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国内外种业产业链数字化发展现状及趋势

2024-08-29 21:09630

种子是农业的″芯片″,种业是农业科技攻关及农业现代化的重点领域,伴随百年未有之大变局的加速演变,充分把握数字经济发展契机,以种业产业链数字化转型助力国家粮食安全,赋能农业现代化,对加快农业强国建设、推动我国经济高质量发展和实现中国式现代化具有重要意义。


种业产业链数字化可以理解为:新技术如物联网、大数据、区块链、云计算、5G通信等现代信息技术在种业全产业链中的综合应用,并与种业现代生物技术、智能设备装备等高度融合。


从产业链的整体角度看,种业产业链数字化以″信息+知识+数据+智能″为特征,以数字化种子生产为主线,利用互联网等现代信息技术、遥感技术等实现育繁推一体化连接,实现产业链各个环节的数字化处理和全流程的可追踪体系,并提供研发、生产、销售的决策辅助和支持,实现种业产业链管理的数字化和智能化。


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01

种业产业链数字化发展现状


国外种业数字化发展现状


美国、以色列、欧盟等发达国家或地区在21世纪初已初步实现了大数据、人工智能、云计算、物联网等新型互联网技术与种业发展的融合,在育种技术研发、商业化育种、繁种制种以及种业产业化等方面实现了较大的技术创新和突破。其中包括研发一系列智能育种设备及试验设计和种业管理软件与平台,建立了作物智能设计育种技术体系,并迈入了″常规育种+生物技术+信息技术+人工智能″的″智能育种4.0 时代″。


人工智能及大数据技术推动多重组学研究实现新突破。如美国新兴的人工智能公司Atomwise研发的AtomNet技术;以色列NRGene研发的GenoMAGICTM和DeNovoMAGICTM平台等。


自动化控制的分析仪器和机械设备的研发与制造,极大地提高了育种试验规模和研发效率。如奥地利WINTERSTERGER公司和美国ALMACO公司研发的田间数字化育种实验产品与装备。


商业化育种技术研发平台成为各国际种业巨头公司的优先布局。先正达集团(海外)、拜耳、巴斯夫等国际种业公司先后构建了AgriEdge Excelsior平台、FieldView平台、xarvioTM平台等。


我国种业产业链数字化发展现状


近年来,我国政府、研究机构和种子企业逐渐加大数字技术与育种、繁种制种、产业化应用等多方面的融合,并取得了一系列的技术创新与突破。


作物育种新技术环节,通过自主研发的软件或模型,采用人工智能技术和深度学习算法,在作物智能设计育种方面取得了显著进展。2022年,浙江大学依托″设计育种会聚研究计划″建成了国内领先作物基因组大数据育种分析平台等。


种源及育种环节,早在1991年,我国就自主开发了国家农作物种质资源数据库系统。国内大型种业企业和科研机构如隆平高科、中国农业科学院等,在育种材料、品种选育、系谱追溯、等常规育种全流程中应用了商业化育种软件或平台。


繁制种生产环节,通过在繁育基地深入开展繁种制种数字化技术示范、推广和应用,大大提升了繁种制种效能和农产品供种保障能力。


种业推广与服务环节,部分种业企业已经抢抓数字化带来的发展机遇,实现了企业营销转型升级,开启了我国种业数字化营销并开通过数字化系统进行质量管理与追溯。


种业监管与服务环节,2017年,我国种业大数据平台正式上线,同时,浙江、吉林、黑龙江、福建等多地也已经初步构建了种业公共服务系统或平台。


02

种业产业链数字化发展趋势


种业产业链数字化技术研发趋势


种业已成为研发密集型产业,且对农业增产增效贡献率日渐增长,种业的科技属性集中体现在品种研发选育。伴随着全球生物技术、数字化技术、人工智能技术发展的日新月异,种业育种研发也进入了多重组学技术高度融合为主的″育种4.0″时代,这个阶段的核心技术主要包括智能杂交育种和智能生物育种2个主要方向。


种业产业链数字化应用发展趋势


育种繁种更加数字化、智能化。未来育种的田间实际验证的组合数量被大幅度压缩。育种智能装备的推广和应用也将使未来种苗的培育过程更加高效化、少人化、智能化。


种业推广和服务更加多样化、精准化。未来种业科技成果转化将更加聚焦,种业服务模式也将不断创新,种业平台服务将更加精准和多元。


种业大数据采集、利用和挖掘更加深入。种业监管服务大数据共享、流通、服务水平稳步提升。


观点建议


加快资源库与大数据平台建设,提高种业大数据服务效率


建设国家种质资源数据库,完备管理各类种质资源的野生、选育、引进种质资源和遗传材料信息。加快推进国家种质资源大数据平台建设,并与国家种业大数据平台相衔接,为管理部门提供资源保护和持续利用的决策信息,为育种和农业生产提供优良品种资源信息,为社会公众提供品种及生物多样性方面的科普信息。


重点把握种业数字化前沿科技的应用态势


从学科基础建设入手,重点加强生命科学与信息科学、人工智能科学等多学科交叉融合专业设置;重点鼓励开展基于人工智能、大数据技术的农作物优质种质资源基因组解析和重要基因挖掘等关键技术研究,构建更加精准、高效、个性化的智能设计育种技术体系。


加快建设数字化种业知识产权公共服务平台与成果转化服务平台


加快数字化种业知识产权公共服务平台建设,以种业大数据为基础,结合前沿生物技术、遥感技术等,打造以智能遥感监测系统、防伪溯源系统、授权管理系统为核心的种业知识产权生态。并在种业知识产权生态建设逐步完善的基础上,加快建设全国种业成果转化数字服务平台,实现科研成果高效转化,研发与市场、供与销的有效对接。


强化种业智能装备研发制造


加大对植物生命信息传感器核心技术及关键瓶颈技术研发投资,加快研制自主可控的室内、温室高通量表型获取平台,加快集成创新种业装备数字化设计、制造工艺规划、制造过程控制等技术,加快发展小区精量播种机、智能收获测产机械、表型观测设备、种子精选加工流水线等种业智能装备制造产业,推进关键零部件、整机生产线的智能制造水平提升。


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