5月29-31日，第二十一屆中國國際科學儀器及實驗室裝備展覽會(CISILE 2024)在北京盛大開幕。展會同期，CISILE 2024“自主創新金獎”正式揭曉，托普云農自主研發制造的“高通量植物表型采集分析平臺”憑借表型指標覆蓋廣、解析精度高、效率高等創新優勢一舉摘得此榮譽。

CISILE“自主創新金獎”由中國儀器儀表行業協會于2006年設立，旨在鼓勵弘揚自主創新精神，推動我國科學儀器及實驗室裝備制造領域高質量發展。托普云農“高通量植物表型采集分析平臺”此次榮獲CISILE 2024“自主創新金獎”，評選過程歷時數月，由業內重點科研院所科研人員、企業研發人員和行業管理專家組成評審團隊，經協會初審、專家會審、專家現場評審及名單公示等嚴謹流程，最終從數以千計的科學儀器設備中脫穎而出，可謂含金量十足。

國產化替代，相關領域短板

隨著智慧農業快速發展，智能育種、種質資源高效鑒定已成為國內外眾多農業高校、科研機構加速布局的前沿科研領域之一。而其中，對種質資源的表型特征進行高精準、高效率、高通量鑒定是提升科研效率的關鍵。

過去，植物表型研究領域的關鍵裝備、核心算法被歐美日澳等發達國家壟斷，托普云農自主研發制造的“高通量植物表型采集分析平臺”從各類傳感器、成像單元等硬件到AI模型算法、操作系統等軟件，均實現了99%國產化，并且在表型指標覆蓋量、表型解析精度、解析效率等方面優勢明顯，有力國內植物表型研究領域關鍵裝備空白。經科技成果鑒定，該成果總體達到了水平，逐步向國際前沿技術水平邁進。

高通量植物表型采集分析平臺采用單箱體-多成像單元集成融合模式，通過自動化傳送單元將植物傳送到箱體內部，并依靠多維傳感融合圖像成像單元、邊緣計算與解析單元、數據管理單元對植物形態、生理等表型指標進行高通量、高精度、無損化數據采集和多維度數據解析，廣泛用于精準育種、抗逆種質篩選、植物生長與營養分析、病蟲害抗性分析等場景。

120+表型指標，覆蓋植物全生育期

高通量植物表型采集分析平臺集成了可見光二維、可見光三維、高光譜等成像模塊，整合多種傳感器，能夠獲取植物全生育期高通量表型信息，覆蓋不同生境下植物器官、單株、群體的形態、生理等120多種表型指標，超越國外主流同類型裝備。

基于托普云農專業的AI算法服務團隊，高通量植物表型采集分析平臺能夠為用戶提供指標參數定制化服務，可根據個性化分析需求構建相應的分析模型，滿足更多科研場景應用。同時，平臺設計具有良好的可擴展性，可以根據科研需求進行功能擴展和升級，如定制箱體尺寸、新增成像單元等。

高精度三維重構，表型解析更精準

在二維、高光譜成像基礎上，高通量植物表型采集分析平臺增設三維重構與分析單元，通過創新的圖像采集方式結合全自研算法，實現對植物快速、準確的高精度三維重構，大大提升了植株株高、冠幅、生物量、卷葉程度等表型參數的解析精度。例如，反映植物長勢的生物量指標，國外產品往往采用二維成像投影面積來表征，高通量植物表型采集分析平臺則通過三維體積來表征，在精準度方面更上一層樓。

采集分析同步完成，解析效率顯著提升

在生物育種、種質資源鑒定等場景中，研究人員經常需要快速鑒定大量不同品種植株的表型差異，這就對植物表型解析效率提出了較高要求。托普云農打造出集表型數據采集與解析于一體的植物表型智能解析平臺TP-AIPheno，創新性地將數據采集與解析流程集成在同一軟件中實現，顯著提升了平臺的表型解析效率。

目前，高通量植物表型采集分析平臺的可見光二維、高光譜模塊的單株植物解析用時小于5秒，可見光三維重構模塊的單株植物重構和解析共計用時小于7分鐘，助力科研人員顯著提升科研分析效率。

兼顧便捷與安全，營造優質操作體驗

以往，我國科研人員使用國外的植物表型分析設備，不僅操作界面復雜，而且部分功能需要用戶自主編程才能實現。而托普云農自主研發的高通量植物表型采集分析平臺通過智能化、自動化設計，營造了一個高度便捷化的操作體驗：植物傳送、圖像采集、數據分析全流程自動化，大大簡化人工操作；用戶界面簡潔友好，快速呈現分析結果，支持一鍵導出和歷史圖像調閱，進一步降低使用門檻；平臺配備必要的安全裝置和數據保護措施，確保了操作安全性和數據安全性。

當前，托普云農“高通量植物表型采集分析平臺”已擁有9項國家，其中6項為發明。同時，基于托普云農自主研發及99%國產化優勢，該平臺較之同類型進口產品成本降低50%以上。

科技創新是企業發展的不竭動力。作為行的智慧農業綜合服務商、全國專精特新重點“小巨人”企業，托普云農始終堅持“信息技術與農業專業深度融合，硬件與軟件雙向協同”的雙輪驅動戰略，積極引進行業人才，推動農業智能裝備國產化替代。

當前，托普云農已自主研發氣象環境、土壤、植物生理等多領域農業傳感器30余種，創新升級技術，研發、迭代智能硬件裝備200余種，賦能農業科研、種業、生產、管理、服務等全產業鏈應用場景。同時，托普云農成立智能實驗室，開展智能識別、農業行業預測等一系列農業AI算法深度研究，推動科研成果向產業生產力落地轉化。

未來，托普云農會持續聚焦科技創新，圍繞新一代農業傳感器、AI模型算法、植物表型解析平臺、小型智能農業機器人等關鍵技術領域展開科研攻關，不斷打破國外產品技術壟斷，為農業強國建設貢獻托普力量。