前沿瞭望台|苗中华教授赵春江院士等:农业机器人挑战与具身智能机遇

作为高度自主化的作业装备，农业机器人能够替代人工自主执行高重复性劳动任务，并实现农业生产精准化作业。基于对全球农业机器人技术现状与应用水平的分析，尽管近些年农业机器人研究已取得显著进展，但当前技术整体仍停留于基础自动化阶段，存在明显局限：部分作业环节仍需依赖人工干预；场景适应性不足、功能同质化问题突出；实用效果不理想，产业化落地困难。

图1 近年来具身智能领域的代表性成果

现有系统多面向特定、固定的作业类型（如大田喷洒、温室巡检等）或单一工况设计，普遍缺乏应对农业环境复杂多变特性的灵活性及跨场景作业的迁移能力。就市售产品而言，同质化现象突出，核心功能高度趋同，功能布局多集中于简单的基础性作业（如喷洒、巡检、监测等），难以有效响应农业生产场景日益增长的多元化与精细化技能性操作需求。

针对当前农业机器人存在的技能泛化能力不足、场景适应性差等关键问题，实现从自动化向智能化的范式转变已成为农业机器人发展的必然选择。《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》明确将推进农业智能化转型列为智慧农业建设的核心目标。这一转型将促使农业机器人突破传统自动化作业的局限，构建“感知 决策 执行”的智能闭环系统，使其具备基于环境交互的自主学习和持续进化能力。在复杂多变的非结构化农业场景中，智能化的农业机器人能够通过持续积累多模态数据和环境交互经验，实现算法模型的自主迭代优化，从而不断提升作业精度和作业效率；同时，这种基于实践的学习机制使其能够有效增强对未知场景的适应能力，并将学习到的知识迁移应用于相似任务，最终实现跨作物、跨场景、跨任务的泛化性能显著提升。

图2 具身智能农业机器人研究范式

农业生产迫切需要用自动化乃至智能化的装备来代替人工。然而，我国果蔬生产机器人的研发进度相对缓慢，绝大部分仅仅停留在样机阶段，无法实现复杂农业场景下的连续可靠生产作业。其根本原因在于：

①农业生产场景非结构化：农业环境通常是非结构化和动态变化的，充满了各种复杂和不确定的因素。其生产环境中光照、温湿度等环境参数的动态性与不确定性并存，以及空间布局的结构化与非结构化交织。

②作业对象的不确定性：农业机器人面临的作业对象通常具有不确定性和多样性。例如，在任务级别果蔬形状、姿态、大小、成熟度等高度不均，经常伴随藤蔓遮挡、果实娇嫩等挑战，都可能影响农业机器人的工作表现。

③生产设备通用性有限：设施农业生产可能涉及植保、打叶、收获和巡检等多环节繁杂任务的多流程长周期系统性工程，现有大多数农业机器人主要集中在单一功能的开发上，不具备多样任务的执行能力，通用性差造成了资源浪费和成本剧增。

④智能泛化性程度低：现有自动化的农业机器人的技能固化，无法实现经验积累和技能增长，人机交互和机器环境交互范式仍处于传统定式化模式，即工程师将专业的知识提炼并“翻译”给机器人，机器人只依赖于预设的规则和模型机械地执行人类设定好的程序，并不具备环境认知、任务学习和技能迁移能力，一旦系统化部署便难以通过与环境及任务交互持续提升自身能力，导致多任务执行泛化性能差，智能化程度不足。上述瓶颈严重影响了农业机器人的产业落地。

作为人工智能的重要分支，具身智能（Embodied intelligence）强调通过与物理环境的实时交互实现智能化作业。在农业机器人领域，该技术展现出解决现有技术瓶颈的潜力，其优势主要体现在3方面：

●显著提升机器人在非结构化、动态农业环境中的适应性，使机器人能够根据实时交互灵活调整行为。

●通过紧密结合感知与动作闭环，增强机器人在复杂、不确定环境中的感知与决策能力，促使其做出更适切的响应。

●有助于提高机器人与传统农艺的融合性，通过对农业作业流程进行智能化建模，机器人得以理解并模拟传统农艺的操作方式，同时提供更高效的自动化解决方案。

综上所述，具身智能的引入为农业机器人带来了更强的环境适应性、更高的作业精度以及更优的农艺兼容性。随着技术的持续演进，具身智能有望成为驱动未来农业机器人发展的核心力量。

来 源：农业科技侠数字与智慧农业