在种业振兴的国家战略背景下，林木育种正经历从传统“经验驱动”向“数智驱动”的深度转型。林木表型组学是现代信息技术与林业科技的深度交叉融合，高通量、智能化的表型解析技术为智慧育种提供海量数据与验证基础，林木育种应用为表型感知提供场景需求和反馈验证。为促进数智技术与林木育种的深度融合，2026年4月17-19日在福州举办的第七届中国智慧林业大会设立了“植物表型与智慧育种”分会场。

分会场邀请了我国植物表型、林木遗传育种与人工智能领域13位专家从3D点云重建与林木无损探测、表型提取与性状监测、表型鉴定与平台、育种大模型等方面交流探讨林木智慧育种的最新研究进展，分会场由河南农业大学赵振利教授、西南林业大学王雷光教授、北京林业大学陈锋军教授主持。

一

西北农林科技大学杨会君教授作“基于3D点云的精准作物表型技术研究与进展”的特邀报告。针对表型调查效率低且无法获取空间结构的问题，提出基于多视角图像的低成本、高精度三维表型获取与分析框架，实现复杂作物三维形态的无损、高通量重建，为自动化表型调查及育种筛选筑牢理论与应用底座。

杨会君教授作特邀报告

二

南京林业大学张慧春教授作“AI驱动下的林木表型感知和执行管控系统”的特邀报告。指出智慧林业深度学习高度依赖人工标注的痛点，提出一系列弱化标签依赖的创新策略。依托图像处理与深度学习技术自主研发空地协同表型平台，实现逆境胁迫下表型参数高效提取，打通“感知—决策—执行”全链条，为林木抗性育种提供关键技术支撑。

张慧春教授作特邀报告

三

中国科学院植物研究所苏艳军研究员作“融合多源遥感的知识引导深度学习模型：在树木表型提取中的应用”的特邀报告。报告构建了融合多源遥感的知识引导深度学习模型，提出将植物学与生态学先验知识转化为规则约束引入框架，有效克服纯数据驱动模型物理可解释性差、跨场景泛化能力弱的缺陷，实现复杂林地环境下树木表型高精度提取。

苏艳军研究员作特邀报告

四

南京林业大学吴寅教授作“基于柔性传感的竹林生长性状监测关键技术研究”的特邀报告。聚焦传统柔性传感器易压迫气孔导致数据失真的瓶颈，提出研发新型楠竹蒸腾作用原位监测系统。该系统集成氧化石墨烯感湿层与高精度测温组件，配合创新设计的微型扩散腔，实现活体无损的高灵敏温湿双模态感知，为智慧竹业水分生理监测提供柔性感知方案。

吴寅教授作特邀报告

五

浙江农林大学梁浩副研究员作“林木种苗和土壤智能监测技术及装备研发”的特邀报告。系统介绍了从成林尺度跨越至细胞尺度的表型获取技术体系，提出集成深度学习、高光谱成像与无人机遥感等技术构建土壤多组分原位检测系统，打通种苗生长性状、根系结构与土壤养分的高通量监测链路，为种质资源精准鉴定提供硬核装备保障。

梁浩副研究员作特邀报告

六

中南林业科技大学周国雄教授作“面向复杂林分的点云智能分割方法研究”的专题报告。针对复杂林分下单木识别与结构解析的难点，提出面向橡胶树的点云智能分割方法。研究沿着“实例分割—精细分割—冠干结构解析”的技术脉络逐层递进，构建完整单木感知体系，实现复杂环境下点云的高效精细化处理，为产量预测提供精准数据底座。

周国雄教授作专题报告

七

北京林业大学梁浩副教授作“活立木根系表型智能解析与耦合机制研究”的专题报告。针对传统根系检测破坏性强、效率低的问题，开展基于探地雷达的智能解析研究。提出多频协同探测策略融合高低频优势，结合时频分析与三维反演技术精确锁定根系位置与估算根径，为活立木根系无损、高通量解析提供关键技术。

梁浩副教授作专题报告

八

中国林业科学研究院资源信息研究所朱学岩助理研究员作“林果表型信息提取与大模型应用研究展望”的专题报告。立足林草智能化需求，提出构建林草行业高质量AI-Ready数据集的科学构想，规划从数据治理、林果表型专用AI模型研发到行业大模型部署的全链条技术路径，旨在为林草资源精准监测与智慧育种提供前瞻性平台支撑。

朱学岩助理研究员作专题报告

九

彩谱科技（浙江）有限公司董梦龙总监作“光谱之眼·精准护林：彩谱高光谱相机赋能森林健康智能监测”的专题报告。介绍了深度融合超表面光学与AI计算压缩感知解算技术的企业端创新方案，大幅提升高光谱相机的光路效率与信噪比，精准支撑树种分类、病虫害早期识别等核心任务，为智慧林业建设提供高效光谱成像装备。

董梦龙总监作专题报告

十

中国林业科学研究院亚热带林业研究所丁显印助理研究员作“湿地松智慧育种工作进展”的专题报告。分享了基于无人机遥感与机器学习的育种新路径，提出通过获取高通量表型数据构建性状光谱预测模型，并将其与遗传解析、基因组选择深度融合，实现湿地松多性状的快速无损预测，为加速林木遗传改良进程提供科学依据。

丁显印助理研究员作专题报告

十一

北京市农林科学院信息技术研究中心蔡栋副研究员作“耦合多源传感数据的大田作物表型精准鉴定”的专题报告。针对单一传感器维度不足的瓶颈，展示团队自主研发的高通量表型测量系统。提出基于无人机平台实现多源数据融合下关键性状的高精度估算，并前瞻性提出多模态融合、微型化等趋势，为作物育种提供自主可控的技术装备。

蔡栋副研究员作专题报告

十二

中南林业科技大学刘帅副教授作“复杂森林场景LiDAR点云三维分割及结构特征提取”的专题报告。聚焦树木三维结构解析难题，提出构建树木点云数据集并研发语义与实例分割网络。实现单木及器官级别的精准识别分离与三维表面重建，提取关键表型参数，为复杂森林环境下的高通量表型监测拼齐完整技术链条。

刘帅副教授作专题报告 

十三

福建农林大学谢立敏讲师作“智能冬笋探测关键技术研究”的专题报告。针对传统冬笋采收依赖人工的痛点，提出融合地下探测传感与智能信号处理算法开展攻关。揭示冬笋分布与土壤参数的耦合关系，构建位置与深度的智能判别模型，实现冬笋快速无损精准定位，有力推动传统竹产业向智慧化方向升级。

谢立敏讲师作专题报告 

随着我国种业振兴行动的深入实施，构筑现代林木种业创新高地需要重点突破林木生境复杂、生长周期长带来的难题，植物表型获取体系正经历由二维静态向多维动态的跨越，无人机、高光谱、探地雷达等多源感知设备有效赋能了种质资源精准鉴定与基因组选择等核心业务，数智表型技术在加速林木遗传改良进程中的支撑作用愈发凸显。

林草高通量表型解析与智慧育种作为2025年林草人工智能领域十大前沿热点，通过构建基于高通量表型平台的多尺度、多维度林木表型数据采集与智能解析技术，以数智技术驱动多组学数据协同解析，突破表型性状精准预测与基因型-环境交互耦合解析的创新算法，构建育种基因功能图谱系统并实现林木种质资源精准分布制图，研发融合多模态大数据的林木育种大模型，支撑表型性状精准解析与智慧育种决策，为全面实现林木育种由“经验驱动”向“数智驱动”的转型升级、筑牢国家种业安全屏障提供坚实的科技支撑。