在近日举行的2024世界农业科技创新大会上，北京宣布将专注于解决农业科技领域的关键问题，并强化技术研究与开发，促进更多原创性和引领性的农业科技成果的产生。
智能设计育种技术作为先进生物育种领域的发展方向，以其高通量、高效率和高精度的特点，显著提升了育种效率并缩短了育种周期。这项技术被视为保障粮食安全的重要支撑。从专利分析的视角出发，笔者对智能设计育种技术的全球专利趋势、关键领域的布局以及未来的发展方向进行了深入研究，以期为产业发展提供参考和借鉴。
提升创新能力加速育种发展
全球智能设计育种技术的专利布局正在加速发展，中国和美国作为这一技术的主要发源地和关键目标市场，发挥着举足轻重的作用。观察智能设计育种领域的全球专利申请趋势，可以发现自2015年以来，随着人工智能技术的迅猛发展和其在农业领域的广泛应用，专利申请数量呈现出显著的增长态势。在这一领域中，中国和美国的专利申请量占据了全球总量的80%以上，显示出两国在这一技术领域的领先地位。
智能设计育种是一个高度跨学科的领域，不仅研发难度大，而且非常适宜于通过多方合作来促进创新。据统计，国外的专利中有20%是通过协同创新的方式完成的，而我国这一比例仅为9%。在国外，企业往往是推动协同创新的核心力量，例如美国的科迪华，它与众多国内外的研究机构及企业保持着广泛的合作关系。相比之下，我国的协同创新更多是以高校和科研机构为主导，我国协同创新的比例为13.4%，仍然低于国外的20%。
寻求技术突破增强全球布局
在作物表型信息数字化技术方面，我国展现出了深厚的技术底蕴与创新力，但全球化战略尚待加强。此技术领域涵盖数据采集、图像识别与处理及深度学习应用，我国作为全球技术输出重镇，前十位技术贡献者皆为中国背景，彰显国内在学术与企业层面的协同能力。其中，广州极飞科技股份有限公司（下称广州极飞），与美国蓝河科技并驾齐驱，深耕AI与农业融合，尤以作物表型图像处理与识别见长，构筑了全面技术版图，唯独全球市场拓展略显不足。
全基因组选择育种技术，聚焦于固相芯片、液相芯片及基因测序，是我国农业生物技术的攻坚点，尤其在基因测序与液相芯片领域需要寻求突破。固相芯片专利申请量我国居首，但对比美国来看，我国侧重于商业育种芯片应用，对育种技术核心改进投入相对有限。2013年，华大基因收购CG公司，加码基因测序技术与设备研发，国内益善生物等企业亦在液相芯片领域发力，共同探索破解育种芯片技术壁垒的路径。
我国在作物表型数字化与全基因组选择育种技术上，虽面临全球布局与核心技术自主化的挑战，但凭借企业与科研机构的创新活力，正逐步构建起自主可控的技术体系，为农业现代化与生物安全奠定坚实基础。
在智能预测与筛选育种技术领域，国际巨头引领潮流，我国高校迅速跟进。智能预测与筛选育种技术基于组学大数据信息，通过机器学习预测优良性状或基因，是人工智能技术辅助育种的最重要应用场景。
神经网络模型作为最常用的深度学习模型，对作物品种具有较高通用性，目前主要用于玉米、水稻、小麦、大豆、棉花和油菜。该技术处于早期阶段，美国先锋公司是最早运用智能预测与筛选育种技术的公司，也是专利申请量较多的公司。我国以高校和科研院所为主的研发主体迅速跟进，2018年后新进入创新主体数量和申请量均显著增加，申请量快速超越美国。强化激励措施加速成果转化
笔者认为，在当前国家政策的有力支持下，我们应当进一步加大政策推动与执行力度，强化对作物技术的激励措施，优化安全评价流程，为重要品种设立绿色审批通道。同时，需要增强对关键技术的支持，以形成高质量的知识产权布局，特别是对智能预测与筛选育种技术给予更多的引导和投入，以便早日构建起高质量的知识产权体系。
为了加速科研成果的产业转化，应坚持加强走产学研用一体化的发展道路，完善和升级高校及科研院所的专利许可平台，增强高价值专利的推广转化与应用。此外，笔者建议加快构建智能设计育种生物信息综合大数据平台，以提升我国的综合创新能力。这一平台的建设可由科研院所牵头，制定表型和组学数据的采集与处理标准，为我国智能设计育种提供强大的数据支持。
还应整合智能设计育种的技术链与产业链，推动产业的高质量发展。通过联合广州极飞、华大基因等企业进行种质资源组学信息的采集与数字化，以及与先正达、华智生物、舜丰生科等企业加强合作，开展优良基因的挖掘与精准改造，共同推动智能设计育种技术的发展和应用。
（国家知识产权局专利分析普及推广项目现代农业智能设计育种技术专利分析课题组）