当前，农业生产中，人工成本已经超过整体成本的一半。在这种背景下，如何降低人工成本逐渐成为农业生产关注的热点问题。
“智能化的农业农机装备为提高农业生产效率指出了一条路。从长远看，农业机器装备发展到一定程度就会衍生出农业机器人。农业机器人可全部或部分替代人或辅助人高效、便捷、安全、可靠地完成特定的、复杂的生产任务。”日前，中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江在2019世界机器人大会上说。
农业机器人是农业智能化装备的一种，能够利用多传感器融合、自动控制等技术，让自然环境下作业的农业装备实现自动化、智能化生产。农业机器人种类丰富，包括大田作业机器人、温室机器人、林业农业机器人、畜牧农业机器人、水产农业机器人等。
传统农民正在减少
来自农业农村部的数据显示，我国田间平均机械化作业水平达到63%，而江苏、黑龙江等全国粮食主产区已经突破80%。
“虽然农业机械化水平已经比较高，但是农机的作业环境依然比较恶劣，劳动强度也比较大，而且对农机操作人员的驾驶水平要求比较高。”江苏大学教授魏新华说，“由于操作人员技术水平的差别，农业作业质量也差别较大。”
中国农业大学教授李伟表示，现代农业生产对作业人员提出了规模化、标准化、信息化等要求。
农业生产对生产人员提出更高要求，与此同时，传统农民正在减少。据统计，“十三五”期间，我国约有1.2亿人口进入城镇。
越来越多的耕地依靠集体经营、规模化生产。目前，我国40%的耕地由270万个农业新型经营主体耕作，农业生产开始依靠合作社、家庭农场、牧场、种植业和养殖业大户、龙头企业等新型经营主体。
国际上同样面临农业生产人员缺乏的问题。自上世纪80年代起，农业机器人应运而生，如瑞士的田间除草机器人、苹果采摘机器人，美国的苗圃机器人、智能分拣机器人，爱尔兰的大型喷药机器人，法国的葡萄园作业机器人等。
国际学术界对农业机器人非常重视，2008年国际机器人与自动化协会（IEEE RAS）成立农业机器人与自动化学术委员会。2009年美国《时代周刊》将年度最佳发明奖颁发给一款除草机器人。
美国研究公司Tractica的一份报告预测，到2024年底，全球农业机器人的年出货量预计将达到594000台，农业机器人市场的年收入将超过740亿美元。
“农业机器人的发展拥有前所未有的大好局面，农业机器人迎来了春天。”李伟说。
非结构性环境的挑战
春天的到来都要经历寒冬的考验。对于农业机器人来说，这场寒冬就是机器人研发使用过程中的一个个科研难题。
和其它机器人一样，农业机器人由三个重要部分组成：类似人类五官的视觉、触觉、听觉、味觉等，能够感知、获得信息的传感器和系统；能够解析任务，识别、判断环境，制订行动计划的芯片，功能类似大脑；具有超强的执行能力的机构。科研难题就隐藏在这其中。
李伟表示，整体看，我国农业机器人与国际研究水平相当，部分技术处于领跑水平，比如自然环境下机器人的伺服控制等。也有一些技术处于落后状态，比如涉及作物信息、动植物生理、生态感知的传感器件等。
她强调，其中全世界面临的一个共性难题是在非结构环境下如何有效获取信息。“不同于工业环境的流水线生产，农业机器人面临的工作环境非常‘多变’，果实形态多样、农业环境中复杂的光照条件、植株的复杂布局等，都会对农业机器人的判断和执行造成干扰。”
她举例说，黄瓜采收机器人在摘黄瓜的过程中，首先得找到目标。但是每个黄瓜长得都不完全一样，并且还有枝叶的遮挡，机器人找到黄瓜、定位、伸手、采摘的过程不顺畅，这大大影响了机器人采摘过程的速度。
日前，李伟研究团队取得突破性进展，研发出非结构环境智能双目视觉系统。该系统能够在农田、果园等自然环境下，识别光照、时空，动态采集，高速实时传输数据。该系统已经在采摘机器人、除草机器人、割胶机器人等农业机器人方面展开实验与验证。
以大田作业为切入口
事实上，农业机器人的应用已经展开。魏新华介绍，目前我国农业机器人的推广，主要集中在大田作业中自动驾驶农机、农业植保无人机等的应用。大田无人农机已经能够替代人工，实现自动驾驶、工作环境监测、农业决策以及其它具体操作。
除了解放人力，无人农机还有何优势？魏新华表示，无人农机采用按需精准变量作业，提高化肥农药的利用率。另外，无人农机搭载的作业环境现场感知技术，可以根据土壤、环境和作业对象的实时情况，以及机器的作业状态，让机器始终处于接近满负荷的最佳作业状态，提高作业效率，保证作业质量。最重要的是，无人农机作业过程中还实现了信息收集和远程存储。
“未来的农场很可能是无人农场，农业机器人编组后，互相联系，协同作业。”魏新华预言。
但在赵春江看来，我国对机器人的研究整体比较弱，前期的创新研究积累不够，将导致后期产业化“底气”不足，无人农场终究是纸上谈兵。
魏新华说：“农业机器人的研制是不断发现问题、解决问题的过程。”他举例，此前，无人农机作业过程中农田边界的识别是困扰研究人员的难题。无人农机无法识别农田边界，作业之前需要人工驾驶无人农机获取田块的四个顶点，非常耗时。
虽然能够自动识别边界和固定障碍物的系统尝试解决这一难题，但是实际作业过程中又发现了新问题。该系统的田头作业不尽如人意，尤其是在不规则田块中作业存在比较大的难度。调试好的无人农机在移到另一区域作业时，也暴露出土壤及地表状况适应性差的问题。
此外，面对播种或插秧直线度差的田块，如果农业机器人在田间管理时仍按照北斗导航规定的直线路作业，就会增加轧苗率。魏新华建议，进行多导航信息融合，即把北斗导航和视觉导航信息融合。“未来，我国的植保将是以地面机械为主导、农业航空为体系的立体的植保防控体系，要对农业机器人的未来有信心。”
赵春江表示，机器人学是一门交叉学科，涉及到人工智能、材料、机械等多个学科。目前机器人的研究队伍偏小，不利于快速推进农业机器人发展。做好农业机器人，必须鼓励和支持多学科交叉研究。
