科学通报 | 浙江大学岑海燕团队发表作物表型组学关键共性技术综述

在全球人口增长、耕地紧缺与极端气候事件频发的多重压力下，传统育种与种植模式已难以为继。过去二十年，高通量测序技术使作物基因型数据呈指数级增长，但表型信息获取技术却严重滞后。“基因型-表型”鸿沟已成为制约复杂农艺性状遗传解析与育种效率提升的关键瓶颈，作物表型组学作为新兴交叉学科在此背景下应运而生。

近日，浙江大学岑海燕教授团队在《科学通报》生物与信息技术赋能现代农业绿色发展专辑发表了题为“作物表型组学关键共性技术研究综述与展望”的综述论文。该文系统梳理了作物表型智能检测的物理原理、多源传感器、多尺度平台及智能数据处理方法，剖析了当前核心技术瓶颈，并提出面向未来的发展路径。

从物理感知到智能解析的全链条技术路径

作物表型智能检测通常涵盖图谱采集、数据处理、模型构建与表型应用四个核心环节（图1）。通过搭载不同传感器的多尺度表型平台获取作物图谱数据，结合处理技术和模型算法，实现高通量表型解析。然而，不同表型平台在传感器性能、采集条件、操作规范等方面存在显著差异，导致数据质量参差不齐，噪声干扰大、标定精度低、时空一致性差等问题普遍存在，严重制约了模型的泛化能力与解析精度。此外，多源传感器数据格式各异，呈现出高度的异构化、互融互通性差的特点。为此，亟需构建覆盖数据产生、处理到应用全链条的协同研究范式，形成高质量数据与高精度模型双轮驱动的迭代优化机制。

图1 作物表型智能检测的技术路径

多源传感器协同感知

文章系统阐述了五大类传感器的技术特性与适用场景。可见光成像应用最广，可提取株高、分蘖数等形态参数；三维传感器突破二维局限，实现高精度立体重建；光谱成像技术实现“图谱合一”，用于反演叶绿素、氮素与水分等生化组分；叶绿素荧光成像作为光合作用“探针”，评估逆境下光系统损伤程度；热红外成像则非接触监测冠层温度，反映作物水分盈亏与抗旱性。同时，文章指出当前传感器在探测深度与检测通量之间存在固有矛盾，环境鲁棒性不足，多模态集成也面临时空同步误差等挑战。

多尺度检测平台从微观到群体全覆盖

当前表型检测已构建起覆盖“细胞/组织—器官—单株—群体”的多尺度体系。微观层面，显微CT与高光谱显微成像可在微米级分辨率下无损解析细胞结构；器官层面，三维扫描、光谱成像实现叶、穗、根等精细性状提取；单株层面，温室表型平台等设备实现了全生育期动态追踪；群体层面，无人机、无人车等平台支撑大田高通量育种筛选。为科学评估各项技术的实用程度，文章首次系统引入技术成熟度框架，对近5年72篇文献报道的表型检测技术进行了从实验室验证到大田规模化应用的评级。

数据校正与智能解析模型的演进

在获取海量原始图谱数据后，如何从包含环境噪声且模态各异的光学图谱中提取具有生物学意义的表型性状是核心挑战。文章强调了数据校正的重要性，包括可见光图像需进行几何与颜色校正，光谱数据需辐射校正，三维点云需去噪与结构补全等。在解析模型方面，算法发展经历了三个阶段，包括早期依赖专家先验知识与特征工程的传统机器学习方法，端到端深度学习模型，到最新的融合专家经验、气象与栽培数据的多模态大模型。文章同时也指出，未来算法需突破单纯“视觉工程”的局限，将植物生理机制与生物学知识嵌入模型，实现从数据处理到知识引导智能决策的升级。

未来展望：系统性建模与智能设计育种

通用人工智能时代，作物表型组学将迈向系统性建模与智能决策。依托视觉基础模型、多智能体协同感知及作物数字孪生等前沿技术，通过农业工程、计算机科学、生物信息学与作物育种的深度交叉，表型组学将全面赋能优良种质的精准设计与定向培育。为此，亟需突破底层传感硬件瓶颈，建立涵盖标定、采集、校正的全链条数据标准化体系并推行FAIR原则，同时构建具备生物学机制约束的农业垂域大模型。最终，高精度表型大数据将支撑全基因组关联分析与功能基因挖掘，加速从“经验育种”向“智能设计育种”跨越，并为精准种植与自主农业系统提供核心驱动力。

该研究得到了国家自然科学基金（32371985）和国家重点研发计划（2024YFE0115000）的资助。

文章信息

郭子越，沈煜韬，陆旭琦，李玥，黄梓宸，岑海燕. 作物表型组学关键共性技术研究综述与展望. 科学通报，2026.

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