智种资讯在线：新一轮科技革命正席卷全球。人工智能正以爆炸式速度重塑产业结构。党的二十届四中全会明确提出：“加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据等供给能力。”方向已经非常清晰：智能化，是未来中国农业和种业的必答题。
在这场浪潮中，模型算法不再只是“工具”，而是农业科技体系的底层系统，正悄然引领一场关乎粮食安全的新革命——智能育种。
来源：AI下一代食品系统研究所
过去一年，从 DeepSeek 到 GPT-5.2、Gemini3.0 的持续跃迁，AI 已从“概念”迅速落地为“基础设施”。然而，一些熟悉的声音又出现了：“AI+种业，会不会是新一轮泡沫？”“会不会重演十年前‘农业+互联网’的故事？”这些疑问值得回答，也必须回答。
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AI 是泡沫吗？真正该问的是：谁在赚钱
麻省理工的一项研究抛出一个令人不适的数字：95% 的企业级 AI 试点以失败告终。与此同时，英伟达增速放缓，有人开始将今天比作 2015 年“互联网＋泡沫前夜”。这种担忧并非空穴来风，但我认为历史不会简单重演。
过去我们谈“过剩”，常用光伏、钢铁、铁路和房地产作为类比，但 AI 更像一种能源，而不是交通或通信。能源需求几乎没有上限，只受成本制约；即使大模型智能增速放缓，AI 也会进入长期的并行计算时代，用海量算力去穷举、搜索、模拟——这在生物育种、药物设计等大组合空间任务中尤为明显。AI 的天花板不在智能，而在算力；只要自主智能仍在演进，算力需求就不会见顶。
来源：Theory Ventures
判断泡沫的核心，其实很简单：这些企业是否有真实的价值创造和现金流支撑？上一轮互联网企业大量依靠烧钱扩张，而今天，无论是英伟达近 70% 的毛利率，还是 OpenAI 等公司的订阅与商业化变现路径，盈利模式更加清晰可见。
因此，现在就断言 AI 泡沫已成，还为时过早。真实的挑战不是是否有泡沫，而是如何让技术落地、让价值兑现、让商业模式形成稳定现金流。
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国家安全：超越经济的生存博弈
美东时间周四，美国通过行政命令对 AI 监管进行“全国统一化”。这对科技公司是利好，但真正的驱动力并非商业，而是：国家安全。铁路、电信靠“贪婪”扩张，AI 靠“恐惧”驱动。
来源：经济学人杂志封面
美国担心什么？担心在人工智能时代的技术领导权上，被中国超越。因此你会看到：芯片补贴；限制出口；扩建电网；军民算力融合；政府推动资本持续流入数据中心——这已经是国家动员式扩张。全球数据中心投入预计到2028年底超3万亿美元； OpenAI 与 Anthropic 估值总和接近 5000 亿美元；美国 GDP 增长的 40% 来自 AI。
我们正处于繁荣时期，但尚未发生任何根本性的变革。数据中心的需求激增尚未呈抛物线式增长，而当这种情况发生时，其驱动力可能更多地来自政策而非利润。
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AI+种业：最难复制的不是模型，而是“精神”
理解了全球AI泡沫争议后，我们需要回到种业的现实，这正是判断价值与短期情绪的试金石。当我们看到国外种业巨头一次次AI出现大众视野时，多数人只将其视为一则新闻。最近国内各地大模型和智能体纷纷登台亮相,国内种业或院校试图效仿时，往往只能模仿其规模之表，这就是AI+种业泡沫吗？我们难以复制其精神内核。多数表面的模仿终将隐入尘烟。他们真正的核心不是规模和数字大屏，而是长期主义的技术路线及两大核心路线。
组织文化：早在 1995 年，年近 50 岁的孟山都 CEO 的罗伯特·夏皮罗就提出“基因+软件”的销售服务战略，认为种业公司实际上是一个高科技信息交易公司。回想这些年国外种业巨头的发展，正是沿着这条路前进。“基因+软件”已经深刻烙印在他们的战略思维中。
孟山都 CEO 的罗伯特·夏皮罗
数据能力：拜耳首席技术官 Amanda McClerren 拥有生物化学家、育种师和 IT 专家的跨领域背景。她强调：“我们拥有独特的数据，并且对这些数据有独特的见解，我们有丰富的研发、产品供应和商业现场测试真实数据。”
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十年前的布局，造就今天的拜耳 AI
2013 年，孟山都以 9.3 亿美元收购 Climate 公司。很多人当时以为是“精准农业业务扩张”，国内农化企业也开启 APP 时代，但现在 APP 早已隐入尘烟。实际上，这笔交易奠定了今天拜耳 AI 的底座。拜耳 CTO Amanda McClerren 说得最准：“这笔收购带来的不仅是 FieldView，还有数据文化、技术人才，以及理解数字产品的能力。”
来源：Climate气候行动追踪器
十年投入，拜耳构建了三大基础设施：田间试验数字化体系，数据资产挖掘工具，成熟的数据基站仓库平台，他们构建了 1170 亿条数据点。这些能力，没有换道超车的捷径。
更关键的是——拜耳不仅保存成功的数据，也完整保存失败的数据。McClerren 说：“失败才是最宝贵的，因为它告诉你边界。”
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拜耳的“护城河”：是“时间 × 数据 × 迭代”
今天，拜耳的 AI：缩短育种周期 2 年；支撑 320 亿美元的产品线；依托 24 亿美元/年的研发投入。更前沿的是数字孪生：“我们在构建一个相当于数百万英亩农田的数字复制体。”这意味着：新品系可以在虚拟环境预先跑完“多年试验”。
来源：AFN
田间育种，由此被重新定义：育种家不再只是寻找“大穗子”，而是带着统计学视角，去确认AI预测的边界。
在具体的 AI 应用中：基因型预测：AI 模型能够基于少量表型数据和基因组信息，精准预测未测试环境下的作物品种表现，极大缩小试验靶区；表型自动化：通过无人机、高通量传感器和图像识别技术，AI 可以自动、快速、无损地采集作物的生长速度、病害抗性、株高等复杂真实表型数据，将人力密集型工作转为数据密集型。
反观当下国内许多尝试，最大的困境恰在于此：大多数种业公司困于试验规模小，短期内看不到明确的应用价值，因此更不愿投入资源进行系统性的数据积累。现有的通用模型与服务，自然难以满足育种高度个性化的深层需求。
真正的护城河，并非玄妙的技术，而是 “时间×数据×迭代”的简单公式。”我们更缺乏对枯燥基础数据的敬畏，以及从微小痛点开始、持续积累的坚韧耐心。
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PRECEON 矮秆玉米不是“矮”，而是“精准”
护城河如何落地？以 PRECEON 为例，这是拜耳的矮秆玉米新品系。但“短”并不是关键，精准种植才是核心。
来源：拜耳PRECEON系统
这一品种需要：搭配正确的杂交品系、匹配正确的密植度、匹配农场地块的真实条件。通过 AI 模型，拜耳能够为每块土地提供定制化的种植方案，最大化产量潜力。为此拜耳开始在各地建立耕耘农场，它不是样板工程。
这种精准化种植模式，正是 AI+种业从概念走向实践的最佳例证。它不仅仅是一个新品种，更是一套完整的数字化种植解决方案。
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中国“AI+种业”的突围之路
当全球种业巨头已深耕“数据护城河”十余年，构建起千亿级的数据资产时，中国种业的 AI 之路更需要冷静思考，我们面临着本土特有的挑战：
小农户分散与数据割裂：拜耳数据基站主要建立在规模化农场数据之上，而中国种业主体仍以中小种业为主，数据采集难度大、质量不一，难以形成统一的高质量数据资产。“重科研、轻转化”的惯性思维：科研单位拥有庞大的基础生物学数据，但缺乏与真实商业应用环境（真实大田环境、破碎支离的育种流程）的有效对接，导致模型缺乏“可用性”和“鲁棒性”。
来源：华为数据存储官方公众号
中国种业的突围之道，不能完全照搬西方模式，整合现有科研院所、头部企业和国家试验基地的真实育种数据，以国家力量主导，打破数据孤岛，解决中小种企分散采集的瓶颈，希望华为&崖州湾联合的繁 | 未来农业智能枢纽不再是模型的口号；放弃“全系统大模型”的幻想，选择真实痛点，开发AI工具，让育种家看见效率提升，形成正向循环；转变思想：企业需敢于对农艺师进行数据赋能，对数据科学家进行育种科普，在协作中培养本土的“Amanda McClerren”。确保技术与田间实践的无缝对接。
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智种评论
回望一年，我们站在种业科技变革的前沿。AI 的泡沫论，每隔几年都会重新出现。确实存在高估值、资本密集投入和短期炒作的现象，但这不是产业泡沫本身，而是市场参与者在大型技术浪潮中对价值预期调整的过程。
农业不是互联网，种业不是快消品。真正的智能育种，是一场需要数十年坚持的数据长征。拜耳 1170 亿条数据点的积累，是田间地头每一株作物生长记录的真实档案，也是成功与失败的双向资产。
中国种业的 AI 之路不能简单照搬国外模式，更要立足本土现实，聚焦真实数据、真实场景与商业价值的迭代构建。
年末回望，我们需要的不是对泡沫的恐惧，而是对价值的坚守。中国种业的智能未来，无法靠概念舶来，只能靠日拱一卒的迭代与积累。
未来已来，唯实者进。以数据为壤，以算法为犁，这场关乎国脉的‘数据长征’，此刻正当其时。”
AI 不会拯救种业，但没有 AI 的种业，一定会被时代淘汰。
