如今，許多現(xiàn)代農(nóng)場已使用GPS導航的拖拉機和農(nóng)業(yè)管理數(shù)字系統(tǒng)。而隨著人工智能（AI）的不斷進步，農(nóng)業(yè)的下一步——“自主農(nóng)場”，也正在逐漸成形。這些農(nóng)場幾乎無需人類親自操作，便可完成種植與收獲。
美國《華盛頓郵報》近日刊文介紹了幾項構建“自主農(nóng)場”的關鍵技術，這些技術有的剛剛出現(xiàn)，還有的即將投放市場。
自動耕種收與智能噴藥
能自動進行翻耕、種植、收割作業(yè)，且只需極少人工干預的自動駕駛拖拉機，正在從原型走向實際應用，吸引了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)設備制造商和科技初創(chuàng)公司的關注。
美國Monarch拖拉機公司推出的全電動、可選“無駕駛員”模式的MK-V拖拉機，現(xiàn)已投入葡萄園使用，充電6小時后可連續(xù)工作14小時。
另一家初創(chuàng)公司Farmwise則打造了結合AI與計算機視覺的除草設備，可晝夜識別并拔除雜草，顯著減少除草劑使用。今年4月，農(nóng)業(yè)巨頭泰勒農(nóng)場收購了Farmwise，稱其技術有望降低人工成本、實現(xiàn)更可持續(xù)的耕作。
全球農(nóng)業(yè)機械龍頭迪爾公司則采用“分階段”策略，逐步引入自動化功能，讓農(nóng)民熟悉技術并盡早獲得收益。其“識別與噴灑”系統(tǒng)結合了計算機視覺和機器學習，已應用于玉米、大豆和棉花種植。該系統(tǒng)噴藥機的臂架上安裝有36個攝像頭，每秒可掃描近200平方米的農(nóng)田，遠超人眼所能處理的信息量。在識別雜草的同時，逐個控制噴嘴，僅對雜草區(qū)域噴藥，可減少多達2/3的除草劑用量。
“未來我們或許能用AI為每一株植物制定專屬的護理方案。”迪爾公司新興技術總監(jiān)薩拉·申克爾說，一塊20平方公里的農(nóng)田可能包含7.5億株作物，而要實現(xiàn)這種“逐株管理”，離不開AI與自動化深度融合。
采果機器人和無人機
相比規(guī)則排列的大宗作物，水果和漿果等“特種作物”在采摘上的自動化難度更高。果實成熟時間不一、易碎難抓，往往依賴大量人工維護與采收。
不過，這一局面也正被打破。丹佛農(nóng)業(yè)科技初創(chuàng)公司Tortuga開發(fā)了一款采果機器人，其外形酷似“火星車”，配備粗輪胎和伸縮機械臂，在果田中穿行，利用機械手臂深入藤蔓間，精準采摘單個草莓或一串葡萄，輕柔放入籃中。今年3月，該公司被垂直農(nóng)業(yè)企業(yè)Oishii收購。
“機器人采收效率更高，質量更一致，還能緩解勞動力短缺。”Oishii聯(lián)合創(chuàng)始人布倫丹·薩默維爾表示，公司目標是實現(xiàn)完全自動采摘。
以色列Tevel Aerobotics科技公司則研發(fā)了“飛行采果機器人”，結合AI和機器視覺技術，可定位果實、判斷成熟度，并實現(xiàn)精準采摘。但該公司也表示，大規(guī)模部署機器人技術仍受制于成本。
遠程感知與圖像分析
AI帶來的變革，不止于地面作業(yè)。無人機和衛(wèi)星采集的高分辨圖像和傳感數(shù)據(jù)，可幫助農(nóng)民建立農(nóng)田“數(shù)字孿生”模型，實時呈現(xiàn)哪里干旱、哪里水澇、哪里病蟲害暴發(fā)。這讓農(nóng)民得以及時發(fā)現(xiàn)問題、精確干預，從而減少浪費、提高產(chǎn)量。
這些系統(tǒng)的部分組件已投入使用，下一步是構建一個互聯(lián)的自動化網(wǎng)絡，不僅能發(fā)現(xiàn)問題，還能不斷學習并改進。
微軟農(nóng)業(yè)技術項目負責人蘭維爾·錢德拉設想，未來拖拉機與無人機將協(xié)同作業(yè)，同時種植、噴灑并實時回傳數(shù)據(jù)，優(yōu)化每一個農(nóng)場獨有的AI模型。
“未來農(nóng)業(yè)不會是沒有農(nóng)民的農(nóng)業(yè)，但AI會大幅提升農(nóng)民的生產(chǎn)力。”錢德拉說，“每一次飛行、每一次播種，都會為這塊地的AI模型增加數(shù)據(jù)。”
土壤智能分析
作物健康，始于土壤。過去，農(nóng)民需將表層土樣送至實驗室分析。而現(xiàn)在，傳感器已經(jīng)走進田間。
這些傳感器不僅可分析微生物狀況，還能識別“土壤壓實”區(qū)域，即土壤過于密實，阻礙水分滲透、根系生長和氣體交換。這類信息有助于農(nóng)民決定是否翻耕、何時施肥等新季決策。
加拿大SoilOptix公司指出，微生物分析讓農(nóng)民能更準確地掌握田間變化趨勢。農(nóng)民不再需要對整塊田地統(tǒng)一施藥或灌溉，而是可以精準選擇區(qū)域、劑量與時機。
虛擬圍欄技術
在畜牧業(yè)領域，虛擬圍欄正在取代傳統(tǒng)鐵絲網(wǎng)和木樁，為牧場帶來更靈活的管理方式。
這種系統(tǒng)基于GPS項圈和地圖設定邊界。一旦牲畜靠近“虛擬圍欄”，項圈會先發(fā)出聲音警告，如繼續(xù)靠近，則施加輕微電擊提醒。該系統(tǒng)不僅能降低建設和維護成本，還可動態(tài)調整放牧區(qū)域。
目前，這一技術已在美國、歐洲、澳大利亞逐步推廣，尤其適用于偏遠地帶的大面積放牧管理。這種數(shù)字化牧場管理方式，正為農(nóng)業(yè)的未來打開更多想象空間。
如今，許多現(xiàn)代農(nóng)場已使用GPS導航的拖拉機和農(nóng)業(yè)管理數(shù)字系統(tǒng)。而隨著人工智能（AI）的不斷進步，農(nóng)業(yè)的下一步——“自主農(nóng)場”，也正在逐漸成形。這些農(nóng)場幾乎無需人類親自操作，便可完成種植與收獲。
美國《華盛頓郵報》近日刊文介紹了幾項構建“自主農(nóng)場”的關鍵技術，這些技術有的剛剛出現(xiàn)，還有的即將投放市場。
自動耕種收與智能噴藥
能自動進行翻耕、種植、收割作業(yè)，且只需極少人工干預的自動駕駛拖拉機，正在從原型走向實際應用，吸引了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)設備制造商和科技初創(chuàng)公司的關注。
美國Monarch拖拉機公司推出的全電動、可選“無駕駛員”模式的MK-V拖拉機，現(xiàn)已投入葡萄園使用，充電6小時后可連續(xù)工作14小時。
另一家初創(chuàng)公司Farmwise則打造了結合AI與計算機視覺的除草設備，可晝夜識別并拔除雜草，顯著減少除草劑使用。今年4月，農(nóng)業(yè)巨頭泰勒農(nóng)場收購了Farmwise，稱其技術有望降低人工成本、實現(xiàn)更可持續(xù)的耕作。
全球農(nóng)業(yè)機械龍頭迪爾公司則采用“分階段”策略，逐步引入自動化功能，讓農(nóng)民熟悉技術并盡早獲得收益。其“識別與噴灑”系統(tǒng)結合了計算機視覺和機器學習，已應用于玉米、大豆和棉花種植。該系統(tǒng)噴藥機的臂架上安裝有36個攝像頭，每秒可掃描近200平方米的農(nóng)田，遠超人眼所能處理的信息量。在識別雜草的同時，逐個控制噴嘴，僅對雜草區(qū)域噴藥，可減少多達2/3的除草劑用量。
“未來我們或許能用AI為每一株植物制定專屬的護理方案。”迪爾公司新興技術總監(jiān)薩拉·申克爾說，一塊20平方公里的農(nóng)田可能包含7.5億株作物，而要實現(xiàn)這種“逐株管理”，離不開AI與自動化深度融合。
采果機器人和無人機
相比規(guī)則排列的大宗作物，水果和漿果等“特種作物”在采摘上的自動化難度更高。果實成熟時間不一、易碎難抓，往往依賴大量人工維護與采收。
不過，這一局面也正被打破。丹佛農(nóng)業(yè)科技初創(chuàng)公司Tortuga開發(fā)了一款采果機器人，其外形酷似“火星車”，配備粗輪胎和伸縮機械臂，在果田中穿行，利用機械手臂深入藤蔓間，精準采摘單個草莓或一串葡萄，輕柔放入籃中。今年3月，該公司被垂直農(nóng)業(yè)企業(yè)Oishii收購。
“機器人采收效率更高，質量更一致，還能緩解勞動力短缺。”Oishii聯(lián)合創(chuàng)始人布倫丹·薩默維爾表示，公司目標是實現(xiàn)完全自動采摘。
以色列Tevel Aerobotics科技公司則研發(fā)了“飛行采果機器人”，結合AI和機器視覺技術，可定位果實、判斷成熟度，并實現(xiàn)精準采摘。但該公司也表示，大規(guī)模部署機器人技術仍受制于成本。
遠程感知與圖像分析
AI帶來的變革，不止于地面作業(yè)。無人機和衛(wèi)星采集的高分辨圖像和傳感數(shù)據(jù)，可幫助農(nóng)民建立農(nóng)田“數(shù)字孿生”模型，實時呈現(xiàn)哪里干旱、哪里水澇、哪里病蟲害暴發(fā)。這讓農(nóng)民得以及時發(fā)現(xiàn)問題、精確干預，從而減少浪費、提高產(chǎn)量。
這些系統(tǒng)的部分組件已投入使用，下一步是構建一個互聯(lián)的自動化網(wǎng)絡，不僅能發(fā)現(xiàn)問題，還能不斷學習并改進。
微軟農(nóng)業(yè)技術項目負責人蘭維爾·錢德拉設想，未來拖拉機與無人機將協(xié)同作業(yè)，同時種植、噴灑并實時回傳數(shù)據(jù)，優(yōu)化每一個農(nóng)場獨有的AI模型。
“未來農(nóng)業(yè)不會是沒有農(nóng)民的農(nóng)業(yè)，但AI會大幅提升農(nóng)民的生產(chǎn)力。”錢德拉說，“每一次飛行、每一次播種，都會為這塊地的AI模型增加數(shù)據(jù)。”
土壤智能分析
作物健康，始于土壤。過去，農(nóng)民需將表層土樣送至實驗室分析。而現(xiàn)在，傳感器已經(jīng)走進田間。
這些傳感器不僅可分析微生物狀況，還能識別“土壤壓實”區(qū)域，即土壤過于密實，阻礙水分滲透、根系生長和氣體交換。這類信息有助于農(nóng)民決定是否翻耕、何時施肥等新季決策。
加拿大SoilOptix公司指出，微生物分析讓農(nóng)民能更準確地掌握田間變化趨勢。農(nóng)民不再需要對整塊田地統(tǒng)一施藥或灌溉，而是可以精準選擇區(qū)域、劑量與時機。
虛擬圍欄技術
在畜牧業(yè)領域，虛擬圍欄正在取代傳統(tǒng)鐵絲網(wǎng)和木樁，為牧場帶來更靈活的管理方式。
這種系統(tǒng)基于GPS項圈和地圖設定邊界。一旦牲畜靠近“虛擬圍欄”，項圈會先發(fā)出聲音警告，如繼續(xù)靠近，則施加輕微電擊提醒。該系統(tǒng)不僅能降低建設和維護成本，還可動態(tài)調整放牧區(qū)域。
目前，這一技術已在美國、歐洲、澳大利亞逐步推廣，尤其適用于偏遠地帶的大面積放牧管理。這種數(shù)字化牧場管理方式，正為農(nóng)業(yè)的未來打開更多想象空間。
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