孙其信：我国智能育种有望实现根本性突破

孙其信的这一观点反映了我国在智能育种领域具有很大的发展潜力。以下是对这一观点的分析：

我国智能育种有望实现根本性突破的背景和依据
技术发展基础
   基因组学技术进步
     我国在基因组测序技术方面取得了显著成就。例如，在作物基因组测序上，已经完成了水稻、小麦等多种重要农作物的全基因组测序工作。水稻基因组测序的完成，为深入了解水稻的遗传信息提供了基础，使得科学家能够准确识别与产量、品质、抗逆性等重要性状相关的基因位点。
     随着新一代测序技术不断发展，测序成本大幅降低，速度大幅提高，这为大规模的作物基因分型和全基因组关联分析（GWAS）提供了技术支撑。通过GWAS，能够挖掘出大量与农艺性状相关的标记 性状关联，为智能育种的基因选择提供了丰富的信息来源。
   大数据与人工智能技术发展
     在大数据方面，我国农业领域积累了海量的数据。从全国各地的气象数据、土壤数据到不同品种作物的表型数据等。例如，一些大型农业企业和科研机构建立了作物表型数据库，包含作物在不同生长时期的株高、叶面积、产量等多种表型信息。
     人工智能技术在我国也发展迅速，机器学习算法如深度学习中的卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等已经被应用于作物表型分析和基因预测等方面。通过对大量图像数据（如作物的叶片病变图像、生长状态图像）的学习，人工智能算法能够准确识别作物的健康状况和生长趋势，为育种决策提供依据。
政策与投入支持
   国家政策导向
     我国政府高度重视种业发展，出台了一系列支持种业创新的政策。例如，《种业振兴行动方案》提出要加强种业科技创新，推进生物育种产业化应用等目标。这一政策为智能育种的发展提供了政策依据和发展方向，鼓励科研机构和企业加大在智能育种方面的投入。
   科研投入增加
     国家在农业科研项目上的投入不断增加，许多重大科研项目都涉及智能育种相关内容。例如，国家重点研发计划中的农业生物重要性状形成与环境适应性基础研究项目，为智能育种的基础理论研究提供了资金支持。同时，地方政府也积极响应，设立专项基金支持本地的种业创新，为智能育种技术的研发、平台建设等提供了有力的资金保障。
人才与科研平台优势
   专业人才队伍壮大
     我国在农业生物技术、计算机科学、数学等多学科领域培养了大量的专业人才。这些人才在智能育种领域形成了跨学科的研究团队。例如，一些高校和科研机构培养的生物信息学专业人才，既掌握生物学知识，又擅长计算机数据分析，能够很好地将基因组学与大数据分析相结合，开展智能育种相关研究。
   科研平台建设完善
     我国建立了多个高水平的农业科研平台，如国家作物分子设计工程技术研究中心等。这些平台配备了先进的仪器设备，如高通量基因分型设备、作物表型分析平台等，为智能育种的研究提供了良好的硬件条件。同时，平台还吸引了国内外优秀的科研人员开展合作研究，促进了智能育种技术的交流与创新。

智能育种实现根本性突破可能带来的影响
提高育种效率
   加速品种选育进程
     在传统育种中，选育一个优良品种可能需要数年甚至十几年的时间，要经过多代的杂交、选择和鉴定。而智能育种通过精准的基因选择和预测，可以在早期就筛选出具有优良性状组合的个体，大大缩短育种周期。例如，利用基因编辑技术和智能算法预测，能够快速将多个优良性状聚合到一个品种中，可能将原本需要8 10年的育种周期缩短到3 5年。
   增加育种精准性
     智能育种可以基于作物的基因组信息和表型数据，精确地选择与目标性状相关的基因进行操作。例如，在抗病育种方面，能够准确识别出与特定病害抗性相关的基因，通过分子标记辅助选择或基因编辑技术，将这些基因导入优良品种中，从而培育出高抗品种。这种精准性可以避免传统育种中因连锁累赘等问题导致的不良性状连锁遗传，提高育种的成功率。
提升作物品质和产量
   优化作物品质性状
     借助智能育种技术，可以对影响作物品质的基因进行精细调控。例如，在小麦育种中，通过对与面粉筋度、色泽、营养成分等品质性状相关基因的挖掘和编辑，可以培育出适合不同食品加工需求（如面包专用小麦、面条专用小麦）且营养更丰富的品种。
     在水果育种中，智能育种能够改善果实的口感、风味、外观等品质指标。例如，通过基因编辑技术精准调控果实中糖分、酸度、香气物质等相关基因的表达，培育出更甜、更香、外观更诱人的水果品种。
   提高作物产量潜力
     智能育种能够挖掘出与作物产量构成因素（如穗粒数、粒重、分蘖数等）相关的基因，通过聚合优良等位基因来提高作物的产量潜力。以水稻为例，通过对控制水稻分蘖的基因进行优化组合，增加有效分蘖数，同时结合对粒重相关基因的改良，可以实现水稻单产的显著提高。

增强作物的环境适应性
   应对气候变化
     随着全球气候变化，作物面临着越来越多的环境挑战，如干旱、高温、洪涝等。智能育种可以筛选出具有更强环境适应能力的基因资源，培育出适应气候变化的新品种。例如，通过分析植物在干旱胁迫下的基因表达模式，利用智能算法预测哪些基因的改变能够增强植物的抗旱性，然后通过基因工程或分子标记辅助选择将这些基因导入作物品种中，使其能够在干旱条件下保持较好的产量。
   适应不同种植环境
     我国地域辽阔，种植环境差异很大。智能育种能够根据不同地区的土壤类型、气候条件等因素，定制培育适合当地种植的品种。例如，为盐碱地地区培育耐盐碱的作物品种，为山区培育适应山地地形和气候特点的作物品种，提高土地利用率和农业生产的稳定性。