## 704｜当AI成为“基因科学家”：从大海捞针到定向导航，育种周期有望减半

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1960年7月，袁隆平在试验田里发现了一株特别的水稻。这株天然杂交水稻让他看到了希望，但接下来的路比想象中难得多。为了配套“三系”杂交水稻，前8年的尝试都失败了。他背着够吃好几个月的腊肉，倒好几天火车，从湖南到云南、海南、广东，像候鸟一样追着太阳跑。直到1973年，历时13年，籼型杂交水稻的“三系”配套才正式宣布成功。

这就是传统农作物育种的真实写照，培育一个新品种往往需要8到10年甚至更久。写这篇稿子时，我还了解到一个让人意外的数据：水稻全基因组测序早在2005年就完成了，但直到今天，约90%的基因功能未被系统解析。这就像拿到一本天书，每个字都认识，但不知道它们组合起来的意思。

为什么要关注农作物育种？是因为这两天一个叫“丰登·基因科学家”的AI系统引起了我的注意。它不只是辅助工具，而是能自主发现新基因的AI科学家，已经在水稻和玉米中，发现了数十个此前未被报道的基因，并且都得到了田间实验的验证。更关键的是，它有望把育种周期从8-10年压缩到3-5年。

所以，我最关心的是，AI到底是怎么做到的？

袁隆平老师有句话说得很直白：“在电脑里种不出水稻，在实验室也种不出水稻，只有田里面才种得出水稻。”这不是情怀，而是育种的本质——你必须在田间用肉眼观察，从成千上万株苗中筛选。传统育种要排除95%以上的单株，十几个人花大半个月才能完成这种大海捞针式的筛选。

但更大的问题在于，单靠人眼，很多时候我们根本看不清全局。

你可以把育种想象成在有10万个房间的迷宫里找宝藏。每个房间代表一个基因或基因组合，宝藏就是你想要的性状，比如高产、抗旱、抗病等。问题是，每打开一个房间都要等一年，毕竟要等农作物长出来，不像AI生成一幅画那么快。而且房间之间连接复杂，打开A房间可能影响B和C房间的结果。此外，在干旱和湿润环境下分别打开A房间，看到的情况可能也完全不同。

还有一个难点是，生物学文献和此前的大量农田实验数据分散在数百万篇论文里，这些知识是碎片化的。传统基因挖掘主要依赖“长得像的基因，功能可能也像”的思路，但它很难捕捉复杂的非线性关系。更要命的是，试错成本极高。

不过有了AI之后，传统育种中的不少工作都能交给AI完成，相当于给农业科学家配了个能力超强的AI同事。2025年7月，上海人工智能实验室、崖州湾国家实验室和中国农业大学联合发布了“丰登·基因科学家”系统。这个系统拥有两层架构：底层是“丰登”种业大模型，相当于大脑；上层是“AI基因科学家”智能体，相当于手脚。

这两者的分工很明确：大脑负责判断“哪些基因可能有用”，手脚负责设计实验、处理数据和验证结果。这个200亿参数的“丰登”大模型，深度挖掘了育种领域几乎所有学术文献和田间记录，还融合了来自全球1800多项研究的转录组、蛋白组及基因组数据。关键是，它能真正理解生命语言——读懂DNA、RNA序列到底意味着什么。

说实话，在农业育种领域，我是个绝对外行。但我对AI还是比较了解的，所以我用“超级侦探破案”的类比，来和你简单说说这个AI到底怎么工作。

如果你看过2024年于和伟主演的《我是刑警》，应该能明显感受到科技的发展让警察破案的方式发生了巨大变化：从最初的挨家挨户走访，变成先靠监控做大范围筛查、再精准探访。这和育种领域的变化很像，传统育种就像一个普通警察破案，线索零散在各处，只能靠科学家的经验和直觉逐个排查；而这个AI，就像配备了三件神器的超级侦探。这三件神器分别是什么呢？

第一件神器是“档案室”，也就是这个AI基因科学家里的知识挖掘者。它能瞬间读完所有文献卷宗，自动整理出“案件地图”。传统方法可能只能告诉你“基因A影响株高”，但这个AI却能精准告诉你：基因A在干旱环境下让株高降低10%，但在湿润环境下反而增加5%，而且还会影响另外三个基因的表达，进而关联抗病性。它能把散落在数百万篇论文里的知识碎片，拼成一张完整的“基因-性状-环境”三维地图。这就像是警匪片里，警察用白板梳理嫌疑人的时间线和关系网，能一目了然地看到全局。

第二件神器是“推理引擎”，主要负责基因预测工作，它能做非线性推理。什么是非线性？比如你做菜，盐加一勺是咸的，加两勺是很咸的，这是线性关系。但如果你炒菜时先放盐再放糖，和先放糖再放盐，味道可能完全不同——这就是非线性。

基因间的关系就是这样：基因A和基因B单独存在可能没啥效果，但如果它们在特定环境下同时存在，就可能产生意想不到的变化。这个AI能在数万个候选基因里，预测出最可能产生目标性状的组合，并给它们打分排序。更厉害的是，它还能“跨物种推理”，比如在水稻中发现了某个抗旱基因模块，它能预测玉米里是否有类似的同源基因。这项工作很有价值，但对人类科学家要求很高，因为一个科研团队深耕的可能就是一个方向，例如研究水稻的，未必会及时知道玉米基因研究里有了什么新进展。但这件事情，可以交给AI去做。

第三件神器是“行动队长”，放在基因科学家的职责里，叫做假设导航者。它意味着AI能自主设定假设，并判断这个假设是否成立。它不只是说“基因X可能有用”，还能推导出完整的因果链，比如去除基因X会导致代谢物Y减少，进而引发激素Z失衡，最终让株高降低。然后，它会自动生成详细的实验方案，再根据实验结果修正推理模型，设计下一轮实验。

这三件神器结合在一起，本质上是把“在10万个房间里的盲目寻找”，变成了“直接告诉你最有可能藏宝藏的10个房间”。

说完这个AI基因科学家的原理，你可能好奇，那它到底有没有用呢？

不知道你有没有想过，为什么有的水稻穗子密密麻麻像狼牙棒，有的稀稀拉拉像扫把？这个问题直接关系到产量，因此穗型架构是水稻育种中最关键的特性之一。

其实，农业科学家早就知道两个“嫌疑基因”和穗型相关——SP3和DEP1，当然这俩名字你不用记。咱们要看的是这两个基因如何互相影响？谁是油门，谁是刹车？

不过，传统方法很难搞清楚这种复杂的非线性调控网络。这也让我想起高中时，班主任为了提高班级成绩，搞“一帮一”的学习互助小组，让学霸和学渣同桌。但结果参差不齐，有的小组是学渣成绩提升了，而有的小组是学霸成绩被拉下来了，所以班主任也很头疼，试了一次就放弃了。

回到今天讨论的这个案例。AI基因科学家接手后，先调出“档案室”里的所有线索，再用“推理引擎”分析基因的关系，比如两个基因如何协同和调配，能让穗子密密麻麻。AI不仅揭示了里面的机制，还预测出具体的调控路径。

研究团队按AI设计的方案去验证，发现推理完全正确。这意味着，育种家能通过精确调控SP3和DEP1的表达量，来“设计”理想穗型，不用再种几千株苗然后逐一筛选。

除了这个案例，在玉米育种中，AI预测的株高和穗位高相关基因，经过连续三年田间试验验证，结果与实际表型高度一致。这意味着育种家能在早期阶段，通过基因筛选理想的株型材料，不用再等待植物成熟。

前面我也提到了，这款AI已在水稻和玉米中发现数十个此前未被报道的功能基因，并且都得到了田间实验的证实。这不是纸上谈兵，而是真正能种出来、能增产的基因。

说实话，当我看完这些案例，我最大的感受是：AI让育种这件事，从“盲目探索”变成了“有导航的旅程”。这带来的最直接变化，就是育种周期有望从8-10年缩短到3-5年。更重要的是，这个系统计划2026年面向全球上线。这意味着不仅大型种业公司，中小种子公司，甚至个体育种者，都能获得这个超级大脑的辅助。对咱们的农业而言，这可能是一个“换道超车”的机会，在传统育种的积累上，我们和西方种业巨头确实存在差距，但在AI+生物技术的新赛道上，大家的起跑线接近。

回到袁隆平老师的那句话：“在电脑里种不出水稻。”这句话今天依然适用。AI不会替代育种家下田，但它能告诉你该重点观察哪几株、优先保护哪些种子。而AI在育种领域的尝试，其实对很多行业都有启发，核心就是如何有效发挥AI的能力，协助我们完成以前特别困难或根本做不了的任务。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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