长期以来，农业育种普遍面临周期长、投入大、试验环节多等难题；尤其高产、优质、抗逆等关键性状的筛选与组合上，往往需要跨多年、跨点位反复验证。大豆作为粮、油、饲兼用的重要作物，关系种植结构调整，也关系食用油供给与蛋白饲料保障；梨产业是安徽特色果业的重要组成部分，直接关联果农收益与乡村产业发展。如何在保证科学严谨的前提下提升育种效率、降低试错成本、缩短选育周期，成为科研与产业共同关注的关键问题。 从原因看，一上，现代育种进入多学科交叉阶段，基因组学、表型组学、环境因子、栽培管理等数据来源广、结构复杂，传统方法信息整合与快速决策上存在瓶颈；另一上，育种实践高度依赖专家经验与长期田间试验，受自然条件差异、试验资源分布不均等影响，优良性状的稳定表达与推广应用需要更高效的分析工具和决策体系。，生产端对优质种源、绿色防控与精细管理的需求持续上升，也推动科研端提供更可复制、可推广的技术路径。 基于此，安徽农业大学发布“丰菽”和“棃想”两款专业模型系统，尝试以数据驱动方式打通育种关键环节，推动“智能育种”具体作物上形成可落地的技术方案。据介绍，“丰菽”面向大豆全生命周期构建生成式育种平台，可在关键性状精准预测、优异等位基因智能挖掘、亲本组合虚拟设计与新种质定向创制诸上提供支撑。安徽省大豆产业技术体系首席专家、安徽农业大学教授王晓波认为，这类工具有望为突破大豆单产瓶颈、加速培育突破性品种提供新的技术抓手，更好服务国家粮油安全保障需求。 “棃想”则聚焦梨产业育种环节的痛点。梨树育种常见代际周期长、资源投入高、筛选效率偏低等问题，特别是优质风味、抗病抗逆、适应不同生态区等目标上，需要更系统的品种评价与性状解析。该模型系统旨在通过对多源数据的综合分析，为育种策略优化与品种改良提供更高效的决策支持，并为梨产业走向优质、高效、绿色、智慧发展提供新思路。对安徽而言，梨既是果业优势产业，也是带动果农增收的重要支撑，引入科技手段有助于增强产业韧性与市场竞争力。 从影响看，垂直领域大模型的价值不仅体现在科研端“提速”，也体现在产业链协同“提质”。在育种端，模型有望提升性状解析与组合决策的精准度，减少无效试验与重复劳动；在生产端，优良品种与配套技术一旦形成，将带动栽培管理、病虫害防控、质量分级等环节的标准化与精细化；在区域层面，这类探索有助于推动科研成果更快转化为现实生产力，促进特色产业集群升级。中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江在发布仪式现场表示，目前我国农业领域已发布大模型约40个，对应的技术正成为多组学信息解析的新工具，有望提升生物育种的精准性，释放数据要素在农业科技创新中的潜力。 面向下一步发展，对策层面需要在“可用、好用、管用”上持续发力。其一，强化数据基础与标准体系建设，推动田间试验、表型采集、基因信息、环境数据等多源数据高质量汇聚与共享，为模型训练与验证打牢基础。其二，完善“模型—实验—推广”闭环机制，把模型预测与田间验证紧密结合，建立可追溯、可评估的应用流程，提升结论的可信度与可迁移性。其三，面向产业端加强服务能力建设，与地方产业技术体系、企业主体和基层农技推广力量协同，推动成果在适宜区域分层分类落地，避免“一刀切”。其四，注重人才与组织保障，培养兼具农业科学与数据能力的复合型队伍，提升科技供给的稳定性与持续性。 从前景判断看，随着农业数字化转型加快，面向具体作物、具体场景的专业模型将更强调“深耕产业链”的能力：既要在育种上形成可验证的贡献，也要在良种良法配套、质量控制与品牌建设上提供系统方案。安徽农业大学党委书记张庆亮表示，新技术正加速融入并重塑农业科研与生产方式。可以预见，围绕粮油作物稳产增产、特色果业提质增效等任务，依托高校科研平台与区域产业基础，安徽在“技术研发—示范应用—规模推广”上仍有拓展空间。若能持续推进开放合作、加强跨区域多点验证，并与产业政策、市场需求形成合力，相关探索有望在更大范围内释放效益。
从实验室走向田间地头，科技创新正在改变现代农业的研发与生产方式。安徽此次发布的专业模型系统，是对国家粮食安全战略的积极回应，也为农业现代化转型提供了可借鉴的技术路径。当传统经验与数字技术深度结合，江淮大地的科技兴农实践正在展开。（完）