6月16日，由中国畜牧协会主办，中国畜牧业协会智能畜牧分会、信息分会、猪业分会、禽业分会、羊业分会、中畜传媒、农信研究院【数字农业大家谈】联合举办的“畜牧产业育种智能化线上讨论会”召开。

　　农业农村部种业管理司创新发展处二级调研员厉建萌、中国农业大学动物科学技术学院副院长刘剑锋，北京农信数智科技有限公司副总裁、智慧管理平台总经理李天平，北京市华都峪口禽业有限责任公司副总经理、家禽研究院院长吴桂琴，天津奥群牧业有限公司研究员、技术总监张清锋，广东艾佩克科技有限公司总经理、首席科学家王希斌参会。

　　与会专家围绕畜牧产业育种智能化的发展背景及企业应用现状等方面做了主题报告。随后，中国农业大学动物科学技术学院副院长刘剑锋担任专题讨论会主持人，同四位企业代表一起围绕智能育种做了深入交流，以下是专题讨论会文字介绍：

　　01刘剑锋对话李天平

　　刘剑锋：育种技术跟数字技术结合，实施起来有哪些难点？

　　李天平：育种和数字化结合方面，以前只能称为育种信息化。育种的核心关键在于数据的采集，过去各个企业或者猪场更多的是依托软件来实现数据单据式采集，但是不能做到实时和智能化。同时，企业跟企业之间、猪场跟猪场之间，难以实现数据的流通与追溯，导致行业数据未能得到高效的共享。而这与技术架构有关，过去可能还没有云的概念，大部分以软件的形态存在，因此在技术实现上是有难度的。

　　第二，育种工作本身是系统工程。数字化育种需要建立行业统筹平台来实现数据的流转和共享。只有依托行业大数据平台之后，各主体才能基于这个平台获得自身想得到的收益。否则，每个主体都有自身的独立软件，那其实在整个行业发展过程中，并没有促进行业更好的发展，每个企业或者个体都是一个“数据孤岛”。所以说，过去只能叫育种信息化，还不能叫数字化。信息化只是把纸质单据的数据采集过来，做一个基本的流程管理，但真正的数字化是应该通过智能化采集，结合一些设备，进行大数据流动，形成大数据挖掘。把数据共享出来以后，反哺给所有的企业去应用。但是这个需要一个建设过程，我想这个目前也是在国内技术实现上的一个难点。

　　第三，结合难点可能在计算能力上。因为单体软件计算能力有限，如果需要进行大规模的计算，那么它对数据的分布式计算能力要求较高。因此，需要借助当前的互联网平台及云计算技术，特别是通过分布式计算来提高计算效率，同时也能提高计算的准确性。

　　因此，我想可能在这三个方面，是目前育种技术和数字技术结合的难点，同时也是未来数字化育种的发展趋势。

　　刘剑锋：农信互联在生猪产业数字化及数字育种领域起步较早，谈一谈农信互联的工作对推进行业发展起到了哪些作用？

　　李天平：农信互联多年来深耕生猪产业链数字化改造和产业升级，在推进产业发展方面农信互联主要做了以下工作：第一是产品研发，农信互联围绕生猪上下游产业链，涵盖生猪核心场、育肥场等，形成了一体化闭环。根据各产业主体及环节形成了整体数智化提升解决方案。

　　第二，农信互联在生猪产业以外，还搭建了一个服务于农业产业的数智化平台IAP，包括禽产业、羊产业等。基于农业产业数智化IAP平台，未来畜禽产业育种的数据及算法等技术能得到更好的优化和应用。

　　第三，农信互联基于自身在研发人员、分布式计算、人工智能、算法等方面的优势，可以实现行业整体大数据的挖掘，帮助主体科学决策，实现数字育种技术的改良及数据共享。同时，借助农信互联的产业数智生态平台，可以帮助行业所有主体，来实现数据共享和流通机制，促进整体产业的健康发展。从战略上来讲，农信互联更多的是做产业基础设施，也希望通过我们的努力，未来在育种行业，把这种基础设施的平台建起来，帮助我们把育种产业的“卡脖子”技术进行整体提升。

　　刘剑锋：数字化和育种技术的结合实际上是交叉学科，是互联网技术和常规育种技术进行整合，产生“1+1＞2”的效果。也打通了数字育种的最后一公里的困难，给育种企业赋能，起到一个很关键的作用。希望农信互联在育种领域，能给整个行业起到更好的推进作用。

　　02刘剑锋对话吴桂琴

　　刘剑锋：对于企业而言，能够在育种一线使用的，有哪些实际技术？又有哪些技术是处于开发或者储备阶段？数字化技术的应用，在育种成本以及提高效率方面，实际效果如何？

　　吴桂琴：数字技术与育种技术的结合，在猪、牛、羊等领域，从理论端到实际应用端，中间差距较大。以我们公司育种系统为例，公司最早从08年左右开始设计数字育种系统，整体蓝图设计及基本架构是非常清晰的。但是十几年来，公司每一年都在不断地优化落地，用更新的技术去更新。过程发现，理想很丰满，现实很骨感。

　　比如说在蛋鸡、肉鸡领域，数字技术应用比较成熟的，是称重及产蛋数字记录这些技术。因为对于蛋鸡来说，传统记录过程工作量很大，所以这是第一个先解决的。后续的话，结合超市电子称等理念，数字称重技术也得以实现。但是目前，很多仪器设备，我们去把它按照物联网思维进行系统链接的过程中，会受到第三方通讯协议制约。比如我们有些设备是进口的，需要我们去跟这些国际仪器设备公司进行沟通，拿到通讯协议允许后，才能够实现设备跟内部系统的链接，推动数字技术在整个应用端的快速应用。所以这些是一些比较成熟的应用案例。

　　当然，还有其他一些仪器设备，由于专业性很强。在仪器设备链接的过程中，因为进口仪器公司的通讯协议不发放给公司，所以我们就做不到。这个也是目前进口仪器设备的现状，主要受仪器设备方通讯协议的制约。包括像在蛋鸡这块，数字育种技术大部分都相对应用成熟了。

　　技术储备方面，比如说在肉鸡领域这块，我们目前一直在研究耗料的自动称量技术。这个是我们一直没有突破的。对于肉鸡而言，这块儿技术也是更大的一个挑战。目前来说，耗料自动称量主要采取半自动半人工相结合的一个方式。还没有像蛋鸡产蛋、称重等去实现一个自动化的过程。这些技术在现在包括未来，都是我们需要重点要去突破的。

　　因为育种产业真正的基础底层架构来源于表型基础大数据的积累，只有表型的基础数据采集精准，数据积累量增多，才能够实现上层遗传评估中基因组的选择能够更加精准。所以随着技术的进步以及仪器设备的跟进，整个应用层面也会不断完善。

　　数字育种技术，短期来看，对于企业而言可能投入较大。但从长期而言，整体是节约成本的。第一个是人工成本会大幅下降，第二整体效率会提升，第三，数据采集的准确度会有所提高。未来，从遗传育种理论而言，因为掌握了育种的背后规律，通过数字育种技术，可以实现商品代性状的判断。但是目前来看，跟我们预计效果会有所偏差，这主要取决于对表型数据积累的准确性。然后通过上层可实现遗传育种值的精确评估。因此，对于数字育种而言，底层育种基础数据的收集是一个不断升级、不断更新的过程。

　　刘剑锋：刚才桂琴博士给我们分享了两个观点，其实我觉得也是非常重要的两个环节。第一个就是数据的产生端和数据的采集端之间要无缝地对接。产生数据之后，如何来传输到育种的决策系统来进行使用的，这里面要有一个数据堆积的环节，这个技术要解决。第二个观点就是产生数据的底层，对数据的质量要求也是非常高的。只有采集到准确有效、有用的数据，后面的精准育种才能成为可能。

　　03刘剑锋对话王希斌

　　刘剑锋：如何在企业系统开发过程中，解决育种系统和生产系统可能存在的矛盾问题?

　　王希斌：在实际育种过程中，确实会存在育种和生产的矛盾问题，比如说，养殖场育种数据采集的颗粒度要求与生产上以群体数据为基础的颗粒度要求是完全不一样的。那么怎么看这个问题呢？要想获得准确的育种数据，我个人觉得这是人员的问题。育种数据采集主要依靠人来进行，而靠人去管理，就是你的“指挥棒”的问题，你的“指挥棒”定的是客观的，当然采集来的数据是真的。“指挥棒”定的是不客观，那么数据就变成是假的。

　　为什么呢？因为现场操作的人员，他们有各自的利益。数据采集如果是由人来进行的话，这就必然会带来这个问题。举个例子，比如说繁殖性能中的猪繁殖性能产仔数、活仔数等数据。如果管理人员以活仔数、产仔成功率等不同指标对生产人员进行考核，那么他会为了个人的利益，去做人为的改变或调整。另一方面，要想获取准确的数据，尽量采用一些现代设备。比如说物联网设备、性能测定设备以及视频影像等做一些体型外貌的评估与度量。但是在实际应用过程中，部分设备应用较少。以电子耳牌为例，目前国外进口的电子耳牌性能稳定，但是成本较高，因此应用较少。

　　所以从数据采集端，无论是通过物联网设备还是人为进行，最关键的是实事求是的问题。那么如何做到实事求是，那是靠“指挥棒”的问题。仅仅通过道德水平来制约管理人员的整体素质，这个整体较难实现。因此，生产和育种存在的矛盾问题实则是企业长期利益和短期利益的问题。比如在非洲猪瘟刚开始爆发的时候，由于大量母猪场种猪被捕杀掉，猪价售价因此非常高。企业则会提前出栏，乃至于核心群的育种工作也很难保证。因此，如果公司利益仅仅来源于原种，那么它受市场波动影响较大。而如果利益来源于商品端，有商品端反哺育种工作，那么这个工作就是可持续的。只能说企业能从中真正得益的话，他们就会坚持。如果，企业经常不得益，那么就会出现引种、退化、再引种的难题。

　　04刘剑锋对话张清峰

　　刘剑锋：在肉羊数字育种方面，您有哪些体会或者想法？

　　张清峰：肉羊产业与生猪产业不同，具有品种多、小而散的特点，一方水土养一方羊。近年来，随着产业规模化程度的提高（特别是3000只以上规模，近年来平均增幅在50%左右），出现了10万只单体规模的羊场。规模化养殖程度的提高，推动养殖方式和育种思路发生巨大变化。像刚才提到的生产和育种这个关系都是如何去疏通，基于物联网基础上的信息化育种工作的开展也好，也是一个主要的问题。之前的育种是生产育种，因为有了这个信息化以后，让生产育种变成了育种生产。

　　第二，在企业运营过程中，生产技术人员和育种技术人员是有矛盾的。以我们企业为例，育种部需要定期开展性状测定工作，而这个过程需要生产部门进行配合，无形中增加了劳动强度和工作量，另外也会影响相关人员的绩效。因此，对于育种而言，去收集相关性状数据常常得不到其他部门的配合。

　　后来，由于有了信息化和物联网设备，公司进行了相关调整。首先，将内部工作制定了相关流程。流程化以后，又开展了人员的调整：将育种信息采集技术负责人任命为厂长。通过开展育种数据采集技术培训，将生产人员同时变为育种技术采集人员，打破了生产人员和技术人员之间的矛盾。同时，为了保证数据收集的准确性，在信息化的基础上，通过改变生产绩效考核方式，将育种和生产融合在一起。在绩效考核过程中，将财务人员纳入，将配种数据、采购数据、死淘数据、饲草料成本以及人工物料的成本全部加进来，这样的话，对于育种过程，各个部门均需进行考核，从而达成利益一致。

　　因此，在信息化基础上，通过管理方式的改变，把识别、测定、选定、繁育、饲养、管理同步进行，进而实现了生产和育种的充分融合。

　　刘剑锋：事实上，无论是家禽育种、生猪育种、肉羊育种，还是其他畜禽育种。育种工作的核心在于性能测定。性能测定是育种上的一个专业术语，反映在今天的话题上来讲，性能测定的直接的结果就是育种数据。所以说育种的核心还是数据。数字育种的产生，是育种学科发展到目前阶段，跨学科、多技术交叉融合的一个手段体现。我们要从数据的准确性、产生效率及整体挖掘应用等技术上去多方形成合力，来共同助力精准遗传评估和精准选种选配，这样才能让育种成本投入起到事半功倍的作用。

　　因此，数字化育种技术体系的搭建，是当今乃至未来一段时间，包括育种技术专家、互联网人工智能技术专家等，共同去探讨和努力的方向。尤其是在当前时候，育种需求迎来了最好的发展时机，从国家到每个层面都非常重视。所以我相信这种产学研的结合也好，从多学科的交叉融合也好，一定能助力我们国家实现种业振兴的这样一个宏伟目标。