产业背景

中国是世界最大的蔬菜生产国和消费国，规模和产值均居全球首位。2018年以来，中国设施蔬菜种植面积稳定在6 000万亩（400万公顷）以上，占蔬菜总产量的38%，年产值超过9 800亿元，占农业总产值的17.9%，已经成为发展现代设施农业、全面推进乡村振兴的支柱产业。历经多年发展，中国设施蔬菜生产技术装备已经逐步得到改善，生产管理自动控制、新型水肥一体化、生物生长动态监测等设备正在加快普及应用。

但是整体来看，目前中国设施蔬菜生产仍处于粗放式管理的状态，整体生产水平不高，生产效益正在逐年下降。一是机械化、智能化生产水平偏低。当前，中国设施蔬菜综合机械化率仅为30%左右，不足大田作物的50%，大部分生产管理依靠人工，应用于栽培、收获、灌溉施肥等环节的轻简化、适应性强的专用机械装备较为缺乏。二是人工成本连年增长。以设施番茄为例，根据《全国农产品成本收益资料汇编2022》数据显示，2021年，人工成本已由1991年的每天10元增加至120元，但是单产增幅远小于生产成本增幅。三是“水-肥-药-境”管控仍以手动或半自动化操控为主，光、温、湿度、土壤pH等生产环境智能化调控技术应用不足，灌溉、施肥、施药的精准度不够，肥料农药过量施用，资源利用率较低，单位产量效益提升面临压力，绿色生产水平不高。面对城乡居民对于高品质蔬菜日益增长的需求，以及产业发展对于产量、品质和效益提升的综合要求，亟需研制与应用设施蔬菜机器人，对“水-肥-药-境”进行精准调控，实现机械化、自动化、少人化生产。

面临的挑战与亟待突破的关键技术

设施蔬菜种植的非结构性环境和栽培作物的表型特征导致当前设施蔬菜生产机器人研制与产业化应用面临以下三方面的挑战。一是设施种植环境下光照时空波动较大、视场前景-背景辐射亮度突变情况较为平常，但目前对蔬菜及其果实的识别的大多数是基于光谱特征图像对目标开展识别分类，果实与果茎的颜色特征、灰度阈值和几何形状特性极易受到光照波动的影响，从而导致机器人对茎、叶和成熟果实的定位与识别率过低；二是温室栽培的蔬菜密度较高、植株丛生密布、姿态各异、相互遮挡，尤其是茄果类蔬菜，还存在果实、果叶、果茎、吊线色系相近的情况，使得机器人在进行图像特征识别时难以进行判别和分割，对其在目标果实精准定位与识别、摘取路径设计、自主导航规划和躲避障碍作业中提出了较大挑战；三是设施栽培的蔬菜包括叶菜、茄果类、草莓等，每种类型的蔬菜均构造复杂且柔嫩易损，机器人在移栽、嫁接和采收过程中，机器部件与蔬菜组织存在直接或间接的互作过程，极易造成蔬菜果实或其他组织的损失，这就对机器人末端执行器的灵巧性、柔软性提出了较高的要求。

结合产业背景、前沿进展和客观挑战等方面的分析，中国设施蔬菜生产机器人应重点从以下两个方面开展关键核心技术攻关，实现技术创新与突破。一是多波段图像融合的近色茎秆目标识别。由于微观成分的差异性，植物茎、叶、果等近色组织在特定波段的光谱特征呈现明显差异，需要强化特定强反射波段图像融合，构建多模态图像融合网络，提升RGB图像识别效果，提高光照和遮盖环境干扰下相近色系目标识别效率；二是基于人-机技能传递的复杂任务执行部件设计。构建“视觉+触觉”信息同步的人工采摘操作示教数据库，对人工操作信息进行实时捕捉，开展人工动态接触力度和动态操作轨迹信息的时序编码，量化人工操作样本，并开展基于学习的强化模型构建，对采摘技能的核心参数进行强化学习，形成低能耗、高效操作模本。

整体来看，对比全球农业强国，中国农业机器人研发与应用起步晚、发展慢，综合性能与国外先进产品依然存在较大差距，产业发展与应用依然任重道远。主要表现在：一是现有农业机器人以单执行器、单机作业为主，多臂协同机器人研制刚刚起步，在多环节一体化作业协同方面性能差、效率低，难以满足实际生产需求；二是农业机器人机械臂和末端执行器多数来源于工业使用，以刚性操作为主，灵活性、柔顺性、功能性较差，极易对作业对象造成损伤；三是农业多源信息感知、农业机器人装备自主作业等国产化智能专用芯片受制于人，面向感知数据处理、作物表型识别、生长状态监测、产量和品质指标估测相关的人工智能加速算法与模型缺乏，核心部件成本高；四是人机自然交互的示教协作新方法、“人-机-环境”相交互融的机器人技术研发进展缓慢，制约了农业机器人从粗放、单一向精细、协同的作业模式过渡；五是作业基础设施建设滞后，“宜机化”程度不高，已有的农业机器人与农艺结合不够紧密，智能化作业通用性差、效率不高。

本文节选自：

赵春江, 范贝贝, 李瑾, 冯青春. 农业机器人技术进展、挑战与趋势[J]. 智慧农业(中英文), 2023, 5(4): 1-15. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312030

ZHAO Chunjiang, FAN Beibei, LI Jin, FENG Qingchun. Agricultural Robots: Technology Progress, Challenges and Trends[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(4): 1-15. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312030