近日，華為開發者大會2025（HDC 2025）于東莞舉辦。在主題演講中，華為常務董事、華為云計算BU CEO張平安宣布盤古大模型5.5正式發布，五大基礎模型全面升級，并分享了盤古大模型在農業、工業、科研等領域的豐富創新應用和落地實踐。

在農業領域，中國農業科學院優勢團隊，基于盤古基礎大模型構建了面向農業科研領域基礎大模型，并打造了農業科學發現智能系統，幫助農業研究人員能夠更好地進行科學探索，實現農業科研范式提升。

長久以來，農業科研領域面臨著諸多復雜問題。首先，經驗依賴性強，多維農業大數據分析過程復雜，挖掘有用信息效率低；其次，品種培育過程中偶然性較大，品種研發周期長；再次，育種材料和數據利用率不足，對海量數據利用率通常較低；以及與這些問題相伴而生的高昂試錯成本，阻礙了農業科學發現進程。

為破解這些核心難題，中國農業科學院生物所聯合作科所、牧醫所，與華為云攜手打造了農業科學發現大模型，構建了中國首個農業科研領域大模型系統評測體系，開發了全新框架農業智能系統，助力解決農業科學發現痛點。

農業科學發現大模型系統基于華為云AI科學計算平臺和盤古基礎NLP大模型，建立了知識計算引擎、數據分析引擎，以及大模型驅動的智能交互等核心模塊，實現從“AI讀文獻篩選候選基因”到“AI分析多組學數據驗證基因功能”，再到“AI輔助設計實驗方案”的全流程數智化閉環。

這一農業科學發現大模型的落地，已在農業領域的性狀改良、流程優化、效率提升等方面提供了有效助力。當前，中國農業科學院團隊基于農業智能系統，完成了對水稻株型改良嘗試，改良后的水稻株高較常規品種降低約25%，抗倒伏能力顯著提升，同時產量不受影響。流程優化方面，農業科學發現大模型在基因研究領域實現“數據驅動—智能預測—精準設計—高效驗證”新范式。例如，針對水稻的某個重要基因，該模型可通過預測不同編輯位點后基因功能的影響，智能推薦多個高潛力編輯靶點，將方案設計與評估工作由數月縮短至數周。綜合來看，該模型在農業科學早期研發階段可有效降低研發試錯成本，并顯著提升種質創制效率。

農業科學發現大模型的成功落地，正在助力農業科研逐一拆解困擾領域科研工作者的諸多難題。下一步，中國農業科學院與華為云將在夯實科研領域基礎的同時，延展農業科學發現大模型更多場景應用，加速數智農業進程，推動農業高質發展。