在作物育种和农业科学研究中，植物表型性状研究是解析基因功能、优化栽培策略的核心基础。从植株形态到生理生化指标，每一组表型数据的精准获取，都可能成为突破性发现的起点。然而，传统表型研究长期受限于人工采集效率低、测量标准不一致、复杂性状解析困难等问题——科研人员不得不耗费大量时间重复测量，却仍可能因主观误差或数据维度不足而错失那些关键发现。
针对这些行业共性挑战，托普通过深化机器视觉、深度学习等AI技术与农业的深度融合，自主研发打造的配置灵活、场景丰富、应用广泛的高通量植物表型智能分析平台，为种质资源鉴定、智慧育种、植物生理生化、精准高效种植等研究领域，提供多尺度、高通量、高精度、高效率的植物表型解决方案。
托普高通量植物表型智能分析平台
托普高通量植物表型智能分析平台整合了多类型智能化硬件设备，创新开发了便携式、箱体式、传送带式、无人车搭载、无人机航测以及龙门架系统等多种采集方案，实现了从实验室研究到田间实践的全场景覆盖。
该平台整合了高精度传感器、AI模型算法和智能操作系统，基于先进的光谱成像技术与解析技术，能够全面获取植物的形态结构、生理组分、胁迫响应及病害特征等多维度表型参数。依托全自研一体化AI智能解析平台“TP-AIPheno”，对植物单器官、单株或群体尺度进行高通量、高精度的快速测量分析，最终完成从图像采集到表型数据解析的全流程自动化处理。
托普部分表型设备
多模态成像系统
平台集成了可见光二维/三维成像、高光谱成像、多光谱成像、热红外成像、激光雷达扫描、叶绿素荧光检测等先进技术，可全面获取植物的形态结构、生理功能、生化组分等关键表型参数。
这种多源数据融合技术突破了传统单一检测手段的局限性，为植物表型研究提供了更丰富、更精准的数据基础。通过同步获取植物在不同维度的表型特征，研究人员能够建立更完整的性状-功能关联分析，从植株宏观形态到微观生理状态实现一体化解析，为精准育种和栽培优化提供更可靠的决策依据。
一体化AI智能解析平台
托普自主研发的"TP-AIPheno"AI智能解析平台创新性地集成了数据采集、AI解析与深度挖掘三大核心功能，通过统一交互界面实现"一键式"智能化操作。同时，基于自主创新的核心算法体系，覆盖多种植物类型，针对不同作物类型、应用场景和表型指标需求，提供专业化、可定制化的数据解析服务，助力用户深度挖掘表型数据价值，全面满足农/林业科研创新、生产实践与管理决策的多元化需求。
100%国产化技术，数据安全高效无忧
在植物表型技术领域，托普已实现从硬件到软件的全链路国产化自主研发，涵盖高精度传感器、成像设备及AI核心算法等关键模块。基于完全自主可控的技术体系，平台通过本地化部署、运行与存储的闭环架构，为研究人员提供即时数据查看与解析能力，有效保障数据主权安全。当前，托普在表型指标覆盖量、表型解析精度、解析效率等方面优势明显，有力填补了国内植物表型研究装备短板，正逐步向国际前沿技术迈进。
携手南京农业大学共筑植物表型前沿研究阵地
为深化产学研合作，加速植物表型科研成果转化，2025年1月，托普云农与南京农业大学达成战略合作，共同成立“农业生物表型产业研究院”，全面提升表型设施自研能力，推动国产化替代。
托普云农与南京农业大学战略合作签约仪式
南京农业大学拥有教育部“植物表型”工程研究中心、科技部“中法植物表型组学联合实验室”等国家级科研平台，设立了国内首个前沿交叉学科“植物表型组学”，并主编该领域最具国际影响力的一流期刊《植物表型组学》（Plant Phenomics)。
此次强强合作，标志着托普云农的植物表型研究从“跟跑”向“并跑”乃至“领跑”的重要转变，将为农业科研和产业发展提供强有力的技术支撑，加速我国农业科技现代化进程。
托普云农表型团队赴南京农业大学参观交流
未来，托普将持续深化AI技术与农业场景的融合创新，以科技创新为引擎，以人才驱动为基石，积极探索构建“产学研”协同发展生态。通过推动农业科研的数字化、智能化转型，加速农业科技成果转化，为农业强国建设培育新质生产力，助力我国农业科技自主创新和产业竞争力提升。
