育种效率提高400%！我国科学家利用人工智能进行葡萄育种，大幅缩短葡萄育种周期【附人工智能技术赛道观察图谱】

瞻观前沿

11月4日18时，国际权威学术期刊《自然·遗传学(Nature Genetics)》在线发表了中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)周永锋团队利用人工智能技术进行葡萄育种的最新研究成果。该研究大幅缩短葡萄育种周期，提高育种效率，为葡萄品种创新提供新的思路和方法。

周永锋研究员指出，葡萄作为一种多年生作物，其育种过程极为漫长和复杂。从一粒种子的萌发到结出果实，往往需要3年时间。而要培育出优质的葡萄品种，所需的时间则更长。传统的杂交育种方法不仅耗时长，工作量大，而且由于葡萄基因组的复杂性，杂交后代的表现往往不尽如人意。

针对这一难题，周永锋团队引入了机器学习算法，通过构建预测模型，实现了对葡萄幼苗农艺性状的早期预测和选择。不仅大大缩短了育种周期，还显著提高了预测的准确性。据研究结果显示，该模型的预测准确率高达85%，相比传统方法，育种效率可提高400%。

为了实现这一目标，研究团队首先利用数量遗传学分析，鉴定到了148个与农艺性状显著相关的基因位点，其中122个位点为首次发现。这些基因位点的发现为后续的模型构建提供了重要的数据支持。

在解析基因型与性状数据间的复杂网络关系时，周永锋团队引入了人工智能中的机器学习技术。他们通过构建首个葡萄全基因组选择模型，实现了在葡萄幼苗时期就对其成熟后的性状进行预测。

在研究过程中，团队将包含了性状和基因型的数据划分为三个子集：训练集、验证集和测试集。通过机器学习算法解析基因型与性状数据间的复杂网络关系，并利用训练数据集构建了首个葡萄全基因组选择模型。随后，他们通过验证集对模型参数进行调整和优化，并使用测试数据集评估最终模型的性能。研究结果表明，结合了结构变异信息和机器学习模型的计算，多基因评分预测准确率高达85%。

通过这一模型，育种家可以快速准确地评估大量育种材料的遗传潜力，从而更有效地选择优良品种。

目前，该项目相关研究成果已申请并获批国家发明专利6项，同时申请了1项国际专利。该研究得到了国家重点研发计划、国家优秀青年科学基金(海外)、国家自然科学基金、中央政府引导地方科技发展专项资金项目等多个项目的支持。

(图片来源：摄图网)

技术价值观察

人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备，其中包括芯片、传感器、大数据、云计算服务等，为人工智能提供数据服务和算力支持;中游是人工智能产业的技术核心，包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面，涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术;下游是人工智能的应用产品和场景，涉及交通、医疗、安防、金融、家居、制造等多个领域。

周永锋团队引入了机器学习算法，通过构建预测模型，实现了对葡萄幼苗农艺性状的早期预测和选择。该技术处于产业链的下游应用层环节。

宏观市场观察

人工智能行业发展加速

受益于算法、数据和算力三方的共同发展，人工智能应用逐渐成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了活力。据测算，2024年我国人工智能市场规模将突破6000亿元，预计2029年将突破万亿大关。人工智能将助力传统产业降低成本并提高效能，从而实现行业的智能化升级。

人工智能产业代表性企业毛利率情况

根据人工智能行业代表性企业毛利率情况，2022年我国人工智能行业平均毛利率为37.20%，盈利水平高。其中，商汤科技和寒武纪的毛利率最高，分别达66.75%和65.76%;三六零、百度、腾讯、海康威视、科大讯飞等企业的毛利率水平也超过40%。

中国人工智能人才供需情况分析：人工智能领域人才供不应求

根据脉脉发布的《2023人工智能人才洞察报告》，截至2023年8月，人工智能领域的新岗位数量已经达到了2022年全年的水平。随着新岗位数量的增加，人工智能领域的人才供需矛盾进一步加剧。2022年，人工智能行业的人才供需比为0.63，而在2023年1-8月，这一比例下降至0.39，相当于5个岗位竞争2个人才。

注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量，统计时间为2022-2023.8

中国人工智能技术赛道热力图

根据前瞻产业热力图显示，与人工智能关键技术强关联的城市集群主要集中在华南和西北地区，并且以广东、陕西省为重点发展区域，未来布局人工智能技术及其他相关技术的发展路径，极大可能性在于华南、西北地区优先导入，其中可重点关注广东省广州市天河区、广东省深圳市福田区及陕西省西安市雁塔区所处的人工智能相关企业，以及该地方对于人工智能产业发展投资环境、供给市场的潜力空间。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

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