從蛋白建模到設計育種天翼云息壤科研助手為油料科研注入數智動能

食用油是百姓餐桌必需品，保障食用油供給安全、推動油料產業高質量發展，是維護國家糧食安全的重要一環。近日，中國農業科學院油料作物研究所（以下簡稱“油料所”）攜手天翼云，依托息壤科研助手構建科研流程智能閉環，破解科研痛點、激活科研效能，為國家級油料科研攻關注入強勁數智動能，助力守護百姓“油瓶子”安全。

作為國家級專業科研機構，油料所肩負著解決我國油料產業前沿性、基礎性、關鍵性、戰略性重大科技問題的職責，為油料供給安全、農業農村發展提供核心科技支撐。隨著人工智能技術迅猛發展，油料所在科研推進中面臨多重痛點，亟需強有力的技術與基礎設施支撐。

科研痛點凸顯，亟需數智賦能破局

深耕油料全產業鏈科研過程中，油料所的痛點集中體現在三大方面，相互交織制約了科研效率提升。

在科研環境方面，科研人員發表論文需依托最新AlphaFold3環境，但復雜的環境配置耗費大量精力，導致科研人員難以集中注意力攻堅核心任務；在算力支撐方面，隨著基因組數量激增，蛋白質建模工作量大幅增加，高性能GPU計算設備成為剛需，同時在設計育種領域，油料所亟需開發大模型優化育種模式，提升優良品種培育效率；在經費管控方面，科研經費消耗與產出的平衡性有待優化，如何在有限經費下實現更大科研突破，成為科研管理者面臨的現實難題。

天翼云精準“開方”，全方位激活科研效能

針對油料所的核心痛點，天翼云依托息壤科研助手及自身技術優勢，精準施策、靶向發力，構建全流程支撐體系，逐一破解科研難題。

針對科研環境配置繁瑣問題，天翼云通過息壤科研助手搭建“檢索-設計-撰寫”科研全周期智能閉環，后續將上線環境自動配置功能，省去繁瑣的環境搭建流程，大幅壓縮科研時間，讓科研人員聚焦核心創新任務。

為破解算力不足瓶頸，天翼云采用MPI并行計算技術，調用多機多卡A100算力資源，實現科研效率質的飛躍：油料所蛋白質建模時間縮短50%，核心生物信息分析流程效率提升30至50倍，育種周期關鍵環節（如理想株型預測）縮短50%以上，讓大規模、多性狀同步精準設計成為常規操作，助力油料所搶占論文發表先機、提升學術競爭力。同時，天翼云協調內外部專家資源，協助油料所打造大模型開發方案，為育種研究賦能。

在經費管控上，天翼云創新采用CPU、GPU計算分離模式，幫助油料所節省36%的費用支出；結合分時分卡精準計費與權限隔離機制，在保障科研安全的同時，實現算力資源智能分配、成本精準管控，有效優化科研投入產出比，為后續科研預算申請、團隊績效提升提供有力支撐。

油料安全關乎國家糧食安全，科研創新是油料產業高質量發展的核心引擎。此次油料所與天翼云的攜手，是國家級科研機構與國家云協同賦能產業創新的 生動實踐，為農業科研數智化轉型提供了可借鑒的范本。

下一步，天翼云將持續發揮技術與服務優勢，全方位賦能油料全產業鏈科研創新，推動優良油料品種培育提質加速，為鄉村振興與農業現代化建設注入持久數智動力。