初夏时节，广东省河源、梅州、江门等市县的稻田，秧苗长势旺盛，这里大面积种植着名为 " 华航香银针 " 的水稻，该种水稻因为产量高、口感好，还能抗病，已成为当地米业企业主打品种，带动了农民增收致富。

种子是农业的基础，中央一号文件连续五年强调生物育种、推进生物育种产业化。由华南农业大学国家植物航天育种工程技术研究中心育成的 " 华航香银针 " 水稻新品种，成功实现了产业化推广。因达到 720 公斤 / 亩的产量指标要求，被农业农村部认定为 2025 年超级稻品种

华南农业大学是国家 " 双一流 " 建设高校，其作物遗传育种学科是农业部和国家重点学科。该校积极探索应用大数据、人工智能等技术加速育种创新，" 华航香银针 " 就是创新成果之一。在浪潮信息的助力下，华南农大打造了高通量生物数据分析处理平台，推动育种科研从 " 经验范式 " 向 " 数据范式 " 转变。

改变育种科研范式，向智慧育种升级

传统育种主要通过多样品种杂交，提供遗传多样性，筛选出更优良的品种。在传统育种时代，" 一把尺子、一杆秤 " 是极具象征意义的技术符号。用 " 尺子 " 测量作物株高、穗长等形态特征，用 " 秤 " 称量籽粒重量或产量，辅以 " 用脚踢、用眼瞪 " 的田间观察法，通过手感、目测评估植株抗倒伏性、籽粒饱满度等特性。

传统育种靠经验主导，耗时费力。传统育种过程中的亲本选择，需要依据性状选择，杂交后代培育与表型观察都需要大量田间劳作且产量性状选择周期长。以水稻为例，从 1970 年袁隆平团队发现野生雄性不育株，到 1986 年杂交水稻全国推广，经历了漫长的 16 年，这背后体现的传统育种家们逐代筛选、肉眼鉴定的艰辛。

如今，华南农大的育种工作已进入由大数据、AI 驱动的现代育种阶段。在华南农业大学研究员、国家植物航天育种工程技术研究中心主任郭涛看来，现代育种阶段，传统育种方法并未完全退出历史舞台，而是利用大数据、AI 等数智技术让育种更快速、更精准。

在大数据与 AI 驱动的现代育种流程中，高通量生物数据分析处理平台如同精密运转的 " 生物计算机 "，水稻育种被重构为三个精准可控的 " 数字环节 "：

■ 一是通过对种质资源鉴定与基因定位，找到优质种子基因。每一种物种都有其独特的、完整的基因组——相当于 " 遗传信息库 "，如水稻的基因组大约包含 3 万 -4 万个基因。 种质资源库是巨大的基因宝库，对种质资源进行基因鉴定就像给每个品种颁发独一无二的 " 分子身份证 "，可以发现控制优良性状的关键基因。

育种家们首先要广泛收集种质资源，通过高通量测序挖掘海量基因组数据，还要把它们种进田里，运用无人机、传感器等设备采集水稻生长的株高、叶面积、穗数、产量、抗性等性状数据。然后，利用高通量生物数据分析处理平台，进行全基因组关联分析——相当于给种质进行 " 全身 CT 扫描 "，快速找到控制高产、优质、抗病等优良性状的关键基因，省时省力。

科研人员绘制图谱

■ 二是通过 AI 辅助精准基因编辑，去除有害基因。例如在上述过程中发现一粒种子是高产的，但是易感病，那么通过大数据分析海量基因数据，发现是有一个基因出现了问题，就可以利用 CRISPR 基因编辑工具，精准 " 剪掉 " 致病基因，" 粘贴 " 上健康基因，使得这个种质可以既高产又防病。

在 AI 算法辅助下，CRISPR 如同分子剪刀，能够精准切割目标基因，高效改良目标基因，帮助育种家更精准、高效、安全地修改基因序列来治疗疾病或改良性状，获得所期待的遗传材料。

■ 三是通过 AI 算法设计智能育种方案，减少田间试验成本。育种家们在实验室得到的理想基因，最终还是回到稻田进行鉴定和筛选。

如选择 2000 份亲本材料，两两杂交就有 400 万个杂交组合，全面种植观察需要花费大量的时间和精力；而通过 AI 构建预测模型，当输入产量、抗病性等育种目标后，AI 算法就可以 " 优中选优 " 快速筛选出具有高产、优质潜力的亲本组合。假设筛选出 200 份最佳亲本组合，再进行后代的选择及培育，会大大减少种植面积，降低培育成本。

" 华航香银针 " 就是通过对亲本有利基因及变异的鉴定，有目的设计优质、高产、抗病基因的育种方案，最终育出综合性状优良的超级稻品种。

从 " 先看见再选择 " 到 " 先预测再验证 "，使育种变为 " 可计算的科学 "，极大提高了育种效率和精准度：传统水稻育种平均需 8-10 年育成新品种，而华南农大团队利用智慧育种方式，将育种周期压缩至 3-5 年。如 " 华航香银针 " 的育种周期仅花费 4 年。

" 育种即计算 "，构建现代育种的 " 数字引擎 "

在华南农大建设高通量生物数据分析处理平台之前，华南农大的很多育种科研人员要委托外面的机构做基因测序和基因组分析，不但成本高，还需要花费大量的时间做沟通。郭涛表示，有了高通量生物数据分析处理平台之后，给他的育种团队带来最大的好处就是基因组分析的效率更高了，成本更低了，还能够进行很多个性化、定制化的科研项目。

现代育种过程中需要的数据处理与管理、基因挖掘与分析、分子标记辅助选择、全基因组选择与预测等环节，都需要准确地对海量数据进行处理和分析。高通量生物数据分析处理平台，在现代育种过程中发挥着 " 数字引擎 " 的作用，大大提高了科研工作效率。

据了解，华南农大农学院原有的高通量生物数据分析处理平台规模有限，储成才自中国科学院加入并担任华南农大农学院院长后，提出打造开放式的作物育种平台——高通量生物数据分析处理平台，以助力学校 " 双一流 " 学科建设，为生物育种等科研项目提供更有力支持。

平台经过三期建设，于 2024 年 5 月进入试运行阶段，已经为农学院、园艺学院、生科院、植保学院、林风学院等 39 个课题组提供了服务。截止 2024 年 12 月 31 日，总计任务数量为 336721 个。

浪潮信息模块化数据中心解决方案支撑金穗智算中心建设

浪潮信息利用模块化数据中心解决方案助力华南农大打造 " 金穗智算中心 "，为高通量生物数据分析处理平台构建了坚实基础。模块化计算中心遵循一体化、模块化的设计理念，将配电系统、UPS 系统、制冷系统以及监控系统高度集成，可以提供便捷高效的运维管理体验。

为了充分利用算力资源，满足多个科研人员同时使用算力的需要，智算中心利用 AI 管理平台软件 AIStation 进行统一的计算资源管理，可以将计算资源利用率提升到 90% 以上，能够满足数十名科研人员同时使用。

储成才院长认为，当前，生物育种正处于从传统育种到智慧育种的转型期，而高通量生物数据分析处理平台是生物育种范式升级的核心引擎，可以帮助科学家打通传统经验育种与智慧育种间的鸿沟，大大加速生物育种进程。

可以预见，当每粒种子的命运不再依赖偶然的自然变异，而由数据与算法精准计算时，" 育种即计算 " 的智慧育种时代即将到来。