问题——良种“供给不足”制约深远海养殖扩容增效。近年来——我国深远海养殖发展提速——产业对耐环境、抗病强、生长快、饵料效率高的优良品种需求更加迫切。但适养品种数量仍偏少，近海与深远海品种重叠度较高等问题依然突出；部分品种种源对外依赖度较高，苗种规模化、稳定化供给能力仍需提升。此外，尽管我国海水鱼类基因组解析等领域取得多项进展，但面向育种应用的优质基因资源仍显不足，科研成果走向产业应用的“最后一公里”仍待打通。 原因——育种链条长、数据链断、表型测定难是共性瓶颈。水产育种涉及多代选育、复杂环境与多性状权衡，长期面临三上制约：其一，种质资源管理较为分散，数据标准不统一、共享不足，难以实现跨团队、跨区域协同利用；其二，水产动物表型多水体环境下形成，传统测量方式耗时费力、干扰因素多，难以进行规模化、连续化、无损化采集；其三，育种决策需要贯通表型、基因信息与养殖环境数据，但在实际生产中往往“采得多、用得少”，导致选育效率不高、周期偏长。 影响——从“靠经验”向“靠数据”跃迁，决定产业竞争力走向。良种是水产养殖提质增效的源头。提升育种效率，可直接带来单位产出提升、病害风险降低与成本优化，并增强产业应对复杂海况和市场波动的韧性。深远海养殖被视为拓展海洋食物供给的重要方向，若良种供给体系不完善，产业扩容可能面临成本上升、风险加大与稳定供给不足等压力；反之，一旦育种进入精准化、工程化轨道，将夯实我国水产种业核心竞争力，并带动涉及的装备、数字化管理与养殖模式协同升级。 对策——建设智慧育种平台，打通“资源—表型—策略—养殖”闭环。中国水产科学研究院黄海水产研究所联合多支科研团队，依托国家海洋渔业生物种质资源库，搭建“海洋水产动物智慧育种新平台”，以一体化信息化管理为基础，聚焦关键环节实现系统性突破。 一是强化种质资源“数字化统筹”。平台实现海洋水产动物种质资源的实时数字化处理、安全存储、多重备份与可视化展示，推动珍贵资源由分散管理向集中管理转变，为共享利用、追溯管理与规范化评价提供数据支撑。 二是推动鱼类表型测定“无损高效”。通过桌面三维设备与水下视觉监测系统，构建机器视觉与深度学习结合的表型测量体系，实现鱼类生长性状的智能无损测量，在确保安全的同时提升效率与精度，为规模化选育提供可复制的技术路径。 三是提升虾蟹表型识别“高通量能力”。围绕虾蟹育种对生长、抗病等性状的需求，平台研发高通量表型识别系统，并配套育种数据分析平台，实现养殖信息的智能采集与分析，推动从“人工抽样”向“自动连续采集”转变，为育种评价与选留提供更稳定的数据支撑。 四是贯通全流程“策略闭环”。平台在刺参等品种上探索活体性状的图像智能无损测算方法，提升关键性状的预测与评估能力，逐步形成“表型精准鉴定—性状关联分析—育种策略评估—养殖智能分析”的闭环体系，使资源挖掘与育种决策更具针对性、可验证性。 前景——以平台化能力带动良种供给体系升级，服务深远海养殖高质量发展。业内认为，随着多源数据汇聚、测定装备迭代与标准体系完善，智慧育种将更走向规模化、工程化：一上，有望缩短选育周期、提高选育准确度，加快优良性状稳定固化；另一方面，将推动“科研—企业—养殖端”协同，促进良种与养殖模式、饲料营养、防疫管理联动优化。下一步，围绕深远海养殖急需的品种与性状，持续扩充可用于育种的基因与种质资源，完善数据标准与共享机制，强化苗种繁育与示范推广能力，将成为提升产业整体竞争力的重要着力点。
从“看天吃饭”的传统育种到“按需设计”的智慧育种，这场水产种业的深刻变革，既是科技自立自强的现实路径，也是保障重要食物供给的关键支撑；当深海养殖遇上数字技术，我国正以创新推动蓝色粮仓加速形成，并为全球粮食安全治理提供更多中国方案。站在新起点上，如何加快技术成果转化、完善产学研协同机制，将成为下一阶段水产种业高质量发展的重要课题。