文/ 本刊記者 段永利

趙春江

中國工程院院士

國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心主任

國家新一代人工智能戰(zhàn)略執(zhí)行委員會專家

我國是一個農(nóng)業(yè)大國，過去農(nóng)村勞動力很充足，1991年的時候我們國家農(nóng)村勞動力占全社會勞動力61%，如今已經(jīng)下移到25%以下。在美國，3億人口里面從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人員是300萬左右，也就是1%，現(xiàn)在這個數(shù)量還在逐漸地降低。

目前從全球來看，隨著人口老齡化問題的凸顯，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量迅速下降，導(dǎo)致一個核心問題就是誰來種地？

未來得靠智能機器人，靠機器換人。

農(nóng)業(yè)機器人目前已成為全球?qū)W界、產(chǎn)業(yè)界、行業(yè)關(guān)注的焦點，我國在農(nóng)業(yè)“卡脖子”核心關(guān)鍵技術(shù)里，也把機器人作為其中一項內(nèi)容。農(nóng)業(yè)機器人和其他機器人一樣，包括幾個重要部分，一是感知部分，二是決策部分，就是我們常說的機器腦，三是末端執(zhí)行器。由于農(nóng)業(yè)機器人所工作場景異常復(fù)雜，所以其在某種程度上比工業(yè)機器人還要復(fù)雜。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，從種到收到加工全過程、全流程，農(nóng)業(yè)機械化率是72%左右，農(nóng)業(yè)作業(yè)對象多樣性和復(fù)雜性決定了農(nóng)業(yè)機器人的多樣性。農(nóng)業(yè)機械化很多都是靠傳統(tǒng)機械操作，簡單說就是需要人來駕駛，機器和人缺乏交互，機器跟機器、機器跟物也缺乏交互。

中國工程院院士、國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心主任、國家新一代人工智能戰(zhàn)略執(zhí)行委員會專家趙春江認為，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、商業(yè)發(fā)展的角度出發(fā)，農(nóng)業(yè)機器人的公司蓬勃發(fā)展，各種各樣農(nóng)業(yè)機器人應(yīng)運而生，比方說有鋤草、施藥、采收、放牧、播種各種各樣的機器人。

從全球來看，目前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域成功得到商業(yè)化應(yīng)用的機器人有三大類，第一類是無人駕駛拖拉機；第二類是農(nóng)用無人機；第三類是歐洲國家用的擠奶機器人?？v觀世界其他國家，目前一些科技型農(nóng)業(yè)機器人初創(chuàng)企業(yè)雨后春筍般地發(fā)展，并開始一輪一輪地融資。比如黑科技公司眾多的以色列，特定場景應(yīng)用專業(yè)化機器人也比較多，還有國際一些大學(xué)包括瓦赫寧根大學(xué)、日本北海道大學(xué)和德國波恩大學(xué)等，都在進行農(nóng)業(yè)機器人的研發(fā)，美國國家機器人實驗室也研發(fā)出了代替人進行觀測、表情獲取的機器人等。

歐盟也高度關(guān)注農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展，他們主導(dǎo)聯(lián)合歐洲38個伙伴開展研究，主要想通過機器人研究和應(yīng)用提高農(nóng)業(yè)競爭力，特別針對復(fù)雜環(huán)境下對人體有危害、勞動密集型環(huán)節(jié)研發(fā)出來的機器人，目前都有相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)配套，像辣椒收獲機器人和其他相應(yīng)配套項目。

《美國商業(yè)資訊》預(yù)測，2025年農(nóng)業(yè)機器人市場規(guī)模達到206億美元，年復(fù)合增長率22.8%。桑德勒研究所預(yù)計2025年將達到全球203億美元市場規(guī)模，年復(fù)合增長率也是兩位數(shù)。

而國內(nèi)機器人研發(fā)工作開始于上世紀90年代，特別是近年來圍繞自動駕駛拖拉機、小型農(nóng)業(yè)移動平臺、嫁接機器人、移栽機器人、插秧機器人、果實分揀機器人、采摘機器人、除草機器人開始進行研發(fā)。目前和發(fā)達國家相比，我國在農(nóng)業(yè)機器人方面存在差距，主要體現(xiàn)在以下幾方面：首先是農(nóng)藝跟機器結(jié)合不夠緊密，盡管機器和動作都具備，但達不到農(nóng)藝的要求。其次是機器人穩(wěn)定性還不夠。然后是農(nóng)業(yè)機器人成本太高，無法普及到廣大老百姓。最后是智能化程度的問題有待解決，特別是核心部件和核心算法需要提升。

作為研究或從事人工智能領(lǐng)域的學(xué)界和業(yè)界人員，未來要怎么做？應(yīng)該做什么？

趙春江表示，大家要想做好農(nóng)業(yè)機器人，就必須清晰認識到農(nóng)業(yè)機器人場景的復(fù)雜性。因為農(nóng)作物所處環(huán)境有白天有黑夜、有開放環(huán)境和相對封閉環(huán)境，非結(jié)構(gòu)環(huán)境特別突出。再加上風(fēng)、雨、沙等不確定因素干擾特別多，這些場景都是隨機的，農(nóng)業(yè)機器人能不能適應(yīng)也是個現(xiàn)實問題。此外，農(nóng)業(yè)對象的結(jié)構(gòu)以及生物特性有天然的不固定性和復(fù)雜性，因為世界上沒有兩顆果樹的結(jié)構(gòu)是完全一樣的。農(nóng)業(yè)產(chǎn)品有紅的綠的、大的小的、點狀的面狀的，即便能夠控制程序邏輯的話，你也不能破壞掉商品的特性，而且涉及到是否易于儲存、如何有效降低成本的問題。

趙春江說最難的是場景感知也是非常復(fù)雜的，有時候多模態(tài)場景重疊在一起，就存在復(fù)雜場景下精確識別和定位，驅(qū)除噪音模型算法等難題。不論機器人是模擬人的智能，還是屬于計算智能的延伸，機器人在復(fù)雜場景下對對象感知存在困難，在很難拿到操作對象信息的前提下，其行為規(guī)劃也會存在一定困難，還要考慮柔性化的執(zhí)行系統(tǒng)、成本問題以及效率問題。

“未來要加強研發(fā)，強調(diào)多學(xué)科的結(jié)合。農(nóng)業(yè)機器人不僅僅是農(nóng)業(yè)的問題，也不單純是工業(yè)問題，我認為是多學(xué)科交叉的問題，涉及到材料、計算科學(xué)、智能科學(xué)、包括農(nóng)業(yè)科學(xué)自身，所以未來要搞協(xié)同創(chuàng)新研究發(fā)展?！壁w春江說，未來農(nóng)業(yè)機器人發(fā)展路線從簡單到復(fù)雜，加強智能學(xué)習(xí)算法的研究，特別是感知部分目標對象識別和情景感知對話不夠，都要靠算法。同時，新材料的創(chuàng)新應(yīng)用也是需要關(guān)注的問題。

另外，人機共融提高作業(yè)效率是很好的一條路子。就是因為多臺機器合作會存在機器協(xié)同問題，當一臺機器出了故障后，別的機器能否替它完成作業(yè)；當有新機器加入進來，系統(tǒng)能否重新設(shè)計路徑規(guī)劃和任務(wù)分配，以便有效提高協(xié)同作業(yè)效率。

目前，工信部和農(nóng)業(yè)機械化管理司已經(jīng)征集并發(fā)布了機器人在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景，形成一批可復(fù)制可借鑒的成果。有機構(gòu)預(yù)測，2026年農(nóng)業(yè)機器人行業(yè)市場規(guī)模將達到10.44億元，發(fā)展前景可觀。

總之，人口增長帶來的迫切需求、常規(guī)農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟現(xiàn)實以及技術(shù)進步，三大因素疊加，為機器人在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域“大顯身手”提供了契機。