同样是抓取,农业机器人的“手”比工业机器人更难

工业抓取的基础，是抓取对象的高度可定义。

零件的尺寸、形状、公差、表面状态、供料方式和到位姿态，大多可以通过夹具、治具、送料机构和工位设计提前稳定下来；工业机器人研究里，对抓取系统的讨论也常放在“抓取系统—工件—环境—生产装备”的整体框架下，核心目标是提高重复性和过程稳定性。

2024 年关于工业抓取系统的分类研究，以及 2024 年关于高重复性工业抓取过程设计的研究，都把“环境可控、过程重复、误差可管理”视为工业抓取成立的重要前提。

农业对象恰好相反。

2025 年的一篇文献把果蔬采收末端执行器分成夹持、吸附、包覆、剪切、旋拧等多类路线，背后其实对应的是同一个现实：作物的个体差异太大，没有哪一种“手”能轻易通吃。

即便是同一块地里的同一种果实，大小、成熟度、含水率、果皮强度、果柄连接强度和空间朝向也都会变化。

2025 年一篇《End-Effectors for Fruit and Vegetable Harvesting Robots: A Review of Key Technologies, Challenges, and Future Prospects》文献表述 ，末端执行器之所以始终是核心瓶颈，就在于它必须同时面对作物形态差异、场景遮挡和低损伤要求。

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工业领域当然也重视抓取力控制，但许多制造场景的首要问题，是稳定夹持、准确定位和高节拍放置。

农业抓取的约束更多了一层，而且往往更严：你不仅要抓住，还要尽量不留下伤。

2025 年关于软果机器人处理的研究指出，无论是硬夹爪还是软夹爪，都可能对脆弱果实造成损伤；更值得注意的是，很多早期损伤并不会立刻在表面显现，需要通过光谱方法才能识别。

该研究还提出，机器人末端执行器存在传播病原体的卫生风险。也就是说，农业里的“轻轻碰一下”并不总是轻微问题，它可能直接改变商品价值和后续保鲜表现。

这也是农业机器人“手”更难做的一个根本原因。

工业夹爪常常在“夹紧力足够大”与“定位足够准”之间找平衡；农业夹爪还要额外处理“损伤阈值极低”这件事。

2025 年关于无损脆弱果实抓取的研究明确把问题表述为：既要保证抓取可靠性，又要降低早期瘀伤。研究团队甚至提出了包覆式软抓取和视触觉融合方案，专门用来在“抓得住”和“抓不伤”之间找窄得多的控制窗口。

来源sciencedirect

制造业抓取当然也有复杂装配，但大量抓取动作发生在视野清晰、路径明确、工件边界清楚的工位上。

农业场景里，目标常常嵌在叶片、枝条、茎秆、支架和果串之间。

2024 年关于草莓自主采收机器人的经典研究，以及 2025 年关于果蔬采收末端执行器的综述，都把遮挡、拥挤和接近路径受限列为高频难题。

末端执行器在农业里面对的不是一个“能否夹到”的问题，而是“能否在不碰伤周围组织、不扰乱果串、不干扰下一步动作的前提下接近目标”。

这正解释了为什么农业机器人常常需要把“手”做得更特殊。一项苹果采摘研究，提出了由四个软指和一个多模式吸盘组成的末端执行器，专门为了减少与障碍物的干涉，并提高在自然果园里的接近能力。

设计思路本身已经说明，农业末端执行器不是简单把工业夹爪换个材质，而是要把环境干扰直接写进“手”的几何与机理中。

两组截图捕捉同一区域但光强不同：（a）显示低阳光强度，检测到四颗草莓（蓝色圆圈内）;（b）显示高阳光强度，仅识别出一颗草莓；来源Wiley onlinelibrary《An autonomous strawberry-harvesting robot: Design, development, integration, and field evaluation》

在很多工业场景里，抓取和分离是两件不同的事：工件原本就可以被直接拿走，或者分离动作由上游工序完成。

农业不同；果实、花序、叶片、幼苗和菌菇往往天然与植株或基质相连，抓取只是第一步，后面还要切、拧、拉、吸或剥离。

2025 年关于番茄末端执行器的研究就明确把“柔顺抓取”和“切断果梗”组合在一起；2025 年关于小型西兰花采收夹爪的研究，则把实时力反馈引入设计，核心也是为了在切割和抓取之间维持精细平衡。

这会把“手”的难度一下子抬高。

工业夹爪的成功标准，常常是抓牢并准确放下；农业末端执行器的成功标准，往往是一连串动作都不能出错：接近、贴合、施力、分离、转运、放置。任何一步多一点、少一点，都可能带来损伤、漏采或掉落。

2025 年关于苹果真空吸附末端执行器的研究，也是在“定位、吸附、分离”一整套链条里讨论末端设计，而不是孤立讨论“抓”这个动作。

工业机器人当然也在走向柔性制造，但其根基仍然是高重复性。

2025 年关于机器人装配的综述仍把精确感知、末端执行器、控制方法和误差恢复作为关键技术，说明工业抓取的基本任务还是围绕重复性、精度和过程能力展开。

农业“手”的底层要求却更接近适应性：大小变了怎么办，表面湿了怎么办，果柄偏了怎么办，成熟度不同怎么办。

也正因为这样，农业场景里软体抓手、仿生包覆结构和多模态感知被推得更快。

2024 年关于小中型果实软夹爪的研究强调，软体系统更适合非结构化环境和脆弱对象；2025 年和 2026 年的新研究则继续往视触觉融合、曲率传感、力反馈和局部计算上推进，目的都很一致：让“手”在接触瞬间自己感知对象状态，而不是完全依赖预设模型。

看国际公司的做法，这个判断会更直观。

Tevel 的果园采收机器人采用飞行平台接近果实，官方强调其系统可以采摘从约 50 克到 700 克的不同水果，并持续记录每个果实的数据。它主要采用吸附式抓取思路，这条路线适合表面较规则、接近球形、果面较平滑的果实。换句话说，Tevel 不是在做一只“万能手”，而是在用平台与场景设计，降低末端执行器的难度。

Dogtooth 的草莓机器人走的是另一条路。它通过抓住草莓果柄并切断茎秆来采摘，同时在机上完成多视角质量检查。这里最值得注意的不是它会采摘，而是它刻意避开直接夹压果体，把主要受力位置移到果柄附近，用“夹柄＋切柄”降低对果面的干扰。技术路线本身已经说明：农业机器人一旦面对软果，末端执行器首先要处理的，常常不是“抓得住”，而是“尽量别碰到最脆的地方”。

MetoMotion 的温室番茄机器人GRoW则强调系统能够识别成熟果实并直接装箱，Ridder 和欧盟科迪斯的公开报道也提到其平台依靠三维视觉、双臂和车载系统完成采摘与装箱。番茄场景说明，“手”的难点有时并不只在果体接触，还在于果串关系、成熟判断、箱内摆放和连续节拍。末端执行器在这里必须与视觉、移动平台和包装动作一起设计，单独优化“夹爪”很难解决全链条问题。

这也是行业里最容易被忽视的一点。

工业夹爪很多时候可以被理解为标准部件；

农业末端执行器越来越像一个小系统，里面往往同时包含材料、机构、力控、感知、分离机理和卫生设计。2025 年的文献综述就明确指出，果蔬采收末端执行器的发展方向正在从单一机械结构，走向多功能集成与智能感知；一篇关于脆弱果实无损抓取的系统综述也有文献把系统设计、末端执行器、视觉反馈和触觉反馈放在同一框架里讨论。

从这个角度看，“同样是抓取，农业机器人的手比工业机器人更难”并不只是因为农业环境更复杂，而是因为农业里的“手”承担了更多角色。

它既是接触界面，也是感知前端；

既要完成夹持，也要完成分离；

既要对付非标对象，也要守住商品价值；

既要追求成功率，还要兼顾损伤、卫生和后续包装。这已经不是一个单零件问题，而是一整个接触系统问题。

工业机器人把“手”做成标准件，是制造业成熟的结果。

农业机器人把“手”越做越复杂，则恰恰说明农业自动化还在穿越最难的一段深水区。

谁能先把这只“手”做稳，谁才更有机会把感知、控制、作业质量和商业化一起往前推。对真正做农业自动化的人来说，末端执行器从来都不是一个附属零件，它往往就是整台机器最难、也最值钱的地方。

围绕视觉识别、柔顺接触、精准执行和复杂场景适配展开的系统研发，也正是农业机器人定制化落地最核心的能力之一。

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