海南三亚崖州区，中国农业科学院国家南繁研究院，一个5.7米高、21米宽的“龙门吊”在试验田中缓缓移动，根据科研人员输入的指令，有序扫描田间的作物。

“龙门吊”学名叫轨道式高通量植物表型采集平台，沿着布设的轨道，可以到达田间任何一个点位。这块试验田面积近1.5亩，种着水稻、大豆、玉米、棉花等1000多份育种材料，“龙门吊”约30秒就可以完成一个种质材料的采集。

“龙门吊”的核心是一台表型采集设备。“该设备集成了多光谱等6种高精度的图像采集传感器，扫描时，它们就像6双‘眼睛’，实时采集植物的表型数据。”中国农业科学院国家南繁研究院作物表型组学研究团队首席专家金秀良说，“整个过程就像给植物照‘CT’。”

表型是植物可以被观察或鉴定的特征，包括高矮、茎秆粗细、节间长短、产量高低等。农业育种，观察、了解作物生长情况是最基础的工作。掌握丰富、可靠的表型数据，育种家才能通过筛选，找出所需的育种材料。

为什么要布置高通量植物表型采集设备？原来，传统育种主要靠人工，从株苗开始，在田间观察、记录成千上万个植株的每一个特征，这一过程效率低，也难以持续观测动态数据。“为了满足现代育种需求，表型采集必须高效、精准。”金秀良说。

试验田上还盘旋着一架无人机，它不时变换位置，拍摄作物影像。“无人机灵活、覆盖范围广，‘龙门吊’采集信息精细、针对性强，再加上卫星遥感观测数据，我们能够全周期、全天候监测作物的生长情况。”作物表型组学研究团队成员李艺超测算，借助高通量、智能化设备，表型采集效率是人工方法的4至5倍。

采集的数据传输到数据分析中心，供科研人员查阅、分析和处理。“瞧，这是我们‘拍’的作物三维图像，一些表型数据清晰可见。”金秀良指着电脑屏幕说，“传感器还能发现人工采集不到的信息。”

金秀良团队通过操作“龙门吊”持续监测玉米生长过程。干旱是玉米减产的重要因素，他们试图通过分析玉米的表型数据，找出产量高、抗旱性能好的遗传材料资源。

要想利用好表型采集技术，还需要处理数据的科学方法。研究团队的另一项重要工作是：基于表型数据开发算法和模型，来指导育种工作。

中国农科院南繁院副院长李慧慧是金秀良的合作者之一，她正带领团队开发基因组选择模型、全流程智慧育种平台等算法工具。

“我们初步取得了一些成果，比如，将机器学习算法和表型数据等融合，识别出控制作物抗逆和高产的关键基因。”李慧慧说。

借助大数据和人工智能手段，金秀良和团队还希望找到估算作物动态表型性状和产量的方法。

“有了这个方法，我们就能精准预测作物后代表型，优化育种方案。”金秀良说，过去寻找理想遗传材料可能需要监测上万个材料，提前了解材料表型能大幅减少工作量，将来只需要观察500个左右，极大提升育种效率。

目前，中国农科院南繁院已聚集18支科研团队、200多名科研人员。科研楼里人来人往，智慧育种“新赛道”，在这里越走越宽。