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        農(nóng)業(yè)機(jī)器人到達(dá)“窗口期”

        2022-02-08 02:28:54段永利
        科技創(chuàng)新與品牌 2022年10期
        關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)

        文/ 本刊記者 段永利

        趙春江

        中國(guó)工程院院士

        國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心主任

        國(guó)家新一代人工智能戰(zhàn)略執(zhí)行委員會(huì)專家

        我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),過(guò)去農(nóng)村勞動(dòng)力很充足,1991年的時(shí)候我們國(guó)家農(nóng)村勞動(dòng)力占全社會(huì)勞動(dòng)力61%,如今已經(jīng)下移到25%以下。在美國(guó),3億人口里面從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人員是300萬(wàn)左右,也就是1%,現(xiàn)在這個(gè)數(shù)量還在逐漸地降低。

        目前從全球來(lái)看,隨著人口老齡化問(wèn)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(gè)核心問(wèn)題就是誰(shuí)來(lái)種地?

        未來(lái)得靠智能機(jī)器人,靠機(jī)器換人。

        農(nóng)業(yè)機(jī)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(diǎn),我國(guó)在農(nóng)業(yè)“卡脖子”核心關(guān)鍵技術(shù)里,也把機(jī)器人作為其中一項(xiàng)內(nèi)容。農(nóng)業(yè)機(jī)器人和其他機(jī)器人一樣,包括幾個(gè)重要部分,一是感知部分,二是決策部分,就是我們常說(shuō)的機(jī)器腦,三是末端執(zhí)行器。由于農(nóng)業(yè)機(jī)器人所工作場(chǎng)景異常復(fù)雜,所以其在某種程度上比工業(yè)機(jī)器人還要復(fù)雜。

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

        中國(guó)工程院院士、國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心主任、國(guó)家新一代人工智能戰(zhàn)略執(zhí)行委員會(huì)專家趙春江認(rèn)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(jī)器人的公司蓬勃發(fā)展,各種各樣農(nóng)業(yè)機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生,比方說(shuō)有鋤草、施藥、采收、放牧、播種各種各樣的機(jī)器人。

        從全球來(lái)看,目前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域成功得到商業(yè)化應(yīng)用的機(jī)器人有三大類,第一類是無(wú)人駕駛拖拉機(jī);第二類是農(nóng)用無(wú)人機(jī);第三類是歐洲國(guó)家用的擠奶機(jī)器人。縱觀世界其他國(guó)家,目前一些科技型農(nóng)業(yè)機(jī)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(chǎng)景應(yīng)用專業(yè)化機(jī)器人也比較多,還有國(guó)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(guó)波恩大學(xué)等,都在進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研發(fā),美國(guó)國(guó)家機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室也研發(fā)出了代替人進(jìn)行觀測(cè)、表情獲取的機(jī)器人等。

        歐盟也高度關(guān)注農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展,他們主導(dǎo)聯(lián)合歐洲38個(gè)伙伴開展研究,主要想通過(guò)機(jī)器人研究和應(yīng)用提高農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,特別針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下對(duì)人體有危害、勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)研發(fā)出來(lái)的機(jī)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(jī)器人和其他相應(yīng)配套項(xiàng)目。

        《美國(guó)商業(yè)資訊》預(yù)測(cè),2025年農(nóng)業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到206億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率22.8%。桑德勒研究所預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到全球203億美元市場(chǎng)規(guī)模,年復(fù)合增長(zhǎng)率也是兩位數(shù)。

        而國(guó)內(nèi)機(jī)器人研發(fā)工作開始于上世紀(jì)90年代,特別是近年來(lái)圍繞自動(dòng)駕駛拖拉機(jī)、小型農(nóng)業(yè)移動(dòng)平臺(tái)、嫁接機(jī)器人、移栽機(jī)器人、插秧機(jī)器人、果實(shí)分揀機(jī)器人、采摘機(jī)器人、除草機(jī)器人開始進(jìn)行研發(fā)。目前和發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)在農(nóng)業(yè)機(jī)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(jī)器結(jié)合不夠緊密,盡管機(jī)器和動(dòng)作都具備,但達(dá)不到農(nóng)藝的要求。其次是機(jī)器人穩(wěn)定性還不夠。然后是農(nóng)業(yè)機(jī)器人成本太高,無(wú)法普及到廣大老百姓。最后是智能化程度的問(wèn)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(lái)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(jī)器人,就必須清晰認(rèn)識(shí)到農(nóng)業(yè)機(jī)器人場(chǎng)景的復(fù)雜性。因?yàn)檗r(nóng)作物所處環(huán)境有白天有黑夜、有開放環(huán)境和相對(duì)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(chǎng)景都是隨機(jī)的,農(nóng)業(yè)機(jī)器人能不能適應(yīng)也是個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。此外,農(nóng)業(yè)對(duì)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?yàn)槭澜缟蠜](méi)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(diǎn)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(chǔ)存、如何有效降低成本的問(wèn)題。

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

        “未來(lái)要加強(qiáng)研發(fā),強(qiáng)調(diào)多學(xué)科的結(jié)合。農(nóng)業(yè)機(jī)器人不僅僅是農(nóng)業(yè)的問(wèn)題,也不單純是工業(yè)問(wèn)題,我認(rèn)為是多學(xué)科交叉的問(wèn)題,涉及到材料、計(jì)算科學(xué)、智能科學(xué)、包括農(nóng)業(yè)科學(xué)自身,所以未來(lái)要搞協(xié)同創(chuàng)新研究發(fā)展?!壁w春江說(shuō),未來(lái)農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展路線從簡(jiǎn)單到復(fù)雜,加強(qiáng)智能學(xué)習(xí)算法的研究,特別是感知部分目標(biāo)對(duì)象識(shí)別和情景感知對(duì)話不夠,都要靠算法。同時(shí),新材料的創(chuàng)新應(yīng)用也是需要關(guān)注的問(wèn)題。

        另外,人機(jī)共融提高作業(yè)效率是很好的一條路子。就是因?yàn)槎嗯_(tái)機(jī)器合作會(huì)存在機(jī)器協(xié)同問(wèn)題,當(dāng)一臺(tái)機(jī)器出了故障后,別的機(jī)器能否替它完成作業(yè);當(dāng)有新機(jī)器加入進(jìn)來(lái),系統(tǒng)能否重新設(shè)計(jì)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(jī)械化管理司已經(jīng)征集并發(fā)布了機(jī)器人在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的典型應(yīng)用場(chǎng)景,形成一批可復(fù)制可借鑒的成果。有機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè),2026年農(nóng)業(yè)機(jī)器人行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到10.44億元,發(fā)展前景可觀。

        總之,人口增長(zhǎng)帶來(lái)的迫切需求、常規(guī)農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)以及技術(shù)進(jìn)步,三大因素疊加,為機(jī)器人在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域“大顯身手”提供了契機(jī)。

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