在作物育種和農業科學研究中，植物表型性狀研究是解析基因功能、優化栽培策略的核心基礎。從植株形態到生理生化指標，每一組表型數據的精準獲取，都可能成為突破性發現的起點。然而，傳統表型研究長期受限于人工采集效率低、測量標準不一致、復雜性狀解析困難等問題——科研人員不得不耗費大量時間重復測量，卻仍可能因主觀誤差或數據維度不足而錯失那些關鍵發現。

針對這些行業共性挑戰，托普通過深化機器視覺、深度學習等AI技術與農業的深度融合，自主研發打造的配置靈活、場景豐富、應用廣泛的高通量植物表型智能分析平臺，為種質資源鑒定、智慧育種、植物生理生化、精準高效種植等研究領域，提供多尺度、高通量、高精度、高效率的植物表型解決方案。

托普高通量植物表型智能分析平臺

托普高通量植物表型智能分析平臺整合了多類型智能化硬件設備，創新開發了便攜式、箱體式、傳送帶式、無人車搭載、無人機航測以及龍門架系統等多種采集方案，實現了從實驗室研究到田間實踐的全場景覆蓋。

該平臺整合了高精度傳感器、AI模型算法和智能操作系統，基于先進的光譜成像技術與解析技術，能夠全面獲取植物的形態結構、生理組分、脅迫響應及病害特征等多維度表型參數。依托全自研一體化AI智能解析平臺“TP-AIPheno”，對植物單器官、單株或群體尺度進行高通量、高精度的快速測量分析，最終完成從圖像采集到表型數據解析的全流程自動化處理。

托普部分表型設備

多模態成像系統

平臺集成了可見光二維/三維成像、高光譜成像、多光譜成像、熱紅外成像、激光雷達掃描、葉綠素熒光檢測等先進技術，可全面獲取植物的形態結構、生理功能、生化組分等關鍵表型參數。

這種多源數據融合技術突破了傳統單一檢測手段的局限性，為植物表型研究提供了更豐富、更精準的數據基礎。通過同步獲取植物在不同維度的表型特征，研究人員能夠建立更完整的性狀-功能關聯分析，從植株宏觀形態到微觀生理狀態實現一體化解析，為精準育種和栽培優化提供更可靠的決策依據。

一體化AI智能解析平臺

托普自主研發的"TP-AIPheno"AI智能解析平臺創新性地集成了數據采集、AI解析與深度挖掘三大核心功能，通過統一交互界面實現"一鍵式"智能化操作。同時，基于自主創新的核心算法體系，覆蓋多種植物類型，針對不同作物類型、應用場景和表型指標需求，提供專業化、可定制化的數據解析服務，助力用戶深度挖掘表型數據價值，全面滿足農/林業科研創新、生產實踐與管理決策的多元化需求。

100%國產化技術，數據安全高效無憂

在植物表型技術領域，托普已實現從硬件到軟件的全鏈路國產化自主研發，涵蓋高精度傳感器、成像設備及AI核心算法等關鍵模塊。基于完全自主可控的技術體系，平臺通過本地化部署、運行與存儲的閉環架構，為研究人員提供即時數據查看與解析能力，有效保障數據主權安全。當前，托普在表型指標覆蓋量、表型解析精度、解析效率等方面優勢明顯，有力填補了國內植物表型研究裝備短板，正逐步向國際前沿技術邁進。

攜手南京農業大學共筑植物表型前沿研究陣地

為深化產學研合作，加速植物表型科研成果轉化，2025年1月，托普云農與南京農業大學達成戰略合作，共同成立“農業生物表型產業研究院”，全面提升表型設施自研能力，推動國產化替代。

托普云農與南京農業大學戰略合作簽約儀式

南京農業大學擁有教育部“植物表型”工程研究中心、科技部“中法植物表型組學聯合實驗室”等國家級科研平臺，設立了國內首個前沿交叉學科“植物表型組學”，并主編該領域最具國際影響力的一流期刊《植物表型組學》（Plant Phenomics)。

此次強強合作，標志著托普云農的植物表型研究從“跟跑”向“并跑”乃至“領跑”的重要轉變，將為農業科研和產業發展提供強有力的技術支撐，加速我國農業科技現代化進程。

托普云農表型團隊赴南京農業大學參觀交流

未來，托普將持續深化AI技術與農業場景的融合創新，以科技創新為引擎，以人才驅動為基石，積極探索構建“產學研”協同發展生態。通過推動農業科研的數字化、智能化轉型，加速農業科技成果轉化，為農業強國建設培育新質生產力，助力我國農業科技自主創新和產業競爭力提升。