网红吃瓜

何南鹰，宁波轮上机器人有限公司创始人、CEO

一、全球农业困境与机器人破局的必然选择

全球农业正面临经济与自然的双重可持续发展难题。经济层面，农业劳动人口锐减且老龄化严重，粮食种植入不敷出、高度依赖补贴;自然层面，农药化肥过度使用导致土壤污染退化。纵观全球现代农业的六大发展模式，虽各有侧重，但均以先进自动化装备为核心支撑。正是这一现实困境，构成了农业机器人研发的核心动因。

二、“四化”目标与角模块平台的技术创新

围绕农业机器人的“四化”目标，核心技术体系得以构建:电动化替代传统柴油机动力，摒弃液压传动;信息化实现田间数据集成交互，支撑作业决策;智能化引入AI技术实现辅助驾驶与作业;无人化作为最终目标，实现纯机械自主作业。

该体系的核心成果是标准化农业机器人自动驾驶平台。该平台采用角模块设计，结构紧凑、尺寸灵活，可适配不同农田垄沟;全轮驱动与转向赋予其优异的越野和转向灵活性;基于机器视觉的无人自动驾驶系统能实时应对田间突发状况，完全区别于传统农机的粗放辅助驾驶。设备以小型化为主要特征，通过编队作业实现高效生产，其中自研的智能控制器与区域控制器构成了设备的控制核心。

三、典型场景的技术验证与实践突破

(一)激光除草:物理除草的技术突破与中试进展

在与客户联合研发的激光除草机器人项目中，研发团队主要负责自动驾驶平台的构建。项目采用“机器视觉识别定位+激光灼烧”的纯物理除草模式，从根源上杜绝了农药使用。目前，项目已完成小试、进入中试阶段:杂草识别精度达亚毫米级，单株除草效率60-70毫秒，作业时速可达2公里，整体技术水平达到国际先进标准，并支持7x24小时全无人化作业。设备配备的升降装置确保了激光作业不受天气条件影响。当前系统采用作物专属识别算法，识别率高达99%，未来将持续优化通用算法，以降低作业成本，重点适配高价值经济作物的种植场景。

(二)水肥浇灌:智能决策与精准喷洒的理论探索

针对宁波茶园叶面肥喷洒场景，着力解决人工喷洒劳动强度大、用量失控、肥料残留影响品质等痛点。基于机器视觉识别茶树树龄、长势及病虫害状态，配合专家系统制定个性化施肥策略，实现点对点精准喷洒。通过精准控制营养液配比与用量，提质增收又减少农资消耗。技术层面，方案采用国产地平线芯片，实现了实时识别、决策与执行，并通过融合多模态信息提升准确率(农业生产中90%的识别率即可满足需求)。目前，项目处于理论研发阶段，尚未制作原型机，但已明确规划了下一步的验证方向。

(三)采摘机器人:技术路径比较与泛化能力挑战

采摘被视为农业机器人中技术复杂度最高的应用场景。相关研究按作物类型、作业方位、动作步骤进行拆解分类，并制定了差异化解决方案。在末端执行机构设计上，开发了多种类型以适配不同作物特性。在技术路径选择上，通过对机械臂与滑台方案的对比分析发现:机械臂自由度高但成本高、效率低;滑台成本低、控制简单、作业效率高。因此采取“双路径并进”策略一在产品落地层面主推滑台方案，同时持续追踪机械臂技术的发展动态。机器视觉在采摘环节中，承担了识别定位与现场分拣定级的双重功能，大幅提升作业效率。目前仍为“专果专用”模式，泛化能力有待进一步提升，这也是后续研发的重点方向之一。

四、核心痛点与未来发展路径

当前研发面临的核心痛点主要集中在四个方面:一是模型泛化能力不足，针对不同作物和场景往往需要重新训练模型;二是数据采集与标注成本较高，高精度识别依赖大量人工标注数据;三是硬件与软件发展不匹配，软件算法领先但末端执行机构不成熟且成本高昂;四是大田作业技术适配性亟待突破,现有技术主要适配园林场景。

针对上述痛点，未来的发展思路已基本明确:首先，构建具备泛化能力的农田通用视觉模型,整合农田要素信息,从而摆脱“专机专用”局限;其次，平衡技术领先性与产业化落地，优先采用低成本高效方案实现商业化,同时追踪高端技术动态;再次,推动多技术融合与跨领域合作,联合高校及科研机构开展大田技术攻关;最后，聚焦移动平台标准化研发，通过角模块设计提升平台泛化能力，实现硬件资源的有效复用。

五、产业定位与未来展望:渐进式创新推动落地

农业机器人产业目前市场规模相对较小且场景高度分散，这一现状为创业团队提供了广阔的发展空间。该方向并非单纯追求行业规模的快速扩张，而是以技术实践推动产业化落地，通过渐进式创新为农业发展提供切实可行的解决方案。

智能化模块化农业机器人被视为技术跨界融合与农业产业升级的必然趋势。通过在激光除草、水肥浇灌、采摘等场景的技术实践，相关技术的可行性已得到验证，同时也直面了行业的共性痛点。未来，农业机器人的发展应坚持以农业实际需求为导向，聚焦核心技术攻关,全力推动标准化、通用化及产业化进程。同时,依托技术研发、产业落地、政策支持与跨领域合作的多方协同，才能真正实现农业经济与自然生态的双重可持续发展,推动农业产业向绿色、高效、智能的方向转型。

何南鹰：智能化模块化农业机器人的技术实践与探索.pdf