數字經濟驅動下的智能農業育種體系重構研究

DOI：10.12433/zgkjtz.20251308

在全球數字化轉型的背景下，數字經濟已經成為推動各行各業創新發展的重要推動力。農業作為國民經濟的基礎性產業，正積極地融入數字經濟大潮中。農業智能化育種體系是農業現代化的重要內容，對其進行重構是提高育種效率、培育優良品種、保障糧食安全、滿足多樣化市場需求的關鍵。傳統的農業育種模式由于受技術手段限制，存在育種周期長、效率低、準確性差等不足，難以適應市場環境的快速變化。數字經濟驅動下智能農業育種通過引入先進的信息技術、自動化裝備以及多學科交叉融合，有望實現智能農業育種體系跨越式發展。

一、智能農業育種體系的特點

（一）高度集成化與智能化管理

智能農業育種體系的一個重要特點為高度集成化與智能化管理。該體系以物聯網、人工智能、大數據分析、基因編輯為核心技術。其中，物聯網利用傳感網絡實時監控農作物的生長狀況及生理參數，為育種工作提供依據；人工智能通過深度學習、機器學習等方法分析復雜的遺傳與表型數據，并對其進行預測與優化[。大數據分析可有效挖掘大量育種數據，提高育種效率與精度。在此基礎上，整合基因組、表型、環境等多源數據，構建統一的育種數據庫，有助于實現精準高效育種，根據作物、環境等因素制定個體化育種方案，挖掘農作物的遺傳潛能。

（二）精準預測與定向改良

智能農業育種體系的另一個重要特點是精準預測與定向改良。在前期研究基礎上，利用全基因組、表型等信息，構建完善的智能化育種體系，可實現農作物遺傳特性及表型的精準預測。利用大數據與人工智能等手段，能迅速篩選出優異的農作物新品種，達到縮短育種周期的目的。其中，以CRISPR-Cas9為代表的基因編輯技術已被廣泛應用于農作物育種中。該方法可加快育種進程，提高作物產量，提高品質，提高抗逆性。

二、數字經濟驅動下的智能農業育種體系重構的重要性

（一）提升育種效率，加速新品種研發

數字經濟驅動下農業智能化育種體系重構，可有效提高育種效率。傳統的農業育種方法主要依靠人工觀測和經驗進行育種，費時、費力、低效。隨著數字經濟發展，應用人工智能、大數據等新興科技，使育種工作呈現出智能化和高效化趨勢[。智能農業育種體系整合基因組、表型組等多維信息，運用大數據與人工智能技術，可以精確預測農作物的遺傳性狀與表型。這樣可以減少新品種的研究時間，使育種工作者快速選出優良新品種。

（二）推動農業科技創新，促進現代農業發展

重構農業智能化育種體系，是數字經濟驅動下推動農業科技創新的關鍵所在。在數字經濟驅動下，農業科技創新已成為推動我國農業高質量發展的重要動力之一。農業智能化育種體系整合各種先進技術，可有效促進農業科學與技術交叉與創新發展。近年來，隨著基因編輯、人工智能、大數據分析等技術不斷發展，在提高農業育種效率的同時，也為農業技術創新提供了新的思想與方法，能夠給農業科技成果的轉移與應用提供技術支撐。在此基礎上，建立智能育種平臺與數據庫，讓育種工作者可以更加便捷地進行科學研究成果的分享與交流，促進科技成果轉移與應用3。長期如此，可有效提升農業科技的利用效率，還能為現代農業發展注入新活力。

（三）以確保食品安全為目標，推進農業綠色發展

在數字經濟驅動下，環境保護與可持續發展受到越來越多人的關注。智能農業育種體系是一種以精確、定向選育為基礎的新型農作物育種方法，其產物具有較高的適應性和抗逆能力。因此，選育出的優良品種，可在極端條件下維持高產優質，降低對化肥、農藥的依賴性，減少農業生產給周圍環境造成的環境污染。此外，通過智能化的管理手段，精確控制與優化農產品的加工過程，能提升農業生產率，降低資源浪費，促進智慧農業綠色發展。

三、數字經濟驅動下的智能農業育種體系重構的策略

（一）采用智能技術進行精準育種

以CRISPR-Cas9為代表的基因編輯技術在農業智能化育種中具有重要意義。通過精細定位與改造作物特異基因，可達到精準調控農作物特性的目的。在解決水稻易受病蟲害侵襲的問題時采用基因編輯技術，敲除或改造抗性基因，能夠減少農藥用量，提升農產品品質與安全。同時，利用基因編輯技術對農作物進行營養成分改良，可提高其營養價值。例如，為了滿足人民對高質量食品的需要，修改小麥的基因可提高其蛋白含量。在實踐中，研究者需要對基因編輯過程進行持續改進，保證其準確、穩定，并強化其安全性評價，以更好地服務于農作物育種[4。在育種田間部署大量的智能傳感器，如土壤濕度傳感器、溫度傳感器、光照傳感器等，并利用物聯網技術連接上述傳感器，可對作物生長過程中的土壤濕度和氣象條件進行實時監測。比如，在土壤含水量傳感器探測到土壤含水量低于規定的臨界值時，會自動啟動噴灌裝置，實現精確灌水，保證農作物正常生長。利用高清晰度攝像機及圖像識別技術，能夠實時監控農作物長勢。在此基礎上，利用已有的研究成果，可為育種工作者提供最佳的栽培條件，有效提高育種的效率與成功率。運用人工智能算法，分析與挖掘海量的繁殖數據。利用數學模型，可對不同栽培條件下各品種的生長發育及增產潛力進行預測。此外，利用人工智能技術，可以快速、準確地選擇出與其匹配的新品種，達到縮短育種周期的目的。例如，從大量農作物遺傳信息及表型數據中，篩選出具有較強抗逆性、高產、優質等多方面綜合優勢的基因，為精確選育提供重要的決策依據。

（二）構建數據采集和分析平臺

數字經濟驅動下，重構智能農業育種體系需構建覆蓋整個育種過程的多源信息獲取系統。一方面，收集作物進行基因序列、基因表達等基因數據，利用基因測序技術，獲得較為全面、精確的基因信息。同時，通過對植株高度、葉片面積、果實大小、產量等性狀綜合分析，結合影像學方法，實現植株高度、葉片面積、果實大小、產量等性狀的快速、精確采集。另外，采集土壤肥力、氣象、病蟲害等環境資料，在農田內布設各種傳感器、攝像機，并與氣象、植保等部門進行信息共享，保證環境信息傳遞實時、準確。此外，還可以結合農產品價格、市場需求等市場信息，使育種結果更符合市場需求。

利用分布式文件系統、云計算等先進的大數據存儲技術，可實現海量育種數據的安全、可靠存儲。構建完整的數據管理體系，實現數據分類、標記、索引，便于檢索與調用數據。比如，將數據按照作物品種、生長階段、數據類型等進行分類和存儲，并在每個數據文件中增加具體的元數據說明，包括收集時間、地點和設備等。利用數據管理體系，對數據進行授權管理，保證數據的安全性與隱私性。需要注意的是，這些數據僅限于獲得授權的育種工作者及研究人員，以避免資料外泄及誤用。

利用數據挖掘、機器學習等方法，對所采集到的數據進行深入分析。結合群體遺傳學、生物信息學、生物信息學等手段，解析農產品產量形成過程中的關鍵因素及遺傳變異位點，為農業精確育種奠定基礎。比如，通過對土壤肥力資料和農作物產量進行相關性研究，找出對具體農作物產量具有重要作用的土壤營養因素，指導播種者科學施肥。采用機器學習方法，構建作物生長模型，可實現不同環境下作物生長發育過程及產量性能預測。此外，結合大數據分析，發掘出具有潛力的新品種與新種質，為我國農業智能化育種系統不斷優化提供數據支撐。通過持續分析與數據挖掘，能夠實現由經驗驅動到數據驅動的智能化農業育種，提高育種的科學性與準確性。

（三）引進智慧實驗室和自動化設備

智能實驗室是將現代信息技術和自動檢測設備有機結合在一起的實驗室，能夠為智能農業育種體系重構研究提供高效率、高精度的實驗環境。利用高精密基因測序儀、基因芯片掃描儀等先進儀器，快速、精確分析作物基因，為基因編輯及分子標記輔助育種奠定理論基礎。比如，通過分析水稻基因組，可精確地找出與優異性狀有關的基因，進而加快育種進程。此外，通過智能化的環境監控系統，精準地調節室內溫度、濕度、光照等環境參數，模擬不同的生態環境，滿足不同作物的試驗需要。

在種子處理過程中，通過分析種子的大小、形狀、色澤、內在質量，采用圖像識別與傳感器，可快速、準確地篩選種子，剔除劣種，保證育種材料質量。比如，自動篩選裝置可快速地對大量種子進行篩選，其準確性高于人工篩選，可為后續育種工作打下堅實的基礎。在大范圍田地栽培管理方面，主要應用自動播種機、植保無人機等裝備進行栽培。自動排種器能按預先設定的排種方案精確地控制排種深度、行距、行距，實現高效均勻播種，確保種子出苗均勻。植保無人機是一種新型高效、高精度、高分辨率、高分辨率的農業機械設備，對作物病蟲害進行實時監控，能夠完成農業生產過程中的病蟲害控制工作，提升其安全性、效率和經濟性。在農產品收割和檢驗過程中，自動收割裝置可以依據作物的成熟程度，精確判定收割時間，實現高效采收。

（四）開展多學科協作育種

農業學家在作物生長規律、栽培技術和田間管理等方面有著豐富的經驗，可為農作物智慧育種工作提供實際的指導。其屬于一線人員，需經常觀測作物在各種條件下的生長情況，收集有關農藝性狀的第一手資料。遺傳學家則可以通過基因定位、克隆及功能驗證等方法解析作物性狀的遺傳機理。雙方密切配合，能夠將遺傳研究的結果運用到實踐中。比如，在玉米智能育種過程中，遺傳學家們采用遺傳學分析技術，篩選出抗倒性優異的基因，隨后利用田野生產實踐經驗，通過雜交、回交等方法，將抗倒性基因引入到優異玉米品種中，經過反復篩選，可創造出一批綜合優異、高產、優質的新品種。在智能農業育種體系中，信息科技十分重要。數據科學家利用大數據分析方法，可從大量的育種數據中發掘隱含的規則與聯系。集成農作物遺傳、表型、環境、市場等多方數據，構建基于遺傳、表型、環境、市場等多個數據的集成分析模型，可對其在不同環境下的市場潛力與適應能力進行預測。同時，由信息技術工作者與智慧農作物育種研究工作者共同研發智慧培育軟件與平臺可為重構智能農業育種體系提供技術支持。該系統具有數據管理、分析、仿真和決策支持等多種功能，可輔助育種工作者開展育種工作，優化育種方案。例如，通過虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術，建立虛擬培育試驗情景，使育種者通過虛擬環境對各種培育計劃進行虛擬仿真，預先評價、優化，從而降低試驗代價。在數字經濟驅動下，材料科學也被廣泛地用于智慧農業育種。比如，研制既能給種子供給養分，又能加速種子發芽、出苗，在種子表面形成一層保護膜，提高其抗病能力的新型種子包衣材料。通過與育種工作者協作，開發透光性好、隔熱性能好、耐老化的新型棚膜，為農作物生長創造更好的生態環境。在此基礎上，還可以結合生化等多個學科交叉，深入研究植物激素及活性成分對作物生長及抗逆性的影響機理，并對其進行理性調控，以此獲得高產、優質的作物新品種。

四、結束語

總之，在數字經濟驅動下，通過引入智能實驗室、自動化設備，開展多學科協同育種等策略，可有效推進農業智能育種系統重構。對于提高育種效率與準確性、促進農業可持續發展具有重要意義。然而，這一過程仍然面臨著一些技術難題，這就要求政府、企業、研究機構、高校等各方共同努力，加大技術研發投入，健全人才培養體系，強化數據安全保障措施。展望未來，隨著數字技術的持續演進與創新，智能農業育種體系將不斷得到完善和優化，從而為全球農業發展提供更強大的技術支撐。

參考文獻：

[1]張宇，成海燕.我國智慧農業高質量發展的困境及對策Ⅲ].智慧農業導刊，2025（04）：6-9.

[2]李慧.基于52單片機的智慧農業大棚監測控制系統設計0].數字農業與智能農機，2025（02）：35-38.

[3]張瑞萍.智慧農業背景下鹿邑縣大豆生產模式分析[].中國農機裝備，2025（03）：134-136.

[4]胡曉紅，孟穎，郜梅貴，等.智慧農業中基于WebGIS的數字孿生應用場景Ⅲ].現代農業科技，2025（05）：163-166.

[5]邢成生.農田水利中智慧農業灌溉系統的應用研究[].種子世界，2025（03）：153-155.

[6]陳慶山.以智慧農業推動農業全要素高質量發展U].奮斗，2021（04）：29-32.

[7]楊眉科技，讓農業智慧起來』.走向世界，2021（44）：28-31.

[8]賈繼鵬，李延彬，李延成.基于STC89C52的智慧農業育種大棚系統設計Ⅲ].農業技術與裝備，2022（09）：53-55.

（作者單位：1.東北農業大學，2.中共黑龍江省委黨校（黑龍江省行政學院））