之前用AI调研了矿业机器人、水下机器人,今天来看看农业机器人。我老家在会稽山,这一片有很多香榧树。地形的话主要是丘陵,坡多,山路很窄,几百年的古树也不会按照教科书上的行距生长。小时候见过祖辈爬山爬树摘香榧子的苦,祖辈常说有机器人来干活就好了,后面我大学读了机械,发现摘香榧这事不是机器人做不到,它其实是个经济问题,农业机器人最应该考虑就是经济。
应用农业机器人最简单还是在平地里,但是哪怕在平地,也需要考虑很多,且听我慢慢道来:农业机器人进田，需要考虑三件事：买来多少钱，一亩地摊下来多少钱，坏在农忙时谁来修。
一些农机社区，有人问喷雾机只有压力控制阀和压力表，能不能接自动流量控制。有人讨论旧的 Mueller 喷雾控制盒怎么接AgOpenGPS 的分区控制，还要保留手动模式。还有人想用线性执行器跟着GPS 线移动喷头，下面开始讨论丝杆太慢、皮带和步进电机可能更合适、双GPS 才能知道航向。
能从中提炼出农业机器人方向,大家最关心三个点,一个是机器人成本,一个是机器人的用处,另一个就是机器人怎么移动。
所以这次,工信部和农业农村部出台了一份农业机器人典型应用场景遴选通知,里面问了不少问题,机器人用在哪里，什么时候用的，上了几台，累计运行多久，作业面积多少，现场照片不少于 5 张，效率提高了多少，成本有没有降，安全标准怎么满足，知识产权归谁。
看下来能判断出,目前农业机器人的主要应用场景还是以平原为主。
01
先来说说成本,买一台机器人前,有的农户会掏出账本算购买成本,使用成本、维护成本以及进地成本.
购买成本决定第一次采购，使用成本决定作业价格，维护成本决定第二年还用不用，进地成本决定机器有没有资格上场。
第一笔是购买成本。除了机器本体之外，还有电池、充电设备、RTK 基站、备件、保险、培训、运输车、挂接机具。很多厂商不会在官网直接标价，实际采购也经常按整套方案谈。机器价格只是桌面上的那一项，桌子下面还有一串配套成本。
第二笔是使用成本。一台机器一年干几天活，决定它到底贵不贵。采摘窗口就那么几周，除草和喷药也要卡天气。机器买回来如果一年只跑十几天，再先进也很难摊平。服务队、合作社、规模化农场更容易买单，原因很现实：它们能让机器从这个村跑到那个村，把闲置时间压下去。
第三笔是维护成本。喷头堵了、泵坏了、轮子陷了、RTK 丢了、摄像头糊泥了、固件更新后旧控制盒不认了，这些问题不会出现在发布会视频里。农忙时停一天，省下来的人工可能全吐回去。一次演示证明机器能动，第二年继续用，靠的是县城有没有人能修。
还有一笔很容易被忽略：进地成本。
山上的果树就是典型例子。果园在坡上，路窄，地块碎，树行不规整，雨后土软，机器太重会压土，还可能伤根。很多地块连普通农机进出都费劲。你给它一台几吨重、转弯半径很大的机器人，算法再漂亮，也上不了那条坡路。
更麻烦的是改造成本。机器太宽，果园要拓路；树冠太乱，要改树形；地头太短，要留转弯区；坡太陡，要先修作业道。账本一下子从“买一台机器”，变成“改一片果园”。这就是很多山地水果树暂时很难直接用重型机器的原因。
在平整大田里，大机器能把效率打出来；在山地果园、温室、窄行距蔬菜地里，轻、窄、低压、好转弯、好搬运，可能比“智能”两个字更值钱。
02
农业机器人的范围其实蛮广,一架无人机，一台无人车，一个拖拉机自动驾驶套件，一台激光除草机，一个温室巡检车，甚至旧喷雾机上接出来的一套分区控制盒等都可以算在农业机器人的范畴
先说说农机。John Deere 把See & Spray 装在喷药机上，用摄像头和机器学习区分作物和杂草，只对杂草喷。Blue River 也是这条线上的早期核心角色。CNH、AGCO、Kubota、Yanmar 这些传统农机厂商，大方向也接近：拖拉机、收获机、喷药机本来就在田里，自动驾驶、变量作业、车队管理、远程诊断会先长在这些老机器身上。它们手里有渠道、备件、金融、维修和老客户，这些东西在农田里很值钱。
第二条线是无人机。大疆和极飞已经把这条路跑得很靠前。大疆T100 官方写着 100kg 载重、100L 喷洒箱、40L/min 流量，能喷洒、播撒、吊运。极飞公开产品里也能看到农业无人机、农业无人车、水肥和农机自动驾驶相关设备。无人机抓住了一个很硬的优势：空中作业能绕开很多地面麻烦，服务队也能按亩收费。
第三条线是精准除草和精准施用。Carbon Robotics、Ecorobotix、Verdant Robotics、FarmWise 都在这里。Carbon 的LaserWeeder 很惊人，20 英尺宽，重 9500 磅，需要至少 175 马力拖拉机，官方写的作业效率是每小时 0.5 到 1.5 英亩，能每分钟处理 5000 多株杂草。这组参数一看就知道，它服务的是大地块、高价值、行距标准的作物。换到山地小果园，它先过不了路和重量这道门。
Ecorobotix 的ARA 走的是超高精度喷洒，官方写 156 个高精度喷嘴、6×6cm 点喷、最高 6.2m 作业宽度、最高每小时 4 公顷，植保投入品最多可节省 95%。这类机器的价值不在“像不像机器人”，而在一株草、一株作物、一次喷洒剂量能不能算清楚。
第四条线是农场帮工。Burro 做电动自主搬运、拖拽、巡逻等，页面上直接把应用写到苗圃、浆果、葡萄园、果园。Saga 的 Thorvald 用 UV-C 控制草莓和葡萄的白粉病，同时采集花果计数等数据。Naio、farm-ng 这类平台也更接近“某种地块里的移动底盘加工具”。它们先挑一段高频、重复、容易算价值的活。
第五条线是中国更容易长出来的农机自动驾驶和改装套件。丰疆智能、联适技术这类公司，把北斗/RTK、自动转向、液压控制、导航和作业记录接到现有拖拉机、插秧机、收获机上。中国地块碎、农机品牌杂、老机器多，这条路线很现实：先让旧机器走得直、少重喷、少漏喷、少压苗。
03
说起农业机器人,很多人喜欢自己手搓,那来说说github上农业机器人方向的开源项目.
awesome-agriculture 这个列表专门收开源农业技术，里面有 Automation and Robotics 分类，列了FarmBot、FarmBot-ROS、Fields2Cover、Field Friend、ROS Agriculture、Weedinator、Acorn Rover 等项目。它不像商业公司名录，更像一张开源农机工具箱。
ROS Agriculture 值得看。这个组织里有自驾割草拖拉机软件、ZED-F9PRTK 接收机 ROS 包、GPS/IMU 定位、NTRIP 客户端、NMEA 解析、土壤传感器 ROS 包。听起来很碎，但这很接近真实农机自动化：定位、导航、差分信号、转向控制、传感器、执行器，先把每个零件接稳。
AgOpenGPS 更贴近农机手。它做导航、地块记录、分区控制、自动转向，旁边还有板卡、PCB、固件和论坛。它把现有拖拉机、喷雾机和机具变得更准，这个价值离地头很近。
Fields2Cover 更偏算法底座。它做的是农业车辆覆盖路径规划，里面有地头区域、作业条带、路线规划、路径规划。农机下地不是从 A 点走到 B 点这么简单，它要把一块不规则地尽量少重叠、少漏喷、少空跑地覆盖完。这个问题放到无人喷洒、除草、播种、割草里都绕不开。
FarmBot 是开源 CNC 种植机器人，更适合庭院和教育场景，不适合拿来直接解释中国大田农业。它有启发：农业机器人一旦进入具体农活，马上会变成坐标、工具头、水、种子、土壤、作物数据库和一套很具体的机械结构。
farm-ng 的 Amiga 开发套件、OpenWeedLocator 这类项目，也能说明同一件事。前者提供户外移动机器人平台和开发工具，后者用相机识别杂草、触发电磁阀做定点喷洒。一个偏底盘平台，一个偏作业模块。
GitHub 上这些项目反而提醒我，农业机器人先是一堆能跑在泥地里的零件，然后才谈得上智能。
来说说农民有哪些活.一个人早上可能要看天气，中午要打药，下午要搬筐，傍晚要看病虫害，晚上还要算明天找几个人。合作社和种植大户更复杂，要调人、调机器、算农资、安排采收窗口，还要处理坏天气。
所以这么分析的话,农业机器人首先要解决的应该是危险、脏、重复的活。
喷药最典型。人背着药箱进地，接触农药，热，累，还容易喷不匀。无人机飞过去，按航线喷，人的身体先从药雾里退出来。大疆T100 官方页面写得很直接：100L 喷洒箱、40L/min 流量、100kg 载重，任务包括喷洒、播撒和吊运。它接走的是背药箱、拉管子、暴露在农药里的那段身体劳动。
第二的话,需要解决比较紧急的活.
打药、除草、采摘、田间转运，都怕错过窗口。雨来之前要打完，草长起来之前要处理，果子熟了几天内要摘走。机器除了省人力，还能把活赶在窗口里做完。
第三的话是处理一些简单重复动作的活.
饲喂、清粪、巡检、挤奶、集蛋、分级分选、码垛，这些任务不一定需要“像人一样聪明”，但需要每天做、反复做、少出错。养殖场和初加工车间比露天农田更接近工厂，路径固定、任务重复、设备维护也更容易安排。
第四的话是处理一些需记录数据的活.
机器人巡田时，会顺手记录地块边界、作物长势、杂草分布、喷药轨迹、用药量、故障、作业时间。以前这些东西靠经验和纸面记录，现在会变成一张越来越细的账本。
05
那有个问题,为什么现在我们一说到农业机器人,脑子里的第一印象是大疆的无人机.
这里面的原因非常简单,无人机绕开了地面,且在这里能赚到钱.
地面机器人一进田，先被泥、沟、垄、坡、积水、秸秆、塑料膜考一遍。轮子可能陷，履带可能磨，转弯半径可能卡住行距，机器太重还会压实土壤。无人机从上面飞过去，很多地面麻烦先绕开了。 无人机当然也要花钱。飞机、电池、充电器、维修、飞手培训、作业保险，一个都少不了。它能先跑出来，是因为它少交了一笔地面入场费：不用给几吨重的机器修路，不怕行距太窄，不会在山坡果园里把自己卡住，也不会把湿土压得更硬。 还有一个原因更现实：喷洒和搬运容易算账。 一亩地多久打完，用多少药，人少接触多少农药，服务队一天能跑多少亩，农户能不能接受这个价格。算得出来，才有商业化。
但无人机喷药也没那么轻松。 我去翻大疆和极飞的相关专利，里面反复出现的词很细：泵、液流、转速、风速、风向、飞行高度、喷头方位、旋翼下洗气流、雾滴漂移。 大疆有一件喷洒系统流量反馈相关专利，讲的是根据泵、电子调速器和转速等信号估算或反馈液体流量，再把喷洒节奏和飞行速度、高度联动。飞机飞得快，流量要跟；飞机停下来，喷洒要停；药液不足，要提醒返航。 极飞的喷洒装置调整专利更像一张田间错题本。风速、风向、飞行高度、喷头方位、旋翼风压区域都要参与控制，让喷头尽量配合旋翼气流，把药送到该去的地方。
实际用药量喷少了，病虫害压不住；喷多了，浪费药，还可能烧苗。飞行速度一变，喷头没有跟着变，地面上每平方米接到的药就乱了。
农业无人机跑出来，靠的是飞控、药箱、泵、喷头、旋翼气流、RTK、航线规划、售后服务一起磨。 这也给后面的农业机器人提了个醒：先别急着全能，先把一件农活干到农户愿意掏钱。
06
相对而言,采摘机器人的推广就没那么顺利.因为果子和工业零件不同,金属它不怕被伤到,而果子很脆弱,我老家的香榧树这种三代果子同堂的去设计这种采摘机器人的难度就更高,精度稍有差错就会伤到后面两年的收成.
机械臂伸进果树，夹住一个苹果，轻轻一扭，放进篮子。这个画面很好看，也最像大家想象里的机器人。 但采摘机器人商业化一直慢。 看见果子只是第一步。果子会被叶子挡住，会和旁边果子挤在一起，成熟度不同，枝条角度也不同。机械臂要伸进去，不能碰断枝，不能撞掉旁边的果。夹住以后还要判断力道，力大了伤果面，力小了摘不下来。摘下来以后还要放进筐里，节拍太慢，人工就更便宜。 华盛顿州立大学有一件苹果采摘末端执行器专利，里面反复提到柔顺、欠驱动、腱绳、柔性关节、形状适应、定位误差容忍、接触力接近人工采摘、低重量、低成本。
这个专利就在解决一个问题:机械臂要软，动作要快，别伤果，坏了还得好修。
国内也有类似专利。大连理工大学的球形果实采摘机械臂路径控制，关注深度相机识别定位、逆运动学、避碰路径、软体末端执行器和抓取姿态。
相比无人机注重的感知、规划和控制,采摘机器人的难点在底盘和末端执行器:底盘决定机器人能不能在泥地、垄沟、坡地、温室通道里走稳。而末端执行器影响机器人能不能剪、夹、吸、扭、托、喷、烧、割，还不能把作物弄坏。
07
我们常说锄禾日当午,除草这件事在农耕这个过程里也十分重要,当然国内最多的喜欢用农药去解决这个问题.
对于除草机器人来说,除草其实是一个定位识别问题：机器人能不能看见每一株草，然后只处理那一株。
Carbon Robotics 的LaserWeeder 抓住的就是这个任务。摄像头识别杂草，系统定位目标，激光打到生长点。Carbon 官方说，这台机器已经被北美、欧洲、澳大利亚超过 100 个种植者拥有和使用。它同时也是 Class 4 激光产品，需要严肃处理眼睛和皮肤暴露风险。
它一边回应了少用人工、少用除草剂的生产需求；另一边又带来高功率激光、散热、瞄准、遮挡、安全联锁和误伤风险。它看起来像一个很酷的AI 设备，拆开看，里面全是工程取舍。
它的规格也很诚实：20 英尺宽、9500 磅、至少 175 马力拖拉机。这种机器适合大块、规整、高价值的作物地。它能把效率做得很猛，也会把一批地块天然挡在门外。山地果园、小块菜地、窄行距温室，看到这几个数字就会先摇头。
用刀除草也是一样。刀头离作物根部多远，土里有石头怎么办，刀片磨损后效果会不会变差，车速和刀头动作怎么同步，苗行偏了能不能自动让开。
08
我们都知道机器人它其实是需要通过输入信息来判断从而控制对应的机械结构,对于农业机器人来说,这个输入信息非常重要,这个东西叫“农田数据”.
农业机器人下田以后，干活之外还会记录。
它会记录地块边界、作物行距、长势、病虫害、杂草分布、喷药轨迹、用药量、作业时间、机器故障、采摘数量、果实大小。
这些东西以前也有，只是很多靠人工经验、纸面记录和估算。机器人跑一遍，它们开始变成机器能保存、能回放、能统计的数据。
Vision Robotics 很早就有一件农业机器人系统专利，讲机器视觉识别果实、修剪点，记录植物位置、果实数量、大小和位置，再生成采摘、修剪、疏果、喷洒、除草等行动计划。
这个思路放到今天很好懂。
机器人先当侦察员，再当工人。
它先把果园变成一张库存表：哪棵树有多少果，果有多大，哪里长势差，哪里病虫害多。然后再决定怎么采、怎么剪、怎么喷。
这会影响很多人。
农资商想知道哪里需要药肥。保险公司想知道风险。收购商想知道产量。银行想知道经营状况。农场主想知道明年该不该扩种。
某块地今年长势怎么样，产量大概多少，打过几次药，采摘进度到了哪一步，这些数据如果被不该知道的人提前知道，农户谈价时就会被看穿。
所以农业机器人采到的数据谁保存，谁使用，谁能拿去训练模型，农户能不能拒绝，服务队和合作社怎么约定，这些都会慢慢变成现实问题。
AgOpenGPS 论坛首页写着，来自世界各地的农民互相帮助学习和构建。它的分类很能说明真实用户关心什么：Hardware、RTK Base Setup、Autosteer、Section Control、Hydraulic Systems、CanBus、Build Reports。
有个 2026 年的喷雾机流量控制帖子里，用户问自己的喷雾机只有压力控制阀和压力表，能不能直接用 rate controller app 控制。下面有人提醒，压力和流量不是线性关系，流量跟压力的平方根有关。后来讨论落到分区开关后流量怎么减少、控制器要知道哪些 section 是开的。
另一个 Mueller SprayControl 的帖子里，用户想把AgOpenGPS 的分区控制接到旧的 Mueller 喷雾控制盒上，同时保留原来的手动模式。最后社区讨论的是继电器、ESP32、光耦、UDP、3D 打印盒子、手动/自动切换、真实分区状态怎么反馈给原来的 rate computer。有人提醒，如果不把真实 section 状态送回 rate computer，面积计算会和实际喷洒不一致，喷洒率也会错。
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农户最后买的是一笔摊得平的账,农业机器人很难只靠单个小农户买单。
一台机器不便宜，使用又有季节性。如果一年只用十几天，买回家就不划算。更现实的模式，是服务队、合作社、规模化农场、农业企业先买，或者租赁、托管、按亩收费。
账要按亩算，也要按季节算。
购买成本摊到每亩，维护成本摊到每次作业，飞手或操作员工资摊到每小时，机器折旧摊到每个农忙窗口。山地果园还要多算一笔地形成本：机器能不能上坡，路够不够宽，转弯有没有地头，雨后能不能进，压土会不会伤根。
这就是为什么同一台机器，在一个地方是效率工具，换个地方就可能变成负担。
无人机已经跑过一轮。
很多农户不自己买无人机，而是找服务队打药。服务队买设备，培训飞手，跑多个村和地块，把设备利用率拉起来。
地面机器人也可能类似。
除草、巡检、喷雾、搬运、采摘辅助，如果都能按作业收费，服务队就有机会出现。厂家卖出去的，也会从一台机器，延伸到维护、备件、软件、培训和作业数据。
第一类是空中作业。喷洒、播撒、吊运、巡田。无人机供应链成熟，服务队模式已经跑过一轮。
第二类是设施农业。温室地面相对可控，作物排列更规整，适合巡检、搬运、喷雾、采摘辅助。
第三类是标准化果园。果园有行距、树形、采摘季和运输需求，适合巡检、疏花疏果、套袋、转运和辅助采摘。
第四类是规模化养殖。饲喂、清粪、消杀、巡检、挤奶这些任务频率高、路径固定，环境更接近工厂。
这些场景都有一个共同点：机器进得去，作业能摊平，坏了有人修。
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农业机器人被讨论时，常常会落到一个问题：会不会替代农民？
农业里最缺的，常常是窗口期里有没有足够的人，去干又累又脏的活。
打药、除草、采摘、背筐、清粪，都不是轻松活。年轻人不太愿意长期干，老人还在撑，但体力会一年一年下去。农忙时，天气一变，几天窗口期就没了。
机器人进入农业以后，人的位置会变。
以前一个人下地打药，以后可能是一个服务队带几台无人机跑村。以前几个人背果筐，以后可能一个人管吊运设备。以前老师傅凭经验看病虫害，以后机器人先巡田，农技员再判断。以前农户自己记作业记录，以后机器自动留痕。
人的工作会往调度、维护、判断、服务和责任上移。
这对县域服务体系提出了新要求。机器坏在地头，不能等厂家工程师从大城市赶来。备件、维修、培训、远程诊断，最后都要落到县里、镇里、服务队身上。
美国那边围绕John Deere 的Right to Repair 争议，已经吵了很多年。2025 年，美国联邦贸易委员会起诉John Deere，指控它通过软件限制抬高农机维修成本、影响农民及时维修设备。到 2026 年，Deere 又同意拿出 9900 万美元，解决另一宗围绕维修软件和授权维修体系的集体诉讼。Deere 否认不当行为，但这两件事放在一起，足够说明农机进入软件时代以后，机器贵只是第一关。更麻烦的是，机器明明买回来了，坏了却修不了。
农业机器人会把这个问题放大。拖拉机坏了，农机手还能判断液压、发动机、传动。机器人坏了，问题可能在电机、传感器、RTK、摄像头、控制器、云服务、账号权限、软件版本。农忙时机器停在田头，用户会问：今天谁能让它动起来。
所以,农业机器人商业化以后，县域维修网络可能和机器本身一样重要。
第一，看它到底干哪件农活。
喷洒、除草、采摘、搬运、巡检、饲喂，每个任务的机械结构都不同。一家公司如果上来就讲全能，我会先谨慎。
第二，看它进不进得去。
山地果园看重量、宽度、爬坡和转弯半径。温室看宽度、转弯和安全。大田看接地压力、通过性和作业幅宽。进不了地，后面所有智能都白搭。
第三，看成本摊不摊得平。
别只看机器标价。要把电池、RTK、充电、运输、培训、保险、备件、维修、操作员、闲置时间都算进去。算到每亩、每小时、每筐果以后还划算，农户才会复购。
第四，看机械链条长不长。
喷洒链条是飞行、泵、喷头、雾滴、航线、风漂。采摘链条是视觉、路径、末端执行器、力控、果损、节拍。除草链条是识别、定位、刀头或激光、车速、安全。链条越长，变量越多。
第五，看有没有真实作业证据。
这次申报书要求应用地点、日期、数量、累计运行时间、作业面积和现场照片。视频可以拍，地里的长期记录更难造。
第六，看售后能不能下沉。
农忙时停半天，农户就会记住这台机器不靠谱。备件、培训、维修网络、远程诊断，这些不出现在宣传片里的东西，决定它有没有第二次订单。
第七，看数据权利怎么处理。
机器人采到的地块、作物、产量、病虫害和作业数据，未来会很值钱。谁拥有，谁使用，谁能商业化，农户有没有选择权，这些问题会越来越尖锐。
会讲故事的机器人很多。能拿出地点、日期、数量、运行时间、作业面积、现场照片、安全证明和知识产权材料的，会少一截。再往下筛，农户愿意买单、服务队愿意维护、县里能复制的，又会少一截。
农业机器人最难的关，在泥地里。
参考资料
工业和信息化部办公厅、农业农村部办公厅：《关于开展农业领域机器人典型应用场景遴选工作的通知》
两部委关于开展农业领域机器人典型应用场景遴选工作的通知
《农业机器人典型应用场景参考》附件
https://www.miit.gov.cn/cms_files/filemanager/1226211233/attach/20265/7794b245186e48fb8a736d7726d964e4.docx
《农业机器人典型应用场景申报书》附件
https://www.miit.gov.cn/cms_files/filemanager/1226211233/attach/20266/6794972413c4440ebbdcd39cb0531781.docx
DJI AGRAST100 官方产品页
大疆T100 农业无人飞机 - 满载新旗舰 -DJI 大疆农业
XAG 极飞英文官网
https://www.xa.com/en
Carbon RoboticsLaserWeeder 官方页面
https://carbonrobotics.com/laserweeder
John DeereSee & Spray 官方页面
https://www.deere.com/en/sprayers/see-spray-ultimate/
EcorobotixARA 官方页面
https://ecorobotix.com/en/ara/
Verdant Robotics 官方页面
Verdant Robotics
FarmWise 官方页面
https://farmwiselabs.com/
Burro 官方页面
https://burro.ai/
Saga Robotics 官方页面
https://www.sagarobotics.com/
FJDynamics 官方页面
https://www.fjdynamics.com/
AllyNav 联适技术官方页面
https://www.allynav.com/
awesome-agriculture 开源农业技术汇总
https://github.com/brycejohnston/awesome-agriculture
ROS Agriculture
https://ros-agriculture.github.io/
Fields2Cover 开源项目
https://github.com/Fields2Cover/Fields2Cover
AgOpenGPS 开源项目
https://github.com/AgOpenGPS-Official/AgOpenGPS
AgOpenGPS 论坛首页
https://discourse.agopengps.com/
AgOpenGPS：压力控制喷雾机流量控制讨论
https://discourse.agopengps.com/t/help-setting-up-rate-control-with-a-pressure-controlled-sprayer/20361
AgOpenGPS：Mueller SprayControl 分区控制讨论
https://discourse.agopengps.com/t/mueller-spraycontrol-section-control/599
AgOpenGPS：GPS + 线性执行器讨论
https://discourse.agopengps.com/t/line-following-gps-with-linear-actuator/10907
FarmBot 开源说明
https://farm.bot/pages/open-source
farm-ng Amiga 开发套件
https://github.com/farm-ng/amiga-dev-kit
OpenWeedLocator 开源项目
https://github.com/geezacoleman/OpenWeedLocator
WIRED：FTC 起诉John Deere 维修限制
https://www.wired.com/story/ftc-sues-john-deere-over-repairability/
AP：Deere 同意以 9900 万美元解决维修权集体诉讼
https://apnews.com/article/595d4b089689cd94418991326275b68d
大疆喷洒系统流量反馈相关专利：CN110624717A
https://patents.google.com/patent/CN110624717A/en
大疆防风漂空中投放相关专利：CN110325442A
https://patents.google.com/patent/CN110325442A/en
极飞喷洒装置调整相关专利：CN109144093B
https://patents.google.com/patent/CN109144093B/en
极飞农药喷洒控制相关专利：WO2020177506A1
https://patents.google.com/patent/WO2020177506A1/en
华盛顿州立大学苹果采摘末端执行器相关专利：US9554512B2
https://patents.google.com/patent/US9554512B2/en
Vision Robotics 农业机器人系统相关专利：US8381501B2
https://patents.google.com/patent/US8381501B2/en
大连理工大学球形果实采摘机械臂路径控制相关专利：CN114029945A
https://patents.google.com/patent/CN114029945A/en
