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導(dǎo)語：世界種業(yè)已開始進(jìn)入“常規(guī)育種+生物技術(shù)+數(shù)字化”的“育種4.0時代”，種業(yè)正迎來以轉(zhuǎn)基因、基因編輯、全基因組選擇、植物表型、人工智能等技術(shù)融合發(fā)展為標(biāo)志的新一輪科技革命。對我國種業(yè)而言，這既是挑戰(zhàn)，更是難得的發(fā)展機遇。育種科技也將在表型數(shù)據(jù)的協(xié)助下，有序推進(jìn)生物育種產(chǎn)業(yè)化，進(jìn)一步突出分子育種技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

石時之約第Ⅳ季第②期
劉石 × 韓志國
 

本期石時之約，我們將對話慧諾瑞德（北京）科技有限公司總經(jīng)理、國際植物表型學(xué)會（IPPN）執(zhí)委會委員/工業(yè)分會副主席韓志國，一起從表型數(shù)據(jù)的科學(xué)角度，去讀懂農(nóng)作物的喜怒哀樂和前世今生。

表型是指能夠反映植物細(xì)胞、組織、器官、植株和群體結(jié)構(gòu)及功能特征的物理、生理和生化性狀，其本質(zhì)實際是植物基因圖譜的時序三維表達(dá)及其地域分異特征和代際演進(jìn)規(guī)律。

在智慧農(nóng)業(yè)的四大鏈條“感知、數(shù)據(jù)、決策、執(zhí)行”中，體現(xiàn)智慧的核心是“決策”，決策需要數(shù)據(jù)和模型支撐，而在包括環(huán)境氣象、土壤、植物、組學(xué)、社會學(xué)、市場學(xué)等等的多源數(shù)據(jù)中，植物本身的性狀數(shù)據(jù)也就是植物表型數(shù)據(jù)，無疑是當(dāng)中最難獲取和分析的，而韓志國，正是這個領(lǐng)域的專家。

一聽主持人劉石問起植物和作物的表型數(shù)據(jù)，韓志國就興致盎然地解釋到：“表型其實非常簡單，通俗一點的講——肉眼看得見的形態(tài)結(jié)構(gòu)和顏色，以及肉眼看不見的生理功能和各種組分的含量，這些都是表型。如果以人體為例來說明，人的身高、膚色、發(fā)色、臂長等等，這些是肉眼可見的指標(biāo)，人內(nèi)部的這些血細(xì)胞、蛋白含量、各種指標(biāo)、生理活性，這是肉眼不可見的指標(biāo)，對于農(nóng)作物而言是同樣的一個道理。”

表型數(shù)據(jù)對于植物育種和智慧農(nóng)業(yè)至關(guān)重要，我們甚至能通過表型數(shù)據(jù)的應(yīng)用，來看見植物的喜怒哀樂。和很多農(nóng)業(yè)技術(shù)類似，表型數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用，也是有賴于產(chǎn)業(yè)頭部企業(yè)的推動。

“在2005~2010年，國際上幾個頭部種企占據(jù)了70%的表型領(lǐng)域國際市場。大概在2010年之后，隨著澳大利亞植物加速器（阿德萊德大學(xué)國家植物轉(zhuǎn)型設(shè)施）的開放，范圍內(nèi)公立科研單位才意識到表型非常重要，開始大規(guī)模的去建設(shè)，才超過了種企在這方面的投入。在國內(nèi)，因為這個技術(shù)本身投資比較高，所以由國家財政支持的科研機構(gòu)占比就比較多。”

隨后，韓志國還談到國內(nèi)種企對于推動表型數(shù)據(jù)應(yīng)用所做的一些努力與嘗試。

 “我們在做的時候也一直在思考，怎樣才能讓這個技術(shù)真正應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)里邊，不僅于種企，乃至在種植端能夠普及起來。我們也做了很多嘗試，取得了一些成效。在幾年之內(nèi)，我們的一些小型傳感器技術(shù)，就可以在很多大棚里、果園里、農(nóng)田里迅速普及起來。當(dāng)然了，這只是我的個人觀點。而對于種企來講的話，我們用什么方式去替代傳統(tǒng)低效率的人工表型的普查工作，如何高效率地去完成這些活，這里面可以實現(xiàn)的方式也有非常多的路徑。”

表型數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)場景的應(yīng)用上，存在諸多難點，其中一個難點便是，不同農(nóng)作物的差異性非常大，在植物育種和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中，不同領(lǐng)域具有不同的表型分析需求。比如在植物育種中，表型分析的主要目的是鑒定具有改良性狀的植物，開發(fā)比在目標(biāo)環(huán)境中生長的品種表現(xiàn)更好的新品種，實現(xiàn)遺傳增益。而在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中，表型數(shù)據(jù)的應(yīng)用又不一樣，主要被用于監(jiān)測作物的健康狀況，改進(jìn)作物管理實踐，減少農(nóng)藥/肥料的使用，降低作物生產(chǎn)過程中非生物和生物脅迫的風(fēng)險，這樣才能地穩(wěn)定產(chǎn)量和確保作物質(zhì)量。

對此，韓志國舉了一個很生動的例子：“在南方針對于秈稻做的數(shù)據(jù)標(biāo)注，做的算法，放到北方的梗稻上面就不適用了，這個應(yīng)用是非常難的，所以在表型數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)這一塊，我們要走的路還很長。另外，除了一些基于視覺技術(shù)的形態(tài)結(jié)構(gòu)方面的工作之外，還有一些非常有意思的技術(shù)，例如我們借助于農(nóng)作物本身的葉綠素?zé)晒獬上竦募夹g(shù)，不需要深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)，就可以去探測它內(nèi)部的生理活性，這是一種非常成熟而廣泛應(yīng)用的技術(shù)。我們將這個技術(shù)移植到現(xiàn)有的高通量表型平臺上，只要掃一圈就知道它是不是抗逆，它的生理活性是不是比較活躍，通俗地講——這就是探測植物內(nèi)部的喜怒哀樂！”

眼下，國內(nèi)與國外的表型領(lǐng)域研究仍然存在不小的差異，而這個差異更多是在思維上，而不是在技術(shù)上。

“從表型技術(shù)本身來分析，國內(nèi)目前有一大批的AI人才，我們的技術(shù)和國外沒有什么差距。但是從表型應(yīng)用的角度來看，特別是育種來講，差距就大了，這是很多原因造成的——我們?nèi)鄙俟こ袒拇笃脚_，暫時也沒有規(guī)?；男?yīng)，另外在應(yīng)用思維方面也有一定的差距。”

在訪談的最后，兩人談到數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展的不同階段。

對于數(shù)字技術(shù)和智慧農(nóng)業(yè)頗有研究的劉石表示，數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展，大概會分三個階段。

“我們目前是處于階段，也叫信息數(shù)字化，把過去的一些表型進(jìn)行數(shù)據(jù)化，然后存入計算機進(jìn)行模型計算，最后輸出一些非常有效的信息。從原來的非標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，變成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，這是階段。第二個階段叫做數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化階段，意思是按照不同的生產(chǎn)階段的不同需求，以生產(chǎn)和經(jīng)營者為主體，把數(shù)據(jù)拿進(jìn)來，最后形成一個完整的數(shù)據(jù)鏈來幫助進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營決策。這個階段的工作我們目前還沒有開始或者剛剛才開始。第三個階段叫做結(jié)構(gòu)系統(tǒng)化。當(dāng)所有的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)和應(yīng)用主體的數(shù)據(jù)都能互相打通流動起來，全社會能夠進(jìn)行自由的流動和交換，最后形成大的數(shù)據(jù)鏈產(chǎn)業(yè)鏈，整個全社會的流通，就是結(jié)構(gòu)系統(tǒng)化階段。當(dāng)然了，這個不是任何企業(yè)能夠做成的，它需要國家的頂層設(shè)計”

韓志國對此表示認(rèn)同，他補充道：“對的，如果從另外一個維度來了解這個事情，整個智慧農(nóng)業(yè)大鏈條拼圖的個階段就是采集各種各樣的數(shù)據(jù)，拿到這些數(shù)據(jù)之后，我們要去建模，建模是為了做一個智慧的決策，智慧決策完了之后，還要去執(zhí)行，往下下沉到產(chǎn)業(yè)鏈，往上回到宏觀層面的決策系統(tǒng)，比如經(jīng)濟的、金融的等宏觀等方面?？偠灾?，表型信息的收集、獲取和分析的最終目的，就是讓它系統(tǒng)地為整個體系去做服務(wù)。”

未來，隨著國內(nèi)技術(shù)的不斷迭代與進(jìn)步，各項算法的不斷提升，研究表型的人才越來越多，表型數(shù)據(jù)的普及與應(yīng)用也會越來越廣泛。到了那時，植物表型技術(shù)就可以筑科研之基、拓產(chǎn)業(yè)之路、賦農(nóng)業(yè)之慧，真正地為中國智慧農(nóng)業(yè)添磚加瓦。只要往這個方向去發(fā)展，中國農(nóng)業(yè)的未來一定是星辰大海。