当前，极端气候事件频发，粮食安全面临严峻挑战，提升作物高产稳产能力已成为保障粮食安全的紧迫任务。以基因组选择、高通量表型、多组学数据融合与人工智能辅助决策为核心的智能育种技术体系，有望显著提高优异种质发掘、关键性状预测和新品种选育效率，推动育种范式由经验驱动向数据驱动转变。
然而，智能育种发展仍面临三方面关键瓶颈：一是高质量、标准化、可支撑模型训练与跨环境验证的基础数据严重不足；二是能够适配复杂基因型—表型—环境互作场景的高效算法体系尚不完善；三是面向育种全过程、能够集成多源异构数据、智能算法与育种决策流程的平台支撑能力仍有待提升。为此，中国农科院作科所已启动种质资源“天书计划”等相关工作，系统推进高质量育种大数据底座建设、育种算法研发和智能育种平台构建。为加快智能育种算法创新与应用转化，我们举办AI 育种挑战赛，面向全球科研人员和数据科学家征集创新方案，推动形成更准确、更稳定、更适配实际育种应用场景的智能育种算法体系。
面向粮食安全和种业创新重大需求，汇聚全球智能育种算法创新力量，推动基因组育种算法协同攻关与开放创新。
依托种质资源"天书计划"等育种大数据，在真实育种场景中建立覆盖主要基因组育种算法的系统评测体系。
促进人工智能、生物信息学与作物育种深度交叉，遴选和培育高效、稳定、可推广的预测模型与算法方案。
四大作物赛道
聚焦玉米、水稻、小麦、大豆四种主要作物，构建跨作物、多场景的全基因组选择算法评测任务，推动模型在不同遗传背景和应用场景中的验证。
多阶段验证
采用"算法开发 → 模拟测试 → 田间验证"等多阶段流程，对参赛方案开展从计算设计到田间表现的系统评估，推动算法创新与实际育种需求相衔接。
基准测评体系
建立涵盖主要全基因组选择算法（GS）方法的基准模型体系，对参赛算法进行统一评测和横向比较，遴选表现优异、稳定的算法。
无论你是基因组学专家还是AI工程师，这里将为你的算法提供真实数据场景的严格测试，推动农业实质性进步。
竞赛发布与报名（2026年7月至8月）
竞赛通知面向全球高校和科研机构发布，参赛者需在竞赛网站完成注册。报名审核通过后，组委会向团队负责人发送后续通知。
训练数据释放（2026年7月）
四种作物训练数据开放下载，数据使用说明发送至团队负责人邮箱。参赛团队完成下载、解压和本地校验，熟悉数据结构。
竞赛说明会与答疑（2026年8月）
组委会举办线上竞赛说明会，对赛事相关事项进行说明和答疑。建议参赛者提前准备问题，充分了解竞赛规则和评价指标。
第一批预测数据释放（2026年10月）
开放玉米、水稻预测数据下载与任务说明。参赛团队基于训练数据对指定测试材料在目标环境下的性状表现进行预测并提交结果。
第二批预测数据释放（2026年12月）
开放小麦、大豆预测数据下载与任务说明。参赛团队在统一数据规范下完成模型迁移、参数调整或重新训练并提交结果。
初赛数据提交（2027年3月）
提交完整竞赛报告ZIP文件（源代码、模型说明、预测结果、补充材料）。
评价指标：Pearson + Spearman 相关系数均值，MSE为辅助指标。
初赛评审（2027年4月）
依据各作物、各性状预测准确性综合排名，选取前30%团队进入下一轮。
复赛（2027年5月）
入围团队基于新数据集预测新材料在目标环境下的田间性状，提交复赛报告ZIP文件（要求与初赛一致）。
决赛评审（2027年5月）
复赛预测 vs 田间实测对比，专家综合评估准确性、创新性、可解释性，选取前20%进入答辩。结果在网站公开。
现场汇报与颁奖典礼（2027年6月 · 北京）
最终环节团队在北京现场汇报算法原理、开发过程与应用前景。专家评审确定奖项等级，现场颁发荣誉证书。
获奖团队获得组委会颁发的奖金和荣誉证书，以表彰其突出成绩与重要贡献。
大赛获奖项目将择优向相关科技计划及投资基金等渠道推荐和争取支持。
参赛要求
- 全球高校、科研机构、企业的研究人员、本科生、硕博研究生及感兴趣者均可参赛。
提交要求
- 须提交英文项目报告，全面说明算法原理、设计思路、实现细节及育种应用。
- 以ZIP压缩包提交，包含项目报告、原始代码和使用说明等。
- 所有内容必须为原创，尊重知识产权。
知识产权说明
- 组织方对竞赛数据享有相应权利，参赛者按数据使用协议和竞赛规则使用。
- 参赛者应保证提交的算法、代码、文档等拥有合法权利或必要授权。
- 提供虚假信息可能影响获奖资格。
其他说明：上述规则可根据实际情况修订。组委会保留对竞赛规则和版权事项的最终解释权。更新将及时在主页公布。参赛者继续参与即视为已理解并认可竞赛规则。争议由组委会依据相关规定处理。
