數據顯示，我國作為全球最大木材進口國和第二大木材消耗國，傳統育種技術已難以滿足生態建設與產業發展的雙重需求。

　　在今年的全國兩會上，范國強提交了關于加快推進林木人工智能育種技術研發與應用的提案。他在提案中指出，我國林木育種人工智能領域存在的數據孤島、算法適配等核心難題。

　　“目前我國林木種質資源數據化程度低，數據標準不統一，數據共享機制不健全，難以滿足人工智能模型訓練和優化的需求。”范國強介紹說，“不同林區采用不同數據標準、導致跨區域數據共享猶如‘方言對話’，會嚴重制約AI模型的訓練精度。只有在數據充足的情況下，才有可能設計適應林木育種的算法模型。”

　　為此，范國強建議，由國家林草局牽頭建設國家林木種質資源大數據平臺，統一數據標準與共享機制，整合并動態更新數據資源，構建多方共建共享生態；科技部設立國家重點研發專項，攻關林木AI育種核心算法與工具，推動跨學科技術融合創新。

　　目前，我國正在推進森林“四庫”高質量建設，首要任務是深入了解森林“四庫”的形成機理、變化規律和庫存總量，而這一目標的實現離不開人工智能等高新技術的助力。

　　公開報道顯示，今年，由北京大學、中國科學院等科研機構組成的聯合研究團隊，首次對全國樹木數量進行了精細測算，繪制出我國首張“樹密度地圖”。結果顯示，截至2020年，全國樹木總數為1426±3.5億棵，為智能化林業管理奠定數據基礎。