2月19日，《人民日報》02版刊發報道《生產一線 新風撲面（新亮點中看變遷）》，第一部分以“實驗室用上AI，農業育種從海選到甄選”為主題，聚焦隆平高科人工智能育種方面的探索實踐。

以下為報道節選：

人民日報記者 韓 鑫

初春風雪送走了春節假期，各地重回繁忙的生產節奏，沖刺開門紅。實驗室里、操作臺邊、生產線上，不少企業別開生面，或改造技術，或更新設備，人工智能（AI）、工業互聯網、物聯網等新型基礎設施逐步發力，新的生產要素不斷匯聚，新的競爭優勢加速形成。

亮點 1 

實驗室用上AI

農業育種從海選到甄選

“面前有100個品種的玉米，兩兩進行基因配組，產生4950個組合，其中絕大部分不會增產。通過計算機人工智能分析，可以快速知道哪兩種雜交的后代更優質。”說起袁隆平農業高科技公司在育種技術上的新突破，生物信息與統計分析師林海艷很興奮。

這項技術，是隆平高科近來引入的智能育種體系。過去，育種產品開發周期長。產出一個優選品種，可能要配成千上萬個組合，再種到地里反復試驗，搭上不少土地和人力成本。人工智能建模后，圖像識別可采集農作物數據，再將海量數據導入計算機進行模擬。不用種在地里，就能預測結果。

從“海選”到“甄選”——一字之差，在實驗室里，關系到林海艷能否在龐雜的數據流里識別有效信息的速度，在田間地頭，更牽系著農民這茬莊稼的長勢。

“對現代農民來說，種地其實也是一場投資，不同的種植需求會產生不同的品種期望。”林海艷說，比如玉米，飼料玉米需要種子能保鮮持久，而工業玉米則要求淀粉含量高。這就倒逼我們做出更精準的人工智能育種模型。

當前，春種由南向北漸次鋪開，團隊正著眼于農作物圖像識別與分析技術，提高數據精準度，真正讓農民成為有經驗的“投資家”。“目前，人工智能在經濟社會發展中有各種成熟的應用，但缺乏可直接應用于大規模農田生產場景的產品，需要進一步轉化。”林海艷說。

“人工智能不是一個獨立存在的技術，要依托產業而存在。”在中國人工智能學會副理事長蔡自興看來，當前我國人工智能產業化迎來新契機，一方面產業化基礎基本形成，企業數量大幅增長，產業規模逐年擴大；另一方面，人工智能技術起點更高了，感知智能技術更成熟。

隨著人工智能逐步滲透到各行各業，拓寬人工智能產業化的想象空間，加速人工智能與產業向縱深融合成為必然趨勢。“下一步應著眼于技術進步、多領域協同應用，逐步實現人工智能的全產業鏈布局。”蔡自興說。