中國種業的破局之路：數據筑種基，智樞護民生

文 | 智能相對論

作者 | 陳泊丞

“蔓越莓實際上是黑龍江特產？”“網紅牛油果出自云南果園？”“甘肅隴南成了油橄欖的產區之一？”今年以來，本土農產品話題頻頻出圈——沒想到不少大眾眼中的“洋貨”竟然都是中國產。雖說如此，但在市場上，進口農產品依舊占據絕大多數中國的高端市場。

今天，我們驚嘆于中國農業的物產豐饒，卻也不得不直面一個現實，中國是無可爭議的農業大國，糧食總產量連續多年穩居世界前列，但在高端農產品市場始終難以占據主導地位，尚未達到農業強國的水平。這種“大而不強”的核心癥結，恰恰卡在了現代農業的“芯片”--種業上。

當西方發達國家已邁入以“生物技術+人工智能+大數據信息技術”為核心的育種4.0時代，中國種業仍受困于傳統模式的效率瓶頸與核心技術的代差制約，整體發展水平亟待突破。以種業數據為例，中國在基因編輯、全基因組預測、分子標記等“卡脖子”關鍵技術的規模化應用緩慢，數據積累薄弱，缺乏全面、標準化、可共享的表型組數據庫、育種知識庫，從而導致海量的基因數據無法與作物的性狀（如抗旱表現、產量潛力）高效關聯，進一步惡化育種周期、預見精度。

崖州灣國家實驗室是中國農業領域唯一的國家級實驗室，深諳其中的發展痛點，進而牽頭聯合國內科研院校、農業企業等多方力量，攜手華為打造了“繁-未來農業智能樞紐”，試圖以數據為紐帶、AI為引擎，構建開放協同的種業數據生態，為中國種業開辟一條彎道超車的破局之路。

中國育種之困：非不為也，實乃路徑待創新

回溯華夏五千年文明長河，從順時應勢、敬畏天地，到精耕細作、勘天拓土，世代扎根這片沃土的耕耘者們，從未停下奮進的腳步。他們以汗水澆灌田野，用匠心滋養農耕，讓蓬勃生長的農業生態，為華夏文明的生生不息筑牢了最綿長、最堅實的根基。

因而，今日中國種業的發展困境，不在于從業者的懈怠，而是傳統育種路徑的固有局限。長期以來，國內育種模式多依賴經驗積累與反復試錯，呈現出拼概率、耗時長等特征。一個優良品種的培育往往需要10-15年，其間要完成數萬次雜交組合，跨越不同地域開展多點試驗，不僅研發成本高昂，成功率也難以保障。

在科技創新日益加速、國際競爭日趨激烈的環境下，中國若要更快成長為農業強國，就不能繼續遵循傳統的育種路徑。反觀西方發達國家，其種業的核心競爭力并非單純依賴技術領先，而是構建了一套從數據采集到治理再到應用的完整閉環——通過將育種過程中的基因數據、表型數據、環境數據等全面整合，他們成功實現了育種從“經驗驅動”向“數據驅動”的轉型，用科學數據大幅提升品種培育的精準度與成功率。

中國種業也需要走上這一全新的、科學的路徑，當下國內各方科研力量一直在持續探索AI、物聯網、5G、大數據等前沿技術在種業領域的創新應用。隨著探索進程的深入，中國種業的核心短板也愈發清晰，根本原因在于缺乏支撐智能育種的數據基礎設施。

當前，海量育種數據分散在全國數百個科研基地、高校與企業中，形成了各自為戰的“信息煙囪”。數據標準不一、質量參差不齊，導致基因數據與表型數據無法有效關聯，即便引入AI技術也面臨“難為無米之炊”的窘境，想追卻無從發力，長期陷入被動局面。

因此，崖州灣國家實驗室推動“繁-未來農業智能樞紐”的建設勢在必行。中國的育種需要實現代際突破，首要條件就需要打造一套完整的數據閉環，將公共數據（多組學數據、文獻數據）、崖州灣六大科研基地采集的數據以及第三方企業或科研機構的多模態數據實時、高效、綠色地匯聚，再進一步加工成高質量數據集，助力AI分析模型與相關智能體開發，用于育種篩選。

對于中國種業而言，這是一條全新的路徑。區別于傳統育種的經驗主義，“繁-未來農業智能樞紐”建成之后，就能協同多方科研力量，通過整合數據與AI賦能，從根本上改變了育種的底層邏輯。

抓住“數據”這一核心點，三重破局重塑中國種業發展范式

種業之困的核心癥結，在于發展路徑的偏差。而破局新路徑的關鍵，正始于數據資源的全局整合與有效利用。因此，“繁-未來農業智能樞紐”在重塑中國種業發展范式的進程中，并未盲目施策，而是將“數據”作為核心生產要素牢牢鎖定。

這既是其破局的前提，也是重構育種邏輯的關鍵抓手。具體來看，在“繁-未來農業智能樞紐”的背后，崖州灣國家實驗室聯合國內科研院校、農業企業等多方力量，攜手華為正通過三件事筑牢了數據驅動的發展根基。

一、先“拆煙囪”，把數據規模拉起來。

傳統育種領域長期存在“信息煙囪”問題，全國數百個科研基地、高校及企業的育種數據分散存儲、標準不一，導致我國種業數據總量龐大但有效利用率低，難以形成與西方發達國家抗衡的規模化數據優勢。這種數據孤島效應不僅制約了跨機構協同研究，更讓基因測序、田間試驗、環境監測等多維度數據無法有效關聯，為智能育種設置了底層障礙。

目前，這一情況正在得到改善。崖州灣國家實驗室已聯合多方完成三亞、長春、武漢三地核心育種數據的互聯互通，實現數據可視、可管、可流動，原本分散的多維度數據被有效整合，形成規模化種業數據資源池，為智能育種奠定了堅實的數據基礎。而背后，離不開華為DME（Omni-Dataverse）技術的支持，通過統一數據空間，實現了跨地域、跨設備的數據調度、流動與管理。同時，華為還提供全局的統一數據目錄，建立增強的元數據表征，進而梳理數據的血緣關系，形成高質量AI語料庫供智能體分析，進一步推動種業的數智化升級。

二、再“裝引擎”，讓數據應用跑起來。

數據的打通只是第一步，而種業若要全面實現數智化發展，更關鍵的一步是如何把數據用起來，讓數據產生實際價值。崖州灣國家實驗室之所以構建全國農業基地網絡樞紐，是希望能充分運用人工智能、大數據等技術手段，搭建精準設計與智能育種平臺，從而創制重大戰略性品種，解決最急需、最緊迫、最難解的穩產優質、抗逆抗病等堵點問題，彌補缺口。

但這一目標的實現，面臨著數據工程、模型工程與AI應用協同復雜的痛點，傳統模式下科研人員需跨界交叉學習，嚴重影響研發效率。針對這一需求，華為提供ModelEngine一站式AI工具鏈，可有效降低數據工程、模型工程、應用編排的復雜度，進而實現育種高質量數據集和知識庫快速生成。依托該工具鏈，科研機構可快速定制 Agent 應用，應用上線周期縮短超 80%，無需投入大量精力攻克技術難題，能夠聚焦育種核心業務。

三、后“保火種”，讓數據資源留下來。

在推動種業領域的數據治理進程中，我們更要明確一點，育種數據是國家糧食安全的核心戰略資產，不僅規模呈爆發式增長，更需要長期安全留存與彈性擴展。這些沉淀下來的數據資源，不僅能為當前育種研究提供支持，更能形成可傳承、可迭代的種業數據資產，為未來育種技術突破積累“火種”。

“繁-未來農業智能樞紐”的建設價值點之一就在于作為核心數據的承載體，將這些珍貴數據作為戰略資源妥善留存。而華為OceanStor Pacific全閃分布式存儲則提供了關鍵技術支撐，以高密全閃化、彈性橫向擴展的特點，可實現更綠色、更持久地容納持續膨脹的數據。通過這一底層支撐，便可實現育種數據的長期沉淀與有序迭代，為中國種業的持續創新提供了穩定可靠的數據保障。

結語

“繁-未來農業智能樞紐”或許只是中國種業開啟彎道超車的一個起點，但是其背后崖州灣國家實驗室與華為的跨界協同，本質卻是科研端與產業端的深度耦合，共同探索當前傳統領域的數智化變革。在種業領域，雙方聚焦數據基礎設施建設，成功實現了行業資源與前沿技術的協同應用，不僅精準破解了種業“數據孤島”與技術轉化滯后的痛點，更將育種效率與精準度推向新維度。

這種“科研力量+科技企業”的合作范式，其價值或許遠超種業本身——不僅驗證了數據基礎設施對傳統行業升級的底層支撐作用，更能為制造業、文旅等同樣面臨數據短板的領域提供了可復用的數智化轉型模板。未來，隨著這類協同模式的復制推廣，中國各行業將加速跨越數據鴻溝，以數據驅動的創新動能，走上高質量發展道路。

*本文圖片均來源于網絡