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　　农作物基因型信息包括作物的基因组组成、结构、基因表达等分子层面的生物大数据。农作物基因型的研究与育种密切相关。种业作为农业的“芯片”[4]，是推进农业发展的重要基础。智能分子设计育种技术利用前沿高通量测序技术，获取、分析农作物基因型信息，结合作物表型信息获取技术，建立智能计算模型选育新品种，通过计算实验预测新品种的表型，指导现实育种过程，缩短通常数以年计的育种周期[2,5]。智能分子设计育种研究的开展将为提高农作物产量和质量提供基因水平上的技术支持。

　　在农业生产管理和控制决策方面，随着高质量表型组、基因组数据的积累与相关理论的完善，融合生物、信息、人工智能、分布式自治组织与运营等技术，建立信息化、智能化的以农作物、环境、人为基本元件的农业系统成为可能。针对复杂农业系统的管理与控制，中国科学院自动化研究所康孟珍等人[6]提出了基于ACP理论[7]的平行农业研究框架。其中ACP分别代表人工系统、计算实验和平行执行。平行农业的本质是构建与实际农业系统相对应的虚拟农业系统（人工系统），虚实系统通过描述、预测、引导3个层次智能实现平行执行，即通过人工系统的在线学习和计算实验对实际系统的行为进行预测，为其管理与控制提供引导。

农业发展需要稳定的农村环境，也需要保障粮食安全、建设新农村的主力军——农民。按农用土地耕种规模，农业可划分为大规模商业农场、小规模农业等类型[9]。截至2016年，全球共有超过5.7亿个农场，其中面积不到2公顷的小规模农场和家庭农场经营着世界87%的农业用地，多分布于亚洲、非洲的欠发达国家[10]。联合国将支持小农户平等获得土地、技术和市场列入可持续发展目标之一。我国也是小农业为主的国家，截至2019年，小农户占农业经营主体数量的98%以上，2.3亿农户中经营耕地约0.67公顷以下的占91%。小规模农业作为低成本、低风险的经营方式，结合农民其他的创收活动，对当地生计和粮食安全有重要贡献

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