全球首个！浙大“AI育种家”重磅发布

景点排名 2025年09月28日 12:59 0 admin

在这个时代

AI技术与各行各业深度融合

我们还能如何想象AI应用的边界？

以多学科交叉为支点

浙大人正在探索新的答案

9月26日上午

在“AI+生物育种”西湖学术论坛上

浙江大学正式发布

全球首款基于棉花全基因组大数据

与AI加速算法的“一站式”育种智能体

——“AI育种家”

（AI Breeder for Crops，ABC）

该平台的问世

不仅让“智慧育种”的未来更加清晰可见

更标志着我国在智慧农业与生物育种技术领域

跻身国际前列

01 AI育种：从“拆盲盒”到“精准选”

对二十年前的育种专家而言，研究棉花基因数据，就像翻阅着一本没有标点的书。

张天真教授带领的团队，二十余年来一直努力破译这本“书”。为了解决传统育种的难题，团队系统分析了全球5000余个棉花品种，一点点解析出79642个基因中隐藏的遗传密码——通过综合运用基因组学、生物信息学和群体遗传学等方面的理论和技术，他们鉴定出1000多个和产量、品质相关的基因位点，成功构建全球首个棉花多组学数据库平台COTTONOMICS。三年来，平台访问量已超9万次，成为棉花研究的“知识中心”。

在解析底盘育种大数据之外，团队还构建了几乎覆盖全部优异基因的核心种质库，研发出全基因组选择育种液相芯片——“浙大棉芯”。“这款芯片不但能快速、精准地破译育种棉花的‘基因密码’，还会像‘成绩单’一样清晰呈现其基因表现，让数据都一目了然，帮助育种人员制定更精准的杂交方案。”

为了让技术真正“落地”，团队联合华为、北京大蚯蚓数字科技开展攻关，便诞生了如今的“AI育种家（AI Breeder for Crops）”智能育种平台。团队成员介绍，这枚芯片能够加速计算效率能力提升100倍，棉花杂交育种组合效率提升20倍，棉花育种周期直接从传统的6-8年压缩到3-4年。

现在打开平台，育种人员不用再去“啃”复杂的数据分析报告：想查询某个棉花品种的高产、优质或者抗病基因，可以直接输入问题，平台便能立刻调出结果；要设计棉花杂交亲本选配和基因聚合育种方案，输入目标性状，系统很快就能生成方案。

这是因为，该平台具备智能解析植株表型并输出直接结果的能力，同时采用了对话式交互设计，支持基因信息检索、精准育种方案生成及后代性状预测。在此设计下，这位智能育种“专家”将复杂的分析流程转化为直观操作，大幅优化了用户体验，而通过严密的数据架构设计，全过程的安全性、可控性也得以保障。

更完备的是，“AI育种家”设计之初就具备多作物扩展能力，正在延伸应用于水稻、大豆、油菜、西瓜、西兰花等作物的育种研究，让更多作物育种都能享上“AI福利”。

02 基因筛选：“做核酸”的新装备

有了先进的育种技术，如何在播种前就确定哪颗种子携带我们需要的优质基因？

“一般来说，1000颗种子里，可能只有3颗含有目标基因，过去靠人工筛选，简直是‘大海捞针’。”为此，生物系统工程与食品科学学院应义斌教授领衔的智能生物产业装备创新团队开发了通用式小颗粒种子微创取样机器人、自动化测序建库机器人及种子分选机器人成套装备，有效解决了这个痛点。

在实验室里，机械臂轻轻吸起一粒小麦种子：先通过机器视觉和深度学习算法识别种子的“头尾”，精细地调整好姿态，再用刀片切割出微量样本并进行分析——这个过程仿佛是给种子“做核酸”，既不伤害种子活性，又能快速实现对大批量种子的基因分析。

“以前人工一天最多测800颗种子，现在机器人一天能测至少8000颗，效率提了10倍以上，取样精度还超过50%。”团队项目负责人周鸣川研究员说，切割的样本通过自动化测序建库机器人测定样本中是否含有目标基因型。生成的基因测定结果会同步到种子分选机器人系统中，如果有目标基因型机器人就会保留样本的母本进行后续的播种培育，相反机器人就会丢弃母本。有了这套机器人装备，育种学家播种前就能锁定“好种子”，大大降低了育种成本和时间。

此外，团队还开发了细胞显微育种操作机器人，可以实现细胞和微小组织的自主化操作与靶向外源基因精准导入，为育种学家提供了从细胞到小颗粒种子跨尺度新式育种工具。

03 技术监测：让数据“开口说话”

种子产业高质量发展的同时，植株生长过程中的监护也格外重要。不过，要想知道一株植株长得好不好、抗病能力强不强，光靠肉眼观察可不够。

走进浙大温室，何勇教授和岑海燕教授领衔的植物表型创新团队正在给幼苗做“体检”——研究人员逐一为幼苗扫码，放上传送带，流水线就自动启动：先浇灌补水，再用可见光相机、深度相机和多光谱相机从不同角度拍照，最后由AI算法“拼”出该幼苗的3D模型。

何勇和岑海燕团队长期致力于植物表型光学成像与智能感知研究，上述场景就源于团队自主研发的温室全自动高通量三维植物表型平台（3D Plant Phenotyper）。

“这个模型，不仅能精准还原植物的根、茎、叶形态，和实物一模一样，还能获取叶片里的叶绿素、水分和氮素等含量，这些指标对判断作物健康状态尤为关键。”团队成员解释道，过去靠肉眼看苗情，只能判断“长得好不好”，现在连“为什么好”“哪里需要调整”都能说清。更高效的是，每株植物均配有二维码“身份证”，可自动记录重量、灌水量及生长过程，数据实时存储，操作人员一键上样即可采集数百个可见和不可见性状，为后续育种分析提供了极大便利。

这套平台的“核心武器”，是团队自主开发的、国际领先级别的植物器官级实例分割AI算法和三维多光谱成像技术——能精准“拆分”植物的每一片叶、每一根茎，再结合三维多光谱点云重构模型，全方位展现植物的“健康状况”。如今，它已经成为种质资源鉴定、智慧农业研究的有力“数据靠山”。