慧諾瑞德（北京）科技有限公司
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閱讀：38發(fā)布時(shí)間：2024-4-25
2023年10月，慧諾云譜正式發(fā)布“植物表型臨床試驗計劃”（Plant Phenotyping Clinical Trials，簡(jiǎn)稱(chēng)P²CT計劃），期待與更多的種植者和育種家合作，推動(dòng)植物表型AIoT技術(shù)在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域真正的落地應用，用植物表型技術(shù)為種植和育種賦能。
在目前通用的數字農業(yè)場(chǎng)景里，我們往往是“測測天、測測地”，再加視覺(jué)圖像“瞅一瞅”，就給植物生長(cháng)管理“開(kāi)處方”了。
例如在精準灌溉應用場(chǎng)景中，我們使用非常的灌溉設施與控制裝備，但真正決定施水量的標準卻是經(jīng)驗，而不是植物對水的真實(shí)訴求。
例如在設施環(huán)境調控場(chǎng)景中，我們安裝了各種傳感器密集監控環(huán)境信息，但決定調控時(shí)機與調控量的卻是經(jīng)驗閾值，而不是植物的真實(shí)訴求，
例如在病蟲(chóng)害預警應用場(chǎng)景中，我們使用攝像頭、捕蟲(chóng)燈、孢子儀，期待盡早獲取病蟲(chóng)害發(fā)病的預警，但始終跑在了病蟲(chóng)害的后面，有沒(méi)有一種辦法，讓植物發(fā)出自己的信號，幫助我們早診斷、早預警、早用藥、少用藥？
在農業(yè)場(chǎng)景里，能否借鑒學(xué)習醫療行業(yè)的經(jīng)驗，先給植物體檢再開(kāi)處方呢？
關(guān)于植物表型
植物表型，就是這樣一種“為植物體檢”的技術(shù)，通過(guò)實(shí)時(shí)探測植物生長(cháng)中的可見(jiàn)/不可見(jiàn)反射光譜信息。探究植物形態(tài)結構、生理功能、組分含量的精細變化，真正了解植物的“喜怒哀樂(lè )”，實(shí)現植物生長(cháng)管理的“對癥下藥”。
云譜系列植物表型AIoT技術(shù)，有“型”有“芯”，是一種affordable的植物實(shí)時(shí)體檢技術(shù)。以物聯(lián)網(wǎng)形態(tài)為載體，云邊端一體協(xié)同，實(shí)時(shí)同步獲取植物多通道敏感光譜。耦合生長(cháng)環(huán)境因子，基于時(shí)空深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，挖掘植物表型大數據中的特征參數，診斷植物長(cháng)勢、病蟲(chóng)害、脅迫等信息讓植物自己來(lái)“說(shuō)話(huà)”，向種植管理者要“處方”。
植物表型臨床試驗計劃
正如醫療上發(fā)布一款新藥或診療器械，需要做臨床試驗才知效果到底如何，那么作為一項新技術(shù)，云譜植物表型AIoT到底能為不同的種植場(chǎng)景賦能多少價(jià)值呢？
為此，我們提出“植物表型臨床試驗計劃”，傾聽(tīng)植物最真實(shí)的訴求，探尋植物生長(cháng)變化與環(huán)境的關(guān)聯(lián)，求索以植物為本的智慧種植模式。
我們將與種植者、育種家一起在不同種植場(chǎng)景中嵌入云譜植物表型AIoT技術(shù)，通過(guò)完整種植周期的植物光譜與環(huán)境信息，結合規范的種植數據夯基礎、找關(guān)聯(lián)、建模型，用科學(xué)的“體檢數據”和智能的算法代替經(jīng)驗性決策，用數字化、智能化的手段為種植管理節本增效。
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