12月12日，由南京农业大学与江北新区研创园联合主办的“AI for Agriculture Science成果发布会暨人工智能OPC基地揭牌仪式”在江北新区研创园隆重举行。

五大前沿成果集中亮相

AI赋能农业科技

发布会上，南京农业大学集中推出5项AI+未来农业研究重磅成果，涵盖作物表型、数字孪生、智能育种、大豆研究及农药研发等关键赛道，其中多项为行业首发：FoMo4Wheat作物表型大模型构建起小麦视觉感知AI底座，遥感驱动作物数字孪生系统实现“感知-建模-决策”全链路贯通，作物动态智能设计育种大模型将育种周期缩短至少50%，大豆智慧育种平台打造全球领先的大豆育种“超级大脑”，“药问”农药科学家智能体则将农药研发周期从十年压缩至一年，整体构建起从基础研究到产业应用的完整技术体系。。

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FoMo4Wheat作物表型大模型

核心优势：筑牢作物视觉感知底座，破解表型数据处理难题。

技术细节：基于全球规模最大、多样性最丰富的小麦田间图像数据集ImAg4Wheat（涵盖250万张图像、2000余份基因型）构建，参数规模达10亿级。在生育期监测、出苗率分析、穗密度统计及病害杂草识别等10余种表型任务中表现卓越，为精准田间管理与智慧育种提供通用AI支撑。

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遥感驱动作物数字孪生系统

核心优势：首次打通全链路，实现“良种+良法”智能匹配。

技术细节：整合Pheno Max、Pheno Screen等自主研发装备，聚合PB级遥感影像、100万+级品种表型及千万级环境数据，打通“多源遥感感知—数字孪生建模—AI决策生产”环节。针对水稻、玉米、大豆三大主粮，可优化生产布局，推动作物生产从“经验驱动”转向“数据驱动”。

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作物动态智能设计育种大模型

核心优势：全周期模拟育种，大幅缩短研发周期。

技术细节：整合海量基因信息、生长环境数据与动态表型组数据，打造“动态虚拟生命体”，构建“育种设计—田间验证—模型优化”闭环。可预测作物生长产量表现、识别关键基因、筛选优良种质，破解传统育种周期长、成本高、环境适应难控等瓶颈，将育种周期缩短至少50%。

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大豆智慧育种平台

核心优势：全球最大规模，实现大豆育种全流程智能决策。

技术细节：集成全球最大大豆多组学遗传资源数据库（含1万份高质量基因组、3060万遗传变异及90万条表型数据），基因型填充体系准确率达99.3%。针对79种复杂性状完成622项全基因组关联分析，绘制4321个QTL全景图谱，加速大豆优质高产品种选育。

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“药问”农药科学家智能体

核心优势：行业首款，颠覆农药研发模式。

技术细节：由南农联合苏州中析生物研发，打通农药从靶点发现到退市迭代的14个核心环节，融合千万级文献专利与亿级分子库资源。以“AI驱动研发+自动化实验”闭环模式，提供假说生成、方案设计、实验优化全流程支持，通过自主进化将研发周期从十年压缩至一年，破解行业“四高一长”困局。

以作物动态智能设计育种大模型为例，这是由南京农业大学植物表型组学交叉研究中心佟昊副教授团队近日成功开发的智慧育种大模型。该模型首次实现了作物全生长周期的智能化模拟，破解了传统育种周期长、成本高、环境适应难控等关键瓶颈，将育种周期缩短至少50%，且具备智能迭代学习能力。

“传统育种需耗时数月甚至数年在田间筛选材料，而该模型仅凭遗传信息即可预测作物表型，无需大规模田间实验，大幅缩短育种周期的同时降低人力物力成本。”佟昊说，只要提供遗传信息，就能知道作物每天的状态和最终产量，这一特性让育种筛选实现数据化“心中有数”。

而面对复杂的农业环境，该模型的精准预测能力更显价值。它整合了温度、光照、土壤养分等环境数据，不仅能快速识别开花等关键生长阶段，更能预判极端气候对产量的影响。“一旦遇到极端天气，可提前预测减产可能性，及时采取补救措施。”这种“提前干预”能力，为稳定粮食产能提供了技术保障。