作为农业大国，中国始终把农业发展放在首要位置。随着农业现代化建设步伐的加快，中国农业已经进入了全新发展阶段，消费者对农产品品质要求也不再只是质量和价格的要求，而是从环境可持续性、健康、营养等角度提出了新的要求。同时在技术的变革下，农业的育种、种植、生产、服务等也发生着根本性的改变，那么如何更好地将数字化、人工智能化运用到农业产业化发展过程中也是值得我们思考的问题。

近日，在2020国际未来农业食品百强·白马峰会（IFA 2020）上，中信农业产业基金投资经理王思洋（主持人）、先正达植保产品研发高级经理宋荣、慕恩生物创始人蒋先芝、诺维信高级经理彭程、百奥云总经理王冰冰以“面向未来，共建生物农业生态圈”为主题，进行圆桌讨论。本文根据分享速记整理。

王思洋：感谢各位参与圆桌论坛，其实很难得有这么一个机会，融合化学农药、生物农药及智能育种，把整个产业链都串齐了来讨论共建农业生态圈。首先想请各位先自我介绍一下，再介绍一下业务及公司，之后再进行话题讨论。

宋荣：大家好，我是来自先正达集团中国植保开发部的宋荣。先正达集团，前身在瑞士巴塞尔，2017年，中国化工收购了先正达，目前先正达是一家国企和央企。我们有四大业务板块：种子、农药、化肥、MAP（现代服务平台）。也非常高兴有这样的一个平台能够跟国内的很多专家、各个领域做得比较好的公司进行交流，希望未来有更多的机会合作。

蒋先芝：大家好，我是慕恩生物的创始人蒋先芝。慕恩生物成立于2015年，是一家以科技创新驱动的生物技术公司。公司也在这五年的过程中快速发展，也得到很多朋友和合作企业的支持。慕恩生物主要运用微生物组技术，特别是微生物组和人工智能技术的结合为农业和人类健康提供创新的生物解决方案。目前专注于这两个业务板块：在生物医药板块，我们现在主要是在做药物的开发，去治疗一些类似于肿瘤和肥胖等难解决的疾病；另外，在农业领域，运用微生物组技术为农作物提供系统性可持续的解决方案。

彭程：大家好，我是来自于丹麦诺维信公司研发部的彭程。我们公司在过去的20年来专注于全球领域，主要在工业酶制剂和微生物制剂方向做创新。在生物农业领域，我们公司其实在2013年的时候和孟山都合作成立了生物农业联盟，致力于做微生物制剂在农业种植方向的应用。近年来，在生物农业领域我们也与全球其他领先的农化企业有着更多、更丰富的合作，一直都致力于微生物制剂在农业方向的推广。今天也非常高兴有这个机会给大家介绍一下我们公司，希望能和大家有合作讨论的机会，谢谢。

王冰冰：大家好，我是百奥云公司的创始人王冰冰，感谢组委会给我这个机会来和大家交流，百奥云是一家专注于育种方面的大数据和人工智能应用的公司，前面有三个嘉宾也都介绍了育种的技术，也讲到了育种2.0、3.0、4.0的概念。实际上目前我国的育种确实还比较落后，希望把我们比较领先的育种技术，不管是生物技术还是IT技术、大数据技术都综合应用起来，来提高育种效率，助力中国种业的发展，这也是百奥云创立的宗旨，谢谢大家。

王思洋：现在整个化学农业、生物农业发展得很快。从各位专家的角度来看，未来传统农化产品和微生物制剂产品的发展的潜力在哪里，在应用场景中如何配合？

宋荣：首先化学农药和生物农药不是你死我活竞争对手的关系，现在这个社会是多元、多样、互赢的社会，更多应该考虑协同创新、共同发展。化学农药有它的瓶颈和挑战，同样生物农药包括微生物农药也有其短板和不足。在技术端层面可能需要更长时间，可以借助一些新技术，基因工程、蛋白质工程、酶工程、合成生物学、基因编辑技术、计算机辅助设计、人工智能等新的技术，未来会有一些突破性的进展。在应用端层面，短期内，还是需要解决化学农药的一些痛点问题，比如抗药性问题。化学农药的靶标性比较强，但缺点是单一位点的产品很也容易产生抗药性，这个就可以找到一个跟生物农药的结合点。化学农药、微生物农药或者生物农药混用后作用机理比较复杂，作用位点比较多，害虫不太容易产生抗药性。简而言之，短期内化学农药和生物农药还是要通过混用和轮用，一是延缓了抗性的产生，延长了化学农药的生命周期；二是可以将生物农药和微生物农药一起体量做大。

彭程：我非常同意宋总的观点，从化学农药和生物农药的关系，以及未来应用的方向。从大趋势来讲大家会越来越关注可持续发展与绿色农业，同时在整个大环境趋势下，也需要依靠产业政策、政府监管来推动产业发展。

王思洋：数字化是贯穿整个从研发到生产、到下游销售的底层逻辑，所以也想请教各位专家，数字化对于我们现在的产品的研发、各自领域产品生产和销售有哪些效率提升，未来的趋势是怎么样？

王冰冰：目前我们育种没有太多的数据，数字化率也是非常低，常规的育种是到地里看一看很好的品种或者材料，就选择下来继续第二年去种或者杂交，希望后代能得到一些更好的品种。这个过程其实是一个非常依赖于经验，育种家数据记载非常少，这个过程我们都知道不太好去持续传承、复制。从数字化的角度我认为第一步要把育种效率提高，首先要实现育种数字化和信息化，需要有一个比较可靠的数据去支撑，这样育种才能够持续地发展下去。目前在数字化这块也有很多表型的自动化采集设备，已经逐步从科研阶段进入到田间，不管是无人机、无人车还是田间机器人，都已经开始在植物上做了应用。我们还知道植物的表型都是由基因决定的，所以在基因型数字化这一维度上，这些年不管在生物技术领域，还是在其他领域，都用得非常多、发展得非常快的技术，把基因检测成本降到非常低的程度，这就是在基因的层面上我们也应该更快地能够实现育种数字化。

有了这两部分的数据之后，我们实际上就具备了应用大数据和人工智能技术去做建模型，去做预测的数字化的基础。通过计算机的计算模拟建立一个表型和基因型之间的关联模型，可以准确地或者比较准确地去判断这个材料它或者它的后代在各个地方种植的一些表形，这种方式可以把田间种植的工作量降低一半以上、效率提高一倍以上。

彭程：不仅仅是在研发端，其实更多的是数字化在整个公司运行上它的价值点在哪儿。很多数字化工具应用在产品的研发端，以及它的应用端，能够帮助我们提高效率或者是增进价值。目前我们在生产端其实也用了很多自动化的东西，包括在发掘过程中用各种传感器收集不同的数据进行人工智能的分析，然后及时做生产条件的预测。除此之外，在供应链，包括市场销售端，我们也都做了很多数字化。近年来我们做得更多是通过一些电子数字化的方式让我们的客户更多地去接触到我们产品的宣传资料。通过我们及时收取的数据做一些预测模型，让消费者能够在不直接接触销售人员的情况下，也可以有更多渠道接触到我们的产品信息，并且能够感知到用了我们的产品以后有可能达到的要求是什么样子的，在销售和技术服务这端其实我们也做了很多技术化的尝试。

蒋先芝：从微生物组的角度来看，微生物组是个生态系统，生态系统有非常强的复杂度，在这个多维度、强复杂度的生态系统里可以存在大量具有商业价值的、尚待开发的数据集。现在不管在国外的对标企业也好，还是我们公司内部在做的也好，大家都在大力收集相同生物逆境、非生物逆境胁迫下作物不同的表型之间的微生物组信息，比较分析表型差异和微生物组之间的关联，并发现、分离里面发挥关键作用的菌群。同时，我们需要通过多组学包括单菌基因组数据的挖掘进行功能微生物组的研究，在微生物发酵优化和工艺开发也会产生大量数据。有了这些信息之后，最终有什么目的？人体肠道的微生物数量是人体细胞5-10倍的量，从如此巨大的量里找真正有价值的、最强功能的菌株或菌株组合是非常有挑战的工作。所以如何通过大数据挖掘预测微生物的功能是关键性问题，可以极大地减少工作量、提高发现微生物的能力。通过大量的功能筛选数据、表型数据，并把基因组、宏基因组的数据、底层的生物数据和应用层的数据关联起来，从而保证未来的产品在某些作物上、某些疾病上应用靶点的准确性和有效性。

宋荣：目前大数据在研发上面，新化合物筛选、微生物、植物源农药的筛选包括育种上，成功的案例也很多。具体到应用生产实践中，大家应该注意的一点是在收集这些数据时，要尽量避免无效数据，甚至是错误数据。怎么样更加精准利用数据，包括数据用户更加精准性可能也是我们要考虑的一点。我们也要吸取之前一些失败教训、少走弯路、提高效率。在农业生产的数据运用和很多工业化生产的数据运用是有很大不同的，化合物筛选和微生物发酵等是可以工业化生产，但田间生产是人与大自然的接触，存在很大的不确定性因素。

王冰冰：不管是生物农药还是化学农药，最终都需要植物去适应，如何通过育种技术去培育出能够与生物农药或者化学农药匹配得更高的品种，这也是需要大量的数据来支撑的。所以我个人是认为我们国家的育种应该已经走到了一个要应用数据的节点上，很快应该就会有大规模的应用案例出现。

王思洋：数字化的应用有两个主要特征，一个是数字化赋能下的研发、生产、销售、管理等每个环节的运用效果综合来看是相乘的，不是相加，如果有一个环节掉链子，整个就做不成。第二个是数字化的应用成本，如果数字化的成本很低，带来的成本收益能有性价比，那么数字化是真正有价值的。但如果数字化成本很高，那么这个事情得不偿失。举个例子，我们投资的一家分子育种检测服务企业，在大量业务的倒逼之下，搭建了一套从前端销售，到中台的生产运营，到后端的生信分析的数字化系统。销售部门通过系统下单、跟踪进度，生产部门通过系统对于大量样本进行排期，分析部门通过云计算对数据进行自动化生信分析，并反馈至销售和客户，每个环节都不能卡脖子。

彭程：我对第二点有另外一个想法，与其说是成本的考虑，更多要看实际上能创造的价值是什么样子的。因为成本是一部分，但是你真正想要的是你花了成本、投入了成本以后获取到的这个价值的地方。是否有达到一个平衡点及是不是所有的价值都确实是能够量化的，所以这个可能也是大家之后可以讨论的一点。