数字化转型：中国烟草科技创新发展的必然选择

李中皓，毛 健，曹培健，张启东，胡 斌，冯伟华，李善莲，叶长文，张艳玲，聂 聪，堵劲松，谢复炜，于川芳，郑新章，谢剑平

中国烟草总公司郑州烟草研究院，郑州高新技术产业开发区枫杨街2 号 450001

当今新一轮科技革命和产业变革正处在实现重大突破的历史关口，数字化转型在世界范围内不断加速，数字技术已越来越成为科技创新过程中的关键要素［1］。大数据、人工智能、移动互联网等现代信息技术的发展塑造了全新的经济形态并为传统产业深度赋能［2］，数字化转型正以前所未有的速度和力度推动科研范式变革、产业技术升级和产业经济发展。

1 数字赋能科技革命和产业变革

1.1 大数据加速科学研究范式演进

随着传感器网络、快速成像、DNA 测序、移动互联网等应用实验技术和信息技术的进步以及科学自身的累积性发展，科学研究中的数据无论是在数量、种类还是复杂性上都呈爆炸式增长，几乎每个学科领域都在经历着数据爆炸［3-4］。在此基础上，一部分科学家并不直接与真实物理世界的研究对象打交道，而是通过分析各种数据来进行科学研究并取得科学发现。

2007 年，著名计算机科学家、图灵奖得主吉姆·格雷描绘了“数据密集型科学发现（Data-Intensive Scientific Discovery）”的第四范式，这是继实验范式（实验归纳）、理论范式（模型推演）、仿真范式（仿真模拟）之后的科学研究新范式（图1）［5］。随后，国际顶尖学术期刊《Nature》和《Science》分别在 2008 年和2011年出版了“Big Data：Science inthe Petabyte Era”［6］和“Dealing with Data”专刊［7］，从互联网技术、环境科学、生物医药等多个方面深刻阐释了大数据对于科学研究的重要意义。

图1 科学研究范式Fig.1 Scientific research paradigms

在科学研究进入以数据驱动的“第四范式”背景下，科学数据成为科研工作乃至国家发展的重要战略资源，科学数据中心成为科研工作取得重大突破性创新成果的关键基础设施之一［8］。据报道，目前国家科技部、财政部依托中国科学院、农业科学院、医学科学院等单位，建立了20个国家科学数据中心（表1），涉及天文科学、基因组科学、微生物科学、农业科学、人口健康科学等多个学科领域［9］。以天文科学为例，从1967 年英国天文学家贝尔发现第一颗脉冲星到2017年，人类发现的脉冲星数量大约有2 700颗，而从2017年到2021年通过“中国天眼”（FAST）数据分析新发现的脉冲星就达300余颗［10］，近3年发现的脉冲星超过同期欧美多个脉冲星搜索团队发现数量的总和，预计未来10 年通过FAST 所获得的天文科学数据量将达到100 PB，这必将为宇宙大尺度物理学、物质深层次结构和规律等前沿科学的发现和突破提供重大机遇。

表1 国家科学数据中心Tab.1 List of national science data centers

1.2 数字化技术推动产业技术升级

当前正在发生的科技革命，从技术变革的角度看，是以当下正迅猛发展的智能科技为引领，以互联网技术为支撑，以人工智能、清洁能源、无人控制技术、虚拟现实技术以及生物技术等为主要内容的全新科学与技术相融合的技术革命［11］。在数字技术的推动下，生物育种、智慧农业、智能制造、产品数字化设计等产业技术快速发展。

随着复杂性状遗传及调控网络研究取得突破性进展，大数据、人工智能等相关技术可实现植物性状调控网络的快速挖掘与表型的精准预测，正推动作物育种迈入以数字化育种为代表的4.0 时代。上海师范大学黄学辉团队自主开发了数字化基因组导航系统RiceNavi，并借助该系统对水稻育种工作进行选配指导和路径优化，仅用两年半时间就获得了株型紧凑、生育期短的水稻新品种，选育的精准性和高效性得到显著提升［12］。此外，著名的人工智能企业DeepMind 基于大量蛋白结构数据和深度神经网络模型所建立的AlphaFold 系统，完成了人类98.5%蛋白质的结构预测，构建了包含35万个蛋白结构的数据库，为推动生物学研究和产品研发提供了强大支撑［13-14］。

智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过互联网、物联网、云计算、大数据、智能装备等现代信息技术与农业深度跨界融合，农业生产全过程实现信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新农业生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段［15］。近年来，各国相继制定了智慧农业发展规划，如2015 年日本基于“智能机械+IT”的“下一代农林水产业创造技术”、2016年德国的数字农业、2017年欧洲的农业4.0以及英国和美国智慧农业研究计划等。从2017 年中央“一号文件”首次提出“实施智慧农业工程”，到2021年“十四五”规划和2035年远景目标纲要将“建设智慧农业”作为国家“十四五”时期以及面向2035年提高农业质量效益与竞争力的重要内容，近5年来我国政府对智慧农业的技术发展不断给予高度重视。

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式［16］。早在2015 年，推进智能制造就被确立为《中国制造2025》的主攻方向。中国工程院院士、机械工程专家周济在2021 年第五届世界智能大会上明确提出，智能制造是第四次工业革命的核心技术［17］。

产品数字化设计是利用计算机软硬件及网络环境，实现新产品建模、分析、改进、优化等产品开发全过程的一种技术。该技术可提高产品开发能力，缩短产品研发周期，降低产品开发成本，实现最佳设计目标，目前已成功应用于航空航天、船舶、汽车等行业［18］。正是采用了数字化设计技术，以我国新一代大型运输机、C919 大型客机、AG600 大型水陆两栖飞机等为代表的产品设计，彻底结束了二维工程图的使用，研制周期缩短50%以上［19］。

1.3 数字化转型加快产业经济发展

2020 年，经济合作与发展组织（OECD）在《科学、技术和创新的数字化：关键发展和政策》研究报告中指出：数字密集性越高的行业，活力越强，规模扩大速度也更快，数字技术为企业的创新与变革带来了新机遇［20］。2021 年，我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要将“加快推动数字产业化，推进产业数字化转型”明确规定为打造数字经济新优势的重要内容。

《G20国家数字经济发展研究报告（2018年）》数据显示，全球有英国、美国和德国3个国家数字经济占GDP 的比重超过60%［21］。近年来，我国数字经济保持蓬勃发展态势，据2021 年《中国数字经济发展白皮书》显示［22］，2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP 的比重为38.6%，数字经济增速是GDP 的3 倍多；数字经济内部结构呈“二八”比例分布，数字产业化和产业数字化规模分别达到7.5万亿元和31.7 万亿元；新冠疫情倒逼产业加速转型，农业、工业、服务业数字化经济渗透率分别为8.9%、21.0%和40.7%，三类产业的数字经济渗透水平逐次倍增。

2 烟草科技数字化发展的基础与挑战

2.1 发展的基础

中国烟草已迈入高质量发展阶段。中国烟草产业体系完整，数字应用场景丰富，这是中国烟草数字化转型最为坚实的基础条件。经过近40年的发展，中国烟草科技创新、科技进步和科技事业取得了长足的进步和发展［23］，形成了中式卷烟的鲜明风格和竞争优势，绘制了全球第一套最精细、最系统、最完整的烟草全基因组图谱（图2）；以蚜茧蜂防治蚜虫为代表的生物防治实现了里程碑意义的突破；确立了中式卷烟相对于美式卷烟、英式卷烟等卷烟类型的减害比较优势；卷烟生产制造的精细化加工、均质化生产、敏捷化制造、智能化控制、信息化管理等水平得到全面提升；构建起门类齐全的烟草创新平台集群，6个烟草科研数字应用平台全面上线（图3），收集烟草育种、烟叶质量、烟田环境、烟草近红外、假烟图像样本、烟草文献等科学数据已达数百万条（篇）规模。这些科技发展成效将为中国烟草数字科技从量的积累迈向质的飞跃提供强有力的支撑。

图2 栽培烟草全基因组序列图谱Fig.2 Sequence map of Nicotiana tabacum genome

图3 6个烟草科学数据应用平台示意图Fig.3 Schematic diagram of six tobacco scientific data application platforms

2.2 面临的挑战

习近平总书记指出：“现在，我们迎来了世界新一轮科技革命和产业变革同我国转变发展方式的历史性交汇期，既面临着千载难逢的历史机遇，又面临着差距拉大的严峻挑战”。当前中国烟草数字科技的创新发展主要存在以下问题：传感器、数据分析、模型算法等科技研发水平仍处于初级阶段，数字技术与烟草农工商融合应用的关键核心技术成果依然很少；现有科技战略数据资源未实现有效共享互联，烟草创新链和产业链海量数据的获取手段不完善，数据孤岛依然普遍存在；数字化基础设施和平台建设仍处于起步阶段，掌握数字技术的科技型人才匮乏，大数据在烟草丰富应用场景中的作用尚未得到充分发挥。

3 烟草科技数字化发展重点方向

3.1 烟草科学大数据

2019 年10 月，党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，将数据作为与劳动、资本、土地、知识、技术、管理并列的生产要素，同时数据还可与其他生产要素互相融合，发挥倍增作用［24］。面向未来，烟草科学大数据必将是推动烟草产业链和创新链协同转型的关键。下一步，要以烟草科研大数据重大科技项目为引领，以建设高水平中国烟草科学数据中心为依托，深化烟草科学数据研究与应用，加快推动科研范式和研发模式向数据驱动型转变，发展重点方向主要包括：

（1）构建数据采集、加工与治理技术体系。深入开展烟草科学数据自动采集、安全传输、加工处理、科学存储等相关技术研究。建立数据实时采集监测等自动数据采集系统，研制相应的接口与工具，研发烟草科学数据汇交工具和烟草大数据融汇治理技术，构建数据采集、加工与治理技术体系，实现不同来源、不同类型、不同种类数据的汇交和融合。

（2）研究大数据分析与挖掘技术。利用大数据、机器学习、自然语言处理、神经网络、人工智能等技术，针对科技创新、烟叶生产、卷烟生产等不同应用领域和场景，开展数据治理、数据挖掘、模型算法、数据可视化等关键技术的研究开发，充分挖掘烟草科学数据的价值。

（3）研发大数据技术应用平台。针对科技创新、烟叶生产技术、打叶复烤、卷烟制造技术、市场营销、烟草物流等重点领域，研究开发相应的大数据系统平台。

3.2 数字化育种

中国烟草现已构建起现代烟草生物育种技术体系，实现从基因到品种育种路径的全线贯通，收集鉴定6 059份烟草种质资源，创制27万份突变体库，构建规模化模块和编辑素材，数量居世界之最。为实现现代烟草生物育种技术体系升级，以数字化育种支撑优良品种高效产出和推广应用，下一步发展重点方向主要包括：

（1）构建烟草数字化育种技术体系。实现育种资源信息的数字化和多组学数据融通，开展泛基因组层面的全基因组关联分析，持续挖掘烟草重要性状关键基因。系统评估重要基因的遗传效应，开发育种智能化算法，实现重要基因聚合育种路线的数字化推荐和表型预测。

（2）开展野生烟草从头驯化。开展野生烟草的表型精准鉴定和多组学研究，挖掘具有育种应用潜力的野生烟草资源和目标驯化位点，实现野生烟草信息资源数字化。建立野生烟草组织培养、遗传转化、基因编辑等技术体系，开展野生烟草快速从头驯化，拓宽烟草品种的遗传多样性。

3.3 智慧烟叶生产

虽然我国在智慧农业领域实施了一批重大应用示范工程，在农业专家系统、农业智能装备、北斗农机自动导航驾驶等智慧农业科技领域取得了系列突破，但是相比发达国家，我国智慧农业起步晚、基础薄弱，研发应用水平仍整体落后15～20 年［15］。与我国大农业类似，当前我国烟叶生产正处于转型升级的关键时期，为提高烟叶生产现代化水平，下一步发展重点方向主要包括：

（1）搭建空天地一体的烟田动态监测技术体系。建设准确度和传输效率更高的农业物联网，升级多维数据获取和传输技术，为烟株营养监测与精准施肥、病虫害科学防控、产质量预测等提供支撑。

（2）研制智能化烟草农业设备。开发出一批适用性更强的水肥灌溉智能设施、烘烤信息智能获取装备、无人机、智能采收机器人等智能农机，实现传统农用设备的智能化升级。

（3）构建烟叶智慧生产决策体系。开发烟草农业大数据应用平台，研制烟叶智能生产的决策支持系统和智能烘烤工艺匹配系统，提升烟叶生产智慧化水平。

（4）打造气候智慧型健康烟草农业。创新烟田土壤健康理论与定向保育技术，实现烟田废弃物的资源化利用，提升烟草土壤生态系统固碳减排能力，实现烟草种植生态系统良性循环。

（5）加强烟草微生物组研究。运用多组学和大数据技术解析烟草微生物组，并揭示其组织结构和形成机制、功能与结构的物质基础、微生物组的稳定性与可塑性、物种与环境互作机制、生物跨界的信息交流等，为行业优质烟叶产量和品质提升提供新的思路与解决方案。

3.4 数字化产品设计

随着创新产品不断迭代发展，可以预见，未来烟草制品数字化设计的实现程度，将与行业各类型产品的开发速度、维护效率、品质控制和投放精度息息相关，并深刻影响整个产业的核心竞争力。为提升烟草制品创新能力，下一步发展重点方向主要包括：

（1）构建烟草制品感官关键成分组群多组学技术体系。建立嗅觉、味觉和化学感官成分的感官导向分析方法和平台，构建基于代谢组学、感官组学技术的产品感官特征多维度量化评价体系，建立表征产品感官特征的数字化模型。

（2）揭示烟气成分的产生、截留、释放机制。研制烟气成分热解蒸馏和传输模拟装置，研发气溶胶原位采样技术和原位实时分析方法，阐明烟气成分的产生、截留、释放机制，构建烟气产生、截留、释放的计算机仿真模型。

（3）升级全息化学成分导向的数字化配方技术。立足近红外快速分析技术，应用机器学习、人工智能和大数据等前沿技术，构建卷烟设计全流程数据库和评价设计模型，构建涵盖复烤模块组配、叶组配方设计的多级配方数字化设计技术体系。

（4）升级降焦减害技术体系。研究通用降焦减害措施的感官提质技术，研发低焦油、低有害成分释放量的卷烟数字化设计技术，开发消费者可感知的降焦减害功能材料及应用技术，研究烟草制品中烟碱含量及释放量的精准调控技术，推进降焦减害技术集成及产品应用。

3.5 卷烟智能制造

依据GB/T 39116—2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117—2020《智能制造能力成熟度评估方法》，2020 年全国31 个制造大类的12 000 多家企业的智能制造成熟度水平自评估结果显示［25］，一级（规划级）及以下企业占75%，二级（规范级）占14%，三级（集成级）占6%，四级（优化级）及以上占5%。其中，汽车、电子、电器、医药制造、化学原料和化学制品等行业处于排头兵地位。同年，郑州烟草研究院组织中国电子技术标准化研究院等单位专家，对行业代表性卷烟厂和打叶复烤厂进行了智能制造能力成熟度测评，结果表明卷烟厂成熟度总体为三级，复烤厂成熟度为二级。当前，行业总体智能制造成熟度水平位于国内中上游水平，下一步发展重点方向主要包括：

（1）构建卷烟智能制造标准体系。形成以通用、安全、检测、评价、认证等基础共性标准为根本，以烟草通用智能装备、智能工厂、智能服务、智能赋能和工业网络等行业关键技术标准为支撑，以面向各系统层级和卷烟制造周期各环节应用标准为示范推广的标准体系。

（2）加强卷烟智能制造关键核心技术研发。按照“数据—信息—知识—智慧”的智能化演进路线，着力开展数字化感知、精准化加工和智能化生产等关键技术研究，构建成体系、有支撑、可掌控的卷烟智能制造应用基础和关键共性技术体系。

（3）打造智能制造成熟度等级达到四级的卷烟智能工厂。以智能制造标准为基础，通过卷烟智能制造关键核心技术的集成应用，构建基于数据流、决策流闭环的卷烟智能制造系统，实现从单个设备到生产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化，打造优质高效、敏捷智能、绿色环保的现代卷烟制造体系。

3.6 产品精准评价

烟草制品评价主要包括感官品质评价和安全风险评价。烟草化学领域超过半个世纪的持续性探索，为厘清烟草制品感官品质和安全风险的物质基础提供了丰富的技术手段和深厚的数据积累。多组学、脑科学、分子模拟技术的兴起以及微纳尺度传感技术和人工智能技术的发展，为产品的精准评价开拓了宽广道路，下一步重点发展方向主要包括：

（1）研究风味感知数字化表征方法。系统考察烟草关键风味成分的受体激活模式，研究不同人群风味感知遗传基础，探索风味感知影响行为决策的神经生物学机制，实现烟草代表性风味效应在受体层面和脑区效应层面的数字化表征。创制类器官仿生的卷烟消费者感官认知量化表征系统，构建感官认知定量评价模型。

（2）构建基于中国人群的烟草制品暴露风险评估体系。建立健全烟草制品的危害性风险科学识别技术，构建基于有害结局路径的烟气毒理学模型，揭示基因多态性对烟草制品消费者吸烟行为、成瘾性和疾病风险的影响，形成完善的烟草制品暴露量评估方法，创立量化的暴露风险指数，为制定暴露风险改良烟草制品中国市场准入规则提供支撑。

4 结语

创新是引领发展的第一动力，数字化转型是推动新一轮科技革命和产业变革的重要引擎，是中国烟草科技创新的必然选择。面向未来，烟草企业要勇当现代烟草产业链的“链长”，强化企业技术创新主体地位，坚持目标导向和结果导向，全面推进烟草行业创新链、产业链、供应链向数字化、智能化、智慧化变革；行业战略科技力量要勇当烟草原创技术的“策源地”，培养壮大数字科技人才队伍，依靠数字密集型科研新范式实现更多“从0到1”的原始创新，加速烟草产业技术体系从数字化向数智化迈进；烟草产品创新要充分用数赋智，依靠科技创新培育壮大发展新动能，持续支撑行业高质量发展。