育种谋新篇，数字创未来，2023华南畜禽种业论坛盛大召开

关于我们 2024-09-22 16:51:03 77

育种谋新篇，育种业论数字创未来，谋新2023华南畜禽种业论坛盛大召开_南方+_南方plus

聚焦数字化育种，推动畜禽种业创新发展。坛盛11月24-26日，大召 2023华南畜禽种业论坛-数字化育种，育种业论在广州召开，谋新育种行业权威专家、篇数企业代表齐聚一堂，字创围绕“数字化赋能育种迈入4.0智能时代”主题，未华探讨数字化技术在畜禽育种中的南畜应用与发展，推动华南地区畜禽种业实现现代化和高质量发展。

华南畜禽种业论坛-数字化育种现场

广东省畜牧兽医学会畜禽遗传育种分会副会长蔡更元主持论坛开幕式

种业是农业的基础，育种已从驯化育种时代（育种1.0）、遗传育种时代（育种2.0）、分子育种时代（育种3.0）走向大数据智能设计育种时代（育种4.0）。得益于测序技术、表型技术、芯片等新技术的发展，种业数字化，是把现代农业生物技术、信息技术和智能装备集成在一起构建的一种新型生产方式，并对育种各个方面、各个环节都有深远的影响。

广东省畜牧兽医学会畜禽遗传育种分会会长、广东省农科院动物科学研究所所长罗成龙致辞

据广东省畜牧兽医学会畜禽遗传育种分会会长、广东省农科院动物科学研究所所长罗成龙介绍，2022年12月17日，在省农业农村厅的支持指导下，广东省畜牧兽医学会成立了畜禽遗传育种分会，分会成立近一年来，开展了一系列卓有成效的工作，为广大畜禽遗传育种科技工作者提供了技术交流平台，着力推进广东省畜禽种业攻坚克难，促进畜禽遗传育种技术成果转化，为畜禽种业振兴提供了强有力的支撑。

广东省畜牧兽医学会理事长、仲恺农业工程学院校长廖明致辞

种业是农业高质量发展的基石。广东省畜牧兽医学会理事长、仲恺农业工程学院校长廖明表示，华南畜禽种业论坛的目的是搭建行业交流平台，推动育种转型升级，着力畜禽种业振兴。本届论坛以“数字化赋能育种迈入4.0智能时代”为主题，数字化育种已经成为畜牧业高质量发展的必然趋势。在建设种业强国，实现种业振兴的过程中，数字化育种有利于快速补齐种业短板。

广东既是畜禽养殖大省，也是畜禽种业强省。随着科技的飞速发展和数字化、智能化时代的到来，数字化育种已经成为畜牧业高质量发展的必然趋势。数字化育种技术以其高效、精准、智能的特点，为畜禽种业的科技创新、产业升级提供了强有力的支撑。

论坛上还宣布了广东省畜牧兽医学会畜禽遗传育种分会新成立的专家委员会名单，并颁发了证书。这些专家将为广东省畜禽种业的发展提供强有力的支持。

专家委员会授牌

聚合智慧，思想碰撞。会上，华南农业大学吴珍芳教授、广东省现代农业产业技术体系南方现代草牧业(牛)创新团队首席专家陈卫东研究员、国家肉鸡产业体系岗位专家/华南农业大学张细权教授、广东省农业科学院动物科学研究所所长/广东省畜牧兽医学会畜禽遗传育种分会会长罗成龙、广东壹号食品股份有限公司项目发展中心总经理罗艳凤、成都瀚辰光翼科技有限责任公司创始人CEO张晗围绕数字化育种的前沿问题、热点话题与发展趋势从政产学研等多角度进行圆桌论坛的深入探讨和交流。

圆桌论坛交流

据悉，本次华南畜禽种业论坛由广东省畜牧兽医学会主办，广东省畜牧兽医学会畜禽遗传育种分会、《广东畜牧兽医科技》编辑部、猪禽种业全国重点实验室承办。广东省农业科学院动物科学研究所、华南农业大学动物科学学院、中山大学、仲恺农业工程学院、广东省畜牧业标准化技术委员会、广东省畜禽育种与营养研究重点实验室、广东省农业科学院生物育种研究中心、广东省动物分子设计与精准育种重点实验室、广东省畜禽肉品质量安全控制与评定工程技术研究中心、广东省现代家禽种业产业园、国家犬类实验动物资源库等联合协办与支持。2023年华南畜禽种业论坛的成功举办，为推进广东省乃至全国畜禽种业的现代化发展提供了重要的智慧支持和实践经验。未来，数字化育种将成为畜禽种业的重要发展方向，引领行业迈向新的高度。

本次论坛邀请了4名国内知名育种专家及4名优秀企业代表作大会精彩报告，内容围绕数字化育种的前沿问题、热点话题，从政产学研用等多角度分享育种创新、资源利用等创新与发展举措，助力打造广东成为畜禽种业数字化育种新高地。

国家生猪产业技术体系首席科学家、中山大学陈瑶生教授分享《地方猪数字化育种体系建设实践》，深入探讨了地方猪资源的品种特点。他指出本品种纯种选育，重点是提高一致性，主要作为杂交母本利用，也可作为遗传资源进行杂交育种，培育含地方猪血源不同比例的新品种。

陈瑶生教授报告

山东农业大学张勤教授分享《智能化表型组——动物育种的新前沿》。他表示，表型组学所面临的技术或在产业应用上的挑战完全不亚于基因组学。表型的获取是育种的一个核心环节，目前所使用的技术有个体识别技术、传感器技术、3D图像技术、红外光谱技术等，通过多项技术对动物行为的识别还能实现适应力的度量，但对于大数据的整合与挖掘仍是未来表型组所面临的重大挑战。