高緯度特短生育期油菜育種獲突破
2025-12-08 19:47 8,127次浏览7月的新疆奇臺縣，天山巍峨，綠洲廣闊，奔流的雪水在陽光下閃耀，滋養廣袤麥田，孕育出天山北麓的「綠洲糧倉」。秉承「測天下吉壤為我所種，匯天下好糧為我所用」的初心，汾酒此次溯流而上五千多裡，將「汾酒第一車間」深入北緯45°大麥產區，尋找中國白酒的黃金起點。 對於清香型代表汾酒而言，大麥是製作優質大曲的主要原料，它可以提供良好的麥香味與清香味。在制曲過程中，大麥的酶系發達、澱粉含量適中，十分適合固態發酵微生物的生長和繁殖，從而促進酒麴的發酵。新疆奇臺縣，是中國著名的「麥鄉」，此次汾酒「第一車間」選定新疆奇臺縣，正是用於汾酒制曲的專用大麥制種基地。 種子的高度，決定了美酒的天際線。天山腳下，對一粒好糧的朝聖之旅已然開啟。 溯源「大麥之鄉」 奇臺縣自然環境得天獨厚，耕作歷史長達4000多年。據記載，奇臺縣自漢代以來就擁有享譽塞外的「北部糧倉」之美譽，當下，奇臺堅持糧食安全「國之大者」，全縣有耕地220萬畝，是國家認證的「大麥之鄉」。 奇臺何以成為「綠洲糧倉」？國家大麥青稞產業技術體系首席科學家郭剛剛介紹道，奇臺位於天山北麓，屬中溫帶大陸性半荒漠乾旱性氣候，氣候條件相對適宜同時，光照又相當充沛，年日照時間約3000小時，全年約160天的無霜期，加上雪水的澆灌、肥沃的土壤……為麥類作物的生長提供了得天獨厚的條件。 這種獨特的氣候條件仿佛為大麥量身定製，使其產量高、品質好，基於此，吸引汾酒千裡奔赴。 多年來，汾酒跨越數千公裡，以北緯36度到45度的「黃金種植地理帶」為基準，建設了適合高粱、大麥、豌豆生產的原糧基地，總規模達到140萬畝以上，形成了「土地一備案+五統一」的原糧基地種植管理模式，在此基礎上，汾酒千裡種糧、運糧，構建起「種、釀、藏」全產業鏈綠色品質長城。 一畝良田，關乎酒質，多年深耕，證明了汾酒對「糧心」的堅守歷久彌堅。如今，奇臺已然成為汾酒「品質長城」中的重要版圖，汾酒集團與國家大麥青稞產業技術體系聯合認證的新疆奇臺汾酒大麥制種基地，汾酒的到來，引起當地農戶、科研及產業力量的熱烈反響。 值得一提的是，與小麥、水稻、玉米、大豆等作物相比，大麥雖沒什麼機會以主食的身份「上桌」，但它卻抗旱耐逆性強，不與主糧爭地，廣泛應用於白酒、啤酒和威士忌的釀造中，被視為「世界第一酒糧」。 新疆維吾爾自治區農業科學院作物研究所黨總支書記周安定表示，汾酒集團此次選定在新疆奇臺縣種植「汾酒大麥1號」，並以規模穩定的訂單模式去收購，他們十分歡迎，認為此舉是對大麥科研育種的有力支持，對全鏈條產業的發展有積極促進作用。 在以汾酒為代表的釀造企業支持下，希望打造一個從優選品種、優良原料到優質產品、優秀品牌的完整路徑。對此，郭剛剛也表示期待，「像新疆這麼好的產區，產出這麼好的大麥，我們希望凸顯出它的品質優勢，賦能汾酒品牌及整個釀造產業的高質量發展。」 一粒科技力拉滿的定製麥 這一路徑的開端，始於優良品種。郭剛剛介紹：「農業生產中，種子是『晶片』，良種能保障糧食生產效率，讓單位面積產量更高、品質更好。」 而此次在奇臺麥田裡茁壯生長的，是汾酒專用制曲大麥「汾酒大麥1號」。據悉，「汾酒大麥1號」是由中國農業科學院作物科學研究所培育，經汾酒集團測試認定，聯合國家大麥青稞產業技術體系示範推廣的專用新品種，不僅畝產高、抗逆性強，其核心指標更精準契合優質白酒釀造需求，為後續制曲糖化及發酵過程奠定了卓越的原料基礎。 頂尖育種團隊紮根奇臺，寒來暑往，只為育出那粒「最懂汾酒」的大麥。今年，「汾酒大麥1號」在新疆制種基地生產實驗，眼下已經到了收割的季節，郭剛剛站在金黃的麥田，彎腰輕捻著飽滿的麥穗，欣慰地感慨：「籽粒飽滿度、色澤等感官品質都過關，產量也不錯。」 值得注意的是，在中國白酒行業，由企業為主體為其原料農作物種子進行標準化命名，並投入定向培育驗證，實屬罕見。據了解，「1號」頗有打頭陣的意味，「汾酒大麥1號」的推廣，本身就是一個積極的信號，是企業深度參與種源創新的標誌，不僅是對育種方向的指引，更是對科研團隊和種植農戶的雙向激勵。 談及汾酒模式對新疆大麥產業的推動力，郭剛剛用了「雙向奔赴」這個詞，充滿讚許與期待。 龍頭企業承載種業振興使命 為什麼這麼說？放眼當下農業生產，豐產不豐收、價格波動大等問題，是懸在農民頭上的達摩克利斯之劍，讓農戶的種植信心受挫。郭剛剛指出，汾酒模式提供了解法，即龍頭企業牽頭，以訂單的方式組織生產，讓生產者有穩定的價格預期，積極性更高。 在奇臺，這一模式正於種業一線結出碩果。種植戶李俊山表示，今年他首次為汾酒種上了1300畝大麥，「大麥耐旱耐瘠薄，只要價格穩定大家就願意種，人家給了定金，這就給我們吃了一顆定心丸」，看到長勢喜人的麥田，李俊山話語中充滿喜悅與期盼。 「種子質量好，播種也順利，老天給力，預期收成應該挺好。」他還希望，能帶動更多鄉親一起種，「讓大家都掙錢」。 從「第一車間」的田野，到千萬農戶的笑臉，再到區域產業的興旺，一條圍繞汾酒品質打造、互利共贏的價值鏈已然清晰呈現：科技創新和產業創新融合，促進產業發展，為汾酒帶來優質原糧，為消費者提供優質產品。 糧為酒之本，持續釀造至純、至清、至淨的品質汾酒，需要從源頭的涓涓細流開始。汾酒自2009年起，就在行業率先將糧食基地建設納入企業發展戰略規劃，並在10多年間，持續強化「第一車間」布局。 當下，站在「汾酒第一車間」IP第五個年頭的裡程碑上，回望汾酒由品質驅動的原糧徵程，更顯其格局與價值：其源於對自然的敬畏，成於科技的賦能，終於與家國情懷、時代擔當的同頻共振，不止於釀好酒，更是中國白酒行業構建現代化供應鏈、探索「品質立基、擔當立命、科技賦能、綠色護航」發展路徑的先行示範，為行業貢獻了極具價值的「汾酒方案」。(完)
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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