在农业领域，种子被誉为“芯片”，品种选育更是种业发展的关键所在。传统种子繁育与品种筛选主要依赖人工经验，面临着周期漫长、效率低下、准确性欠佳以及成本高昂等诸多难题。通常情况下，选育一个新品种需要耗费8 - 10年甚至更久的时间。不过，随着农业AI大模型在种子繁育与品种筛选中的智能应用，这一局面得到了显著改善，育种效率与准确性大幅提升，育种周期大幅缩短，推动种业从传统经验育种迈向数字化、智能化育种的新阶段。
农业AI大模型为种子繁育构建了一套全流程智能支撑体系。它整合了基因组学、表型组学、环境组学等多组学数据，并结合作物生长模型与育种经验，构建出智能育种模型。在品种筛选环节，该模型能够深入分析作物的基因组数据与表型数据，挖掘出与高产、优质、抗逆、抗病等优良性状相关的基因位点。通过预测不同杂交组合的性状表现，快速筛选出具有优良性状的亲本与杂交组合，极大地减少了田间试验的规模与数量，从而有效缩短了育种周期。在种子繁育环节，模型借助图像识别技术，实现了种子的智能精选与质量检测。它可以快速识别种子的大小、形状、色泽、破损以及病虫害等情况，精准筛选出饱满、健康、发芽率高的优质种子，种子精选准确率超过99%，远超人工筛选水平。例如，江苏叁拾叁与国内多家种业企业合作打造的智能育种辅助系统，使水稻、小麦等作物的育种周期缩短了3 - 5年，育种效率提升了40%以上。
作物表型智能精准鉴定是农业AI大模型应用的核心技术支撑。表型鉴定作为品种选育的关键环节，传统方法依赖人工测量，存在效率低、主观性强、数据量有限等问题。而农业AI大模型结合无人机航拍、田间高清摄像头、高光谱成像、激光雷达等先进技术，实现了作物表型的高通量、非接触式智能鉴定。它能够快速、精准地获取作物的株高、叶面积、穗数、穗长、粒重、抗病性、抗逆性等数十种表型性状，数据采集效率提升了100倍以上。模型通过分析不同品种在不同环境下的表型数据，评估品种的适应性、稳产性与品质表现，为品种审定与推广提供科学依据。同时，模型结合环境数据，分析品种与环境的互作效应，精准推荐不同品种的适宜种植区域，实现品种与种植环境的精准适配。
种子生产与质量全程智能管控也是农业AI大模型的重要应用领域。在种子生产环节，模型实现了亲本种植、杂交授粉、种子收获、加工仓储的全流程智能化管控。在亲本种植环节，优化父母本的种植比例、播种时间与田间管理方案，确保花期相遇；在杂交授粉环节，精准预测最佳授粉时间，指导人工或机械授粉，提升制种产量与纯度；在种子收获与加工环节，实现种子的智能收获、精选、包衣、包装与仓储，保障种子质量。模型还构建了种子全程溯源体系，记录种子的选育、生产、加工、检测等全流程信息，实现种子质量可追溯，保障用种安全。江苏叁拾叁的种子生产智能管控系统在多个制种基地应用后，制种产量提升了15%以上，种子纯度达到99%以上，有效提升了种子生产的效率与质量。
