此类公司通过使用人工智能技术来助力遗传育种和分析，致力于协助客户获取提供具有较高的营养价值和较强的抗虫害的作物品系。 例如，Hiphen公司的特色为云生物技术，集云计算、大数据分析和植物生物学为一体，能够帮助各大科研院所、各大公司改良作物，不仅所需时间短，而且成本相对低。其开发的名为 Cloverfield 的机器学习平台，使用机器学习技术来较准确地预测植物特性。该平台主要使用机器学习进行基因功能和表达的预测。该公司已成功地与种子、食品和配料公司建立了伙伴关系。Hiphen 还开发出了系列田间表型成像产品，主要进行针对农作物的近视距田间数据收集，开发了一款名为 Pheno的机器人，它使用多光谱、激光雷达和RGB相机等传感器来收集植物特征数据，如植物茎宽、植物高度、器官数量、植株数量、数十种植被指数，该公司的还致力于利用计算机视觉分析田间数据，收集有关作物量、叶绿素含量、植物高度等信息，研究中还用到神经网络来帮助减少误报。

在田间固定监测领域，其开发的田间IoT系统可以测量土壤湿度、温度的等传感器。

田间IoT表型测量平台

Hiphen田间物联网IoT是无线传感器的少有组合，用于不间断监控植物和环境状态。Hiphen解决方案之一就是实现田间试验的实时监控。土壤和环境条件是植物生长的重要因素，Hiphen的IoT系统设计了各种传感器，包括气象、土壤条件、PAR以及RGB图像，数据15分钟传输一次。日常数据和图像由田间IoT传感器采集，图像处理后，获得的有价值变量用于试验决策支持。变量以易于解读的图表在Hiphen科学网站界面上显示，每天进行较新。

以下是采用该IoT系统对西红柿NDVI植被指数、土壤湿度、土壤温度等进行监测的实例

人工智能驱动Hiphen公司还与Planet建立了战略合作，联合提供农作物监测和产量预测服务。二者通过整合人造卫星网络和无人机的现场图像数据，覆盖150个轨道卫星，每天可对地球任何地方进行3m和72cm的2种分辨率成像。利用Planet公司的 API和在线工具，客户可每天获取3.6亿平方公里的影像，对大面积、分布式的感兴趣区域(AOI)进行监测，利用PlanetScope以及 SkySat 档案分析趋势。

通过合作，双方可提升相应的技术水准和专业能力，给有效农业应用提供了一个新维度视角，当前有效农业还主要依赖于传统方法以及工具如Sentinel-2卫星 ( 10 m分辨率,5天一次访问频率)。但 Sentinel-2 卫星在农业领域仍具有价值。

　Hiphen公司开发的的低空农业遥感和表型分析需求，自主研发了无人机载荷Airphen多光谱表型成像系统，收集作物生长情况、气象、土壤等数据，并集成 AI 算法，建立起了光谱与农作物健康状况的关系，即农作物“体检档案”和“指纹图谱”。无人机对农田作物进行监测，然后把每片农田作物的视觉光谱数据回传Hiphen Cloverfield云数据库或软件分析计算，获取植物表型或病害图片。

北京博普特科技有限公司是Hiphen公司中国区总代理，全面负责其系列产品在中国市场的推广、销售和售后服务。