“傳統林木育種需要經歷授粉、育苗、測定等多個環節,一個優良品種往往需要三四十年培育。”在長年的科研生涯中,全國政協委員、河南農業大學林學院院長范國強發現,這種“爺爺栽樹、孫輩乘涼”的漫長周期,已難以滿足現代林業高質量發展需求。
數據顯示,我國是全球第一大木材進口國、第二大木材消耗國,生態脆弱區亟需抗逆性強的優質樹種,傳統育種方式正面臨嚴峻挑戰。
如何通過科技創新破解林業發展的“育種困局”?今年政府工作報告提出,持續推進“人工智能 +”行動,將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來。“機器學習、深度學習等技術可以精準預測林木性狀、快速篩選優異基因、智能優化育種方案,從而大幅縮短育種周期、提升效率與精度。”范國強介紹。
對此,范國強建議,將林木人工智能育種納入國家科技創新規劃和林業發展規劃。在加大政策扶持力度的同時,強化頂層設計,制定出臺關于加快推進林木人工智能育種技術研發與應用的指導意見,明確發展目標、重點任務和保障措施。
然而,要實現技術的完美應用并非易事,不同林區采用不同的數據標準,導致跨區域數據共享猶如“方言對話”,讓 AI 模型聽得“一頭霧水”。“目前,我國林木種質資源數據化程度低、數據標準不統一、數據共享機制不健全,難以滿足人工智能模型訓練和優化的需求。”范國強說,應建立林木種質資源大數據平臺,制定統一的數據標準和共享機制,整合現有林木種質資源數據,并加強數據采集和更新,以滿足人工智能模型訓練和優化的需求。
生長周期長、基因組復雜、環境影響因素多等特點,對林木算法模型的適應性提出了更高要求,而現有的人工智能算法模型大多針對農作物或模式植物開發,難以直接應用于林木育種領域。范國強指出,要支持科研機構和企業開展林木人工智能育種核心技術攻關,提升算法模型適應性,鼓勵跨學科、跨領域合作,推動人工智能技術與林木育種技術深度融合,開發適用于林木育種的專用算法模型和軟件工具。他還建議,鼓勵社會資本參與,形成多元化投入機制,支持關鍵技術攻關、平臺建設、示范應用和復合型人才培養。
