设施农业里的机器人:中日先进技术对比

清研智慧农业生态联盟

当“机械臂+相机+算法”走进温室，不只是把人工换成机器—更是一套从栽培方式、棚体结构、数据采集到运维保障的系统工程。下面我们将把注意力放在采摘机器人、其它田间作业机器人、以及把机器人纳入数字孪生/管理平台这三条主线上，重点对日本与中国的技术路径、典型产品与落地实践做对比分析，最后给出面向示范园的探讨性建议。

日本的路线：以“解决人工短缺的工程化机器”切入

日本的设施农业机器人研发与落地，明显具有两点特征：

1）围绕具体作物与作业场景进行工程化设计；

2）以租赁或服务化模式推进商业化。以 AGRIST 为例，其“L”型自动采摘机器人针对甜椒/黄椒等连片栽培场景设计，可识别果实位置与成熟度并在标准化棚室中完成收获。AGRIST 在官网与多篇报道中宣称：单台初期安装调试费用约 150万日元，后续采用按收获销售额分成的使用模式以降低农户初始投入门槛。

技术层面，AGRIST 的做法归纳为三点：

视觉+定位优先：高分辨率相机与深度感知判断果实成熟与位姿；

末端执行器针对作物定制：不是通用抓手，而是“剪切/带托盘/柔性夹持”组合，降低果实损伤；

作业路径工程化：通过索道或固定导轨等方式把机器人运动轨迹标准化，减少导航与避障成本（代价是棚体需做配套改造）。AGRIST 与数家日本温室合作的试验显示，在标准棚体里这样的工程化方案能显著提高连续作业效率。

商业路径：日本厂商常把机器人作为“设备+服务”打包，既能让规模化温室先试用、再优化，也把维护与算法升级作为长期收入来源。这种路径有利于缓解农户对一次性大额资本支出的抵触。

核心原理（通用）

1. 感知层：摄像头（RGB / 深度 / 近红外）+ 光学滤波＋光照补偿，用于目标定位与成熟度评估；

2. 决策层：基于深度学习的目标检测与姿态估计，输出抓取点与剪切角度；

3. 执行层：末端执行器（抓取/剪切/吸取/托盘）配合柔性结构，尽量减少对果实的机械损伤；

4. 运动平台：索道/导轨/轮式底盘或履带，决定作业速度、稳定性与棚体改造成本。

日本实践（以 AGRIST 为例）

适用作物：甜椒、黄瓜、黄椒等具有明显柄或可剪切节点的果类；

技术取向：优先保证识别与精确剪切，采用索道/导轨减少导航成本，适合连栋标准棚体；

商业模式：租赁/分成降低农户门槛。

中国实践

适用作物：草莓、冬枣、部分果树和蔬菜都有试验案例；

技术取向：更强调对非结构化环境的适应性（棚体非标准、光照复杂），所以在算法鲁棒性与柔性夹持器上下功夫；

商业模式：从示范园试点、政府补贴、到企业与合作社共建，多路径并行。

其它农机/农场机器人：从空到地的协同

1. 无人机（空）：植保、撒播、遥感巡检。中国在无人机飞防的规模化应用领先（如大疆等厂商推动飞防普及），其优势是覆盖广、效率高、适配现有作业习惯。

2. 地面轮式/履带机器人（地）：用于巡检、运输、播种与施肥；优点是负载能力强、续航可管理；缺点是越野性与棚内兼容性需专门设计。中国已有公司推出多功能果园机器人完成打药、采摘与运输等复合任务。

3. 智能拖拉机与无人作业链：包括施肥、耕作、播种等大作业，更多面向大田或规模化设施种植。国产大型农机企业和研究机构在这一领域投入加大，出现了一批可实现 L4 级别自动驾驶的无驾驶舱拖拉机模型。

1. 选点：选择 0.5–2 公顷的标准化试点棚，提前做棚体改造预案；

2. 装备传感网：完成温湿光土、定位/里程计与摄像头布局并实现 30 天基线数据采集；

3. 先上灌溉/环境自动控制：稳定温室内部环境，确保机器人作业时环境变量波动小；

4. 引进机器人试验机：优先引入能在样板棚稳定作业的机器人（索道型或轮式），并设定 KPI（采摘成功率、单果损伤率、每小时产量）；

5. 接入中台：把机器人与 CaipoCPS 类的平台打通，实现任务下发、数据采集、运维预警；

6. 总结迭代：T+30、T+90、T+180 做效果复盘，基于数据调整栽培与作业流程，再决定是否规模放大。

日本给我们的启发是：把机器人做成工程化工具，并配套服务化商业模式；而与之不同的是，我们的优势在于样本量大、试点快、产业链完整。如何走出一条适合我们的道路，还需所有农业人以及政府长时间的探索与努力，从而寻求到较优的实践路径。