近幾年來，智慧種業、智能育種等新概念的關鍵詞在育種領域出現得越來越多。對標國際種業巨頭，拜耳、科迪華等企業已經構建了自己獨享的數字化育種體系，率先邁入智能育種的4.0階段?！坝N過程的信息化和智能化技術必不可少，從硬件和軟件角度來看，育種試驗數據高效率、高通量、高精度采集與解析，需要智能裝備；最優組配推薦、多組學關聯分析和智能育種，需要智能算法?！?月15日，在2023年度作物分子育種領域專業技術轉移轉化能力提升班上，國家數字種業創新中心、北京市農林科學院信息技術研究中心研究員王開義這樣表示。

商業化育種是必經之路

2021年中央一號文件提出，“支持種業龍頭企業建立健全商業化育種體系”。商業化育種，又名工程化育種，有些人誤認為，商業化育種就只是企業的事。對此，王開義作出解釋，實際上商業化育種是一套技術體系和管理體系，無論是企業還是研究所，只要育種規模大、人員多、材料多、實驗多，自然而然就會走入到分段分工流水線式的模式，逐漸走到商業化育種這條道路。

王開義介紹，通常商業化育種軟件具有分段式、專業化，新技術（MAS、GS、DH、早測等），研發、測試、種質資源獨立，系統內數據共享，出入庫流程規范等特征。商業化育種軟件要想成功應用，需要種業企業在技術、管理、團隊方面的內生動力和軟件供應商在咨詢、產品、服務等方面具有出色能力。

從育種的角度看，做商業化育種軟件，關鍵在于什么？王開義認為，要對多個作物、多個育種模式、不同的操作技巧或不同企業管理方式進行深入理解后，提煉出共性和個性的模型，形成自己的軟件。

智能育種機遇和挑戰并存

育種過程從信息化到數字化再到智能化，是技術創新升級的遞進過程。王開義介紹，智能育種是以商業化育種信息平臺為基礎，集成常規育種、全基因組選擇、基因編輯、生物合成、育種大數據、智能裝備與系統工程等方法，通過智能性狀采集、組合預測與大數據決策等技術在育種全產業鏈的應用，實現育種技術路線的精準設計與快速實現。

目前，北京市農林科學院也在探索智能育種技術。如：在算法與模型方面，研究雜交預測算法、決選評價算法、品種智能推薦算法，并也取得了一定成果。

“智能育種技術機遇和挑戰并存?！蓖蹰_義表示，智能育種優點很多，但并不能解決一切問題，還要基于對業務的深刻理解和高質量數據多年的積累?！贝送?，除了數據質量、數據采集的問題，算法的生物學可解釋性、可遷移性和魯棒性也存在著困難與挑戰。

王開義還介紹，農業農村部一直很重視品種管理信息化。據悉，能夠進行品種保護、審定、登記、種業市場運行監測等在線管理的種業大數據平臺以及全國統一品種數據庫也在研究和開發中。