隨著人口的不斷增長，農(nóng)民們因此承受著養(yǎng)活更多人的壓力。據(jù)聯(lián)合國預測：到2050年，世界人口將從現(xiàn)在的73億上漲到97億。但人口增長，人類對他們的食物的要求也不斷提高了。2014年，僅在歐盟，有機食品市場占有率增長了7.4%，銷售額達240億歐元。除了有機食品外，農(nóng)民還通過減少水和殺蟲劑的使用量，整體推動綠色農(nóng)業(yè)進程。

德國創(chuàng)新公司DeepfieldRobotics的比吉特·舒爾茨（BirgitSchulz）表示：“農(nóng)業(yè)很容易受到氣候變化的影響，因此天氣也是破壞農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素之一。所以可持續(xù)發(fā)展很重要。”

這些特性要求農(nóng)民通過可持續(xù)的方式，種植出更多高質(zhì)量的農(nóng)作物。然而，隨著大量青年放棄了這一職業(yè)，實現(xiàn)這一愿景的可用勞動力也越來越少。

投入機器人農(nóng)作——在提高生產(chǎn)量的同時，也減少了資源消耗，這將會令農(nóng)業(yè)勞動成為一個令人興奮的高科技職業(yè)。

瓦特寧根大學農(nóng)業(yè)科技小組負責人阿爾伯特·范·維恩（EldertvanHenten）曾談到：“幾乎沒有人愿意每天早上五點就起床，農(nóng)作是一件又累又臟的活！但未來農(nóng)業(yè)的高科技性質(zhì)會吸引大量的人加入這一行業(yè)，其中也包括曾放棄農(nóng)業(yè)的人。”

機器人只是統(tǒng)籌推進精準農(nóng)業(yè)的一部分。但鑒于這一可能，歐洲已經(jīng)資助了至少六個機器耕作項目。

然而，在一個成熟的自動化農(nóng)場上，我們需要做的事情還很多。

如種植農(nóng)作物，機器人需要自主操控環(huán)境和在固定位置執(zhí)行操作，如：采摘果實，噴灑農(nóng)藥，播撒種子，觀察植物和數(shù)據(jù)測量。溫室內(nèi)的移動通常很簡單，因為環(huán)境大多都是精心設(shè)計的，而且符合機器人移動到預測位置的軌跡。但在戶外作業(yè)時，機器人需要預先接受一組計劃，掌握其在農(nóng)田中的工作位置。

當了解了自己的運行軌跡后，機器人便通過GPS定位系統(tǒng)和閉環(huán)控制系統(tǒng)確定自己的操作路徑。當任務是遵循一個未知的軌跡，如作物行時，視覺導航系統(tǒng)可以幫助機器人找到正確的路線。機器人通過無線連接一個中心操控器，不斷接受新的任務指令并報告狀態(tài)和數(shù)據(jù)。當然，想要這兩項同時進行的話，自動化農(nóng)田機器人還需要更聰明的控制器，本地化設(shè)置和通訊系統(tǒng)。

從某種程度來說，這項科技就類似于應用于農(nóng)業(yè)上的無人駕駛汽車。不同之處在于：農(nóng)田機器人需要經(jīng)常操控自身環(huán)境，采摘蔬果，以本地化的方式噴灑殺蟲劑以及播種。但這些任務都需要傳感系統(tǒng)、操控系統(tǒng)以及自動運行。

最近結(jié)束的一個項目RHEA研發(fā)出一系列帶有傳感器的拖拉機和空中機器人，它們可以區(qū)分出雜草和農(nóng)作物，并將除草劑噴灑在需要的位置。項目負責人巴勃羅·岡薩雷斯·德·桑托斯（PabloGonzalezdeSantos）解釋了哪些技術(shù)是現(xiàn)在可行的：

“自動化機器人已經(jīng)被廣泛應用在農(nóng)業(yè)化活動中。諸如耕種、收獲等常規(guī)任務，都可以使用自動化機器人，它擁有汽車提供的準確度（當使用GNSS技術(shù)時誤差為±2厘米）。執(zhí)行其他任務使用視覺導航系統(tǒng)追蹤軌跡時，精確度可達±7厘米。”

當涉及到使用機器人和智能工具時，未來將會是一派光明。

“自動化拖拉機配備著除草劑噴霧，無人機配備著雜草監(jiān)測系統(tǒng)，二者相互配合，可以節(jié)省75%的除草劑。而搭配車載化雜草監(jiān)測系統(tǒng)的自動化拖拉機可以清除田野里90%的雜草。

博世企業(yè)啟動的DeepfieldRobotics也做可持續(xù)耕作技術(shù)的研發(fā)。比吉特·舒爾茨談到：“我們的產(chǎn)品主攻傳感器網(wǎng)絡(luò)和機器人。”

他們的機器人操控并檢測種植物，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送給農(nóng)民，以幫助他們優(yōu)化育種。如果裝備上“雜草穿孔機”，機器人可以直接將雜草堆到地上。DeepfieldRobotics還提供智能傳感器，可以在田野中定位。他們已經(jīng)在農(nóng)場上部署了網(wǎng)絡(luò)，監(jiān)測蘆筍的生長土壤環(huán)境。

（圖為DeepfieldRobotics）

然而還有很多挑戰(zhàn)在等待著我們。巴勃羅·岡薩雷斯·德·桑托斯說到：“我們要求現(xiàn)有技術(shù)能識別各類水果，并分析他們在惡劣的條件的成熟程度（變化的光照條件,存在灰塵、極端溫度、風力變化）,以及檢測雜草。

我們也需要增強機器人的定位準度，來幫助農(nóng)藥應用程序優(yōu)化和校準操作精確度。盡管工業(yè)機器人在工廠中展示了自己良好的準確度和速度，但由于目標對象太過柔軟纖細，目標環(huán)境障礙重重，它們在農(nóng)業(yè)的應用受到了很大的限制。

想像一下，要從眾多植物中找到一個甜椒，這或許比從裝配線抓住一顆螺絲釘更難吧！事實證明，甜椒的采摘也是歐盟繼Crops方案后，展望2020計劃中Sweeper方案里的項目之一。

阿爾伯特·范·維恩說：“除了視覺導航系統(tǒng)，觸覺傳感器也有助于在農(nóng)忙時采摘甜椒。農(nóng)民肯定要用到觸感。”

（圖為Sweeperproject)

然而，企業(yè)想要進入這一農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，機器人缺乏明確的監(jiān)管卻仍是一個令人頭疼的問題。

巴勃羅·岡薩雷斯·德·桑托斯談到：“安全是個重大的問題——機器人必須檢測周圍情況，并在撞擊等其他意外發(fā)生時，采取相應的行動保護人類、動物以及自己。目前還沒有明確誰該為自動化機器人造成的傷害負責。無人機的立法也受到限制，即使是為了研究也需要特別授權(quán)。”

比吉特·舒爾茨也認為安全和監(jiān)管是至關(guān)重要的，同時他提出了關(guān)于如何“定義和執(zhí)行機器人的自動化程度”的疑問，以及一系列的后勤問題，包括“怎樣把機器人運送到田地？怎樣使機器人運作更簡單？當機器人被卡住時怎么辦？”。

不過有一個好消息，農(nóng)場已經(jīng)收到了所需的投資，并開始引進新技術(shù)。你可以從他們的部分設(shè)備中一睹高科技產(chǎn)品的風采。

還有一個鮮為人知的事實：農(nóng)業(yè)已經(jīng)是采用機器人最多的領(lǐng)域。

萊利公司，總部位于荷蘭，擁有一支超過兩萬的擠奶機器人大軍，它們遍布世界各地。萊利的AstronautA4box型號機器人能夠自主選擇奶牛擠奶，無需奶牛工的指揮。機器人給要產(chǎn)奶的奶牛裝上擠奶杯，為它們擠奶，擠完奶后再將擠奶杯移除。除此之外，機器人還會采集牛群的數(shù)據(jù)傳送給農(nóng)民，幫助他們監(jiān)測奶牛，這也有助于提高產(chǎn)量。

該公司還研發(fā)了清掃畜棚和給小牛喂奶的機器人。

（圖為Lely）

未來，將會有更多的機器人在農(nóng)場協(xié)同配合。在漢諾威工業(yè)博覽會上，代表移動機器人群的MARS計劃，表明了云計算也在向農(nóng)業(yè)方面發(fā)展。通過制造更多簡單靈巧的機器人，他們希望可以讓農(nóng)業(yè)勞動可以更為安全可靠且多產(chǎn)，同時也避免了大型機器人壓實土地。通過一群機器人輪流充電和維護，也可以達成無間斷循環(huán)運作。

將機器人運用在農(nóng)業(yè)上是件令人興奮的事。然而我們也需要考慮如何提高作物產(chǎn)量和可持續(xù)發(fā)展。

現(xiàn)在進行的步驟是在創(chuàng)建“數(shù)字化農(nóng)場”前，先研發(fā)單項作業(yè)的自動化產(chǎn)品，以促進農(nóng)民更為完美高效的操作。

但我們?nèi)杂性S多工作要做。阿爾伯特·范·維恩認為在機器人真正全面應用于農(nóng)業(yè)前，他們應該變得更為快速、精準、100%成功以及低成本。他又補充道，現(xiàn)在的趨勢就是人機合作。一個人監(jiān)督指揮一群機器人工作，或是與他們一起勞作。這將會提高機器人技術(shù)的接受度和可行性，為農(nóng)業(yè)勞動迎接更多的挑戰(zhàn)做準備。”

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