缺乏系统化环境数据积淀，为此育种团队借助全球数据库资源，整合多维度环境监测数据，并通过作物模型提取关键生育期环境参数。当前初版模型已成型，正利用最新田间实测数据进行校验迭代，已进入国内小范围测试阶段。
技术的迭代升级正勾勒出未来育种的全新图景。″未来的设计育种，会像搭‘积木’一样培育品种。″姚骥语气笃定。
″比如想要高产、抗病、耐热、抗倒伏等综合性状，″姚骥描绘道，″AI会智能匹配设计理想基因型，筛选集合所有目标基因的育种材料，并生成整套定制化育种方案。就像给育种装上智能导航，全程规划最优路径。″
目前，中种集团已逐步打通从前端基础研究到后端田间实践的完整育种链路，将AI智能技术深度融入基因组分析、基因表达和蛋白设计、田间多环境测试等全流程环节。谢旗介绍，未来中种将联动全球科研力量，盘活本土农业资源，搭建可复制、可规模化的智能育种技术体系，推动AI育种技术落地玉米、水稻、大豆等主要作物育种场景，通过全面基因扫描与深度学习模型，实现作物性状精准预测。
″当前国家正持续加码农业AI算力、农业大数据等底层基础设施建设，种业创新底座持续夯实，行业整体育种研发实力有望迎来系统性跃升。″谢旗表示。
