一、案例總述
新科研基地科研生產(chǎn)設施建設項目以杭州市農(nóng)業(yè)科學研究院之江基地為建設核心，建設相關面積333畝，建成一個育種大數(shù)據(jù)中心，智慧育種全資源管理系統(tǒng)等三大應用系統(tǒng) ,智慧種業(yè)智能裝備工程，包括種業(yè)溫室、種業(yè)基地、育種表型、育種品質(zhì)及土壤智能裝備256套，智能育種人工室四間，核心溫室降溫節(jié)能提升5520平方米。項目建設以“前沿引領、產(chǎn)業(yè)變革、綠色生態(tài)、示范推廣”為導向，以數(shù)據(jù)驅動農(nóng)作物育繁推為主線，大力推進杭州市種業(yè)全生命周期、全過程、全要素的數(shù)字化轉型，將杭州市農(nóng)業(yè)科學研究院之江基地建成浙江省智慧種業(yè)應用先行地與創(chuàng)新策源地、長江三角洲智慧種業(yè)示范展示窗口,成為全國現(xiàn)代種業(yè)發(fā)展樣板，形成智聯(lián)時代中國智慧種業(yè)發(fā)展“杭州方案”，引領帶動全國智慧種業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
二、案例亮點
1.建立了杭州市農(nóng)科院內(nèi)的育種大數(shù)據(jù)，智能育種系統(tǒng)的基石是數(shù)據(jù)將物聯(lián)設備數(shù)據(jù)、生長監(jiān)測數(shù)據(jù)和科研人員采集數(shù)據(jù)匯聚，建立基礎數(shù)據(jù)模型，育種大數(shù)據(jù)平臺為育種領域的科技創(chuàng)新提供了基礎支撐。通過對海量數(shù)據(jù)的智能分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)新的遺傳規(guī)律、基因資源和育種技術，推動育種學科的發(fā)展和創(chuàng)新。
2.創(chuàng)新智能育種流程，從親本到后代實現(xiàn)智能管理
平臺將育種環(huán)境、育種人員、育種系統(tǒng)、育種數(shù)據(jù)全流程監(jiān)測管理，并結合智能AI算法模型，對親本選配、雜交授粉與后代選育等育種過程及育種數(shù)據(jù)智能分析決策，進行遺傳評估與優(yōu)化等，實現(xiàn)育種的可追溯性，提升選育效率與成功率。
3.集成多模型，育種智能AI驅動育種決策的智慧引擎
作物生長智能模型:根據(jù)作物品種各生育期周期情況、各個生育期環(huán)境、蟲情、農(nóng)事作業(yè)大數(shù)據(jù)，模型根據(jù)物候休息和生長監(jiān)測信息，預測其當前下一生育期時間，作物生長模型幫助農(nóng)民確定最佳的播種時間、施肥量、灌溉策略等，以實現(xiàn)資源的高效利用和最大的經(jīng)濟效益；
親本選擇與雜交組合預測模型：人工智能模型根據(jù)基因數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)評估親本的遺傳多樣性和互補性，預測不同親本雜交組合的后代可能表現(xiàn)出的性狀。通過模擬大量雜交組合，育種家可以快速篩選出具有高潛力的組合，減少田間雜交實驗的盲目性，節(jié)省時間和資源；
作物表型分析與生長預測模型：利用圖像識別技術和深度學習模型對作物表型進行自動化分析，如測量株高、葉面積、病蟲害損傷程度等。通過長期監(jiān)測作物生長過程中的表型變化，結合環(huán)境數(shù)據(jù)，建立生長預測模型，提前預測作物產(chǎn)量、成熟時間等重要指標。這有助于育種家及時調(diào)整育種策略，優(yōu)化育種管理措施。
4.構建安全高效的數(shù)據(jù)服務管理，符合信創(chuàng)平臺要求，通過了信創(chuàng)適配并獲得了相應證書
以天翼云平臺鯤鵬云主機、國產(chǎn)達夢數(shù)據(jù)庫為基礎，配置防火墻、日志審計、堡壘機等多道安全服務。
三、案例應用情況（推廣應用情況、經(jīng)濟效益和社會效益）
科研人員可在系統(tǒng)中實現(xiàn)育種全流程管理：從育種方案設計、實現(xiàn)再到植株的性狀采集、分析，系統(tǒng)結合物聯(lián)網(wǎng)設備將數(shù)據(jù)進行串聯(lián)，為科研實驗補充閉環(huán)，同時提供各個時段各項數(shù)據(jù)的智能分析決策。
育種環(huán)境模擬應用：菌種站食藥用菌團隊利用人工氣候室研究不同環(huán)境因素對羊肚菌生長發(fā)育的影響機制。通過設置多組對照實驗，精確調(diào)控溫度、濕度、光照等參數(shù)，深入探究羊肚菌生長規(guī)律。研究成果為優(yōu)化反季節(jié)培育技術提供了理論依據(jù)，在此基礎上開發(fā)的新型培育方案，為羊肚菌產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供了有力科技支撐。
育種管理系統(tǒng)在管理效益方面，提高了科研項目的信息化水平，優(yōu)化了科研流程，加強了科研安全管理；在社會效益方面，促進科研成果轉化；在生態(tài)效益方面，減少農(nóng)藥、化肥等資源浪費。
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