农业机器人,游走在具身智能的边缘
- 2026-04-23 08:23:49
图片由AI创作
本文清研智慧农业原创整理
清研智慧农业源于清华装备院智能系统与大数据分析研究中心
“专注农业自动化非标定制研发”
谈起“具身机器人”，很容易误以为它是这两年随着大模型和人形机器人一起突然冒出来的新概念；但如果把时间线拉长，你会发现，它真正讨论的其实是一个更早的问题：机器的智能，究竟应当先来自“大脑里的计算”，还是先来自“身体与世界的接触”。
1950年，图灵在《计算机器与智能》中讨论机器智能时，虽然还没有提出今天意义上的“具身机器人”一词，但他已经设想过另一条路径：与其让机器只在抽象符号里思考，不如给它“尽可能好的感觉器官”，再像教育儿童一样，让它在与环境的互动中逐步学会理解世界。
这个想法，在当时还只是一个远远早于时代的苗头。
真正把这条线索推进成系统性理论的，是后来兴起的“具身认知”研究。到20世纪80至90年代，认知科学开始反思传统计算主义的局限：智能并不只是大脑内部的符号运算，身体的结构、感知方式以及与环境的持续耦合，本身就是认知的一部分。
也就是说，智能不是先在脑中完整生成、再传给身体执行；很多时候，智能恰恰是在行动中、在反馈里、在与真实世界的摩擦中被“长出来”的。
而在机器人领域，真正让“具身”从思想变成方法论的人，通常被认为是罗德尼·布鲁克斯。他在《Intelligence without representation》等工作中明确反对当时主流的“先建模、再推理、后行动”的人工智能路线，转而强调机器人应直接依靠感知—动作回路，在真实环境中实时响应。
他推动的不是一个单纯的学术名词，而是一种新的机器人观：机器人不是装了算法的机器壳体，而是身体、感知、控制与环境共同组成的智能系统。
从这个意义上说，现代“具身机器人”的概念，正是在图灵的早期设想、具身认知的理论转向，以及布鲁克斯的机器人方法论三者汇合之后，才逐渐成形。
具身机器人不是给机器人加上一副“像人的身体”，而是像用发展去验证：智能到底是被计算出来的，还是在身体与世界的互动中生长出来的。
01
放下固化的概念
到底什么叫"具身"
所以，不管如何定义，"具身智能"这个词都被说得太宽了，宽到仿佛只要给模型装上机械外壳，就算具身。
一个更准确的理解是：具身智能不是"有身体"，而是"智能必须通过身体进入物理世界，在目标、环境和反馈之间形成行动闭环"。
中国信息通信研究院在具身智能发展报告2025中也强调：具身智能不仅仅是“人工智能+机器人”，而是人工智能通过物理本体与环境交互实现“知行合一”的综合智能。
如果我们沿着第一性原理往下拆，具身机器人的最低定义其实不是"像人"，也不是"聪明"，而是：
能在物理世界里，围绕目标做出自适应的行动。
行动，是它区别于纯软件智能的骨架；
自适应，则是它区别于传统自动化机器的灵魂。
没有行动的"智能"只是悬空的概念，没有自适应的"行动"则更像预设程序驱动的僵硬执行。
来源中国信息通信研究院和清华大学电子工程系，引自《具身智能发展报告（2025）》
但通常说到这里，就会有一个问题：
所谓具身机器人与传统的四大（ABB、发那科、安川、库卡）相比有何不同？如果偏要解释，可以这么理解：这个提法其实是在对比两种本质不同的“智能”。
传统的工业机器人是依赖预设程序的精密工具；
而具身智能机器人则是一个能够自主学习、适应和决策的智能体。
它们的核心区别，可以从“工作定义、工作方式、技术核心与应用场景”
这几个维度来理解：
传统工业机器人 （以“四大家族”为代表） | 具身智能机器人 （国内定义与研究方向） | |
工作定义 | 精密、高速、可靠的“机械执行者”。 | 具备感知、认知、决策和行动能力的“自主智能体”。 |
程序驱动：严格遵循预编程的固定轨迹和动作，依赖结构化环境。 | 任务驱动：理解高层指令，自主分解任务，并通过感知与决策来适应动态环境。 | |
运动控制与精度：核心在于精准、快速、稳定的伺服控制和运动规划算法。 | “大小脑”协同：以大模型作为“大脑”负责决策规划，小模型作为“小脑”负责具体动作执行。 | |
主要用于结构化、高重复性的工业生产线，如汽车焊接、喷涂、电子装配等。 | 目标是更广泛的服务、商业和更柔性的工业场景，如家庭服务、医疗辅助、商业导购、柔性制造等 |
鉴于这一点，我们下一段能更清晰地对比，在农业机器人领域看，与传统机器人对比，其在“具身”上所处的阶段。
02
农业为什么天然更接近“具身”
首先，对比工业的标准化来说；农业环境的不规则，让农业机器人反而比很多“会跳舞”的人形机器人更早面对具身智能最核心的问题：随着环境的变化，能不能把事做成。
关于农业与工业的比对，上期我们探讨过，这里就不多做赘述，有兴趣可看：
所以，今天的农业机器人
到底算不算具身机器人？
如果严格一点讲，答案还不是“完全算”。
今天农业机器人整体上仍然以任务型自动化系统为主，只是其中一部分正在向具身化能力快速靠拢。
像自动导航拖拉机、规则化喷药平台、固定线路运输车，这类设备当然已经很智能，也已经用上视觉、定位融合和控制算法，但本质仍是“先约束场景，再提升效率”。
它们更像传统机器人能力的升级版。
真正开始触到具身边缘的，是那些必须在真实扰动中维持目标闭环的系统：采摘机器人、逐株除草机器人、棚内多任务移动操作机器人、果园协作搬运平台。
它们不是简单照程序执行，而是在与环境持续博弈。
所以，更准确的界定不是“农业机器人已经进入具身时代”，
而是：农业机器人正在成为最早被具身智能重新改造的传统机器人行业之一。
为此将农业机器人与传统机器人做一个对比，结果会更清晰
对比维度 | 传统农业机器人 | “具身”农业机器人 |
环境依赖 | 高度依赖结构化、受控环境 （如温室、标准农场） | 能适应非结构化、开放的田间环境 |
作业模式 | 预编程、执行重复性任务 | 基于感知的自主决策与执行 |
核心技术 | GPS导航、基础视觉、自动化控制 | 多模态感知、大模型驱动、持续学习、端到端架构 |
代表应用 | 无人驾驶拖拉机、固定式果蔬分选线 | 自适应采摘机器人、智能植保机器狗、大田巡检机器人 |
智能水平 | 低， 几乎无自适应能力 | 高， 具备环境自适应和任务泛化能力 |
发展目标 | “机器换人”，替代重复体力劳动 | “人机协同”，成为具备决策能力的智能农业专家 |
03
通过全球案例看农业机器人
走到了具身智能的哪一步
农业机器人究竟走到了具身智能的什么位置？
从全球案例看，农业机器人正处于一个关键的十字路口：它们不再仅仅是传统自动化的延伸，而是开始在感知、决策、行动的闭环中注入“具身”的灵魂。
英国·Fieldwork Robotics：在不确定性中学习
Fieldwork Robotics开发的Fieldworker 1机器人，是全球首款专为树莓采摘设计的自主机器人。
树莓是全球采摘难度最高的水果之一，果实极其脆弱、成熟度差异细微、被枝叶遮挡严重。该机器人采用AI增强的视觉系统检测浆果成熟度，能够以与人类采摘者相同的速度和品质完成采摘。
这里的关键不是“采摘”本身，而是机器人如何在识别误差中持续优化。Fieldwork的BerryAI项目正在开发改进型的决策模型，使机器人能够处理更复杂的遮挡情况和成熟度判断。
这正是具身智能的核心特征：通过与环境的持续交互来学习与改进，而非仅仅执行预设指令。
荷兰·Earth Rover：当空间技术“下地”
Earth Rover 的 CLAWS 则代表了另一条路。
它并不是先追求人形，而是先追求在田间持续自主运行：利用厘米级定位、八个摄像头、作物识别和逐株处理系统，在不同地形和天气条件下完成巡田和除草。
这个逻辑非常像“具身”最初级但最重要的能力：机器不一定要长得像人，但必须在真实环境里稳定感知、稳定行动、稳定修正。
马来西亚·Agroz：人形机器人进农田
Agroz公司与优必选科技合作，计划在2026年下半年将工业级人形机器人Walker S部署进垂直农场，执行播种、作物监测、收割等任务。
垂直农场是受控环境农业的代表，光照、温度、湿度都被精确调控。在这样的场景中，机器人操作环境的复杂度被大幅压缩，使得当前泛化能力还相当有限的人形机器人有了"上场"的可能。
这个案例揭示了一个重要的规律：农业，特别是设施农业很可能成为人形机器人进入真实世界的“第一站” ，毕竟农业的垂直农场属于典型的“结构化商业场景”。
澳大利亚·SwarmFarm：集群智能的规模化实践
SwarmFarm Robotics迄今已在商业农场中部署机器人，累计作业超过1000万英亩（约4万平方公里），并在2025年完成了一轮3000万澳元的融资。
它的独特之处在于"集群智能"模式：多台小型自主机器人协同作业，替代一台大型拖拉机。每台机器根据实时感知信息调整行动，无需中央调度系统的事先规划。
这种分布式决策能力，已远超传统工业自动化体系所能触及的范畴。
当然，在真实田间测试中，SwarmBot也暴露了短板：过于敏感的障碍物检测导致频繁停机、技术支持响应慢等。
换个角度，乐观的分析，这些"发展中的问题"恰恰说明农业机器人正处于从实验室走向真实生产力的"最后一公里"。
图片来自Earth Rover 的 CLAWS
04
从“会跳舞”到“进入家庭”
农业具身机器人可能会是缓冲带
很多人会调侃，中国机器人只能跳舞，干不了别的。
但其实，这背后有一个核心问题：容错率。
银河通用创始人王鹤在与纪源资本一场访谈对话中提出：中国的人形机器人企业一定要务实，要能够先让自己的产品真正做起一些事情来，从而，让这样一个全新的生产力逐渐通过数据驱动的方式承载更大工作量，并接手更多种类的工作。银河通用选择从零售入手，一方面是因为这个行业的劳动力需求大。在海外有很多上货、理货的场景都是非常需要人的。在国内，围绕着小区15分钟半径内的前置仓，也有着极大劳动力部署的需求。另一方面，也是因为零售业的容错率相对还是比较高的，即便真的意外掉落了商品，也不会造成太大的麻烦。
在模型达到99%准确率的情况下，完全可以商用于零售。
但如果换成自动驾驶这样的行业，99%的准确率就无法商用了。因为一旦出事，往往就是大事。
沿着这个思路放在农业机器人里就出现一个问题，与这些商用具身机器人相比，农业机器人与之都面临一个底层问题：需要把模型能力变成物理世界中的可修正行动。
放在农业机器人中讲，需要突破的核心技术，可以概括为“感知-决策-行动”的闭环能力。相关研究指出，具身智能在农业机器人领域的重要价值体现在三个方面：提高环境适应性、决策自主性和作业灵活性。
在感知层面，农业机器人面临的是“全天候、全场景”的多模态感知挑战。赵春江院士曾指出了四大挑战之首便是“复杂环境下的感知不精准”，光照变化、遮挡、纹理和颜色变化等因素严重限制了机器人的感知能力。
在决策层面，大模型的应用正在改变农业机器人的“大脑”。传统农业机器人遵循“如果A则B”的规则系统，无法处理未预见的场景。而大模型驱动的决策框架，使机器人能够理解“摘下成熟的红色番茄”这样的自然语言指令，并自主分解为“导航→识别→判断成熟度→规划路径→调整力度→放置→返回”的完整任务序列。
在行动层面，精细化操作是最大的技术壁垒。自适应夹爪需要精确控制抓取力度，既不能压伤果皮，又要确保果实不被滑落。这要求机器人在极短的时间尺度上感知力矩变化并调整动作，是一个典型的“行动-反馈-再行动”的具身闭环。
从上述角度看，农业并不只是具身智能的一个应用场景，它更像一个提前开放的训练场。
人形机器人要进家庭，还要面对极高的安全要求和极低的容错空间；
农业机器人则已经在用相对更窄的任务边界，逼着机器人学习如何在真实世界里应对变化。
农业，这条路更接近技术成熟真正需要的发展条件。
05
但以具身智能目前的发展看
放在农业里真的能包容吗
首先我们要客观的看：目前的具身智能，远未成熟。
综合看行业专家的判断，具身智能还需要一个“五年发展”，毕竟现实中的技术瓶颈依然顽固：
泛化能力不足：在一种场景中学习的能力，难以迁移到新环境。面对微小变化，成功率可能大幅下降；
数据的困扰：机器人与物理世界交互的真实数据极度匮乏，试错成本高、周期长；
硬件容错瓶颈：软件可以高频迭代，但物理系统必须建立在可靠的机械基础上，需要真实时间去打磨；
知识到操作的鸿沟：通用知识向实际操作的转化适配性不足，跨域泛化和多智能体协作还有待突破。
那么，农业的容错率能包容这些局限吗？
答案不是简单的“有”或“没有”，而是分场景。
我们用表格来清晰的做个展示
相比上述内容，更关键的是，农业面临着一个更现实的经济逻辑：在许多发达国家，季节性采摘工人的短缺已经到了"无人可招"的程度。
甚至这种焦虑持续在传导给国内从业者。
不过这也意味着：即便农业机器人的成功率只有90%，只要其综合成本低于"劳动力短缺或用工成本过高"的机会成本，商业逻辑就成立了。
此外，农业还有一个独特的天然优势：多智能体协同可以天然容错。
当多台小型机器人集群作业时，单台机器的偶发失误对整体任务的影响被分散和稀释。这种架构，显著降低了对单机完美可靠性的苛刻要求。
06
与会跳舞的人形机器人相比
这是两条截然不同的进化路径
把目光拉远，农业机器人正在走一条与"人形机器人进家庭"的终局发展截然不同的进化路径。
人形机器人走的是“通用能力先行”路线：先打造一个通用“人形”平台，再逐步探索场景。
这条路面临的核心困境是：家庭场景的高复杂性、高安全要求，使得早期的海量试错几乎不可能。
农业机器人走的是"场景驱动迭代"路线：从特定场景切入，在实际作业中积累数据和经验，逐步提升泛化能力。
用一句话概括：前者是"先造万能钥匙，再找锁"；后者是"先开一把锁，在开锁过程中学会造万能钥匙"。
农业机器人的下一步，或许也因此有了清晰的方向：
不追求全能，先做高频、重复、边界相对清楚的任务，形成数据闭环和商业闭环；
能力重点从"看见目标"转向"失败后还能继续干"，遮挡后能否重看、抓偏后能否重抓、路径受阻后能否重规划；
重视"场景工程"，而不只谈"大脑"；模型 + 本体 + 场景改造 + 运维服务，缺一不可。
农业具身智能不会先以通用平台形态成熟，而更可能先在一个个作物、一个个工艺、一个个作业环节中长出来。
07
农业，或许是一个
浪漫的试验场
农业机器人究竟是不是具身机器人？
也许更准确的答案是：它还没有完全走进具身智能的中心，但已经明显站在边缘，并且比很多热闹的机器人更接近那个中心。
具身智能真正难的而是在不确定的物理世界里，把目标持续做成。
而农业机器人今天面对的，恰恰就是这道题。
同时，它正在为具身智能开辟一条务实的、可以"干中学"的进化路径。
或许，当未来某一天，人形机器人终于走进千家万户时，它的核心技术突破中，会有一部分，哪怕很小一部分，来自田间那些不被聚光灯照亮的农业机器人。
在不被多数眼光关注的田间地头，用每一次精准的抓取、每一次谨慎的导航、每一次从失误中汲取的教训，为具身智能的成熟铺就了一条务实之路。
行动定义了"具身"的物理性，自适应定义了"智能"的程度。
农业机器人，正在用每一次作业，走向真正的智能。
或许，这就是专属于农业人稳重而务实的浪漫......
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清研智慧农业
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