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在植物育種與栽培實踐中，精準解析表型特征是品種改良和栽培優(yōu)化的關鍵環(huán)節(jié)。從幼苗期的生長動態(tài)到成熟期的形態(tài)建成，植物表型特征承載著基因與環(huán)境互作的復雜信息。然而，傳統(tǒng)觀測方法受限于主觀性強、通量低等技術(shù)局限，已難以滿足現(xiàn)代育種對大規(guī)模表型數(shù)據(jù)采集的需求。為了突破傳統(tǒng)植物表型分析局限，托普云農(nóng)自主研發(fā)了盆栽植物數(shù)字表型采集分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)創(chuàng)新性地構(gòu)建了"表型采集-AI分析-深度挖掘"的全流程閉環(huán)體系，可對小型及苗期盆栽植物實現(xiàn)多尺度、高精度、多維度的高光譜成像分析，深入解析植物基...

今年以來，DeepSeek在全球科技界掀起巨浪，杭州“六小龍”在各自細分領域脫穎而出冉冉升起，AI技術(shù)以qian所未有的速度融入千行百業(yè)，成為重塑科技產(chǎn)業(yè)格局的核心變量。作為立國之本、強國之基，農(nóng)業(yè)也在AI的加持下迎來了轉(zhuǎn)型升級的破局時刻。“AI+農(nóng)業(yè)”迸發(fā)出巨大潛力，成為智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要引擎，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設注入新的生機。去年10月，《農(nóng)業(yè)農(nóng)村部關于大力發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的指導意見》指出：“推進人工智能在農(nóng)業(yè)農(nóng)村領域quan方位全鏈條普及應用，加快農(nóng)業(yè)核心算法等關鍵核心技術(shù)研發(fā)...

植物生長環(huán)境作為科研領域和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的核心要素，在植物生長發(fā)育過程中扮演著決定性角色。從實驗室的微觀生理研究到宏觀的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實踐，精準調(diào)控溫度、濕度、光照等環(huán)境參數(shù)，不僅能夠顯著提升實驗數(shù)據(jù)的科學性與可靠性，更能加速作物育種進程、優(yōu)化種子保存技術(shù)，從而為糧食安全構(gòu)筑堅實的技術(shù)屏障，推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。托普培養(yǎng)箱系列——從人工氣候模擬到低溫培養(yǎng)，從光譜調(diào)控到活體影像分析，覆蓋植物研究、種子保存、作物表型分析等全流程應用場景，助力科研創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展！功能特點：低溫植物培養(yǎng)箱滿...

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)研究中，植物生長極大依賴環(huán)境的穩(wěn)定性。一場突發(fā)的寒潮可能導致實驗數(shù)據(jù)失真，一次濕度波動可能讓數(shù)月育種研究功虧一簣。同樣，植物表型解析也高度依賴數(shù)據(jù)的精確性。一次圖像采集的誤差可能導致關鍵表型特征遺漏，一次數(shù)據(jù)分析的偏差可能讓數(shù)月表型研究偏離方向。托普環(huán)控型植物生長表型分析系統(tǒng)托普環(huán)控型植物生長表型分析系統(tǒng)以“表型智能解析+環(huán)境精準調(diào)控”為核心，雙重賦能，顛fu傳統(tǒng)植物研究模式。系統(tǒng)集成可見光成像單元，能自動采集植物全生育期生長影像。配備邊緣計算與解析單元，高通量解析植...

暮春江南，細雨如絲。在江蘇省蘇州市吳江區(qū)七都鎮(zhèn)開弦弓村的高標準農(nóng)田里，春耕工作正如火如荼，連片的油菜花被翻耕還田，化作天然肥料滋養(yǎng)稻田，傳統(tǒng)農(nóng)耕場景與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技在此交織，這正是《人民日報》近日刊發(fā)的《數(shù)據(jù)和算法成了新農(nóng)資》一文中，聚焦農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力在春耕一線的實踐成果。清晨，薄霧籠罩著田野。管理員老王熟練地打開手機，“問稷”AI智能體立即播報土壤墑情數(shù)據(jù)?！八疽圃院蟮脺\水勤灌，到了抽穗期又要間歇澆水養(yǎng)根?，F(xiàn)在有了實時數(shù)據(jù)，啥時候該澆、澆多少，咱心里有譜！”說著，他通過手機...

在作物育種和農(nóng)業(yè)科學研究中，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。從植株形態(tài)到生理生化指標，每一組表型數(shù)據(jù)的精準獲取，都可能成為突破性發(fā)現(xiàn)的起點。然而，傳統(tǒng)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(shù)據(jù)維度不足而錯失那些關鍵發(fā)現(xiàn)。針對這些行業(yè)共性挑戰(zhàn)，托普通過深化機器視覺、深度學習等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、應用廣泛的高通量植物表型智能...

隨著人工智能技術(shù)的加速演進，農(nóng)業(yè)正逐步邁入以數(shù)據(jù)驅(qū)動、模型決策為核心特征的新階段，而病蟲害防治作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關鍵環(huán)節(jié)，精準識別害蟲種類成為有效防控的重要前提。在此背景下，作為“AI+農(nóng)業(yè)”的xian行者，浙江托普云農(nóng)科技股份有限公司（gu票簡稱：托普云農(nóng)，gu票代碼：301556）基于人工智能技術(shù)更新迭代“見蟲”小程序，為農(nóng)業(yè)植保帶來便捷新工具。核心亮點速覽【2秒極速識別】手機拍照=24小時在線專家坐診，鏡頭對準蟲子“咔嚓”一拍，AI瞬間匹配8836種昆蟲+76種病害數(shù)據(jù)庫，...