○ 可以测定叶片光合速率、叶片蒸腾速率、光合有效辐射、细胞间CO₂浓度、气孔导度、水分利用率、叶片湿温度、叶室温湿度、进气湿温度共12项参数
○ 主要应用于农林业、园艺、草业、林业、种业等农林高校的植物生理实验教学以及科研院所的宏观生理生态研究中

○ 无损测量植物叶绿素、植物叶面温度、叶面湿度以及氮含量
○ 自动计算作物标准施肥量
○ 支持蓝牙传输，数据可多端查看分析

○ 采用图像识别技术、深度学习的方法，可以测小麦亩穗数、理论产量、种子数量和千粒重指标
○ 对小麦的品种筛选、小麦产量预测、高产栽培、良种选育、产量基因定位和功能解析发挥着至关重要的作用，适用于农科院、学校，育种公司，种子站等

○ 利用图像识别和深度学习技术，通过轮廓分析、形态学分析、模式分析学习等，提取相关有效特征，采用先进的深度神经网络方法，在小麦大数据库建立基础上，建立高精度识别模型，完成小麦表型性状的测量
○ 可测量小麦株高、夹角、茎粗、小麦亩穗数、理论产量、穗长、小穗数、总粒数和千粒重等指标
○ 适用于小麦品种筛选、小麦产量预测、麦穗动态发育、基因定位、功能解析和小麦遗传育种研究等

○ 可以自动数粒及自动称重
○ 适用于大粒长种子、大粒圆种子、中粒长种子、中粒圆种子、小粒长种子、小粒圆种子等不同颗粒种子
○ 在农科院(所)农业大专院校、种子系统，粮食部门中、考察种子指标，测量千粒重方面有广泛应用

○ 基于图像识别技术
○ 采集种子的平均面积、平均周长、平均长度、平均宽度、长宽比等系统数据，适用于玉米、水稻、小麦、花生、芝麻等自动考种分析
○ 可用于玉米籽粒、果穗、截面的精确考种分析，广泛应用于各科研单位，种子企业等。

○ 采用智能控制系统，可设时间、温度、照度等梯度控制，控制精度高，稳定性好
○ 可用于微生物细胞组织培养、育种育苗、种子发芽、花卉培育、昆虫饲养等，是卫生防疫、农林环保、畜牧养殖、科研机构等单位从事恒温、光照生产科研的必备之设备

○ 通过在建筑室内空间集成环境控制系统、人工补光系统、立体种植系统、智能水肥系统、自动化种植辅助系统、AI智慧管理平台等技术，对作物生长所需温、光、水、气、肥等环境因子的全程人工调控，彻底隔绝外界粉尘、病虫害、极端天气等干扰因素，实现作物周期可控、产量稳定、品质均一的标准化生产
○ 适用于农产品规模化生产、农业技术研发与示范、教育科普与文旅融合、应急蔬菜保障等多场景