亚利桑那大学
农业 AI 科研团队
核心人物2
- 01
William Duke Pauli
植物科学学院副教授 · Pauli Lab
平台主要使用课题组负责人，主导 PhytoOracle
- 02
Jeffrey Demieville
Maricopa Field Scanner 平台首席工程师
自 2018 年任 lead engineer，常被误挂 Pauli 名下
项目与产品时间线 6 个节点
- 2015
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ARPA-E TERRA 计划启动
美国能源部约 2015–2019、约 3000 万美元，首个整合工程机器人+遥感+育种的表型计划
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- 2016
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Maricopa 田间龙门投运
30 吨钢结构龙门沿两条 200 米钢轨行进，数据通量约 5 TB/天
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- 2018
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Demieville 出任平台首席工程师
自 2018 年任 Maricopa Field Scanner 感知平台 lead engineer
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- 2023
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获吉尼斯世界纪录认证
认证为「世界最大机器人田间扫描仪」
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- 2025
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EMS 诱变高粱表型数据集论文
由 Maricopa 平台采集的高通量表型数据集发表
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平台仍在运行
ARPA-E TERRA 结题后由亚利桑那大学自行运营，2025 年 3 月仍有运行报道
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摘自《全球农业 AI / 作物表型「物理实验平台」调研报告》，判定标准为「自有物理设施 + 真实场景」。 同系列：WUR · Iowa-State · 其他院校 · 索引
9.1 团队与项目背景
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 机构 | University of Arizona，Maricopa Agricultural Center + USDA-ARS Arid Land Agricultural Research Center |
| 地点 | Maricopa, Arizona |
| 主要科学负责人 | William Duke Pauli，Associate Professor, School of Plant Sciences（博士 2014，Montana State University）；课题组 Pauli Lab（thepaulilab.com）。他领导使用该平台开展研究，并主导 PhytoOracle 数据分析工作流 |
| 平台首席工程师 | Jeffrey Demieville（R&D Engineer/Scientist III），自 2018 年任 Maricopa Field Scanner Sensing Platform lead engineer |
| 资助 | DOE ARPA-E TERRA 计划，Award No. DE-AR0000594；另有 Bill & Melinda Gates Foundation |
| 联合体 | TERRA-REF 为多机构联合：UA、UIUC、Danforth、NCSA、CyVerse、National Data Service |
⚠️ 一处需纠正的常见误传：网络上多处搜索摘要把「Field Scanalyzer lead engineer」的头衔归到 Duke Pauli 名下 —— 实际是 Jeffrey Demieville。Pauli 的准确定位是主要使用课题组的科学负责人，UA 官网并未授予他该设施的正式「Director」头衔。引用时请注意区分。
ARPA-E TERRA 计划背景：美国能源部的国家级资助计划（约 2015–2019，约 $30M，口径不一），面向能源高粱整合农业 + IT + 工程做高通量田间表型与育种。这是美国政府首个把工程机器人 + 遥感 + 育种大规模整合的表型计划，其遗产延续为三条线：TERRA-REF 开放数据集、Maricopa 龙门设施、TERRA-MEPP / TerraSentia 机器人。
9.2 Maricopa Field Scanalyzer（世界最大田间龙门机器人）
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 建成 | 2016 年安装/投运 |
| 规模 | 30 吨钢结构龙门，沿两条 200 米钢轨自主行进 |
| 地位 | 2023 年获吉尼斯世界纪录认证「世界最大机器人田间扫描仪」 |
| 当前状态 | ✅ 仍在运行。ARPA-E TERRA 结题后由 University of Arizona（Maricopa Agricultural Center）自行运营，2025 年 3 月仍有运行报道；2025 年发表的 EMS 诱变高粱群体高通量表型数据集论文即由该平台采集。UA 另获 NSF 2,500 万美元项目支持相关方向 |
传感器与数据
- RGB 立体相机、热红外、脉冲调制叶绿素荧光（PAM）、成像光谱仪（高光谱）、3D 激光扫描仪、环境监测站
- 数据通量约 5 TB/天 —— 这个数字是它与所有其他田间平台的量级差距所在
代表产出：TERRA-REF 开放参考数据集（PB 级「基因组 + 表型组 + 成像」，托管于 BETYdb / Clowder / CyVerse）—— 这是计算机视觉与表型研究的国际基准数据集，也是纯软件团队最常用的公开数据来源之一。
定位判断：如果说 FIP 是精巧，Maricopa 就是蛮力 —— 用最重的钢结构、最全的传感器、最高的数据率去覆盖田间表型。它是「田间硬件天花板」。
照片
Maricopa Field Scanalyzer 田间龙门实景：蓝色钢结构横梁横跨试验田，两侧绿色立柱沿地面轨道移动，中央悬挂传感器吊舱；下方为整齐的作物行（幼苗期），亚利桑那典型的蓝天与荒漠地平线。来源：terraref.org
TERRA-REF 同页另有 Conviron 受控环境、无人机、地面车的配图可另行下载。
