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化的關鍵環節。從幼苗期的生長動態到成熟期的形態建成，植物表型特征承載著基因與環境互作的復雜信息。然而，傳統觀測方法受限于主觀性強、通量低等技術局限，已難以滿足現代育種對大規模表型數據采集的需求。為了突破傳統植物表型分析局限，托普云農自主研發了盆栽植物數字表型采集分析系統。該系統創新性地構建了"表型采集-AI分析-深度挖掘"的全流程閉環體系，可對小型及苗期盆栽植物實現多尺度、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技術以qian所未有的速度融入千行百業，成為重塑科技產業格局的核心變量。作為立國之本、強國之基，農業也在AI的加持下迎來了轉型升級的破局時刻。“AI+農業”迸發出巨大潛力，成為智慧農業發展的重要引擎，為農業現代化建設注入新的生機。去年10月，《農業農村部關于大力發展智慧農業的指導意見》指出：“推進人工智能在農業農村領域quan方位全鏈條普及應用，加快農業核心算法等關鍵核心技術研發...

植物生長環境作為科研領域和現代農業的核心要素，在植物生長發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業生產實踐，精準調控溫度、濕度、光照等環境參數，不僅能夠顯著提升實驗數據的科學性與可靠性，更能加速作物育種進程、優化種子保存技術，從而為糧食安全構筑堅實的技術屏障，推動農業可持續發展。托普培養箱系列——從人工氣候模擬到低溫培養，從光譜調控到活體影像分析，覆蓋植物研究、種子保存、作物表型分析等全流程應用場景，助力科研創新與農業高質量發展！功能特點：低溫植物培養箱滿...

傳統農業研究中，植物生長極大依賴環境的穩定性。一場突發的寒潮可能導致實驗數據失真，一次濕度波動可能讓數月育種研究功虧一簣。同樣，植物表型解析也高度依賴數據的精確性。一次圖像采集的誤差可能導致關鍵表型特征遺漏，一次數據分析的偏差可能讓數月表型研究偏離方向。托普環控型植物生長表型分析系統托普環控型植物生長表型分析系統以“表型智能解析+環境精準調控”為核心，雙重賦能，顛fu傳統植物研究模式。系統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七都鎮開弦弓村的高標準農田里，春耕工作正如火如荼，連片的油菜花被翻耕還田，化作天然肥料滋養稻田，傳統農耕場景與現代農業科技在此交織，這正是《人民日報》近日刊發的《數據和算法成了新農資》一文中，聚焦農業新質生產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據。“水稻移栽后得淺水勤灌，到了抽穗期又要間歇澆水養根。現在有了實時數據，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...

隨著人工智能技術的加速演進，農業正逐步邁入以數據驅動、模型決策為核心特征的新階段，而病蟲害防治作為農業生產的關鍵環節，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+農業”的xian行者，浙江托普云農科技股份有限公司（gu票簡稱：托普云農，gu票代碼：301556）基于人工智能技術更新迭代“見蟲”小程序，為農業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種病害數據庫，...