基于云环境的作物育种信息化建设探析(2)

　　国外种业巨头多年的成功经验及国内少数大型种企的典型应用案例，对广大育种科研人员、育种企业管理人员深入认识信息技术对育种工作的促进作用起到了重要的引领和辐射效应，从业人员对育种软件的回报率有了更加清晰的认识，对信息化管理思想的认同度正在逐年提升[7 - 8].随着我国商业化育种进程进入产业化升级新阶段，育种企业及科研单位迫切需要借助信息化手段，提升自身育种技术水平和市场核心竞争力[9].
　　
　　1. 2 育种软件国内应用效果不显着，中小型育种企业和科研单位迫切需要适合自身特点的软件产品
　　
　　国外作物育种软件的研发工作始于20世纪90年代，在育种工作中已经发挥着重要作用，产生的效益十分显着[6].进入21世纪，国内种子企业开始尝试引进AGROBASE、PRISM等国外育种软件，但实际应用效果却并不理想。分析原因，除了设计思想不适用于国内种业现状及语言障碍之外，在现场实施能力及个性化开发服务方面的欠缺在很大程度上制约了国外育种软件的真正落地。
　　
　　1） 缺乏系统的产品售后服务，现场实施能力弱。商业化育种软件不同于普通的管理软件，具有很强的专业性和复杂性，各功能模块严格按照商业化育种体系设计，需要经过完整育种周期的现场实施培训并在实施中不断优化产品功能，才能实现软件与育种业务的深度融合并真正发挥作用。目前，多数国外育种软件在售后服务和现场实施方面普遍存在不到位、不及时、不专业等现象，许多用户难以自主、长期运营，进而导致软件买而不用、大量闲置和荒废。
　　
　　2） 功能无法支撑全业务链条，个性化定制开发成本高。不同作物间育种流程的差异性、不同育种家育种方法的多样性及不同育种企业管理模式的灵活性，决定了市场上的任何一款育种软件产品都不可能完全满足用户的需求，必须根据用户特点进行个性化定制开发。市场上绝大多数育种软件供应商基于成本考虑并不提供个性化开发服务，直接导致软件只在用户部分业务环节应用，或仅仅使用软件中的少数几个功能模块，无法充分发挥育种软件的最大功能，带给用户的辅助作用非常有限。
　　
　　此外，育种企业需要培养具备信息技术与育种技术的混合型人才，以保障育种软件的长期自主运营。个性化开发、现场实施、人才培养、软件运行所需的服务器、防火墙等基础环境建设等费用，用户一次性投入至少在百万元级别，加上不定时的维护和升级费用，远远超出了大多数育种单位的承受能力。因此，面向中小型育种企业和育种科研团队提供全面的育种信息化解决方案咨询、灵活可定制的软件产品研发、持续专业的售后培训与实施服务等工作意义重大。
　　
　　2 云环境下开展作物育种信息化建设的优势
　　
　　云服务环境下构建作物育种信息管理平台，具有低成本、标准化、高性能、快速实施及易维护等多项共性优点。除此之外，基于云计算技术开展作物育种信息化建设仍具有以下显着优势。
　　
　　2. 1 快速推广现代育种新思路，引导育种企业构建现代育种技术体系
　　
　　截至2015年底，国内种子企业中获得农业部颁发的“全国育繁推一体化企业”资质的企业不足100家，多数企业尚未建立健全商业化育种技术体系，从育种流程、管理模式、信息化、自动化水平方面不能满足大规模商业化育种的要求。通过数字化、标准化和规范化育种流程，将模块化、流水线式的现代育种思想和技术流程通过平台进行固化，利用云服务模式快速引导育种企业的育种行为由作坊式育种向商业化育种转变，由靠经验育种向靠数据育种转变，辐射带动广大种业从业人员提升数据标准化与操作规范化水平，以低成本、高效率的方式在全国范围内推动种业企业商业化育种技术体系的构建与升级。
　　
　　2. 2 促进行业规范发展，推动育种资源共享与联合协作育种
　　
　　随着我国种业兼并重组业务的深入，能够最终发展成为种业航母的企业毕竟只占极少数，多数企业和科研单位将集中资源专注于种业链条的一个或几个环节，并最终通过业务转型和技术升级发展成为细分领域的专业机构，如种质资源改良、自交系选育、联合测试及分子检测等。在专业化分工和社会化协作的大趋势下，只有通过加强联合和优势互补，充分发挥各育种单位的优势，才能彻底摆脱各自为战的低端竞争困局，形成合力并具备竞争优势。
　　
　　然而，长期以来由于国内众多种子企业多而分散，竞争激烈而缺乏交流，在数据标准、操作规范、管理理念等方面差异性较大，导致开展资源共享和联合协作存在诸多困难，资源的有效利用率不足1%[10].借助云平台在育种资源多级加密、智能匹配推送、流程自动管控及材料多维度评价等技术优势，企业可以在内部建立共同的工作语言和标准的工作方式，实现育种资源和信息在各个环节的无缝流转。在此基础上，逐渐形成行业内普遍认同的标准和规范，推动育种资源在整个行业内的高度共享和循环利用，进而开展基于云服务的、广泛的协作育种，避免各单位间无效、低水平重复工作，优化资源配置，实现资源有效利用率最大化的同时，达到各方共赢的目的。
　　
　　2. 3 多维度数据联合分析，提升育种辅助决策力度
　　
　　在日益激烈的市场竞争条件下，为了更高效地培育新品种，快速抢占市场，种企管理者及育种家对育种决策质量、决策速度提出了更高要求。借助育种数据分析挖掘工具辅助决策成为育种决策者的重要途径。但是，国内多数企业的育种数据仍以纸质或EX-CEL形式存储，无法直接利用，即便少数企业使用软件进行数字化管理，采用的标准和数据结构也无法兼容整合，每个系统数据处理的维度固化，计算、存储等资源动态调整能力有限，不支持数据结构的横向关联，分析挖掘结果的参考价值十分有限。与此同时，不同育种家依据各自经验进行决策，导致同一资源的描述信息因观察能力、偏好等因素而产生较大的差异性，大幅降低了资源的可共享性和利用价值。
　　
　　基于育种云平台完整产业链的业务数据，具备一致性、完整性、精确性及同一性等特征，每个育种单位的数据可以最大限度共享，能够在材料数、地点数、测试年度等方面实现数据的多维度扩增，通过集成利用大数据、数据挖掘、决策支持系统等技术和分析工具，实现跨企业数据的综合分析[11],从海量数据中挖掘知识、发现规律，“充分利用历史经验”为亲本杂交、组合测配、多点测试、品种推广等决策提供辅助指导，提升综合决策水平和预警能力。