智慧农业 | 数字化:全球种业产业链创新升级的未来

作者:农业对外合作之窗 2024/3/29 14:35:19
伴随着信息技术的快速发展和应用普及,数字农业已经成为世界顶级种子企业必备的业务板块,为提升农业综合解决能力提供了强大的服务和保障。虽然数字化农业的发展存在一些不确定性,甚至在短期内没有回报,但全球头部种企均将数字农业作为必备业务板块,加速推进种业创新,谋求长远发展。未来一段时期内,智能设施、生物传感器、数字农业等颠覆性技术创新将成为种业技术创新的重点,不仅有助于育种进程加速迭代,也将极大地促进种业

伴随着信息技术的快速发展和应用普及,数字农业已经成为世界顶级种子企业必备的业务板块,为提升农业综合解决能力提供了强大的服务和保障。虽然数字化农业的发展存在一些不确定性,甚至在短期内没有回报,但全球头部种企均将数字农业作为必备业务板块,加速推进种业创新,谋求长远发展。未来一段时期内,智能设施、生物传感器、数字农业等颠覆性技术创新将成为种业技术创新的重点,不仅有助于育种进程加速迭代,也将极大地促进种业产业链效率提升,成为塑造种业企业差异化竞争优势的关键。目前,全球大型跨国种业巨头都在不断加大数字农业领域投资,大幅度提升育种效率,将先期产品不断进行优化升级并持续推向全球。

未来,数字化技术将更大限度地赋能种业,通过机器视觉识别、深度学习和植物遗传学等多学科交叉合作将越来越多地应用到育种领域,生物技术与信息技术融合“BT+IT”将成为关键趋势,促进基因型、表型性状鉴定数字化、育种预测智能化,构建机器学习算法模型,实现育种预测智能化,将进一步释放种质资源价值,推动资源优势进一步转化为育种创新优势。例如,Pairwise利用数据科学+生物学+基因组学+食品科学+人工智能+机器学习+云计算等技术开展育种工作,Inari专有的AI+基因编辑技术平台,采用生物学、计算农学、数据科学和软件工程将植物育种时间(10—15年)缩短三分之二,成本降低90%。此外,通过面向全球的数字农业布局,头部种企还可掌握世界各地丰富的农业气候和水土资源等情况,通过对相关数据资源的综合模拟分析,可快速培育适应当地农业环境的新品种,从而快速占领目标市场。

全球头部种业企业数字农业领域布局

科迪华近年来持续加大数字农业领域投资,通过Granular平台为农民提供数据驱动的种植决策支持。其以卫星数据分析和甄别作物病虫害,并以此形成大范围用药指导方针的数字化技术,在北美等地区的大型农场中作物生长全周期管理和估产方面发挥突出作用。针对规模较小的农场,科迪华也针对性地通过星伙伴的零售网络,以及科迪华种植精英荟小程序等线上线下相结合的方式,持续地提升服务的效率,以及技术和价值传递的顺畅程度。同时,科迪华也较早与业界相关机构合作,制订出了飞防等一系列的应用标准,有力地促进着科迪华数字化技术的落地生根,科迪华已在飞防、卫星数据服务和生物科学等领域与中国本地合作伙伴建立了比较广泛的合作,未来科迪华将在数字农业领域有更大的投入,寻求构建一个满足中国农业市场需求的智慧农业模式。

拜耳作为全球农化巨头,在数字化农业方面也颇有建树,大力投资发展创新数字农业技术和产品,重点是气候企业计划与FieldView平台。在中国,拜耳已与蚂蚁区块链达成战略合作,还与首农食品集团合作数字化项目,计划在大田作物领域探索种植数字化指导及农场数字化管理。

安伟捷已布局智能农业战略投资。其智能化主要体现在生物安全、环境控制、养殖效率、大数据运用、供应链数字化等方面;在生物安全方面,包括智能监控系统、面部识别系统、数字跟踪系统、移动设备等。

先正达集团中国的MAP与数字农业事业部与阿里巴巴数字农业事业部签署合作协议。双方再度联手,将在全国共建15个数字农业基地,开展基于数字农业的战略合作。此外,隆平高科也与华为开展合作培育海水稻,通过土壤数字化让盐碱地上长出水稻,从15亿亩盐碱地里改造出1亿亩良田。华为也借助此次与隆平的合作进入农业和种业市场。

巴斯夫于2018年从拜耳公司收购获得Xarvio™数字农业平台,利用可优化作物生产的前沿数字转化技术,提供基于全球领先作物模型平台的数字产品,涵盖了一系列的数字化产品,能帮助种植者优化作物保护产品的投入,提高产品的质量和产量,并使工作变得更加自动化、智能化。目前产品使用者已遍及全球100多个国家,其中xarvio™FIELD MANAGER2019年支持了全球17,000多位农民的200多万公顷农田。

PIC进行基因组选择的种猪芯片检测量约为15万头/年,检测量全球第一,世界各地的PIC猪场(扩繁场为主)将数据反馈至位于北美的评估中心,进行遗传评估,充实的数据库大幅度提高了遗传评估的准确性。目前已实现基于新一代的高通量测序、分析技术,开发出与水产重要养殖性状、产量和抗病抗逆等数量性状紧密连锁的标记,构建了庞大的分子信息数据库;依靠精密设施设备和长期的基础积累,记录了包括光学、近红外、X射线在内的水产表观特征数据,形成了庞大表型数据库;在发展生物信息学基础上,构建了表型数据和分子数据的有效衔接,架起了种质基因资源信息和庞大的表型数据的桥梁,建立起常规育种与生物育种相结合的技术手段,大幅度提高了育种效率,实现了由“经验”向科学的根本性转变。

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