全球变暖对粮食生产的广泛影响越来越明显，热浪更加频繁和强烈，以及其他极端天气事件。热胁迫动态影响作物植株，影响细胞和生理水平的过程。此外，温度与其他非生物因子如太阳辐射、相对湿度和土壤湿度的相互作用影响自然环境中热胁迫的严重程度。由于这些动态的相互作用，表型作物对热胁迫的反应是具有挑战性的，需要精确、高通量的方法。成像技术和高通量表型平台的最新进展使在受控环境和开放田地条件下大规模、高精度地实时测量作物性状成为可能。成像方式，如可见光、近红外、热成像、高光谱和荧光成像是表征作物对热胁迫反应的有前途的工具。此外，将机器人系统集成到高通量表型平台已经彻底改变了可靠数据收集的效率。此外，配备传统机器学习和深度学习算法的固定和移动高通量表型平台为下一代作物表型奠定了基础，生成了广泛的数据集并实现了高级数据分析。

在这篇综述中，强调了热胁迫和作物性状的复杂性和动态性，这对评估热胁迫下作物的生产性能至关重要。此外，讨论了高通量表型的最新进展和人工智能集成的好处，强调了其在塑造下一代作物表型以加速作物耐热性改良方面的作用。

图1  相关图显示相对湿度与水汽压差（vapor pressure deficit，VPD）（kPa）之间呈负相关（R2 = 0.56） (a)，太阳辐射（MJ m−2）与VPD （kPa）之间呈强正相关(b)。

图2  水稻植株在开花期暴露在超过43°C的温度下，小花不育性高，导致产量显著下降。这些水稻基因型于收割前季节（2024年3月至6月）在印度Punjab国家农业食品生物技术研究所（NABI）实验研究农场在直接播种条件下种植。开花期间的平均白天温度（Tmax）达到约45°C (a)。同样，2024年6月16日至7月21日，在美国德克萨斯州德克萨斯理工大学的New Deal Research Farm，在31.7°C至37.2°C的温度下，高粱穗的结实率较低(b)。

图3  不同水稻基因型的热作图显示了叶表面/冠层温度的变化(a)，以及显示较热冠层（平均叶表面温度：40.8°C） (b)和较冷冠层（平均叶表面温度：30.0°C） (C)的基因型。图像上的每个点代表该位置的表面温度。这些基因型在夏季（2024年3月至6月）在印度Mohali国家农业食品生物技术研究所（NABI）的实验研究农场作为干种子水稻（DSR）栽培，在繁殖阶段气温超过45°C。

图4  高通量植物表型设备示意图，说明了移动和固定平台，各种成像技术，以及高效数据收集的机器人集成。人工智能在大型数据集模式识别中的应用凸显了表型技术的新进展。