在農業領域，種子被譽為“芯片”，品種選育更是種業發展的關鍵所在。傳統種子繁育與品種篩選主要依賴人工經驗，面臨著周期漫長、效率低下、準確性欠佳以及成本高昂等諸多難題。通常情況下，選育一個新品種需要耗費8 - 10年甚至更久的時間。不過，隨著農業AI大模型在種子繁育與品種篩選中的智能應用，這一局面得到了顯著改善，育種效率與準確性大幅提升，育種周期大幅縮短，推動種業從傳統經驗育種邁向數字化、智能化育種的新階段。
農業AI大模型為種子繁育構建了一套全流程智能支撐體系。它整合了基因組學、表型組學、環境組學等多組學數據，并結合作物生長模型與育種經驗，構建出智能育種模型。在品種篩選環節，該模型能夠深入分析作物的基因組數據與表型數據，挖掘出與高產、優質、抗逆、抗病等優良性狀相關的基因位點。通過預測不同雜交組合的性狀表現，快速篩選出具有優良性狀的親本與雜交組合，極大地減少了田間試驗的規模與數量，從而有效縮短了育種周期。在種子繁育環節，模型借助圖像識別技術，實現了種子的智能精選與質量檢測。它可以快速識別種子的大小、形狀、色澤、破損以及病蟲害等情況，精準篩選出飽滿、健康、發芽率高的優質種子，種子精選準確率超過99%，遠超人工篩選水平。例如，江蘇叁拾叁與國內多家種業企業合作打造的智能育種輔助系統，使水稻、小麥等作物的育種周期縮短了3 - 5年，育種效率提升了40%以上。
作物表型智能精準鑒定是農業AI大模型應用的核心技術支撐。表型鑒定作為品種選育的關鍵環節，傳統方法依賴人工測量，存在效率低、主觀性強、數據量有限等問題。而農業AI大模型結合無人機航拍、田間高清攝像頭、高光譜成像、激光雷達等先進技術，實現了作物表型的高通量、非接觸式智能鑒定。它能夠快速、精準地獲取作物的株高、葉面積、穗數、穗長、粒重、抗病性、抗逆性等數十種表型性狀，數據采集效率提升了100倍以上。模型通過分析不同品種在不同環境下的表型數據，評估品種的適應性、穩產性與品質表現，為品種審定與推廣提供科學依據。同時，模型結合環境數據，分析品種與環境的互作效應，精準推薦不同品種的適宜種植區域，實現品種與種植環境的精準適配。
種子生產與質量全程智能管控也是農業AI大模型的重要應用領域。在種子生產環節，模型實現了親本種植、雜交授粉、種子收獲、加工倉儲的全流程智能化管控。在親本種植環節，優化父母本的種植比例、播種時間與田間管理方案，確?；ㄆ谙嘤?；在雜交授粉環節，精準預測最佳授粉時間，指導人工或機械授粉，提升制種產量與純度；在種子收獲與加工環節，實現種子的智能收獲、精選、包衣、包裝與倉儲，保障種子質量。模型還構建了種子全程溯源體系，記錄種子的選育、生產、加工、檢測等全流程信息，實現種子質量可追溯，保障用種安全。江蘇叁拾叁的種子生產智能管控系統在多個制種基地應用后，制種產量提升了15%以上，種子純度達到99%以上，有效提升了種子生產的效率與質量。
