答案：

现有的稻种检测方法主要有传统的形态学检测、生化遗传检测和分子标记检测三种。形态学检测方法主要通过观察稻种的形态结构特征来进行鉴定，优点是操作简单，不需要特殊设备；缺点是受环境影响大，且鉴定结果的准确性依赖于检测人员的经验和技能。生化遗传检测方法主要通过分析种子的蛋白质或酶型来进行鉴定，优点是鉴定结果较为准确，缺点是操作复杂，且需要较高的实验技术和设备。分子标记检测方法主要通过分析稻种的基因序列来进行鉴定，优点是鉴定结果非常准确，不受环境影响，缺点是需要较高的实验技术和设备，且成本较高。

如要提高稻种检测的准确性，可以通过科技手段来实现。比如，应用基因测序技术，通过基因序列分析对稻种进行精确鉴定。目前，随着测序技术的发展，高通量测序成为研究品种差异的重要方法。此外，利用机器学习等人工智能技术，对已有稻种数据进行训练和模型构建，也能有效提高稻种检测精度。

快速准确鉴定稻种的新型技术包括利用机器视觉技术进行形态特征识别，通过深度学习等技术预测稻种，以及通过微卫星标记、AFLP(扩增片段长度多态性)、RAPD(随机扩增多态DNA)等分子生物学方法检测稻种。

在大规模稻种检测中，提高检测效率的关键在于标准化和自动化。标准化的检测流程可以极大地提高检测工作的效率。此外，自动化的检测设备也能大幅度提高检测效率。例如，自动化的种子采样设备、自动化的DNA提取设备、自动化的PCR反应设备等。此外，通过构建大规模稻种数据库，配合机器学习等技术，可以实现快速的稻种鉴定。

为了提高稻种检测的自动化程度，减少人工误差，可以采用机器视觉技术和深度学习技术。实际上，这是稻种检测技术发展的重要趋势，对于稻种形态特征的自动识别、基因测序数据的自动分析等，都能有效减少人工误差。例如，华南农业大学就开发了一种基于深度学习的稻种自动识别技术，该技术基于稻种的叶片颜色、形状、纹理等特征进行训练，通过构建深度神经网络，实现了对稻种的高准确度识别。