传感技术、人工智能算法及高性能计算能力的飞速发展正推动作物表型检测从单一性状描述向多尺度、智能化感知体系的转变。在此背景下，作物表型智能检测应运而生，其核心原理在于解析电磁波谱与植物组织相互作用的物理机制，即不同波段的光子与植物组织发生电子跃迁、分子振动及热辐射等能量交换，从而携带形态结构、生理生化及环境互作等多维信息。基于此，本文系统阐述了可见光成像、三维成像、光谱成像、叶绿素荧光成像、热红外成像等传感器的技术特性与适用场景，并梳理了从细胞/组织到器官、单株及群体水平的表型检测平台，比较了不同平台的应用场景及其优势与局限。针对当前多源数据异构性高、标准化体系缺失及模型泛化能力不足等核心瓶颈，本文提出发展作物表型智能检测的关键路径：建立面向多平台的数据标准化采集与校准体系，从源头保证数据质量；发展鲁棒性强、可迁移的智能解析算法，推动表型解析从传统特征工程向视觉基础模型及多模态大模型的演进；构建符合fair原则的共享数据库，打破“数据孤岛”现象；明确模型在不同物种、环境及生育阶段的适用边界，提升其在真实农业场景下的可靠性与泛化能力。利用智能检测技术实现作物表型的高通量、精准化解析，是未来作物表型组学发展的必然趋势，也为智慧育种与精准农业提供核心技术与理论支撑。
Guo et al. (Wed,) studied this question.
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