项目发布与核心目标 - 崖州湾国家实验室与华为于2025年植物表型组学国际研讨会上共同发布面向农业育种领域的AI智能基座“繁-未来农业智能枢纽” [1] - 项目核心目标是通过构建多地多中心的统一数据平台，实现多模态种业数据的标准化归集，以提升育种效率并加速农业科研领域的AI行业化落地 [1] - 项目旨在重塑育种流程，将传统“亲本选种-试验育种-大田种植”的流程从20代（8-10年）缩短至5代（3-4年），减少50%育种周期，效率提升30% [1] 技术体系与解决方案构成 - “繁-未来农业智能枢纽”是由崖州湾国家实验室在华为AI数据湖解决方案支撑下开发的AI全链条技术体系 [1] - 体系包含育种智能体、种业数据集、工具集及软硬件基础设施 [1] - 通过汇聚全国多源头农业数据，建立覆盖基因组学、表型组学、环境组学的标准化数据集，并结合数据加工、应用编排、模型工程等工具集，打造行业专属育种智能体 [1] - 华为AI数据湖解决方案基于华为AI工具链ModelEngine，可大幅降低数据工程与模型工程复杂度 [2] - 该解决方案通过DME构建统一数据空间，打造多地多中心的数据平台，实现跨地域、跨设备的数据调度、高效检索与可信流动 [2] 效率提升与性能指标 - 华为AI数据湖解决方案使数据标注效率提升4倍，将行业专属模型的构建耗时从15天缩至5天，缩短应用上线周期80%以上 [2] - 依托全闪化介质创新，凭借极致读写性能、出色容量密度、极低单位能耗，满足海量多模态数据的融合存储 [2] 行业意义与战略价值 - 崖州湾国家实验室作为中国农业领域唯一的国家级实验室，其使命是创制重大战略性品种以弥补缺口 [2] - 项目将加速全国农业数据的互联、互通与共享，将顶尖科学家的经验知识转化为AI模型与标准化科学工具 [3] - 成果旨在赋能行业科研升级，筑牢国家粮食安全技术根基 [3]

合作发布与核心目标 - 崖州湾国家实验室与华为共同发布面向农业育种领域的AI智能基座“繁-未来农业智能枢纽” [1] - 合作旨在通过构建统一数据平台，实现多模态种业数据标准化归集，以提升育种效率并加速农业科研AI行业化落地 [1] - 崖州湾国家实验室的使命是创制重大战略性品种以弥补缺口，并认识到数据问题是制约AI落地的核心瓶颈 [2] 技术方案与平台构成 - “繁-未来农业智能枢纽”是基于华为AI数据湖解决方案开发的AI全链条技术体系 [3] - 平台包含育种智能体、种业数据集、工具集及软硬件基础设施 [3] - 平台通过汇聚全国多源头农业数据，建立覆盖基因组学、表型组学、环境组学的标准化数据集 [3] 预期效益与效率提升 - 平台有望将传统育种流程从20代（8~10年）缩短至5代（3~4年），减少50%育种周期 [3] - 预计整体育种效率将提升30% [3] - 育种智能体可完成数据关联筛选、自动化编排分析、建模验证及智能决策，以高效寻找合适育种路线 [3] 行业挑战与解决方案 - 科研行业面临数据量大、数据复杂以及数据工程与模型工程难题 [2] - 华为指出AI数据湖建设可为企业高效供给高质量AI语料，并加速模型构建 [2] - 解决方案核心是构建能整合全球大田与实验室数据并提供智能分析能力的系统 [2]

合作与产品发布 - 崖州湾国家实验室与华为公司于2025年植物表型组学国际研讨会上共同发布面向农业育种领域的智能基座"繁|未来农业智能枢纽" [1] - "繁|未来农业智能枢纽"是一个由华为AI数据湖解决方案支撑开发的AI全链条技术体系 [1] - 该体系包含育种智能体、种业数据集、工具集及软硬件基础设施 [1] 技术架构与功能 - 该枢纽通过构建多地多中心的统一数据平台，实现多模态种业数据的标准化归集 [1] - 其通过汇聚全国多源头农业数据，建立覆盖基因组学、表型组学、环境组学的标准化数据集 [1] - 结合数据加工、应用编排、模型工程等工具集，打造出行业专属的育种智能体 [1] - 智能体可完成数据关联筛选、自动化编排分析、建模验证、智能决策，以高效寻找优秀育种路线 [1] 效率提升与流程重塑 - "繁|未来农业智能枢纽"有望将传统育种流程从20代（8-10年）缩短至5代（3-4年） [1] - 预计可减少50%育种周期，效率提升30% [1] - 基于华为AI工具链ModelEngine，可大幅降低数据工程与模型工程复杂度，数据标注效率可提升4倍 [2] - 行业专属模型的构建耗时可从15天缩至5天，缩短应用上线周期80%以上 [2] 行业意义与发展目标 - 该平台旨在整合全球大田与实验室数据，并提供智能分析能力，以解决AI在农业科学落地的数据瓶颈问题 [2] - 成果发布将加速全国农业数据的互联互通与共享，将科学家经验知识转化为AI模型与标准化工具 [2] - 华为公司表示将持续携手伙伴深化联合创新，加速AI的行业化落地 [3]

项目核心内容 - 崖州湾国家实验室与华为公司共同发布面向农业育种领域的智能基座“繁|未来农业智能枢纽” [1] - 该项目旨在通过构建多地多中心的统一数据平台，实现多模态种业数据的标准化归集 [1] - 目标是以AI提升育种效率，加速农业科研领域的AI行业化落地进程 [1] 技术架构与功能 - “繁|未来农业智能枢纽”是包含育种智能体、种业数据集、工具集及软硬件基础设施的AI全链条技术体系 [1] - 系统通过汇聚全国多源头农业数据，建立覆盖基因组学、表型组学、环境组学的标准化数据集 [1] - 结合数据加工、应用编排、模型工程等工具集，打造行业专属育种智能体 [1] - 智能体可完成数据关联筛选、自动化编排分析、建模验证、智能决策，以高效寻找优秀育种路线 [1] 效率提升与流程重塑 - 项目有望将传统育种流程从20代（8-10年）缩短至5代（3-4年） [1] - 预计减少50%育种周期，效率提升30% [1] 合作背景与行业意义 - 崖州湾国家实验室作为中国农业领域唯一的国家级实验室，其使命是创制重大战略性品种 [2] - 实验室认为AI具备赋能农业科学的巨大潜力，但数据问题是其落地面临的核心瓶颈 [2] - 华为指出AI时代科研行业面临数据量大、数据复杂以及数据工程与模型工程难题 [2] - 项目成果将加速全国农业数据的互联互通与共享，将科学家经验转化为AI模型与标准化工具 [2] 华为技术方案 - 华为AI数据湖解决方案旨在为企业高效供给高质量AI语料、加速模型构建 [2] - 基于华为AI工具链ModelEngine，可大幅降低数据工程与模型工程复杂度 [2] - 华为方案使数据标注效率提升4倍，将行业专属模型构建耗时从15天缩至5天，缩短应用上线周期80%以上 [2]

公司核心观点与定位 - AI与制造深度融合是核心议题，公司展现从顶层方法论到基层技术支撑的完整落地路径 [1] - 公司定位为兼具制造基因与数字技术优势的行业引领者，源于自身转型实践，服务制造行业 [1][3][4] - 公司战略以“自身实践+ICT技术”为双轮驱动，与伙伴共建生态，推动制造业从制造驱动转向数据与AI双轮驱动 [10] 公司自身转型实践 - 公司自2014年开始数字化转型，2018年启动全面智能化升级战略，将数据和大模型引入研、产、供、销、服各个环节 [1] - 在研发领域，导入几百亿行精选代码及几千万个开源代码仓数据，通过研发大模型将软件版本开发周期大幅缩短 [3] - 在生产领域，通过大模型技术使能智能工厂，实现生产异常秒级预警、分钟级响应 [3] - 基于实践沉淀出完整的企业数智化转型与数据治理方法论，在7大场景打造了20个解决方案 [3][4] 核心技术底座：四位一体新基建 - 围绕数据“采传存、算管用”全生命周期构建新型基础设施，提供智能联接、智能存储、智能算力、智能平台端到端全栈方案 [5][7] - 智能联接方面，推出网络级负载均衡技术，将AI训练平均时长从34天缩短至25天，提升效率并解决网络性能瓶颈 [5] - 智能存储方面，构建统一数据湖，实现企业全域数据资产可视、可管、可流动，通过训练加速、推理加速助力转型 [6] - 智能算力方面，昇腾AI平台覆盖训练到推理全流程，全栈优化工具链降低大模型训练与推理门槛，并与vLLM等开源社区合作 [6] - 智能平台方面，通过云平台算力并行调度等技术提高算力线性度，确保算力卡物尽其用，并提供全流程安全防护 [7] 行业场景化落地实践 - 公司服务于车辆装备、半导体、家电电子、新能源、生物医药等全国31大类制造企业，提供定制化方案 [7] - 在汽车制造领域，与赛力斯合作构建“一硬+一软+一网+一平台”架构，落地智慧安防、产线可视化等应用，实现高效生产与精益运营 [8] - 在机器人行业，帮助企业打造IPD管理体系，并基于盘古大模型对厨师机器人进行训练，提升研发质量与节约成本 [8][9] - 在医药行业，为柳州医药通过天筹求解器实现AI线路规划，路径规划时间从3小时缩短至30分钟，配送效率预估提升15%，仓内拣货效率预估提升18%，年度供应链综合成本降低3% [9] - 实践逻辑为“场景牵引、以用促建”，将技术能力与行业知识结合，让AI嵌入关键环节，从效率提升转向价值创造 [9] 生态合作与未来规划 - 强调伙伴生态重要性，秉持互补共赢原则，公司提供算力平台与大模型能力，伙伴输出行业经验与场景落地能力 [9] - 在重庆通过“三阶六步”合作模式深化本地协同，依托OpenLab创新实验室为伙伴提供支持，重点深耕车辆装备、半导体等优势产业 [10] - 目标是与行业同仁共创智能制造崭新未来，抓住数字化转型和智能化升级窗口期，帮助企业提升行业核心竞争力 [10]