在作物育種和農(nóng)業(yè)科學(xué)研究中，植物表型性狀研究是解析基因功能、優(yōu)化栽培策略的核心基礎(chǔ)。從植株形態(tài)到生理生化指標(biāo)，每一組表型數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)獲取，都可能成為突破性發(fā)現(xiàn)的起點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)表型研究長期受限于人工采集效率低、測量標(biāo)準(zhǔn)不一致、復(fù)雜性狀解析困難等問題——科研人員不得不耗費(fèi)大量時(shí)間重復(fù)測量，卻仍可能因主觀誤差或數(shù)據(jù)維度不足而錯(cuò)失那些關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)。

針對(duì)這些行業(yè)共性挑戰(zhàn)，托普通過深化機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)與農(nóng)業(yè)的深度融合，自主研發(fā)打造的配置靈活、場景豐富、應(yīng)用廣泛的高通量植物表型智能分析平臺(tái)，為種質(zhì)資源鑒定、智慧育種、植物生理生化、精準(zhǔn)高效種植等研究領(lǐng)域，提供多尺度、高通量、高精度、高效率的植物表型解決方案。