“种优则粮丰，粮安则民安”。种子，被誉为农业的“芯片”，关乎国家粮食安全的命脉。
当基因组、表型组等多维组学数据爆发式增长，当生物技术（BT）与人工智能（IT）深度融合，一场种业的范式革命正在悄然发生。我们正在告别依赖经验和运气的传统育种，加速跨入“生物技术+人工智能+大数据+智能装备”的育种4.0时代——智能设计育种 。
这一变革的核心，在于育种模式从传统的“试验优选”向“计算优选”的根本转变 。
近日，中国农业科学院副院长孙坦团队在《生物技术通报》发表了题为《全球作物智能设计育种政策、技术及发展建议》的文章。本文从全球视角系统梳理作物育种模式的演进脉络，解析智能设计育种的技术体系与研究热点，比较主要农业发达国家在相关领域的政策布局与战略重点，并结合我国发展基础与现实需求，提出具有针对性的发展路径与政策建议，为我国加快迈入育种4.0时代提供参考与借鉴。
育种进阶：从1.0到4.0的跨越
回顾人类农业历史，作物育种经历了一场漫长的科技长跑：
1.0 驯化育种（经验时代）： 历时万年，依赖肉眼观察和自然选择，效率极低。
2.0 遗传育种（统计时代）： 以杂交育种为代表，孟德尔遗传定律为基础，实现了“绿色革命”，但周期长、操作难。
3.0 分子育种（精准改良）： 基因编辑、转基因技术登场。实现了对基因的直接选择，如抗虫棉、抗除草剂大豆的普及。
4.0 智能设计育种（定制时代）： 始于2018年。不再是单点突破，而是系统设计。利用AI、机器学习和全基因组关联分析，对基因-环境-表型进行模拟和预测，实现“精准设计、定向培育”。
技术全景：三大主题与九大方向
基于全球1544篇核心文献的大数据挖掘，智能设计育种的技术版图已经清晰浮现。全球研究热点主要集中在三大主题、九大关键技术方向 。
主题一：人工智能表型识别（慧眼）
这是作物大数据的“采集端”。
光传感表型技术： 利用光谱、激光雷达等传感器，实现作物全生育期的高通量“体检” 。
计算机视觉技术： 让机器“看懂”作物。如利用CNN模型进行考种、细粒度图像分类 。
深度学习技术： 解决身份识别、病害分类等复杂问题，甚至直接从DNA序列预测基因表达 。
主题二：智能计算育种（大脑）
这是数据的“处理端”。
多组学融合分析： 打通基因组、转录组、代谢组，从单一维度走向“泛组学”关联 。 基因编辑技术： CRISPR/Cas9等“基因剪刀”的广泛应用，是实现性状改良的执行工具 。 数据库存储技术： 应对海量数据挑战，构建如水稻RFGB、玉米ZEAMAP等大型种质资源数据库 。
主题三：基因型-环境-表型适配（预测）
这是育种的“决策端”。
全基因组选择（GS）表型预测： 缩短世代间隔，利用微效多基因调控位点进行早期预测 。 机器学习表型预测： 利用AI算法（如Deep Neural Network）整合多组学数据，比传统模型更准、更快 。 基因知识图谱： 将散落的基因信息编织成网，如水稻“导航育种系统”（RiceNavi），辅助育种家进行路径规划 。
全球博弈：政策风向标
智能设计育种已成为全球农业科技竞争的高地。
美国： 战略极其清晰。强调“精准育种”与“人工智能”的深度捆绑。NSF与USDA联手巨头企业（谷歌、亚马逊）重金投入AI驱动的农业创新。其政策特点是愿景综合、重视AI融合、且持续更新行动计划 。
英国： 立法先行。2023年通过《遗传技术（精准育种）法案》，成为欧洲首个允许基因编辑商业化的国家，为技术松绑 。
欧盟： 态度审慎但正在松动。虽然监管严格，但学界强烈呼吁为基因编辑“减负”，以适应新育种技术的发展 。
法国： 强调数字化与生态转型，注重国际合作（如小麦倡议）和农业机器人的研发 。
中国路径：挑战与破局
我国在智能设计育种领域政策支持力度空前，但在从“3.0”向“4.0”迈进的过程中，仍面临“追赶者”的挑战 。
现实痛点：
政策与标准滞后： 相比美国，我国在数据标准、表型数据产权保护及监管制度上仍有薄弱环节 。
核心技术存在短板： 虽然分子育种（3.0）基础不错，但在AI与育种结合方面起步较晚。高端育种装备和核心算法依赖进口，种质资源精准鉴定比例不足10% 。
创新生态“有而不优”： 科研与产业脱节。我国育种资源集中在科研院所，而缺乏像拜耳、科迪华那样具备全球竞争力的商业化育种巨头，导致成果转化存在“卡脖子”风险 。
突围建议：
顶层设计： 细化政策，不仅仅是给钱，更要建立标准。重点推进表型数据、基因数据的标准化采集与存储，解决数据“孤岛”问题 。
技术驱动： 集中攻关“卡脖子”技术。特别是高通量表型获取技术和智能预测模型。建设基于FAIR原则（可查找、可获取、可互操作、可重用）的共享服务平台 。
生态重塑： 打造“产学研”共同体。利用举国体制优势，打通创新链与产业链，让实验室的算法真正变成田间地头的品种 。
结语
智能设计育种不是简单的技术叠加，而是一场从理论到实践的系统工程。在这一轮全球农业科技的“军备竞赛”中，唯有强化顶层设计、突破核心算法、重塑创新生态，中国种业才能真正实现“弯道超车”。
参考文献：林巧, 鲜国建, 李慧慧, 等. 全球作物智能设计育种政策、技术及发展建议[J]. 生物技术通报. DOI:10.13560/j.cnki.biotech.bull.1985.2025-1157
