全球范圍內(nèi)，在成像、算力、算法的逐輪驅(qū)動(dòng)下，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能技術(shù)支撐了各行各業(yè)的蓬勃發(fā)展。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的植物表型技術(shù)，逐步嵌入到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)中，人工智能技術(shù)也得以大放異彩。托普云農(nóng)多年深耕智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，在植物表型領(lǐng)域深厚積累，不斷攻克技術(shù)難點(diǎn)，啟動(dòng)高通量表型產(chǎn)品化過(guò)程，推動(dòng)植物表型技術(shù)在產(chǎn)業(yè)端、科研端落地應(yīng)用，為植物研究領(lǐng)域提供先進(jìn)、全面的高通量采集分析解決方案。

什么是植物表型技術(shù)

植物表型是作物基因型和所處環(huán)境影響所造成的諸如形狀、結(jié)構(gòu)、大小、顏色等全部可測(cè)的生物體外在表現(xiàn)，以及肉眼看不見(jiàn)的生理功能和各種組分的含量。智慧農(nóng)業(yè)，是通過(guò)收集和分析數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)特定地點(diǎn)的農(nóng)業(yè)決策，植物表型研究是智慧農(nóng)業(yè)研究中的一個(gè)重要分支。

植物表型就是為植物體檢的技術(shù)。正如俗語(yǔ)所說(shuō)，“良莠不分”，田間的環(huán)境極其復(fù)雜多變，要在密集且相互重疊的葉片中準(zhǔn)確辨別作物表型是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。高通量植物表型檢測(cè)，能有效利用先進(jìn)的光譜成像技術(shù)和解析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)植物肉眼可見(jiàn)的形態(tài)學(xué)指標(biāo)和肉眼不可見(jiàn)的組分、生理、脅迫、病害等指標(biāo)的可視化；利用先進(jìn)的控制技術(shù)、通信技術(shù)和軟件技術(shù)，實(shí)現(xiàn)表型性狀測(cè)量和數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化；利用先進(jìn)的圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多性狀關(guān)聯(lián)分析與數(shù)據(jù)挖掘的智能化；用這些可視化、自動(dòng)化、智能化的技術(shù)，可以高通量、高精度的對(duì)單器官、單株或群體尺度的植物進(jìn)行快速的測(cè)量分析。

2023年，《Nature》子刊就曾在報(bào)道中提出Sensors in Agriculture: Towards an Internet of Plants “植物互聯(lián)網(wǎng)”（Internet of Plants, IoP）這一全新概念，聲稱(chēng)隨著技術(shù)的發(fā)展，我們將見(jiàn)證植物與互聯(lián)網(wǎng)的深度融合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、連續(xù)的植物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)，植物互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代即將來(lái)臨。

雖然植物表型雖然是面向世界種業(yè)科技前沿和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的主戰(zhàn)場(chǎng)，但國(guó)內(nèi)與國(guó)外的表型領(lǐng)域研究卻仍然存在不小的差異。把握時(shí)機(jī)的同時(shí)，也要認(rèn)清行業(yè)痛點(diǎn)之所在，有針對(duì)性的發(fā)力。

把握時(shí)機(jī)，直面痛點(diǎn)

當(dāng)前，植物表型市場(chǎng)目前在發(fā)達(dá)國(guó)家占據(jù)主導(dǎo)，而亞洲市場(chǎng)則展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?。但?guó)內(nèi)高通量植物表型數(shù)據(jù)采集環(huán)境建設(shè)尚不充分，企業(yè)多采取小規(guī)模的課題組式運(yùn)作，而非規(guī)模化流水線(xiàn)生產(chǎn)。為填補(bǔ)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空白，亟需構(gòu)建有效的運(yùn)營(yíng)模式，滿(mǎn)足科研單位和農(nóng)業(yè)企業(yè)的實(shí)際需求，實(shí)現(xiàn)植物表型大規(guī)模研究和比較分析。

植物表型研究作為信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)科技的交匯點(diǎn)，企業(yè)亟需吸引高層次人才，以保障研究的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展。技術(shù)方面，植物表型組學(xué)作為科學(xué)前沿，引入各類(lèi)高精度傳器、AI模型算法、操作系統(tǒng)等，對(duì)于把握國(guó)內(nèi)戰(zhàn)略機(jī)遇、打破國(guó)外技術(shù)壟斷、形成良好產(chǎn)業(yè)鏈及掌握自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)至關(guān)重要?；诋?dāng)下植物表型關(guān)鍵裝備和算法技術(shù)壟斷、成本高昂等，降低成本并研發(fā)更加便捷好用的產(chǎn)品，是科研單位和農(nóng)業(yè)企業(yè)擴(kuò)大應(yīng)用范圍的重大舉措。

托普云農(nóng)-為植物表型科研“數(shù)智”賦能

專(zhuān)項(xiàng)團(tuán)隊(duì)自研攻關(guān)。托普云農(nóng)表型專(zhuān)項(xiàng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)由東京大學(xué)畢業(yè)、國(guó)家千人計(jì)劃引進(jìn)專(zhuān)家、研發(fā)團(tuán)隊(duì)首席科學(xué)家領(lǐng)銜，吸引了海內(nèi)外博士、碩士等高層次人才，組成硬件、軟件、算法、產(chǎn)品、品檢各小組，對(duì)標(biāo)國(guó)際前沿技術(shù)，開(kāi)展硬件、軟件、算法等全流程自主科研攻關(guān)。技術(shù)團(tuán)隊(duì)更完備更專(zhuān)業(yè)，保障整個(gè)從設(shè)計(jì)研發(fā)到產(chǎn)品質(zhì)檢的快速產(chǎn)業(yè)化，強(qiáng)大的算法團(tuán)隊(duì)有多款人工智能明星產(chǎn)品（例如考種、根系等）的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)和基礎(chǔ)。

軟、硬件融合發(fā)展。盡管測(cè)量植物表型的技術(shù)非常多元，但核心在于技術(shù)本身是否足夠先進(jìn)、可靠。托普云農(nóng)高度整合可見(jiàn)光二維三維、高光譜、多光譜、紅外熱成像、激光雷達(dá)等先進(jìn)成像技術(shù)，充分發(fā)揮AI圖像處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，運(yùn)用全自研算法打造植物表型智能解析平臺(tái)“TP-AIPheno”，創(chuàng)新性地將數(shù)據(jù)采集與解析流程集成在同一軟件中，實(shí)現(xiàn)采集、分析實(shí)時(shí)化、一體化。“我們現(xiàn)已做到可見(jiàn)光二維單株植物解析用時(shí)小于5秒，可見(jiàn)光三維單株植物解析用時(shí)小于2分鐘，高光譜單株植物解析用時(shí)小于5秒”，研發(fā)團(tuán)隊(duì)首席科學(xué)家介紹研究成果。

可見(jiàn)光二維成像

可見(jiàn)光三維成像

高光譜成像

多元化產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。行業(yè)的發(fā)展、消費(fèi)者需求多樣化，單一的產(chǎn)品或服務(wù)難以滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求。托普云農(nóng)高通量植物表型涵蓋根、莖、葉、花、果實(shí)、種子等植物器官，以及植物單株、植物群體等不同尺度，并根據(jù)溫室、人工氣候室、田間等科研環(huán)境，打造便攜式、箱體式、田間無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)、軌道機(jī)等多形態(tài)表型設(shè)備。托普云農(nóng)與中國(guó)水稻研究所、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所、浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院、浙江大學(xué)等機(jī)構(gòu)攜手，推動(dòng)表型產(chǎn)品向科研端、產(chǎn)業(yè)端快速落地，托普云農(nóng)“高通量植物表型采集分析平臺(tái)”憑借表型指標(biāo)覆蓋廣、解析精度高、效率高等創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，榮獲“CISILE 2024自主創(chuàng)新金獎(jiǎng)”。

六大核心產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)?？萍硷w速發(fā)展的時(shí)代，托普云農(nóng)引領(lǐng)科技前沿，以六大核心產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)為植物表型研究帶來(lái)了革命性的變革。高通量：實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化傳送、自動(dòng)化采集，自動(dòng)解析識(shí)別，一次操作可獲得上百種參數(shù)，讓數(shù)據(jù)采集變得輕松高效；高精度：基于可見(jiàn)光、高光譜成像基礎(chǔ)、通過(guò)自研算法與計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)植物快速、高精度測(cè)量，讓科研成果更加可靠；高效率：在時(shí)間就是金錢(qián)的今天，二維單株分析時(shí)間僅需5秒、三維單株解析時(shí)間不超過(guò)2分鐘、高光譜單株分析時(shí)間也在5秒內(nèi)完成；無(wú)損化：采用無(wú)接觸測(cè)量，全程陪伴作物從出苗到成熟，每一個(gè)生長(zhǎng)階段都得到細(xì)致的觀察，無(wú)需擔(dān)心對(duì)植物造成傷害；多維度：從單器官-單株-群體，我們的多尺度測(cè)量結(jié)合二維圖像解析、三維高精度重構(gòu)和高光譜曲線(xiàn)交互分析，提供全面多維度綜合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；應(yīng)用廣：無(wú)論是遺傳育種、分子生物學(xué)，還是植物生理學(xué)、植物病理學(xué)，甚至是生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、植物保護(hù)，我們的技術(shù)都能廣泛應(yīng)用，為各領(lǐng)域的研究提供強(qiáng)大支持。

成本降低、各項(xiàng)專(zhuān)利獲廣泛認(rèn)可。托普云農(nóng)在植物表型全系列產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中，先后承擔(dān)或參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省級(jí)研發(fā)課題項(xiàng)目，并取得國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利23項(xiàng)、實(shí)用新型專(zhuān)利3項(xiàng)、軟件著作權(quán)7項(xiàng)。基于自主研發(fā)的優(yōu)勢(shì)，成功將成本降低，為客戶(hù)帶來(lái)更高的性?xún)r(jià)比。

引領(lǐng)農(nóng)業(yè)科技新紀(jì)元，高通量植物表型技術(shù)，精準(zhǔn)解鎖每一株植物的基因密碼！未來(lái)，隨著技術(shù)的飛速迭代和算法的持續(xù)優(yōu)化，我們的表型數(shù)據(jù)應(yīng)用將不斷擴(kuò)展，這將促進(jìn)植物表型技術(shù)在中國(guó)智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，為智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。托普云農(nóng)始終堅(jiān)持科技創(chuàng)新引領(lǐng)，踐行“軟件與硬件高度協(xié)同”和“信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)專(zhuān)業(yè)深度融合”的方針，為智慧農(nóng)業(yè)的持續(xù)繁榮和發(fā)展保駕護(hù)航！