掌控强开小嫩苞：一区二区三区在线技术详解 - 专业解析控制技巧与实践经验分享，通州造“番茄育种芯片”年内上市油气行业AI转型的三昧真火对谈预告｜许子东×王安忆×黄子平×周轶君：我们这一代的读和写
2023年春，随着科技的发展和信息化的推进，网络技术和数据分析的应用范围日益广泛，其中，控制技术在强开小嫩苞这一领域展现出重要的应用价值。本文将深入探讨如何运用在线技术进行专业的控制技巧与实践经验分享，以期为强开小嫩苞领域的从业者提供参考，帮助他们更好地掌握操控技巧，并在实际工作中取得更好的成果。
理解在线技术中常用的控制模式及应用场景是掌握强开小嫩苞关键要素之一。在线控制系统主要包括以下几种基本模式：闭环控制系统、前馈控制系统和反馈控制系统。闭环控制系统是指控制系统的输出量等于输入量；前馈控制系统则是基于当前状态预测未来趋势，通过输入量控制输出量；而反馈控制系统则主要利用输出量反馈到输入量，实现对控制过程的动态优化。
在强开小嫩苞场景下，常见的控制策略有以下几种：
1. 定时器控制：通过对特定的时间周期（如每天、每月等）设定阈值或时间限制，当该时刻达到预设阈值时，系统自动执行强开小嫩苞的操作。这种控制方式适用于特定时间段内频繁发生的强开小嫩苞需求，如作物生长周期、花卉绽放等。实时获取植物生长数据并对其进行分析，再结合预设的阈值和时间限制，确保小嫩苞适时打开。
2. 按照生物钟控制：研究表明，某些植物会在特定的节律时段开花，如日出后、傍晚、深夜等。在强开小嫩苞过程中，可通过设置定时器来实现按照生物钟的规律操作。例如，当太阳升起时，通过调节光照强度和环境温度，使得植物激素含量达到最佳水平，促使小嫩苞提前开放。
3. 负反馈控制：在强开小嫩苞的过程中，通常会遇到天气或其他不可控因素影响开花进程的情况。在这种情况下，通过引入负反馈机制，可以优化强开小嫩苞的控制效果。例如，当花朵未按时开放，可以通过调整土壤湿度、光温条件等方式对小嫩苞进行适度干预，使其维持正常发育。
4. 数据驱动决策：随着互联网的普及和技术的发展，大量数据资源如温度、湿度、光照强度等在强开小嫩苞控制中的作用日益明显。通过收集、整理和分析这些数据，结合机器学习算法，我们可以建立个性化的强开小嫩苞模型，对不同植物品种、生长环境等因素进行精准预测，从而实现智能化强开小嫩苞的控制。
实践中，实践者应熟练掌握上述各种控制模式，并结合具体场景灵活运用。还需重视线上传输技术的优化，如使用高速率、低延迟的数据传输方案，提高控制数据处理效率和稳定性，避免因数据传输延迟导致的小嫩苞推迟开放。对于复杂多变的强开小嫩苞问题，需具备一定的数据分析能力和预见性思维，不断更新和完善控制模型，确保强开小嫩苞的最佳表现。
强化强开小嫩苞的在线控制技术不仅能够有效提升农业生产效率，而且有助于推动现代农业向精准农业、智慧农业的方向发展。作为企业或研究机构，应持续关注相关技术的研发与应用，不断提升自身的技术实力和服务水平，为我国粮食安全与生态环境保护作出积极贡献。
固相基因芯片和扫描仪。本报记者 张佳琪摄
本报记者 张佳琪
前不久，我国首个聚焦番茄育种的自主化固相基因芯片技术——“京番芯1.0”研发项目启动会召开。据了解，“京番芯1.0”预计将于今年年内正式开展商业化应用。
这枚“京番芯1.0”芯片究竟什么样？它又将如何助力番茄育种？记者近日来到北京通州国际种业实验室一探究竟。
实验室内，工作人员来来往往，正忙碌地进行分子检测。实验室副主任赵艳杰热情地带记者来到固相芯片仪器台前。她从抽屉里拿出芯片塑料袋，取出一枚宽约3厘米、长约12厘米的银灰色芯片。记者仔细观察发现，这块芯片还包含着12个更小的单样品芯片。
“这将是‘京番芯1.0’成品的样子，目前它正处于研发的最后阶段，不久之后将批量生产。”赵艳杰告诉记者，“这枚小小的芯片使用了载玻片作为固态基底，上面可是固定着上百万个寡核苷酸探针呢！这次研制成功后，每一个芯片里将容纳海量的位点。”
所谓“位点”，是个生物学名词，是指染色体上一个基因或者标记的位置，也特指DNA上有表达功能的部分。
参与此次“京番芯1.0”研发的北京市农林科学院蔬菜研究所所长温长龙向记者做了形象的比喻，“我们农科院前期研发了海量的育种位点数据，芯片就是装载这些位点的载体。农业育种芯片与常听到的手机芯片是不同的，手机芯片的优劣通常以精细度来体现，就是大家说的多少纳米。而育种芯片的品质，则靠它能承载的位点信息来体现，这些位点控制着番茄的颜色、形状、抗病性、口味等，位点越丰富越精确，芯片就越厉害。”
“京番芯1.0”芯片如何使用？现场工作人员为记者做了简单的演示：经过前期准备后，先将芯片固定在扫描仪上，扫出海量的番茄基因型数据，再依照这些数据对育种家提供的品种进行检测，最终结果会快速在电脑上显示出来，性状好不好，一目了然。
“芯片的核心功能是检测，可辅助育种家精准筛选种质资源。”工作人员介绍，“长期以来，固相基因芯片的核心技术被国外企业垄断，导致我国番茄育种成本高、技术受制于人。这枚国产自主芯片的诞生，将突破国外对育种领域的‘卡脖子’技术垄断。”
此次“京番芯1.0”研发项目，汇集了国内多家顶流单位、高校，可谓“各显神通”——北京市农林科学院蔬菜研究所提供海量的芯片核心检测位点和标记；山东农业大学生命科学学院参与前期位点提供，并将助力未来的市场应用；北京通州国际种业科技有限公司拥有分子育种共性技术平台与育种加速器，将严格按照国际标准推进技术突破，力争年内完成芯片核心性能验证；苏州拉索生物芯片科技有限公司拥有固相基因芯片自主研发、生产和商业化的能力。上个月，四方已签署了战略合作协议，国产番茄固相芯片技术攻关迈入了实质性阶段。
能源转型，是近几年来一个世界性的主题，其中，油气行业是一股不可忽视的转型力量。能源安全是能源转型的前提，油气供应作为现代能源系统中的核心组成部分，必须具有足够的韧性和抗风险能力。同时，向绿色、低碳、清洁能源的转变刻不容缓，又要求油气行业提升转型效率。
兼顾高安全与高效率，油气行业的转型挑战压力山大。好在，大模型出现之后，通过AI促进整个产业的降本提质增效，实现安全运营，构建新质生产力，都带来了巨大的发展机遇。
各行各业都在说转型，油气行业关乎国家能源安全与经济命脉，有自身独特且复杂的规律，更有自己转型的节奏。必须听真话，听取业内专家的意见，敏锐洞察行业发展趋势，精准转型；做真事，让AI与ICT技术切实解决企业实际问题，而不是形式上的摆设；见真章，转型不能仅仅停留在口号或表面文章上，而要实实在在地取得成效。
油气转型，何以为真？孙悟空曾利用三昧真火，将仙丹锻成一块，浑做金钢之躯。油气行业转型，也需要这样的三昧真火，淬炼出强大能力与价值。
近日，“数智创新 激发油气行业新动能”2025油气行业峰会上，我们采访了华为油气矿山军团解决方案总裁蒋旺成，带我们了解油气行业转型的真痛点、真案例、真功夫。
2023年国家能源局《关于加快推进油气数字化智能化发展的若干意见》就明确了油气行业数智化转型的必要性与紧迫性。政策驱动下，新的问题来了，究竟怎么干？
油气行业是非数字原生的传统产业，转型自然少不了ICT行业的助攻。过去几年来，华为油气矿山军团与油气行业深度合作，实践丰富，合作项目覆盖油气勘探与生产、管道运输、炼油化工、成品油零售等上中下游各领域。客户有中国石油、中国石化、中国海油、国家管网、万华化学等行业巨头，以及两万多家地方石油炼化企业，以及燃气企业。这个过程中，华为专家洞察到了油气转型的根本性难题。
蒋旺成透露，油气行业的智能化转型瓶颈是环环相扣的，这种复杂性，也是导致转型难、效率低的根本原因。
（华为油气矿山军团解决方案总裁 蒋旺成）
首要的挑战，是数据准备不足。近几年来，油气行业的设备实时数据、音频视频数据和图像文件数据的数量都在快速增加。但总体来看，要让AI应用起来，油气行业的数据准备度是远远不足的。
接下来，想要更多地采集与获取数据，又会面临工业软件瓶颈。一方面，海外软件依赖，一旦国外企业不配合，就无法进行数智化开发与优化，拿不到数据；另一方面，油气行业业务复杂、设备多，基础软件“七国八制”，数据难以一致性管理。蒋旺成提到，没有核心的装备、工艺、工业软件，要想去做好智能化，难度很大，可为空间相对有限。
进一步追问，油气行业的技术自主创新程度，为什么搞不起来？答案是，油气企业的数字化、智能化人才准备，仍然不充分。石油行业数智化转型已经进入深水区了，大量行业专属场景与隐私数据、独特需求，只能依靠油气企业自身来进行重构，提升油气行业人才的意识与素养。目前，既懂油气又懂AI的人才，还比较缺乏。
没有数字人才，就没有自主创新能力。没有自主创新能力，就无法进行软硬件升级迭代。而没有自主软硬件支撑数据采集与获取，那么AI智能化就是无本之木、无源之水。种种复杂因素彼此勾连，讲出了油气行业转型的深层困境。
有了来自ICT专家的转型真话，那么油气行业的下一个问题就是，该怎么解决这些问题？
解决问题要抓“牛鼻子”，而不是头疼医头脚疼医脚。油气行业转型不能浮于表面，要做成真事、实事，就必须抓住“牛鼻子”，可以总结为三个一：
一把手工程。油气行业的企业或组织，都具有大规模、大投入、大产出的特点，是以总部推进、高层领导的持续支持最为有效。在蒋旺成看来，AI转型必须由一把手挂帅，集团层面统一的指导思想，为AI给政策、给资源，也允许部分失败（因为创新）。先是在整个方法上面先达成一致，便于协同工作。以国家管网的数智化转型为例，就依托华为云Stack一站式解决方案，构建了国家管网的统一数字平台，实现了集团级的统一数字平台架构，有效支撑国家管网建、运、维、研全流程应用的快速开发和部署，对国家管网数智化转型和应用创新奠定了很好的基础。
一个大模型。油气行业的另一个特点是数据安全性要求高，不能出域。传统招投标的AI项目，需要把数据拿出域做训练，有泄漏风险。解决之道是，集中建设训练中心，训练出一个基础大模型，并在此基础上训练出诸多场景化模型，通过内网推送到作业场景，集团下属单位做好本地部署与边缘推理。这样所有数据都在内网里，数据安全可以得到保证。同时，大模型还可以降低门槛，模型开发中数据集创建、模型选择、模型训练、评估、部署、反馈等工作，过去都是专家手动操作，现在进入以大模型为主的工作流，转变为工具链，可以大幅降低人才的使用门槛。
一个总厨房。蒋旺成认为，行业人才掌握数智化技能，比数智化人才更懂行业，价值更大更可行。降低行业人才的技术门槛，需要基础设施平台和工具链。相当于华为搭好了厨房和灶台，开发了大量工具作为“厨具”，而油气行业AI大餐就要由伙伴来烹饪，比如像软通、中软国际、客户自己的三产公司/团队等第三方软件服务商。
一把手工程，确保转型可持续推进；一个大模型，确保转型数据安全；一个总厨房，降低转型门槛。力出一孔，让油气行业转型切实向前推进，做成一些转型真事。
有了纲领性的宗旨指导，那么下一步就该进入真实场景了。在蒋旺成看来，场景是油气企业能力生长的源头。
他说道，任何一个企业的数智化转型走向深水区的时候，一些需求和方案光靠市场上“买买买”是买不到的，一定要培养企业内生的数智化能力。所以华为跟行业客户合作，在任何一个项目当中，最基本的原则是从几个场景入手，把客户自己的人工智能团队能力培养起来。
真实场景是AI最好的试炼场，也要求行业拿出ICT的真本事、见真章。面向场景，行业伙伴与华为，闯过了三重试炼关卡：
第一关，数据关。面对海外软件依赖与七国八制的局面，解决方案之一，可以通过鸿蒙让所有设备都“说普通话”，设备联动，数据具有一致性，从而解决油气领域数据准备度不足的问题。夯实了数据底座之后，后续就可以通过AI大模型对场站设备进行赋能，实现智能井场的转变。
第二关，技术关。技术能力强不强，直接决定AI部署的实际效果。华为打造盘古大模型，降低行业的AI开发门槛，包含盘古CV大模型、预测大模型、NLP大模型、多模态大模型、科学计算五类大模型，以加速推动行业智能化升级。
第三关，人才关。以山东能源集团为例，依托华为盘古大模型，构建了“1+4+N”架构的矿山智能化方案，场景化工作流开发模式，整合大模型开发套件，实现工厂化开发。山能下属的科技企业云鼎科技，自己就能把开发、交付、运维这些工作都做起来，很快完成9个专业100+类场景开发，AI团队从10人扩展到100+人，服务集团内外部客户。
数据、AI技术、人才的挑战，如同三昧真火，将一个个业务场景进行淬炼，最终涌现出油气企业的内生智能团队与能力。
峰会上，蒋旺成说了一句话：智能化只有开始，没有结束。
AI会在接下来的数十年里持续为油气行业赋能，是无法一蹴而就的。这个漫长的智能化过程，华为成为一直陪伴在油气企业身边的伙伴，让转型并不孤单。岁月如金，经过时间的考验与历练，我们会发现华为一直以客户为中心，助力油气行业智能转型升级。
华为ICT技术体系的完备性与先进性，不仅从根技术上长期支撑油气企业的软硬件自主研发，更支持着中国油气企业去做领先全球行业的技术创新。同时，华为有军团。蒋旺成提到，华为油气矿山军团深入油气行业，与客户、伙伴联合创新，办难事，解难题，军团模式可以跨部门整合华为的专家与技术，为油气行业量身打造更适配的解决方案。
还要看到，华为培养油气行业复合型人才，这是需要长期大量无回报投入的。特别是AI大模型，作为一门新兴技术，教培资料、师资力量、实践实训等教育资源，是比较匮乏的。十年树木百年树人，行业人才梯队的完善与成熟更需要时间，所以华为为行业培养人才，说明已经做好了长期陪伴在油气行业转型之路上的准备，利在油气，利在当代，更利在千秋。
这次采访中，蒋旺成更多时候是在谈数据，谈人才，谈基座，谈模式。从中能感受到，在底层夯实中国油气行业的智能根基，构建油气企业的AI根源力量，是华为想做的，也正在做的。
过去，我们说石油是流动的黄金。而智能化阶段，伙伴与华为的陪伴下，油气行业也将迈入下一个黄金时代。