在全球粮食安全和气候变化的双重挑战下，现代作物育种技术迎来重大变革。人工智能与大数据技术的融合，推动传统育种向智能设计育种转型，显著提升育种效率，为应对全球农业挑战提供关键支撑。

作物遗传育种的核心是探寻基因型与表型的关联。其发展历经驯化育种、遗传育种、分子育种和大数据智能设计育种四个里程碑阶段。随着基因组学和表型组学技术进步，作物科学进入大数据研究时代。智能设计育种融合生物技术、大数据与人工智能，通过精准基因编辑，实现作物新品种高效、个性化定制，推动育种从 “科学” 迈向 “智能” 的颠覆性跨越。

依托新型物理、化学和生物、生理传感器，结合人工智能技术及物联网技术，实现了作物表型的高通量获取与智能解析；利用新一代人工智能技术的多组学整合研究，使越来越多的功能基因被识别、基因表达调控途径被解析、表型、蛋白质结构被精准预测；新开发的基因组编辑技术可以轻松修改基因组序列，几乎可以对任何感兴趣的基因进行突变或对目标基因进行编辑，从而实现基于工程原理的设计育种。

AI、生物技术与信息技术（AI+BT+IT）深度融合，将使作物智能设计育种具有“双轮驱动”特征：

（1）智能化的杂交育种以育种大数据和育种模型为基础，精准设计自然变异的最优组合，数字化模拟杂交组配方式实现自然变异的最优组合；

（2）智能化的生物育种利用人工智能技术和合成进化技术，设计DNA，蛋白质序列，可以“道法自然、超越自然”，指导作物的基因编辑育种和合成生物学创新。最终，未来育种将形成基因挖掘规模化、基因操作高效化、品种设计工程化、生物育种体系化的智能驱动的作物工程。

结语

我国新一代人工智能 + 大数据智能设计育种，旨在攻克农作物高通量表型精准鉴定、关键基因挖掘、分子聚合育种技术等领域 “卡脖子” 问题。以国内丰富种质资源库为根基，重点开展多生境无人化作物表型智能获取、多源异构信息融合解析、组学大数据分析及智能设计育种算法模型等技术创新。通过构建完善的农业生物组学大数据体系，系统剖析重要农作物关键性状遗传调控机制；搭建基因型 - 表型 - 环境型多维大数据驱动的精准育种决策系统，打造基于组学大数据的数字育种协同创新平台，从而突破我国生物种业核心瓶颈，消除发展制约。