我国作物学界首位“AI同事”——由上海人工智能实验室联合崖州湾国家实验室、中国农业大学等机构共同研发的“丰登·基因科学家”今年夏天问世后受到各方关注。记者最新获悉，这一基于大模型的科研智能体计划明年面向全球上线。
“丰登·基因科学家”不仅能精准回答育种领域问题，更能模拟育种专家的思维链条：提出科学假设、自主设计实验、解析结果数据。截至目前，已辅助科研人员发现数十个此前未被报道的作物基因功能，并获得实验证实。
农业事关大国粮仓，但因投入周期长、见效慢的特性，并非资本青睐的热门赛道。“丰登·基因科学家”的出现，不止于探索AI与产业深度融合的新路径。正如上海人工智能实验室研究员董楠卿所言，期待“丰登”能成为一条“鲶鱼”，以从0到1的探索，撬动更多“AI+农业”的变革力量。
打破技术“盲区”
AI赋能科研的潜力已经显现。
英国帝国理工学院微生物学专家何塞·佩纳德斯团队耗时十年，发现并验证了一种全新的细菌基因传播机制。而谷歌今年2月推出的“AI联合科学家”，仅用48小时就验证了这一尚未发表的成果，还提出了多个科学假说。
在育种领域，技术智能化转型同样成为趋势。“在AI的介入下，育种科研的范式正逐步从基于科学家经验的杂交育种，以及基于分子生物学的设计育种，转向数据驱动的智能育种。”董楠卿介绍。
但在国内，这一转型面临明显的底层技术“盲区”：一方面，相较于金融、医疗等领域，农业研发周期长、回报不确定，难以吸引资本集中投入；另一方面，全球种子市场由拜耳等国际巨头主导，这些企业只卖种子，对育种技术则讳莫如深。
毕业于英国牛津大学计算机科学系的董楠卿，受上海建设人工智能高地的愿景吸引，怀着科研报国的热情，加入上海人工智能实验室，成为当时国内为数不多的专注人工智能与农业交叉领域的研究者。
董楠卿在崖州湾国家实验室试验田。
为摸清行业痛点，他深入走访86家科研院所、高校、企业及涉农上下游单位，最终将突破口锁定在“AI＋基因”的交叉创新。“方向已经明确，难的是摸清楚底层技术路径。”董楠卿联合崖州湾国家实验室、中国农业大学等单位共同攻关，首先推出国内首个种业大模型——“丰登·种业大模型”。
让大模型拥有“种业语感”
与通用大模型相比，“丰登”有何特别之处？董楠卿进行了对比演示，当被要求介绍某一特定基因时，通用大模型查询无果，而“丰登”给出了详尽专业的解答。
秘诀在于“喂专业的料”。研发团队运用人工智能技术，把育种领域多年积淀下来的知识，包括学术论文、专业书籍，以及田间记录等系统整理，并整合生物学、遗传学、气象学、土壤学等相关领域知识，挖掘跨领域知识关联，打造提供专业解答的“科研助手”。
以水稻研究为例，依托崖州湾国家实验室等平台的丰富数据积累，团队构建了全球规模最大的水稻科研语料库，囊括140万篇中英文文献，覆盖该领域98%以上的公开发表成果。
为验证模型实力，团队设计近2000道题的“模拟考卷”，考察其回答问题、总结信息、理解语言等多种能力。结果显示，“丰登”在准确率等重要指标上，明显优于主流通用模型。
同时，团队联合水稻领域专家出了一套253道题的“专家级考卷”，邀请326位评委参与评测。结果表明，“丰登”模型在答题质量上全面超越OpenAI GPT—4及人类本科生平均水平，展现出在农业垂直领域的专业能力。
目前，国内外已有超600家育种单位申请试用“丰登”大模型，既有隆平高科、中国科学院、中国农业科学院等国内企业、科研院所及高校，也包括国际水稻研究所、印度中央水稻研究所等国际权威育种机构。
向全流程智慧育种平台演进
今年7月，2025世界人工智能大会接近尾声时，由“丰登”驱动的首个“AI作物科学家”——“丰登·基因科学家”正式亮相，引发行业关注。
相较于“丰登”大模型的原有回答解释能力，它的核心突破主要有三点：一是种业领域的信息汇聚能力极大提升；二是首次实现全基因组水平的“基因—性状”关联推断，预测准确率超越现有工具；三是初步具备比肩人类专家的科研规划能力。
“丰登”进行实验方案设计。
“丰登”进行知识总结。
“概括来说，‘丰登·基因科学家’可模拟人类科学家的思维路径进行推理。”董楠卿介绍，根据它的分析，作物基因研究仍存在巨大探索空间。数据显示，即便是国内研究较为深入的水稻，仍有约90%的基因功能尚未明确，玉米、大豆等作物的未知功能基因比例更高。
作为一名AI科学家，“丰登”凭借数据整合与逻辑推理的优势，开展高通量基因功能挖掘和系统化科研路径规划。截至目前，已辅助科研人员发现数十个此前未被报道的作物基因功能，关键科研决策均由“丰登”向科研人员提供。
如在水稻基因研究中，科研团队借助这一系统发现与耐盐碱度相关的基因，经三个月对照组试验验证了功能，且某科研机构此前的田间实验数据也为该发现提供了佐证。
业内人士分析认为，这一技术为我国育种策略转型提供了新可能。受限于客观困难，过去国内育种多追求单一品种的广泛适应性，即“大品种”路线；而在AI技术支撑下，可针对不同地区环境特点研发定制化“小品种”，推动品种设计从“广适”向“精准”升级。
不过，行业转型仍面临多重挑战。董楠卿坦言，相较于医学、金融等成熟赛道，植物科学领域的基础数据积累相对薄弱，且数据标准不统一、共享机制不完善，导致模型训练的“原料”供给存在短板。更关键的是，跨学科专业人才，尤其是具有AI背景的顶尖人才稀缺，成为我国行业发展的突出瓶颈。
可感欣慰的是，自“丰登”系列成果亮相以来，来自各地政府、科研院所、种业企业的咨询量明显增加，越来越多从业者开始主动探索AI在育种中的应用场景。
根据计划通盈配资，“丰登·基因科学家”将于明年面向全球上线。董楠卿团队的步伐也未停歇，他们计划整合更多作物数据、环境信息和育种知识，推动“丰登”逐步演进为覆盖全物种、全流程的智慧育种平台。“从基因功能发现到培育出成熟种子，这场千里之行，我们仅迈出了第一步。”
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