“很多年輕人不知道，過去在農(nóng)村一個人一頭牛，一天能耕幾畝地？”中國工程院院士羅錫文略顯激動地豎起兩根手指，“兩畝。而現(xiàn)在，如果我們的農(nóng)民能用上無人駕駛旱旋耕機，哪怕每天只讓機器工作10小時，也能自行耕種200畝土地。”
這是4月28日，在江蘇大學舉行的2025耒耜會議上的一幕。同樣在這場行業(yè)高峰論壇現(xiàn)場，江蘇大學農(nóng)業(yè)工程學院副院長劉繼展發(fā)出“靈魂之問”：“如今很多農(nóng)民60歲都算‘年輕人’，普遍70歲以上還在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，如果仍按傳統(tǒng)方式耕作，如何滿足發(fā)展需求？”
耒耜，中國古代對農(nóng)具的統(tǒng)稱，在大會現(xiàn)場成為農(nóng)機裝備的代名詞。“我們舉辦耒耜會議，共同圍繞‘AI賦能農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力’深入討論，就是貫徹農(nóng)業(yè)強國部署要求，補足農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展短板弱項的重要舉措。”江蘇大學黨委書記李洪波面向來自86所高校院所的院士、專家及36家企業(yè)負責人在內(nèi)的300余位嘉賓表示。
現(xiàn)實迫切性，催生農(nóng)機轉(zhuǎn)型
農(nóng)機裝備更新呼喚AI元素融入，當前已成行業(yè)共識，背后的現(xiàn)實迫切性不言而喻。
“舉個簡單的例子，棉花打頂。”劉繼展介紹，棉花種植有道“打頂”工序，要把棉花頂上的芽剪除，促進側(cè)枝發(fā)育，提高產(chǎn)量。但修剪過程并不容易，直至目前仍以人力為主，即便能用傳統(tǒng)機械輔助，勞作強度依舊很高。
中國工程院院士趙春江也注意到，農(nóng)機如不發(fā)展，很可能制約農(nóng)業(yè)進步，“伴隨農(nóng)村人口轉(zhuǎn)移、勞動力減少和老齡化問題，農(nóng)業(yè)機器人的重要性愈發(fā)凸顯。”
“不知道在江蘇請一名經(jīng)驗成熟的農(nóng)機手要多少錢？”羅錫文現(xiàn)場提問。老專家停頓數(shù)秒，放慢語速繼續(xù)說到，在廣東，農(nóng)忙時一名熟練的駕駛員一天工資500元，“大家想想，普通農(nóng)民種一畝地收入多少錢？讓他們花500元錢雇一個人干一天活，真的請不起。”
在勞動力成本上漲、人手減少的情況下，農(nóng)機裝備已被時代推到臺前，加速迭代升級成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必選項。
事實上，國家也在加快部署。3月28日，國務(wù)院常務(wù)會議指出，農(nóng)機裝備發(fā)展要堅持面向農(nóng)業(yè)需求、聚焦重點領(lǐng)域，從突破基礎(chǔ)技術(shù)、完善創(chuàng)新體系、培育優(yōu)質(zhì)企業(yè)、打造產(chǎn)業(yè)集群等方面綜合施策，加快標志性產(chǎn)品研制和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。
既如此，怎樣讓農(nóng)機“聰明”起來？
“我們一直說‘智慧農(nóng)業(yè)’，但找了很久都沒查到明確概念，于是總結(jié)了一段話。”羅錫文闡釋，智慧農(nóng)業(yè)是生物技術(shù)、信息技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)和智能裝備等先進技術(shù)深度融合形成的集數(shù)字化感知、智能化決策、精準化作業(yè)和智慧化管理于一體的全新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式。
通俗來講，就是要讓傳統(tǒng)農(nóng)機從純粹的機器變得“像個人”，甚至能代替人類識別和研判基礎(chǔ)信息。
在這樣的期待下，科研端和生產(chǎn)示范端已有具象化的轉(zhuǎn)變——
清晨的農(nóng)場，搭載多光譜相機的無人機從麥田上方掠過，AI系統(tǒng)隨即彈出預警信息：提防條銹病早期感染。
正午的大田里，一輛無人運糧車緊緊跟隨著一部無人收割機。兩臺農(nóng)機以位置誤差均小于5厘米的間距同速行進，使得水稻一經(jīng)收割便被悉數(shù)裝入運糧車的車斗。當感知車斗盛滿后，“機智”的運糧車還能自動導航至指定地點“卸貨”，隨后再返回收割機旁作業(yè)。
傳統(tǒng)植保領(lǐng)域也是如此。中國工程院院士陳劍平手指會場屏幕：“人工智能已開始重塑國內(nèi)植保體系，并在有害生物監(jiān)測及遷飛預警、農(nóng)藥創(chuàng)新研制、綠色防控技術(shù)、智能植保裝備等領(lǐng)域裂變出廣泛的應用場景。”
“雖有迫切的現(xiàn)實訴求，但令人振奮的是，農(nóng)業(yè)機器人正逐步由科研示范向農(nóng)業(yè)自主作業(yè)過渡。”趙春江說。
技術(shù)雖有進步，壓力也不小
5月的大棚里，一臺全自動無人作業(yè)機械臂正在采摘高架草莓。若是切換至這臺機械臂的“視角”，不難發(fā)現(xiàn)“視野”里每顆草莓都有一塊獨立的跟蹤成像區(qū)域，一旦對焦，機械臂就會調(diào)取芯片數(shù)據(jù)庫中的圖像進行比對，只要判定果實成熟，機械爪隨即跟上，執(zhí)行摘果指令。
“AI加持下，農(nóng)機應該更為靈巧。”劉繼展直言，這種改變不僅是把人工智能的語音交互和數(shù)據(jù)讀取“移花接木”到傳統(tǒng)農(nóng)機上，更要全面賦予農(nóng)機“新面貌”。
為此，劉繼展團隊將目光鎖定在獼猴桃采摘上。
“中國是全球獼猴桃種植面積最大的國家，總種植面積超過300萬畝。獼猴桃成熟后采摘作業(yè)如不及時，會導致果實品質(zhì)下降、市場窗口期減少并對樹體健康造成損害，進而影響整條產(chǎn)業(yè)鏈。”團隊成員告訴記者，據(jù)初步統(tǒng)計，每年因采摘不及時導致的獼猴桃果實損失超過20億元。
正是基于這一背景，團隊2022年開始立項，2023年6月搭建了第一臺采摘樣機并于當年8月進行測試。去年6月，又開始進行二代機研發(fā)，最終實現(xiàn)了從單臂獨立采摘“每小時1000克”向多臂聯(lián)合采摘“每小時3200克”跨越，并做到夜間采摘和自主行走一鍵作業(yè)。
“集成并發(fā)展相關(guān)AI技術(shù)后，我們迎來了里程碑式的提升。但也應看到，按照國內(nèi)種植面積估算，大約需要10萬臺這樣的機器人才能滿足采摘需要。”劉繼展說。
技術(shù)雖有進步，挑戰(zhàn)仍然巨大。不只量產(chǎn)和普及有難度，部分關(guān)鍵核心技術(shù)與數(shù)據(jù)互聯(lián)也面臨破局的需要。
“復雜環(huán)境里機器感知不精準、機械臂‘手—眼—腳—腦’協(xié)調(diào)難、末端執(zhí)行器不靈巧等，都是眼下要攻關(guān)的難題。”趙春江說，例如不同果實的耐壓特性如何區(qū)分，抓取時該用多大力道；起風時，如何追蹤動態(tài)的果實；對于果梗纏繞的草莓，怎樣精準選取成熟的采摘，而不傷及發(fā)育中的藤蔓……“難點很多，單就采摘過程中‘觸覺反饋’這一條，都有可能進行上百次實驗。”
上海交通大學機械與動力工程學院教授貢亮感同身受。他曾帶領(lǐng)團隊在2018至2022年間研發(fā)過一款農(nóng)業(yè)人形機器人，雖在巡檢和果實采摘過程中能夠應對大多數(shù)情況，可一旦遇到三至四顆大果番茄長得十分緊湊，機器人的采摘順序和動作就會走形。
真正理想的技術(shù)狀態(tài)是什么？貢亮描繪出一幅景象：如果農(nóng)業(yè)機器人有雙臂，能夠把葉片等遮蔽物撥開，再去采摘原先被覆蓋的果實，就能把采摘成功率從依靠機械臂作業(yè)的40%推高一倍。
“但這并不容易。”貢亮笑笑，在他看來，一般機械臂進入市場“還稍快些”，至于人形機器人，預計還要4—5年才能進入示范應用階段，走進普通農(nóng)戶家會更久。
“關(guān)注這些的時候也別忽視農(nóng)機數(shù)據(jù)存在的問題。”陳劍平提醒，各種農(nóng)機裝備眼下的數(shù)據(jù)兼容互通還不夠，彼此數(shù)據(jù)格式和標準不統(tǒng)一的現(xiàn)象常在，造成這些農(nóng)機無法接入同一張物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。
“一機多用”，一定是未來方向
縱使前路漫漫，農(nóng)機裝備轉(zhuǎn)型已收獲良好開局。
華南農(nóng)業(yè)大學工程學院院長李君分析，得益于綠色能源、智能協(xié)同與數(shù)智制造等技術(shù)融合，農(nóng)用無人機已不再是功能單一的作業(yè)工具，而是引發(fā)技術(shù)創(chuàng)新鏈、農(nóng)業(yè)價值鏈和低空產(chǎn)業(yè)鏈深度重構(gòu)的關(guān)鍵因子。
在李君眼里，未來農(nóng)用無人機能干的事遠比工業(yè)無人機多，“因為農(nóng)機裝備的作業(yè)對象是有生命的莊稼作物，所以將來農(nóng)用無人機要能和田里的莊稼作物‘對話’，感知作物的生長需求。”
讓農(nóng)機和作物對話，這個聽上去十分理想化的追求，李君篤定就是未來的方向。
“通過多源數(shù)據(jù)了解作物需求，繼而開出具體處方。”他語速飛快地解釋著，例如通過無人機鏡頭收集作物葉片生長的影像，并和后臺歷史數(shù)據(jù)與各類作物性狀圖片比對分析，便可獲悉作物是否缺水、缺肥，以及對病蟲害防治還有哪些訴求。
“借助AI技術(shù)的突破，當前農(nóng)機裝備已能開展巡檢、施肥、除草、噴藥、采摘、剪枝、疏花、移栽等工作，但這些主要還是依靠專用機器人操作。放眼未來20年，通用機器人‘一機多用’，一定會成為農(nóng)機裝備重要的迭代方向。”趙春江預測。
貢亮也深以為然。“農(nóng)業(yè)耕作場景下，不論巷道寬窄，還是作物培養(yǎng)的株高，抑或采摘作業(yè)面，都是按照人類體格進行設(shè)計。因此，一旦具有相同體格的人形機器人進入相關(guān)場景，就能很快實現(xiàn)對人的替代和無縫切換。”貢亮說。
2022年，當貢亮團隊研制出的人形機器人被“實驗性”地投放到山東一家農(nóng)業(yè)公司后，他欣喜地發(fā)現(xiàn)，僅一臺人形機器人便能完成三到五人的采摘量，“伴隨技術(shù)進步，相信效率還會提升，以后誰來種地，不就有解了嗎？”
論壇最后，一位專家在會場屏幕上展示了一幅由ChatGPT生成的未來農(nóng)業(yè)想象圖。圖片中，迎著太陽升起的方向，人形機器人正在一望無垠的農(nóng)場上巡檢、護苗、噴藥，無人化的農(nóng)機則伴行左右，負責除草和施肥。田里綠油油的作物，蘊含著無限生機。
文章來源：新華日報 2025年5月7日 10版
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