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當(dāng)前，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，人工成本已經(jīng)超過整體成本的一半。在這種背景下，如何降低人工成本逐漸成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)注的熱點問題。

“智能化的農(nóng)業(yè)農(nóng)機(jī)裝備為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指出了一條路。從長遠(yuǎn)看，農(nóng)業(yè)機(jī)器裝備發(fā)展到一定程度就會衍生出農(nóng)業(yè)機(jī)器人。農(nóng)業(yè)機(jī)器人可全部或部分替代人或輔助人高效、便捷、安全、可靠地完成特定的、復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)。”日前，中國工程院院士、國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心主任趙春江在2019世界機(jī)器人大會上說。

農(nóng)業(yè)機(jī)器人是農(nóng)業(yè)智能化裝備的一種，能夠利用多傳感器融合、自動控制等技術(shù)，讓自然環(huán)境下作業(yè)的農(nóng)業(yè)裝備實現(xiàn)自動化、智能化生產(chǎn)。農(nóng)業(yè)機(jī)器人種類豐富，包括大田作業(yè)機(jī)器人、溫室機(jī)器人、林業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人、畜牧農(nóng)業(yè)機(jī)器人、水產(chǎn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人等。

傳統(tǒng)農(nóng)民正在減少

來自農(nóng)業(yè)農(nóng)村部的數(shù)據(jù)顯示，我國田間平均機(jī)械化作業(yè)水平達(dá)到63%，而江蘇、黑龍江等全國糧食主產(chǎn)區(qū)已經(jīng)突破80%。

“雖然農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平已經(jīng)比較高，但是農(nóng)機(jī)的作業(yè)環(huán)境依然比較惡劣，勞動強度也比較大，而且對農(nóng)機(jī)操作人員的駕駛水平要求比較高。”江蘇大學(xué)教授魏新華說，“由于操作人員技術(shù)水平的差別，農(nóng)業(yè)作業(yè)質(zhì)量也差別較大。”

中國農(nóng)業(yè)大學(xué)教授李偉表示，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對作業(yè)人員提出了規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化、信息化等要求。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對生產(chǎn)人員提出更高要求，與此同時，傳統(tǒng)農(nóng)民正在減少。據(jù)統(tǒng)計，“十三五”期間，我國約有1.2億人口進(jìn)入城鎮(zhèn)。

越來越多的耕地依靠集體經(jīng)營、規(guī)模化生產(chǎn)。目前，我國40%的耕地由270萬個農(nóng)業(yè)新型經(jīng)營主體耕作，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)開始依靠合作社、家庭農(nóng)場、牧場、種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)大戶、龍頭企業(yè)等新型經(jīng)營主體。

國際上同樣面臨農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員缺乏的問題。自上世紀(jì)80年代起，農(nóng)業(yè)機(jī)器人應(yīng)運而生，如瑞士的田間除草機(jī)器人、蘋果采摘機(jī)器人，美國的苗圃機(jī)器人、智能分揀機(jī)器人，愛爾蘭的大型噴藥機(jī)器人，法國的葡萄園作業(yè)機(jī)器人等。

國際學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)機(jī)器人非常重視，2008年國際機(jī)器人與自動化協(xié)會（IEEE RAS）成立農(nóng)業(yè)機(jī)器人與自動化學(xué)術(shù)委員會。2009年美國《時代周刊》將年度最佳發(fā)明獎頒發(fā)給一款除草機(jī)器人。

美國研究公司Tractica的一份報告預(yù)測，到2024年底，全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人的年出貨量預(yù)計將達(dá)到594000臺，農(nóng)業(yè)機(jī)器人市場的年收入將超過740億美元。

“農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展擁有前所未有的大好局面，農(nóng)業(yè)機(jī)器人迎來了春天。”李偉說。

非結(jié)構(gòu)性環(huán)境的挑戰(zhàn)

春天的到來都要經(jīng)歷寒冬的考驗。對于農(nóng)業(yè)機(jī)器人來說，這場寒冬就是機(jī)器人研發(fā)使用過程中的一個個科研難題。

和其它機(jī)器人一樣，農(nóng)業(yè)機(jī)器人由三個重要部分組成：類似人類五官的視覺、觸覺、聽覺、味覺等，能夠感知、獲得信息的傳感器和系統(tǒng)；能夠解析任務(wù)，識別、判斷環(huán)境，制訂行動計劃的芯片，功能類似大腦；具有超強的執(zhí)行能力的機(jī)構(gòu)。科研難題就隱藏在這其中。

李偉表示，整體看，我國農(nóng)業(yè)機(jī)器人與國際研究水平相當(dāng)，部分技術(shù)處于領(lǐng)跑水平，比如自然環(huán)境下機(jī)器人的伺服控制等。也有一些技術(shù)處于落后狀態(tài)，比如涉及作物信息、動植物生理、生態(tài)感知的傳感器件等。

她強調(diào)，其中全世界面臨的一個共性難題是在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下如何有效獲取信息。“不同于工業(yè)環(huán)境的流水線生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)機(jī)器人面臨的工作環(huán)境非常‘多變’，果實形態(tài)多樣、農(nóng)業(yè)環(huán)境中復(fù)雜的光照條件、植株的復(fù)雜布局等，都會對農(nóng)業(yè)機(jī)器人的判斷和執(zhí)行造成干擾。”

她舉例說，黃瓜采收機(jī)器人在摘黃瓜的過程中，首先得找到目標(biāo)。但是每個黃瓜長得都不完全一樣，并且還有枝葉的遮擋，機(jī)器人找到黃瓜、定位、伸手、采摘的過程不順暢，這大大影響了機(jī)器人采摘過程的速度。

日前，李偉研究團(tuán)隊取得突破性進(jìn)展，研發(fā)出非結(jié)構(gòu)環(huán)境智能雙目視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在農(nóng)田、果園等自然環(huán)境下，識別光照、時空，動態(tài)采集，高速實時傳輸數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)已經(jīng)在采摘機(jī)器人、除草機(jī)器人、割膠機(jī)器人等農(nóng)業(yè)機(jī)器人方面展開實驗與驗證。

以大田作業(yè)為切入口

事實上，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用已經(jīng)展開。魏新華介紹，目前我國農(nóng)業(yè)機(jī)器人的推廣，主要集中在大田作業(yè)中自動駕駛農(nóng)機(jī)、農(nóng)業(yè)植保無人機(jī)等的應(yīng)用。大田無人農(nóng)機(jī)已經(jīng)能夠替代人工，實現(xiàn)自動駕駛、工作環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)決策以及其它具體操作。

除了解放人力，無人農(nóng)機(jī)還有何優(yōu)勢？魏新華表示，無人農(nóng)機(jī)采用按需精準(zhǔn)變量作業(yè)，提高化肥農(nóng)藥的利用率。另外，無人農(nóng)機(jī)搭載的作業(yè)環(huán)境現(xiàn)場感知技術(shù)，可以根據(jù)土壤、環(huán)境和作業(yè)對象的實時情況，以及機(jī)器的作業(yè)狀態(tài)，讓機(jī)器始終處于接近滿負(fù)荷的最佳作業(yè)狀態(tài)，提高作業(yè)效率，保證作業(yè)質(zhì)量。最重要的是，無人農(nóng)機(jī)作業(yè)過程中還實現(xiàn)了信息收集和遠(yuǎn)程存儲。

“未來的農(nóng)場很可能是無人農(nóng)場，農(nóng)業(yè)機(jī)器人編組后，互相聯(lián)系，協(xié)同作業(yè)。”魏新華預(yù)言。

但在趙春江看來，我國對機(jī)器人的研究整體比較弱，前期的創(chuàng)新研究積累不夠，將導(dǎo)致后期產(chǎn)業(yè)化“底氣”不足，無人農(nóng)場終究是紙上談兵。

魏新華說：“農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研制是不斷發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的過程。”他舉例，此前，無人農(nóng)機(jī)作業(yè)過程中農(nóng)田邊界的識別是困擾研究人員的難題。無人農(nóng)機(jī)無法識別農(nóng)田邊界，作業(yè)之前需要人工駕駛無人農(nóng)機(jī)獲取田塊的四個頂點，非常耗時。

雖然能夠自動識別邊界和固定障礙物的系統(tǒng)嘗試解決這一難題，但是實際作業(yè)過程中又發(fā)現(xiàn)了新問題。該系統(tǒng)的田頭作業(yè)不盡如人意，尤其是在不規(guī)則田塊中作業(yè)存在比較大的難度。調(diào)試好的無人農(nóng)機(jī)在移到另一區(qū)域作業(yè)時，也暴露出土壤及地表狀況適應(yīng)性差的問題。

此外，面對播種或插秧直線度差的田塊，如果農(nóng)業(yè)機(jī)器人在田間管理時仍按照北斗導(dǎo)航規(guī)定的直線路作業(yè)，就會增加軋苗率。魏新華建議，進(jìn)行多導(dǎo)航信息融合，即把北斗導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航信息融合。“未來，我國的植保將是以地面機(jī)械為主導(dǎo)、農(nóng)業(yè)航空為體系的立體的植保防控體系，要對農(nóng)業(yè)機(jī)器人的未來有信心。”

趙春江表示，機(jī)器人學(xué)是一門交叉學(xué)科，涉及到人工智能、材料、機(jī)械等多個學(xué)科。目前機(jī)器人的研究隊伍偏小，不利于快速推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展。做好農(nóng)業(yè)機(jī)器人，必須鼓勵和支持多學(xué)科交叉研究。