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在作物遗传育种领域相关学科中，“作物表型组学”可能是最为“散装”的学科：每个作物、每个性状的测量，都需要一套特化的解决方案。对于研究“大作物大性状”的团队，市场上商业化的成套设备和软件往往价格高昂。甚至有少数系统参数虚夸，陷入“买来就闲置吃灰”的状态。而“小作物小性状”由于市场小、利润低，商业公司往往不愿投入研发力量。因此，作物表型组学虽然近年来发展迅速，但大部分科研和育种单位仍然用“一把尺一杆秤”的方式堆叠人力资源获取作物表型数据，如果人员管理制度跟不上，数据质量将会成为“随缘”的“玄学”。
近日，中国农业大学农学院汪海团队开发的两套玉米表型测量系统表明：在各类电子元器件在淘宝唾手可得，机器视觉预训练模型（如YOLO和SAM模型）微调即用的新时代，一个硕士生即可在短短两三个月间“手搓”一套“玩具级价格、工业级精度”的表型组硬件和软件系统。这说明作物表型组领域的门槛已经极大降低，即使是毫无技术积累的“新手小白玩家”，也可以轻松入门这个领域，创造“私人订制”的表型组解决方案，犹如现代战争中的廉价无人机，改变战场逻辑。另一方面，让表型测量人员在田间“只拍摄不测量”，把“测量”这一关键环节留给人工智能模型，可以降低用工单位和工人之间的信任成本：以“按件计价”代替“按时间计价”，解决用人单位一方面担心工人“出工不出力”，另一方面希望“慢工出细活”的矛盾心态，同时解决工人“干好干坏一个样”的问题，实现“按劳分配”。
图1：玉米株型测量系统
图2：玉米穗型测量系统
作物连锁分析、关联分析、基因组预测/选择需要单株水平的精细测量，而不是以行或小区为单位的笼统的测量，因此无人机和田间机器人难以胜任。针对这一问题，中国农业大学农学院汪海团队近日于《Smart Agricultural Technology》发表了题为“GLiMPSe: a low-cost, high-throughput and accurate field phenotyping system for maize architectural traits”的重要工作。该研究用淘宝购买的零件和3D打印件“手搓”表型测量硬件设备，与深度学习算法相结合，构建了 GLiMPSe（Giraffe + Lizard Maize Phenotyping System）系统。该系统以步进电机和树莓派控制摄像头沿着铝合金导轨上下滑动，在田间复杂光影与重叠背景下，扫描一株玉米仅需9秒，自动获取玉米株高、穗位高、穗上叶片数等关键株型指标。该系统成本为~2730元（主要包括树莓派739.4元、USB摄像头88.6元、步进电机模组105.8元、拉绳距离传感器790.6元、滑轨支架266.4元、3D打印零件198.0元、大容量充电宝307.4元、扫码枪259.2元）。
在另一项研究中，汪海团队在《Plant Methods》期刊发表了题为“OpenEar: an ultra-affordable, high-throughput, and accurate maize ear phenotyping system”的研究成果。该研究开发了开源、低成本的玉米穗表型测量系统OpenEar。用淘宝购买的步进电机、树莓派、3D打印件等元件“手搓”硬件，控制玉米穗在支架上旋转，以摄像头获取视频，速度为30秒/穗，然后用深度学习技术从视频中提取穗长，穗宽，穗体积，穗粒数，穗行数，行粒数，粒厚，粒宽等关键农艺性状。该系统成本为~3000元（主要包括树莓派739.4元、摄像模组564.5元、步进电机模组105.8元、木质支架249.8元、扫码枪259.2元、显示屏432.0元、大容量充电宝307.4元、3D打印零件263.5以及其他130.7元）。由于多个主要配件为两套系统所共有，因此可以在株型测完后拆开，组装为穗型系统，进一步降低硬件成本。
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