到年，全球人口预计将从年的77亿增长到年的97亿，那么地球需要增产粮食70%才行。地球如何养得起这么多人？这需要农业科学家尤其是植物育种家倾力付出。问题在于，我们能否以足够快的速度培育出更好的品种？到目前为止，常规育种方法已经为我们带来了高产、营养丰富且适宜于机械收获的作物，但是，目前包括小麦、水稻和玉米等主粮的产量增速还不够，未来作物必须更高产、更有营养、能抗病抗虫并且还需要智能地适应气候变化。育种家正在和时间赛跑。植物生长加速植物育种的关键限制因素之一是作物生长周期长，通常每年只产生1代或2代，这一难题已经通过使用“快速育种”方案得以部分解决。在年前，植物学家就开始在人造光（碳弧灯）下种植植物。在20世纪80年代中期，美国航空航天局（NASA）与犹他州立大学合作，探索在空间站的恒定光照下种植快速生长小麦的可能性。这一共同努力促成了一种可用于快速生长的矮壮小麦育种系的诞生。随后，LED技术的进步极大地提高了科学家们为每一种作物调整和定制光照设置的精准度，也大幅降低了可提高作物生产力的室内植物繁育系统的成本。澳大利亚昆士兰大学的植物遗传学家LeeHickey致力于“快速育种”技术，通过严格控制光照和温度，使植物超负荷生长，这样育种家能够尽快收获种子，以种植筛选下一代作物。图
LeeHickey博士在他的温室中。（来源：QueenslandAllianceforAgricultureandFoodInnovation）这项技术是受NASA在空间站上种植作物的启发，也就是通过每天用蓝色和红色的LED灯照射种子22小时，并将温度保持在16.7至22.2摄氏度之间，“哄骗”作物早日开花。该技术使用最佳的光质、光强、光照时长和温度控制来加速光合作用和开花，以及更早收获种子，从而缩短了传代时间。对于需要特定环境因素（如春化或短日照）才能诱导开花的物种，有特殊定制的方案可用。当这些技术应用于可以高密度种植（例如株/平方米）的小型谷物作物时，与开发大量自交系作物相关的空间和成本都可以降低。图
小麦在LED的温室中，光照周期长的作物生长更快。图a为播种后43天，左为16小时光照周期，右为22小时光照周期。图b为播种后79天，左为16小时光照周期，右为22小时光照周期。（来源：NatureProtocols）这项研究发表在年11月的NatureProtocols上。Hickey称，他们种植的小麦、大麦、鹰嘴豆和油菜1年内最多可以繁育6代。需要说明的是，这种方法目前只适用于植物育种，并不适合农民种庄稼，因为其经济成本过高。小麦很重要，它提供了世界每日人均卡路里摄入的20%。第一个使用快速育种开发的小麦品种“DSFaraday”于年在澳大利亚发布。这个产品可以防止成熟的作物种子在雨后过早发芽。在温室内培育出好的品种后，就可以进行田间试验，以确保在推广给农民种植之前有好的收获。现在多种作物都有了可用的快速育种方案。性状筛选加速植物育种过程是一个复杂的链条，这样就给育种家很多加速的发挥空间。比如目标性状的筛选。孟山都公司的种子切片技术就是一种高通量的育种装置，可以让研究人员在不破坏整个种子性能的前提下获得其遗传信息，以加速植物目标性状的筛选。图
切片机加工后的大豆种子。（来源：mag.audubon.org）这种设备可将玉米、大豆、小麦、瓜类等作物种子切下小小一片从而进行提取DNA分析，以便确定其是否含有目标基因，而种子的剩余部分仍然可以播种。在此技术发明之前，分析下一代目标基因需要在收获时节分析作物茎叶。也就是说，高速种子切片机避免了时空的干扰，能大大提高分析速度与规模。切片机一天可以处理数十万份种子，而人工处理则是人3个月40万粒种子。这一发明并非育种环节中边边角角的更新，其重要意义在于加速了育种的进程。表型分析加速不同于多年前第一批粮食作物被驯化的时代，今天的植物育种家拥有大量的作物改良工具。自动化高通量表型分析已经实现了对大群体的快速评估，增加了选择强度并提高了选择准确性。表型就是作物形状、大小、结构、颜色等可观测的外在表现，表型分析是指对植物生长、发育和生理学的任何方面进行的测量。“表型为王，基因为后”是相关领域的学者的口头禅。表型分析是育种家理解基因功能及环境效应的关键环节。表型监测平台通过搭载各种传感器，能够迅速获取遥感数据。国际上已经可以实现室内平台全自动、高通量和全生育期地获取表型结构参数、生理参数以及进行环境胁迫等分析。国内，华中农业大学研发了断层扫描仪和数字化考种机用于获取单株水稻的株高、分蘖等结构信息和收获后的种子性状。年，中国科学院植物研究所研发了国内首套高通量作物三维表型监测系统，包括室内固定平台、室外移动监测平台、无人机监测平台，以及在建的田间大型固定监测平台。室内平台集成了激光雷达、高分辨率相机、多光谱和热成像仪4种传感器，在秒可完成框架内20平方米面积的作物扫描。图
Crop3D：作物表型信息通量化获取硬件平台研发和基于深度学习的软件开发。（来源：中国科学院植物研究所郭庆华实验室）虽然人工观测可能永远都不会被机器完全替代，但高通量表型分析却让育种家看到更多。尤其是，更便宜的现场操作平台正在变得越来越强大且实用，特别是能够携带大量有效载荷、飞行时间更长的无人机应用越来越广泛。应用这种新一代表型分析的主要挑战仍然是数据处理和图像加工，计算机科学的持续贡献对于表型分析的高速发展至关重要。整合才能赢没有哪个技术能解决所有的育种问题，所以育种家们从来都是整合所有可用技术，并挖掘其所有潜力。育种家的工具箱已经有了不少选项。基因分型、标记辅助筛选、高通量表型分析、基因编辑、基因组选择、从头驯化……这些技术都可以拿来，就看你怎么用了。比如最热门的基因编辑技术，与常规育种、转基因育种相比，基因编辑技术更精准，这也就意味着，基因编辑育种会更快。Hickey博士说，他们希望能整合所有可用的技术，这样才能在气候变化这个大背景下让作物更好适应。气候变化对作物的影响已经让农民有切肤之痛。过去一年，澳大利亚昆士兰州和新南威尔士州的农民经受了严重干旱，而北方农民则忍受着大洪水。Hickey博士称，他们将在印度、马里和津巴布韦等地区建设这种快速生长的植物工厂，这样可以快速培育高粱、谷子和花生等投资不够大的作物，而后者对上述地区的营养和全球粮食安全很重要。
