農(nóng)業(yè)機(jī)器人到達(dá)“窗口期”

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(zhuān)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(zhuān)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(lèi)，第一類(lèi)是無(wú)人駕駛拖拉機(jī)；第二類(lèi)是農(nóng)用無(wú)人機(jī)；第三類(lèi)是歐洲國(guó)家用的擠奶機(jī)器人?？v觀(guān)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(kāi)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(zhuān)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(guān)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(shù)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(huà)，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。”趙春江說(shuō)，未來(lái)農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展路線(xiàn)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(huà)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(guān)。

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)。