多學科交叉。如何真正地將工程學科與理論學科相結合，表型研究不僅僅是技術上的創新，更要為育種學家和植物學家所用。開展交叉學科間的深度合作有助于切實地將技術轉化為生產力，從而從技術層面加速“基因-表型-環境”的交叉研究。

多數據庫共享平臺和標準。為了研究“基因-表型-環境”的交互作用，更好地服務育種工作。來自不同數據提供者的高通量基因型數據、表型數據以及實時變化的環境信息，需要有機的結合。因此，建立一套數據標準和共享平臺對于大數據時代作物表型研究十分必要（圖?4）。

為了更好地鑒別高反饋、速生型和高收益的品種類型，精確、快速地識別與作物生長發育、生理生態、脅迫耐受力以及產量收益等相關的復雜結構性狀，仍是當下表型技術發展中亟待解決的難點之一。近?20?年來，表型技術發展迅猛，正在逐步滿足高精度和高通量的需求。

在全球氣候變化的背景下，脅迫相關的數量性狀表現在整個生育期。多時間序列和多源數據的高通量表型數據、基因型數據以及環境監測數據勢必造就“大數據”，數據的存儲和管理會成為下一步亟待解決的問題。面對海量的數據源，需要研究者建立行之有效的管理體系，完善數據管理和使用規范，從大到小地逐級實施表型數據的科學收集和管理。而這一體系的建立則寄希望于在育種學家和作物學家之間建立起更加深入且行之有效的合作關系，發揮交叉學科優勢，真正發揮大數據優勢，加速育種及農業精準化、信息化的發展進程。（作者：郭慶華 楊維才 吳芳芳 龐樹鑫 金時超 陳凡 王秀杰 中國科學院植物研究所北京 中國科學院遺傳與發育生物學研究所北京《中國科學院院刊》供稿）