作物机器人 2022，超越死亡谷

我们终于开始看到在农业中采用节省劳动力的机器人了吗？ 简短而令人失望的总结答案是“视情况而定”。 不可否认，我们看到了明显的进步迹象，但同时，我们也看到了需要取得更多进步的明显迹象。 (风景的高分辨率副本.)

今年早些时候， 西部种植者协会 制作了一个 优秀的报告 这概述了农业对机器人技术的需求。 持续的劳动力挑战当然是主要驱动力，但成本上升、未来需求、气候变化影响和可持续性等也是如此。 在农业生产中使用机器人技术是几十年来提高机械化和自动化以提高作物产量的下一个进展。 今天的作物机器人可以建立在上述这些解决方案的基础上，并利用诸如精确导航、视觉和其他传感器系统、连接性和互操作性协议、深度学习和人工智能等新技术来应对农民当前和未来的挑战。

那么什么是作物机器人？

我们在 搅拌碗 和 更好的食品风险投资 创建各种 市场格局图 捕捉技术在我们的食品系统中的使用。 我们制作这些景观的目的不仅是代表当今技术的采用情况，更重要的是，它的发展方向。 因此，当我们开发 2022 年作物机器人景观时，我们的参考框架是超越机械化和定义自动化，转向更自主的作物机器人。 这种对“机器人”的关注可能给我们带来了最艰巨的挑战——定义“作物机器人”。

根据牛津英语词典的定义，“机器人是一种机器——尤其是计算机可编程的机器——能够自动执行一系列复杂的动作。” 暂时把农业放在一边，这个定义意味着洗碗机、洗衣机或控制空调的恒温器都可以被认为是机器人，而不是让大多数人联想到“机器人”的东西。 当在我们的采访中询问“什么是作物机器人”以进行此分析时，“节省劳动力”的主题得到了强烈的体现。 农作物机器人必须是减少劳动力的工具吗？ 这就是我们对作物机器​​人的定义开始让我们走上“视情况而定”的道路？

• 如果一台机器只是感知或收集数据，那么考虑使用机器人是否节省了足够的劳动力？
• 如果一台机器没有完全自主的移动系统来四处移动——也许只是一个由标准拖拉机拉动的工具——它是机器人吗？
• 如果一台机器只是一个自主移动系统，不是为任何特定的省力农业任务而设计的，它是机器人吗？
• 如果机器是无人驾驶飞行器（UAV）/无人机，它是机器人吗？ 如果有一群无人机相互协调喷洒田地，答案会改变吗？

最终，出于机器人景观分析的目的，我们专注于使用硬件和软件感知环境、分析数据并对与农作物相关功能相关的信息采取实时行动的机器，而无需人工干预。

该定义侧重于实现自主而非确定性行动的特征。 在许多情况下，重复或受限制的自动化可以以高效且具有成本效益的方式完成任务。 当今农场使用的许多现有且不可或缺的农业机械和自动化设备都符合这一描述。 但是，我们想专门研究能够在农业生产中存在的动态、不可预测和非结构化环境中采取更多计划外、适当和及时行动的机器人技术。 这意味着更精确、更灵巧和更多自主权。

作物机器人景观

我们的全球洞察力 2022 年作物机器人景观 包括目前开发作物机器人系统的近 250 家公司。 这些机器人是混合的：一些是自推进的，一些不是，一些可以自主导航，一些不能，一些是精确的，一些不是，包括陆基和空基系统，以及那些专注于室内或室外制作的。 通常，系统需要提供自主导航或视觉辅助精度或组合，以包含在景观中。 这些包含的区域在下表中以金色突出显示。 白色区域不是自主的或不完整的机器人系统，也不包括在景观中。

景观仅限于用于粮食作物生产的机器人解决方案； 它不包括用于畜牧业或大麻生产的机器人技术。 生产前的苗圃和收获后的部分也被排除在外（但请注意，这些任务的高度自动化的解决方案今天已经上市）。 同样，仅传感器和分析产品也不包括在内，除非它们是完整机器人系统的一部分。

此外，我们只包括向其他人提供商业机器人系统的公司。 如果他们开发机器人只是为了自己的内部使用或只提供服务，那么他们不包括在内，学术或财团的研究项目也不包括在内，除非他们似乎正在走向商业产品。 产品公司至少应该在其开发过程中达到可演示原型阶段。 最后，即使有些公司可能提供多种或多用途的机器人解决方案，公司也只会出现一次。 它们也根据其最复杂或主要的功能进行放置。

景观被作物生产系统垂直分割：大英亩的行作物、田间种植的特产、果园和葡萄园以及室内。 景观也按功能区域水平分割：自主运动、作物管理和收获。 在这些功能领域中，这里描述了更具体的任务/产品部分：

自主运动

导航/自治 – 具有岬角转向能力和自主导航系统的更复杂的自动转向系统

小型拖拉机/平台 – 更小、与人一样大小的自动拖拉机和运输车

大型拖拉机 – 更大的自动拖拉机和运输车

室内平台 – 专门用于室内农场的小型自主运营商

作物管理

侦察和室内侦察 – 自主测绘和侦察机器人和空中无人机； 请注意，出现在其他任务/产品类别中的机器人除了其主要功能外，还可能具有侦察功能

准备和种植 – 自主的田间准备和种植机器人

无人机应用 – 喷洒和传播空中无人机

室内无人机保护 – 室内植保无人机

应用与室内应用 – 自主和/或视觉引导应用，包括基于视觉的精密控制系统

除草、间伐和修剪 – 自主和/或视觉引导的除草、细化和修剪，包括基于视觉的精密控制系统

室内除叶 – 自主室内葡萄作物脱叶机器人

收成

野生捕捞 – 特定作物领域的自主和/或精准收割机器人

一些任务/产品领域，如大型拖拉机，跨越多个作物系统，因为其中的机器人解决方案可能适用于不止一种作物类型。 这些景观框中的徽标位置不一定表示作物系统的适用性。

景观上出现的产品多样性可能是最大的收获。 作物机器人技术是一个非常活跃的跨任务和作物类型的领域。 在自主运动领域，虽然自动转向已广泛使用多年，但更强大的自主导航技术、全自动拖拉机和小型多用途动力平台才刚刚进入市场。 在作物管理中，混合了自走式和牵引式和附加式工具。 像点喷和除草这样的视觉辅助精准作物护理任务是开发活动繁重的领域，特别是对于自动化程度较低的特种作物部门。 最后，草莓、新鲜市场西红柿和果园水果等高价值、高劳动力的作物是许多机器人收割计划的重点。 如前所述，有很多活动； 然而，成功的商业化更为罕见。

穿越死亡谷实现规模化

英国政府最近发布了一份 报告 回顾园艺自动化。 在报告中，他们包括如下所示的自动化生命周期分析图，他们称之为“园艺技术准备水平”。 如果我们要绘制我们在分析中研究的 600 多家公司的地图，这些公司中的 90% 以上仍将被标记为“研究”或“系统开发”阶段。 历史上，很多农业机器人公司都未能成功，在“死亡谷”中灭亡。 只有少数公司达到了“商业化”阶段，在这个阶段，公司试图从产品成功到商业成功和盈利的危险旅程中穿越。

农业机器人在达到商业规模方面的失败率很高的原因有很多。 从本质上讲，很难以具有成本效益的价格为农民提供与非机器人或手动解决方案同等价值的可靠机器。

作物机器人公司面临的技术挑战包括：

1. 设计：在早期，公司可能希望改变其产品设计以尝试新事物。 但是在它开始扩展的某个时候，它需要尽可能地锁定标准化。 更新已部署的系统仍然是一个持续的挑战。
2. 制造：成熟的公司从定制转向标准化制造。 我们采访过的一家公司已经从自己制造机器，到只是建立一个基地，然后让供应商进行子组装。 现在他们已经成熟到没有一个团队成员动过扳手，因为所有制造都是由合作伙伴完成的。
3. 可靠性：常用的度量标准是不间断运行的小时数，扩展需要从“每英里故障数”变为“每故障英里数”。 处理农业生产的不利和不可预测条件的能力加剧了制造可靠机器的难度。 例如，一个人讲述了在葡萄汁中的酸加速设备老化的葡萄园工作所面临的不可预见的挑战。
4. 操作：在扩展过程中的某个时刻，农场工作人员将在没有机器人解决方案提供商支持人员在场的情况下操作机器。 在这一点上，对于如何有效操作机器，往往存在知识空白需要解决。 扩大规模的一个步骤是让农场员工接受培训，让他们自己操作机器。
5. 服务：我们听到的另一个指标是关于减少服务支持资源需求：机器人公司如何从 X 人支持单个单元转变为单个人支持 Y 个不同单元？

扩展的最后一个技术方面是可以轻松修改平台以服务于多种作物或多种任务。 这个空间还太早，以至于我们没有那么多关于将技术重新用于多种作物/任务的数据点。 然而，许多公司显然希望证明这一点是为了向客户追加销售或说服投资者他们有潜力服务于更大的市场。

我们从众多作物机器人初创公司和投资者那里听说，首先需要解决技术挑战，然后才能解决经济和商业挑战。 当然，现实情况是，成功的作物机器人解决方案开发商必须同时面临几个挑战：在维持业务的同时完善产品与市场的契合度以获得付费客户； 完善产品与市场的契合度，同时维持投资者的利益； 并维持农民客户的参与。

在业务方面，我们试图确定一家公司何时可以声称它已通过“死亡之谷”。 我们采访过的一个小组非常简单地说有三个关键的业务问题要问：

1. 我们可以卖吗？
2. 需求是否超过供应？
3. 单位经济学是否适用于所有各方？

“我们能卖掉它吗？”这个问题的答案通常等同于机器人何时以及是否可以与人类同等地执行任务——以可比成本获得可比性能。 这种表现显然因作物和任务而异。 例如，人们普遍认为“挑选”是最难完成的任务，与人类的时间、准确性和成本相当。

在我们的谈话中出现的一个话题是，许多农民可能还没有看到机器人在农业中的长期潜力。 他们仅将它们视为（并重视）它们作为替代人类所做任务的一种方式，但不考虑这些强大平台可以实现的超越人类能力的更有效方法。

在我们的讨论中，我们探讨了作物机器人公司的商业模式是否会对他们是否可以出售产生重大影响。 对于“机器人即服务”(RaaS) 模型与机器购买/租赁模型是否有好处，反应范围很广。 我们关于商业模式的最终结论是，虽然在公司发展的早期阶段提供“机器人即服务”（RaaS）可能是有利的，但从长远来看，公司应该计划在购买/lease 和 RaaS 模型。 RaaS 早期的优势在于它们 1) 允许农民“先试后买”，这降低了复杂性和成本，从而降低了采用的障碍；2) 为初创公司提供了更紧密的合作农民了解问题并确定需要解决的潜在新挑战。

许多初创公司过早地“大肆宣传”他们的解决方案，在他们能够克服成功在市场上运营所涉及的许多复杂性之前。 这种“炒作”使许多农民普遍对农作物机器人持怀疑态度。 农民只是想要（并且需要）工作，而许多人过去可能因采用尚未完全成熟的技术而被烧毁。 正如一家初创公司所说，“很难让他们理解迭代过程”。 尽管如此，农民也被称为问题解决者，许多人继续与初创公司合作以帮助成熟的解决方案。

当然，“我们可以卖吗？” 问题真的应该扩展到“我们可以出售和支持它吗？”。 现有企业和新的解决方案提供商之间值得关注的一个有趣点是初创企业的规模化，以及由此产生的对这些公司拥有具有成本效益的销售和服务渠道的需求。 现有供应商当然拥有这些渠道，而约翰迪尔和 GUSS 自动化公司刚刚宣布建立这样的合作伙伴关系。

与农民一样，投资者也与一家机器人初创公司携手走过死亡谷。 投资者对农业机器人的情绪喜忧参半。 一方面，人们承认在这个领域没有明显的盈利初创公司退出（与那些仅仅拥有理想技术的初创公司相反）。 另一方面，人们认识到农业的劳动力问题正在变得更加尖锐，这一次可以实现巨大的潜在市场。 投资者还看到，过去几年技术和创业团队的质量有所提高。

令人鼓舞的是，与几年前相比，更多的投资者关注该领域，在随后的几轮中开出更大的支票，并以高估值进行投资。 投资者也比以前更了解挑战，因此他们可以区分开发商所针对的细分市场，例如，在开阔地收获与在温室中侦察的难度。

是什么让我们乐观作物机器人正在取得进展？

那么，鉴于上述情况，为什么我们对作物机器​​人技术正在取得健康进展感到乐观？ 出于多种原因，对于该领域的公司而言，死亡之谷可能不像过去那样宽阔或致命。

除了农业对节省劳动力的解决方案日益增长的需求之外，我们乐观地认为，作物机器人技术正在取得进展，这仅仅是因为过去十年左右发生的基础技术进步。 在我们进行的采访中，我们一次又一次地听到类似“这在十年前是不可能的”的短语。 有人直截了当地说，几年前“机器还没有准备好”适应农业条件。 在过去十年中，核心计算技术、计算机视觉系统的可访问性和性能、深度学习能力甚至自动移动系统的大规模改进取得了长足的进步。

除了改进的技术基础之外，还有比十年前更多的经验丰富的人才，这些人才带来了整个机器人领域的一系列经验，包括对扩大成功的洞察力。 在这方面，作物机器人可以利用更广泛、资金更雄厚的自动驾驶汽车和仓库自动化机器人空间。 同样重要的是，大多数取得成功的团队都聘请了机器人专家和农场专家。 过去的农业机器人团队可能拥有开发解决方案的技术实力，但可能不了解农业市场或农业环境的现实。

我们也很乐观，因为作物机器人解决方案的深度和广度正在扩大，正如我们所代表的公司数量所表明的那样。 尽管像美国中西部那样的大型商品行作物农场已经高度自动化，甚至已经大量采用机器人自动转向系统，但一个非常明显的进步迹象是，我们看到了比以往更多样化的作物机器人解决方案过去的。

例如，新的机器人平台正在成功地完成难度适中的省力任务。 也许这方面最好的例子是 GUSS 可以在果园工作的自动喷雾器。 自供电的 GUSS 机器可以自主导航，并可以根据其超声波传感器有选择地调整其喷洒。 已经达到商业规模。 我们也开始看到更多针对那些因节省劳动力的自动化解决方案而得不到充分服务的农民的解决方案，例如小型农场经营或小众特色作物系统。 这方面的例子是 酥油, 奈绪 or 农场. 最后，我们看到了“智能工具”的发展。 通过不承担开发自主运动的负担，这些解决方案可以放在拖拉机后面，专注于复杂的农业任务，如视觉引导的选择性除草和喷洒。 葱茏, 农场地 和 碳机器人 是这种解决方案的例子。

我们也在关注的一个令人鼓舞的趋势是现有农业设备供应商的作用，特别是在特种作物方面。 约翰迪尔 （蓝河， 熊旗机器人) 以及凯斯纽荷兰 (Raven Industries) 表示愿意收购作物机器人公司，以补充他们正在进行的内部研发工作。 雅马哈 和 丰田通过他们的风险基金，他们也表现出与该领域合作和投资的愿望。 其他现有设备参与者是否愿意投资于将机器人解决方案推向市场所需的技术和人才组合，这个问题还有待观察。

展望未来

农业自动化程度提高的驱动因素显而易见，并且随着时间的推移可能会继续增加。 因此，机器人解决方案存在巨大的机会，可以帮助农民减轻他们的生产挑战。 也就是说，只要这些解决方案在商业农场运营的现实世界中表现良好且成本合理。 正如我们在研究景观时观察到的那样，有大量公司专注于开发涵盖广泛作物系统和任务的作物机器人解决方案，并且比过去的项目更注重商业。 然而，随着公司继续在艰难的过程中为这个充满挑战的行业大规模创建和部署强大的解决方案，市场仍然感觉很早。 尽管如此，现在比以往任何时候都有更多的乐观空间和更切实的进展。 由于技术进步的惊人速度，许多初创公司未能跨越的作物机器人“死亡谷”似乎变得不那么广阔和不祥。 虽然作物生产领域的机器人革命可能还需要一段时间，但我们看到了有希望的演变，并希望在不久的将来看到更多成功的作物机器人公司。

致谢

我们要感谢 加州大学农业与自然资源 和 藤蔓 以表彰他们对作物机器​​人技术的浓厚兴趣以及对这个项目的持续支持。 谢谢至 西蒙·皮尔森，林肯农业食品技术研究所所长和农业食品技术教授， 林肯大学 在英国，他的见解和对园艺自动化审查报告中图形的使用。 谢谢至 沃尔特·杜弗洛克 西部种植者协会的负责人分享了他对农业机器人领域的详细看法。 最重要的是，我们要感谢所有为使作物机器人成为急需的现实而不懈努力的初创企业和创新者。 特别感谢那些与我们交谈的企业家和投资者，他们对作物机器​​人业务的挑战和兴奋提供了独特的视角。

履历

克里斯·泰勒 是高级顾问 搅拌碗 团队，在制造、设计和医疗保健领域的全球 IT 战略和开发创新方面花费了 20 多年，最近专注于农业科技。

迈克尔·罗斯 是以下公司的合伙人 搅拌碗 和 更好的食品风险投资 作为食品科技、农业科技、餐厅、互联网和移动领域的运营主管和投资者，他拥有超过 25 年的经验，专注于新的风险创建和创新。

罗伯·崔斯 创立 搅拌碗 将粮食、农业和 IT 创新者联系起来，以发挥思想和行动领导力， 更好的食品风险投资 投资于利用 IT 对农业食品技术产生积极影响的初创公司。