智慧農業中農業機器人在果蔬采摘中的應用可行性探析

在全球范圍內數字化轉型浪潮不斷推動的形勢下，智慧農業已成為現代農業未來發展進程中的核心導向。據統計，全球智慧農業市場規模正以年均 15% 的速度迅速增長，智能化設備的廣泛應用正在深刻重塑農業生產模式。作為農業生產全鏈條中占據關鍵地位的重要環節，果蔬采摘工作在傳統人工采摘模式下，受勞動力短缺、成本持續攀升及效率低下等諸多問題的制約，因而難以充分滿足現代農業所追求的規模化、精細化生產需求。

農業機器人具備自動化、智能化的顯著特性，為果蔬采摘工作提供了極具創新性的解決辦法。深度探尋農業機器人在果蔬采摘領域的應用可操作性，不僅有利于突破傳統農業生產的瓶頸，還是實現農業高質量發展、推動鄉村振興戰略實施的關鍵途徑。

一、智慧農業中農業機器人果蔬采摘國內外應用現狀

（一）全球發展概況

近年，世界各國都積極投身于農業機器人的研發和應用中。在日本，由于老齡化現象十分嚴重，農業勞動力不足的問題尤為突出，所以日本最先將農業機器人運用到果蔬采摘領域。例如，日本研發的草莓采摘機器人可借助視覺識別系統，精準確定成熟草莓的位置，機械臂會按照指令完成采摘動作，大幅提升草莓采摘效率。美國憑借自身強大的科技研發能力，在柑橘采摘機器人領域取得了較為突出的成果，開發的柑橘采摘機器人運用多光譜成像技術，通過分析柑橘在不同光譜波段的反射特征，精確判別果實的成熟程度及生長位置；結合激光雷達構建三維環境模型，使機器人能夠在繁雜的樹冠環境中規劃最適宜的采摘路線。在荷蘭、德國，在溫室蔬菜采摘機器人的研究開發方面獲得了顯著的成果。

（二）國內發展現狀

我國智慧農業雖然起步時間較晚，但發展速度頗為迅速。在農業機器人的果蔬采摘領域，眾多科研機構及企業加大了研發投入。中國農業大學研發的蘋果采摘機器人，借助深度學習算法優化視覺識別系統，能夠迅速且精準地識別處于不同生長狀態下的蘋果，進而規劃最優采摘路徑。同時，企業也積極投身農業機器人的研發及應用實踐中。江蘇某科技企業研發的番茄采摘機器人，針對設施農業的具體需求進行優化設計，其末端執行器采用仿生柔性機械手，借助氣壓驅動實現自適應抓取，對番茄的抓取成功率達 92% 。此外，這臺機器人裝載了5G通信模塊，能夠與農場管理系統進行實時交互，實現遠程監控及作業調度的目標。目前，該機器人已在江蘇省、浙江省等地區的20多個番茄種植基地開展示范應用。

目前，我國農業機器人在果蔬采摘領域的應用仍處于起始階段。從技術維度看，高精度傳感器、伺服電機這類核心零部件需依賴進口，導致研發成本一直處于較高水平；從應用維度看，農業生產經營主體對機器人的認識存在欠缺，且由于缺少與之相配套的技術服務體系，導致農業機器人的大規模推廣面臨困難。

二、農業機器人果蔬采摘的關鍵技術

（一）視覺識別技術

視覺識別技術屬于農業機器人達成精準采摘目標的一項關鍵核心技術。此項技術借助攝像頭采集果蔬圖像，運用圖像處理算法對所采集圖像進行分析，提取果蔬的形狀、大小、顏色以及成熟度等特征信息。例如，以深度學習為基礎的卷積神經網絡（CNN）對數量眾多的果蔬圖像開展訓練，便可提升識別的準確性和速度。在實際運用場景中，視覺識別系統遭遇譬如光照產生變化、果實相互遮擋等難題。為有效應對光照方面的問題，科研人員運用多光譜成像及自適應曝光技術，借助將可見光、近紅外光等多個波段圖像信息進行融合的方式，以此減少光照為識別結果造成的影響。針對果實出現的遮擋問題，可運用基于實例分割的MaskR-CNN算法，此算法可精確區分彼此重疊的果實，實現精準定位。

（二）路徑規劃技術

在果蔬采摘作業進程中，農業機器人需在繁雜的田間或溫室境內開展移動操作，因此路徑規劃技術起到重要的作用。路徑規劃算法依據環境信息，結合目標所處位置，為機器人謀劃一條既安全、又高效的運動路線。伴隨技術的持續進步，智能化路徑規劃技術不斷嶄露頭角，如基于遺傳算法、粒子群算法的路徑規劃手段，能夠在動態變化的環境中實時調整路徑，提升機器人的采摘效率及對環境的適應能力。此外，將強化學習與路徑規劃方法相結合，可使機器人在與環境的互動過程中持續學習最優策略，從而適應動態變化的作業環境。

（三）末端執行器技術

在農業機器人體系中，末端執行器是直接與果蔬接觸并完成采摘動作的關鍵部件。為防止對果實造成不必要的損害，末端執行器必須具備一定的柔性及自適應能力，較為常見的末端執行器包括柔性機械手、氣動吸盤等。其中，柔性機械手由柔性材料制作而成，通過模仿人手抓握動作達成果實采摘目的，并能依據果實的具體形狀及大小自行進行自適應調整。氣動吸盤具有結構簡單、成本較低的優勢，可應用于表面較為平滑的果蔬，如蘋果、柑橘等；對于外形不規則、表面柔軟的果蔬，如草莓、葡萄等，氣動吸盤較易導致果實受損。為解決這一難題，科研人員研制了一種將負壓吸附和機械抓取相結合的復合型末端執行器，采取先吸附再抓取的方式，有效提升了采摘成功率和果實完整性。

（四）運動控制技術

運動控制技術作為關鍵支撐，可保障農業機器人精確無誤地完成采摘動作。此技術借助對機器人的移動底盤以及機械臂關節加以控制，實現位置、速度的精確調節。在進行移動控制時，可運用輪式或履帶式的底盤，并且與電機驅動系統相互配合，以此保證機器人能夠在田間或者溫室里平穩地移動。同時，借助編碼器實時反饋位置信息，對移動所產生的偏差進行修正。在機械臂控制方面，借助伺服電機驅動關節開展運動，同時配合力矩傳感器感知抓取的力度大小，以此規避用力過度對果實造成損傷的情況。以葡萄采摘為例，運動控制系統能精確地把控機械臂的轉動角度以及伸展收縮的距離，從而保證末端執行器可以精準地對準果穗，實現無損傷的采摘操作。智能決策技術使農業機器人具備自主開展判斷及規劃采摘策略的能力。此項技術通過傳感器收集環境數據，如果實分布狀況、成熟程度等，并結合預先設定的采摘目標，借助決策算法生成最合適的采摘方案。例如，當機器人察覺到某區域的果實成熟度較高時，決策系統就會優先規劃該區域的采摘路線；如果發現果實分布較為密集且容易發生碰撞，就會對機械臂的動作順序作出調整，從而防正果實間相互擠壓。同時，智能決策系統也能依據實時采摘數據對采摘進行動態優化。一旦檢測到末端執行器的損傷率上升，智能決策系統便會自動對抓取力度的相關參數加以調整，從而確保采摘工作質量。

三、智慧農業中農業機器人在果蔬采摘應用的可行性與展望

（一）可行性分析

從技術發展方面看，現代信息技術與機械制造技術深度融合，為農業機器人在果蔬采摘領域的應用奠定了穩固根基。作為核心支撐要素的計算機視覺技術，憑借模擬人類視覺感知原理，讓機器人能夠真切“看清”田間生長的果蔬。科研人員借助圖像識別算法，對采集的果蔬圖像進行分析與處理，從形狀、色澤、紋理等維度提取特征，以此精確判定果實的成熟狀況及所處位置。例如，通過比較果實與枝葉在色彩上的差異，算法能迅速辨別可采摘的果實。伴隨技術的不斷進步，多攝像頭協同工作模式得到廣泛運用，進一步提高了識別的精準度與效率，即便果實存在部分遮擋，也能精準確定其位置。

在運動操控領域，機器人的機械臂可實現靈動且精確的動作表現。借助精細控制系統，機械臂能依照預先設定的程序，精準抵達目標果實所在位置，隨后完成采摘動作。此過程涉及動力學與運動學的理論運用，通過對機械臂關節角度、運動軌跡進行精準計算與操控，確保采摘動作既迅速又不會對果實造成損害。目前，已有部分新式機器人采用柔性關節設計方案，使機械臂在抓取各類果實時具備更出色的靈活性，能夠適應不同形狀與大小的果實。

從經濟學的視角看，盡管農業機器人在前期采購時所需投入的成本處于較高水平，但從長遠運營狀況剖析，其能夠創造豐厚的經濟效益。依據成本收益的相關理論，在大面積果蔬種植場景中，人工采摘產生的成本會伴隨勞動力價格持續上揚、雇傭人工數量逐步增多而持續走高。與之形成對照，農業機器人一旦投入運用，除最初購置設備的費用，后續主要開支為能源消耗及設備維護成本，且這些成本整體呈現相對平穩的態勢。以1個中等規模的果園為例，采用農業機器人開展果實采摘工作，在 5～8 年的使用周期內，其綜合成本低于人力采摘成本。此外，機器人采摘作業能減少果實損傷，進而提升優質果實產出比例。依據市場供求理論，質量上乘的農產品在市場中更具競爭優勢，售賣時可獲得更高價格，這能進一步增加果園種植戶的收益。

在社會效益領域，農業機器人的運用契合農業現代化發展的必然趨勢。依據產業升級相關理論，傳統農業向智慧農業轉變是農業發展進程中必定經歷的階段，而農業機器人的應用正是實現這一轉變的關鍵標志。它不僅能解決當下農業勞動力匱乏的問題，還能推動農業生產模式從過度依賴人力的勞動密集型，向倚重技術的技術密集型過渡。采用標準化、規范化的作業方式，農業機器人能保障農產品質量穩定，有助于提高我國農產品總體質量，增強其在國際市場的競爭力。這對于推進農業供給側結構性改革、實現農業高質量發展具有重大意義。

（二）面臨的挑戰

在技術實現層面，農業機器人面臨對復雜環境適應能力欠佳的棘手問題。依據系統工程原理，農業生產所處環境是一個涵蓋自然狀況、作物生長情形等諸多要素的繁雜系統。暴雨、高溫、沙塵等極端天氣會對機器人的正常運作造成負面影響。暴雨會使機器人的電子元件因潮濕受損，高溫會令設備散熱困難，沙塵會阻塞機器人的傳感器及機械部位，進而導致運行性能下降。在地形繁雜的果園中，機器人的移動及操作同樣面臨挑戰，如坑洼起伏的地面、狹小逼仄的通道等情況，均增加了機器人路徑規劃與運動控制的復雜程度。

成本方面的問題是制約農業機器人推廣運用的關鍵要素。基于產業鏈相關理論，農業機器人產業涵蓋研發、生產、銷售、服務等諸多環節。當下，我國在農業機器人核心零部件生產層面缺乏優勢，高精度傳感器、高性能電機等關鍵部件多依賴進口，這使得機器人生產成本一直處于較高水平。與此同時，農業機器人的維護保養需要具備專業技能的技術人員及特定設備。相關專業人才數量不足，致使維護成本上升。對于規模相對較小的農場及農戶而言，購置和運用農業機器人面臨較大的資金壓力，居高不下的成本使其對農業機器人望而卻步，這對農業機器人在市場上的推廣與普及造成不利影響。

農業機器人產業發展因人才短缺問題陷入瓶頸。根據人力資本理論，人才是推動產業發展的關鍵要素。開展農業機器人研發工作涉及機械設計、電子信息、計算機科學等學科的專業知識，然而當下高校在相關專業設置上，與產業的實際需求存在一定脫節，培養的人才在實踐能力及知識綜合運用能力方面均有待提升。在農業生產一線，操作人員在農業機器人操作與維護技能上有所欠缺。受文化水平和學習能力限制，他們很難迅速掌握復雜的機器人操作技術。另外，農業機器人研發企業因工作環境、薪資待遇等因素，在吸引和留住高端人才方面存在較大困難，這導致企業技術創新能力欠缺，無法及時處理產業發展過程中遭遇的技術問題。

（三）發展趨勢與建議

未來，農業機器人將朝著更具智能特性、集成性及低成本性的方向發展。在技術研發層面，需增進多學科相互融合，借助系統科學相關理論，整合機械工程、電子信息技術、人工智能等范疇的最新成果。例如，進一步對圖像識別算法予以優化，讓其能夠在更為繁雜的環境狀況下精準識別果蔬；開展更加先進的導航和避障系統的研制工作，提升機器人在復雜地形條件中的移動性能；開發全新類型的末端執行器，強化對不同種類果蔬的適應能力。同時，推動農業機器人與物聯網、大數據等技術深度融合，實現對機器人的遠程監控及智能化管理，使機器人能根據實際狀況自主調整作業策略。在政策扶持層面，相關部門應發揮引導作用，依據產業政策理論制定有利于農業機器人產業發展的舉措。大幅增加對農業機器人研發的資金投入，設立專項科研基金，支持核心技術攻關及關鍵零部件國產化進程。借助財政補貼、稅收優惠等政策，降低農業生產主體購置和使用農業機器人的成本，提升其積極性。著力推進農業機器人相關標準體系構建，規范產品質量及市場秩序，推動產業健康發展。此外，應強化農業機器人示范基地建設，借助示范引領作用，讓更多農業生產者了解并認識到農業機器人的優勢與應用價值。

在人才培養領域，職業院校與高校需根據產業發展需求優化專業設置，加強農業機器人相關學科建設，在課程體系中增加實踐教學環節，創建產學研合作機制，與企業共同建立實習實訓基地，培養具備創新能力和實踐經驗的綜合型人才。同時，加大對農業從業人群的技能培訓力度，采取線上線下相結合的途徑，開設農業機器人操作及維護培訓課程，提升他們的科技素養與操作技能。此外，相關部門應改善農業機器人研發企業的工作環境，提高薪資報酬，設置人才獎勵機制，吸引更多杰出人才加入農業機器人產業，為該產業發展提供人力保障。

通過技術創新、政策支持及人才培養的協同推進，農業機器人必將在果蔬采摘領域發揮更關鍵的作用，推動我國智慧農業邁向全新發展階段。

四、結語

綜上所述，農業機器人用于果蔬采摘的相關應用體現了一定的可行性和廣泛的發展前景，其在提升采摘效率、削減勞動成本、確保采摘質量等方面呈現出顯著優勢。隨著視覺識別、路徑規劃、末端執行器等關鍵技術的持續突破與逐步完善，農業機器人的性能可獲得進一步提高。然而，當前農業機器人在果蔬采摘應用中仍面臨技術、成本及環境適應性等方面的挑戰。未來，相關部門、科研機構及企業需共同努力，加大研發資金投入，降低生產成本，有效提升機器人在不同環境下的適應能力和運行可靠性，推動農業機器人在果蔬采摘領域實現大規模應用，進而促進智慧農業快速、穩定發展。

作者簡介：吳鑫泉（1993—），男，甘肅天水人，碩士，助教，主要從事園藝作物生產及智慧農業研究工作。