数字化育种技术体系的搭建高层对话录

2 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。

3 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。

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