踔厉奋发新征程丨更聪明的农业机器人

浙江省金华市浦江县靓松家庭农场葡萄园里，软件工程师正在调试、操作智慧葡萄采摘机器人。

黑龙江省肇东市伊利乳业有限责任公司内的码垛机器人。

浙江省杭州市，智能采茶机器人在茶园里采摘茶叶的嫩芽。 图片来源：视觉中国

2023中国农业农村科技发展论坛暨中国现代农业发展论坛近日举办，论坛上发布的报告显示，中国在包括农业机器人在内的13个农业技术领域的发明专利申请量遥遥领先。

农业机器人是应用于农业生产过程中的人工智能机器人，也是全球农业装备的竞争焦点。今年年初，工信部等十七部门印发了《“机器人+”应用行动实施方案》，提出加快农林牧渔业基础设施和生产装备智能化改造，推动机器人与农业种植、养殖、林业、渔业生产深度融合，支撑智慧农业发展。

作为一个农业大国，我国的农业机器人产业自上世纪90年代起步后，市场规模不断增长，产品应用日益广泛、技术体系逐步完善。在2023世界机器人大会期间，中国工程院院士赵春江表示，我国农业机器人正在从一般性的自动化设备向着有高度智能的机器人方向转变。从通信控制到末端执行器操作等各个方面，都在发生完全的技术迭代。

农业机器人种类更多样本领更高强

大田种植、果蔬、养殖场景逐步由机械化走向智能化

浙江省桐乡市有一家从事食用菌研发、种植的农业科技企业。以前，在企业的菇房内，蘑菇采摘是一项耗时又费力的工作。一方面人工采摘食用菌效率有限，人力成本很高，同时采摘不规范还会带来一定程度的损失。

出于效率和成本的考虑，企业最终采用了机器人来采摘。这台食用菌自动采摘机器人有一双“柔和的手”，这是一个带有真空负压的仿生柔性吸盘。吸盘位于机器人机械臂的下方，当机器人接收到指令后，会通过相关系统感知到蘑菇的位置，之后通过吸盘轻轻摇动并吸起蘑菇，避免在采摘蘑菇的过程中对菌盖造成损伤。这样一台机器人采摘单个蘑菇的用时仅需2秒。它不仅手巧，还能沿着菇床移动，并准确判断菇床上的蘑菇是否成熟，极大解决了公司用工多、招工难的问题。

不仅是菌菇企业，浙江省杭州市的一家茶园也应用了采摘机器人。这台采茶机器人由浙江理工大学农业机器人与装备创新团队研制，长着一双“剪刀手”。在采茶机器人机械臂的末端有一把小剪刀，外加一个负压吸管，当机器人定位到叶柄部位后，就可以通过剪刀手将芽叶从枝头分离，之后负压吸管可迅速将芽叶吸进茶篓中。

事实上，国内不同种类的采摘机器人还有很多，不管是瓜果、茶叶嫩芽，还是蘑菇这样柔软的作物……都难不倒采摘机器人的一双“巧手”。

近年来，像采摘机器人这样的农业机器人越来越多地应用在了国内的农业生产过程中，且根据不同的农作需求，农业机器人的功能也不尽相同：施肥机器人、喂食机器人、采摘机器人……种类可谓五花八门。这背后一方面是市场的需求，另一方面是技术的进步。从机器人的性能来看，从一开始只能胜任单一的农业操作，到如今可以完成更复杂、更精细的农活，随着技术发展，农业机器人的本领更加高强、动作愈加灵活，因此也有更广泛的应用场景。

在浙江省宜兴市的一家粮食加工企业，码垛机器人让车间的效率大幅提升。“码垛机器人可以根据预先编排的程序轻松码垛，协助工人完成重复而繁重的工作，自动进行分排、成堆、移堆、提堆、下堆、出垛等步骤。当大米的尺寸、体积和托盘的外形尺寸发生变化时，只需要在触摸屏上稍作修改即可。”企业负责人路芳芳介绍，“引进码垛机器人后，可以达到每分钟10—15次的码垛速度，减少了作业过程中的货物损坏和混乱问题。”

与国外相比，我国在农业机器人领域的研究与开发起步较晚，但发展势头却十分迅速。在中国农业机械化科学研究院科技发展部部长吴海华看来，未来，大田种植、果蔬、养殖三大场景都要由机械化向智能化发展。在大田种植上，提升数字化生产水平，可减少粮食损失率，实现大幅增效。在果蔬采收方面，由于传统农机装备难以达到选择性采收的要求，目前鲜食采摘流程基本全部依靠人工，机器人化是降低成本的重要途径。而在养殖方面，机器人可以降低人工操作中的病菌感染。

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所研究员姜文来表示，在未来智慧农业中，农业机器人将发挥越来越大的作用，我国农业机器人具有广泛的需求和庞大的市场，发展潜力巨大。

农业环境具有非标准化和不确定性

农业机器人相较于工业机器人技术难度更大、研发水准更高

相较于工业机器人，农业机器人的技术难度更大，对研发水平的要求更高。中国农业科学院副院长孙坦表示，很多人认为可以直接将工业机器人的经验迁移到农业领域，但事实上不行。因为工业机器人工作的工厂车间是标准化与结构化的封闭性室内场景，各种环境要素都是确定的、可控的。但农业环境可以说是最复杂的环境之一，是非结构化与非标准化的场景，具有不确定性。

姜文来表示，农业机器人与工业机器人相比，存在不少难点。首先是面临的场景更加复杂，比如田里高低不平，光照、干湿程度差异等，应对这种复杂的场景需要更多的新技术及其技术的相互协同。而工业场景机器人面临的工作场地相对稳定。此外，农业机器人的工作对象差别也很大。以摘苹果机器人为例，苹果生长地环境存在差异，苹果树形不一，苹果大小不同，苹果所处位置存在高低，有的可能被树叶隐藏，有的是坏果等等，这些因素的不确定性，需要更复杂的技术程序来控制才能完成采摘。

由于设计农业智能机器人的难度高于工业机器人。因此，任何一类农业机器人的成功应用，都离不开大量的科研创新和强大的技术支撑。近年来我国农业机器人领域的发明专利申请量不断上涨，从技术创新层面为更多农业机器人成果的应用提供了保障。

今年春天，由浙江理工大学农业机器人与装备创新团队研制的第五代智能采茶机器人，在浙江省杭州市的茶园中成功完成了采春茶的工作。面对只有2厘米长，几毫米厚的西湖龙井芽叶，该机器人的识别准确率可达86%，采一颗芽叶仅耗时1.5秒左右。

采茶机器人所面对的茶树叶，嫩叶和老叶从外观上来看区别很小，机器很难区分。而且，每一片叶子的形状不尽相同。要想在众多叶子中，精准识别出嫩叶并摘下来，需要很高的视觉识别技术。

第五代智能采茶机器人之所以能做到这样的精准识别，一方面得益于机器人使用了双目摄像头，能通过扫描实现3D定位，确定芽叶所在位置。此外，该机器人还配备了一套名为深度卷积神经网络的识别模型。前期技术人员会向采茶机器人系统中输入大量的茶树芽叶照片，让机器人通过对大量图像数据的学习和归纳，记住芽叶的形状和纹理等。

赵春江表示，经历技术的发展，农业机器人如今可以进行农田作业轨迹建圈，识别、避障，也可以进行多机通讯、决策信息通信等。此外，农业机器人还可以进行目标识别、生产预测任务决策、故障诊断。随着技术进步，农业机器人必将具备更强大性能，能够应用在更多复杂农业场景中。

5G等新兴技术推动农用机器人迭代更新

新生代机器人可精准感知、自主决策、自动执行

由一般性的自动化设备向有高度智能的机器人方向转变，是我国农业机器人发展的一个重要趋势。福建农科院数字农业研究所林营志博士表示，相比过去的机器人那种比较简单的自动化机械，具有智能的农业机器人能够实现精准感知、自主决策、智能控制与自动执行，随着性能不断升级，农业机器人会具备更多的功能。

而在孙坦看来，农业智能机器人和智能农机装备之间的区别在于，农机装备解决的是“一致性的问题”，比如农机装备收割小麦时不会考虑每一株小麦的个体差异，而农业机器人却能解决“差异性与个体”的问题。也就是说，智能农业机器人能够应对更加复杂的作业对象。

近年来，我国相关领域技术的快速发展，特别是5G、物联网、人工智能等新兴技术的进步，推动了农业机器人的迭代更新和智能化升级。

福建省农业科学院数字农业研究所近年来将5G与人工智能技术结合，研制推出了福建省首款5G人工智能农业机器人“小睿”，并不断迭代升级。与传统的智能农机装备相比，即便不考虑性能，单从外观上看，“小睿”也更接近“人”。它有着两个千万像素摄像头的“耳朵”，一双500万像素鱼眼摄像头的“眼睛”，头顶有二氧化碳、光合辐射、风速风力传感器，身上有温度、湿度传感器，能够实时感知和采集周围环境数据。通过轮式底盘行走、转身，“他”可以流畅地沿着栽培槽自动巡检、定点采集、自动转弯，能自主避障绕行，还可以自动返航充电。

除了类似人类的五官功能，“小睿”最强大的地方是它的智慧“大脑”——边缘计算主机和人工智能识别算法让他具备了一定的分析处理和判断能力，而5G通信技术则解决了数据传输的延时问题，提升了“小睿”对外界指令和状况的快速响应能力。

提及5G等新兴技术对农业机器人的作用，林营志表示：“在5G农业机器人中，5G技术负责建立机器人与云平台之间的通讯连接。过去受制于机器人自身算力，我们希望将机器人所采集的数据送回到云平台的服务器上做计算，再将结果返回给机器人，这个模式对机器人与云平台之间的通讯要求很高，数据量大，还要高可靠、低延时。恰逢5G 热潮，我们在试验场地专门架设了5G基站，让设想成为可能。”

除了5G让农业机器人的“反应更快”，随着AI算力的大幅提升、人工神经网络模型的迭代进步，农业机器人的智能化水平也得以快速提升。林营志介绍：“在人工智能爆发之前，农业机器人落地很难。比如，过去温室中运行的巡检设备需要大量人工干预，要保障巡检道路通畅，铺设导轨、设置路标，让巡检机器人按照指定的路线行走。如果路标丢失或导轨损坏，系统就崩溃了，维护工作量很大。而有人工智能加持的巡检机器人可以自主规划巡检路线并根据实际情况自行调整。”

“再比如说自动插秧机。起初需要两个人，一个驾驶，一个放秧苗；后来通过机械改造，秧苗可以自动上盘，但还是需要人来驾驶，后来有了高精度定位技术，加上地图控制等，插秧机能自动运行，可以称为初代农业机器人。但这种农业机器人需要GPS配合高精度地图，对田间可能存在的电线杆、土堆识别等信息需要用户事先标注到地图上，程序比较复杂。近年来，得到人工智能技术支持的机器视觉可以非常可靠地识别田埂、电杆、树木、土堆等信息，可以自己建构地图，不再需要人工标注信息，这就是现在阶段的智能农业机器人。”林营志说。

林营志表示，当前农业机器人的发展正向手眼协同、人机协作、多机协同的趋势发展，研究领域从大宗农产品扩大到了特色作物，从传统农机的智能升级阶段转入新型作业执行器阶段，逐步实现生产环节全程自动化。这些趋势将推动农业机器人的快速发展，为农业产业发展提供新动力。