世界首臺智能育種機器人“吉兒”

在一向被認為人工智能中的“冷門”賽道——農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，近來接連出現(xiàn)引人注目的成果：世界首臺智能育種機器人“吉兒”登上《細胞》雜志；走向崇明田頭的全球首個生物育種工程化平臺“海霸”將育種速度代際更替從“年”壓縮到“月”；中國農(nóng)業(yè)大學與上海人工智能實驗室聯(lián)合發(fā)布的首個生物育種科研智能體“豐登·基因科學家”推出至今，已經(jīng)輔助科學家在主糧作物中成功發(fā)現(xiàn)了數(shù)十個新的基因功能。

農(nóng)業(yè)是國之根本，種子是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的“芯片”。AI賦能農(nóng)業(yè)可以說是一場關(guān)乎糧食安全、技術(shù)突圍與產(chǎn)業(yè)未來的深刻變革。近期的成果密集爆發(fā)，是否意味著這一賽道正在由冷轉(zhuǎn)熱？記者在采訪中發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)與AI的雙向奔赴，現(xiàn)在已經(jīng)邁出了艱難的第一步。但這是一個國家急需、大有可為的領(lǐng)域，應被更多科學家、企業(yè)家看到，并投身其中。

AI正在重塑農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的底層邏輯

“過去育種靠經(jīng)驗，現(xiàn)在育種靠算法。”上海人工智能實驗室青年科學家董楠卿用一句話概括了這場變革的本質(zhì)。

生物育種涉及生物學、遺傳學、氣象學、土壤學等多學科交叉，可過去的育種信息呈孤島式分布。董楠卿研發(fā)“豐登·種業(yè)大模型”的初衷，就是要打破知識壁壘，讓AI通過自主學習，改變數(shù)據(jù)碎片化的現(xiàn)狀。“我們希望‘豐登’可以成為育種科研工作者的‘科研助手’。”

如何讓農(nóng)作物適應人工智能，是中國科學院遺傳與發(fā)育生物學研究所研究員許操的思維突破口，“現(xiàn)在的農(nóng)作物是為工業(yè)化機械種植設(shè)計的，我們要設(shè)計出適應機器人時代的作物形態(tài)”。

許操首先想改變的是授粉，這是育種、制種過程中重復性勞動占比最高的環(huán)節(jié)——占育種成本25%以上。利用基因編輯技術(shù)，他的團隊培育出柱頭外露的番茄、大豆，讓機器人可以方便地一路“刷粉”。這項成果為多年未有突破的手工操作農(nóng)業(yè)打開了口子，在《細胞》上刊登之后，很多國際種業(yè)都前來尋求合作。“我們給生物技術(shù)和AI賦能農(nóng)業(yè)打了個樣，探了條路。”

“海霸”設(shè)施誕生在中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院的智能機械研究所。吳麗芳告訴記者，種質(zhì)創(chuàng)新、鑒定和穩(wěn)定是一條環(huán)環(huán)相扣的育種鏈條，要讓每一環(huán)都快起來，才能實現(xiàn)育種的加速。目前，“海霸”包括一個智能育種中心和三條加速線，可實現(xiàn)這三個環(huán)節(jié)的全面加速。“我們的最終目標是打造一個大科學裝置，引領(lǐng)帶動智能育種的工程化，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶來新變革。”

雙向奔赴中的“一把辛酸淚”

從不同路徑重塑傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，科學家描繪的藍圖令人振奮，然而在實驗室光芒背后，智能系統(tǒng)與田間現(xiàn)實的碰撞卻充滿艱辛。三位受訪科學家均坦言，在這場“雙向奔赴”中，幾乎人人都有“一把辛酸淚”。

2018年，許操剛提出為機器人農(nóng)業(yè)改造作物時，不少人覺得他不務正業(yè)，跑了不少單位尋求合作，均遭拒絕。“賺錢不夠快”是最現(xiàn)實的問題。博士畢業(yè)于牛津大學計算機科學系的董楠卿坦言，當下大模型技術(shù)人才本身很受資本追捧，而開發(fā)金融、醫(yī)療、能源、氣象等行業(yè)大模型周期短、回報高，吸引了大多數(shù)AI人才，“農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的投入周期長、見效慢，但需要學習更多領(lǐng)域的知識，就顯得冷門”。

作為農(nóng)業(yè)的“門外漢”，從研究智能育種伊始，董楠卿就注意到國外企業(yè)只賣種子，卻不公布育種技術(shù)，這使得國內(nèi)只能從底層原創(chuàng)技術(shù)路線開始“摸著石頭過河”，大模型和智能體的研發(fā)難度遠超其他領(lǐng)域。同時，分子生物學育種的科研紅利還在延續(xù)，不少從事農(nóng)業(yè)研究的科學家還沒有感受到擁抱AI的迫切。

“現(xiàn)在，真正在擁抱AI的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科學家，大概不到20%。”吳麗芳也有同感，但她已清醒認識到，如果困在本學科方向，已很難有大突破，“農(nóng)業(yè)與AI結(jié)合是一個互相成就的過程”。

令吳麗芳感到幸運的是，2020年合肥物質(zhì)院進行科研團隊的建制化整合，她有了嘗試“AI for 農(nóng)業(yè)”的機會。2023年，在合肥市政府的支持下，一個專注于智能育種加速平臺建設(shè)的新型研發(fā)機構(gòu)“中科合肥智能育種加速器創(chuàng)新研究院”成立。在頂層設(shè)計推動下，短短兩年，該機構(gòu)已具備“自我造血”能力，從快速育種技術(shù)到智能育種裝備，沿途產(chǎn)出的技術(shù)頗受市場認可。

加速賦能還需突破幾道瓶頸

這一代在田頭勞作的農(nóng)民正在老去，下一代年輕人不再愿意從事“面朝黃土背朝天”的耕種，農(nóng)業(yè)勞動力已面臨短缺。

“這是世界共性問題，我們要敢為天下先，而且做成就是世界第一。”許操就是用這句話，打動了中國科學院自動化研究所副研究員楊明浩，一起合作研發(fā)“吉兒”。他希望，通過AI賦能農(nóng)業(yè)，實現(xiàn)換道超車，讓下一代農(nóng)民能手持平板電腦，指揮機器人種地，更體面地從事農(nóng)業(yè)勞動。

然而，要想讓AI加速賦能農(nóng)業(yè)，還需打破認知偏見、建立數(shù)據(jù)共享機制、完善人才培養(yǎng)體系。這不僅是技術(shù)問題，更是一場需要多方協(xié)同的系統(tǒng)變革。

例如，“跨界農(nóng)人”的培育就很難一蹴而就。董楠卿提到，在招聘和招生時，“很多優(yōu)秀候選人聽說我是做農(nóng)業(yè)大模型的，就不來了”。而創(chuàng)新和育人的更大困難在于多學科融合。吳麗芳提到，研發(fā)育種裝備時，常遇到“AI技術(shù)不懂農(nóng)業(yè)需求、農(nóng)業(yè)需求找不到AI解決方案”的困境，而要形成一支富有創(chuàng)新力的團隊，則要整合人工智能、光學、材料、生物等多學科人才，沒有多年磨合與積累很難辦到。