摘要：最近的热点话题莫过于我国人形机器人爆发式进入各种应用场景。农业作为一件最消耗人类体力的产业，可以预见，将大量使用人形机器人来代替人类的农业生产劳动。农业装备与人形机器人融合发展成为新趋势，将成为新的风口浪尖。新一轮农业装备浪潮可能比预想来的更快更猛！本文就此展

最近的热点话题莫过于我国人形机器人爆发式进入各种应用场景。农业作为一件最消耗人类体力的产业，可以预见，将大量使用人形机器人来代替人类的农业生产劳动。农业装备与人形机器人融合发展成为新趋势，将成为新的风口浪尖。新一轮农业装备浪潮可能比预想来的更快更猛！本文就此展开讨论，可否抛砖引玉，促进机器人与农业装备的深度融合发展，引领世界潮流？

一、人形机器人能否应用于农业

伟景智能率先推出的全球首款智能人形采摘机器人已应用于农业采摘领域，并开启了预订通道。这款机器人在北京市某农场实际应用中展示出高度自主性，从接收语音指令、识别视觉目标，到规划采摘动作和精确控制机械臂，整个流程顺畅。其作业精准高效，堪比熟练的采摘工人，是可以真正投入使用的人形采摘机器人。

1、人形机器人应用于农业的优势

减轻劳动负担与应对劳动力短缺。农业生产中有许多繁琐且耗时的农活，如播种、浇水、施肥、除草等，人形机器人可以不知疲劳昼夜24小时不停工作，根据指令自动化高质量完成这些任务。随着农村劳动力的减少，农业生产面临人力不足的挑战，人形机器人的出现可以弥补这一缺口，确保农业生产的稳定性和可持续性。例如，它们能够凭借精准的运动控制和执行能力，大幅度减轻农民的劳动负担，让农民有更多时间用于其他重要的农业管理任务。

2、提供科学决策支持

人形机器人具备强大的数据收集和分析能力，可以收集土壤、气象、作物生长等数据，并通过先进的算法进行分析，为农民提供科学的决策支持。比如根据土壤的营养状况和作物的生长情况，调整施肥方案，从而提高作物的产量和品质。

3、推动农业现代化进程

通过研发先进的机器人技术，将人形机器人应用于农业领域，能使农业生产变得更加智能化和高效化，有助于推动农业现代化进程，为农民带来更多的经济效益和更好的生活质量。

4、高适用性与采摘可达性

以伟景人形采摘机器人为例，其上半身采用人形机器人设计，具备升降、旋转功能，并配备灵巧的机械手，能够精确模拟人类采摘各种蔬果的动作，不仅可以进行表面采摘，也能模仿人手一样进行纵深采摘。它依托原创的专利技术——线激光 + 双目立体视觉，可以获得更加精细的三维立体数据，结合其人形手的设计，能在纵深方向上实现更广泛范围的采摘作业，实现了更高的采摘可达性。此外，该机器人还提供轮式底盘和履带式底盘两种选项，可根据不同的农田环境条件选择最合适的移动方式，从而提高采摘效率。

5、高利用率与低成本

人形机器人利用效率高，以伟景人形采摘机器人为例，其精准的感知系统（双目立体视觉）和高效的运动控制（专利保护的灵巧机械手），确保了在采摘作业中的高稳定性和精确度。同时具备快速的采摘能力，大幅减少了采摘过程中人工干预的需求，从而显著降低了人工成本。并且，其人形采摘机器人以多功能性的功能设计、智能化的结构和系统设计而优于传统专业采摘机器人，能够轻松适应多样化的采摘任务，针对形状各异的水果，都能快速适应不同的环境和工作需求，极大地减少了采摘特定作物需要额外投资的情况，有效降低了运营成本，并减少对额外设备和人力资源的依赖，避免了大量的沉淀成本，为农业生产带来更高的灵活性和经济性。

二、人形机器人农业应用面临的挑战

1、技术层面挑战

环境适应性差。农业环境复杂多变，与工厂车间等封闭、稳定的环境截然不同。田野里存在着高低不平的地形、泥泞的土地、多变的气候条件等。例如，在雨天，地面湿滑，人形机器人行走时容易滑倒；大风天气可能影响其平衡和操作稳定性。相比工业机器人在人造环境中，人机位置相对确定，人形机器人在农业环境中面临更多环境的不确定性，这就要求其具备更高的环境感知和适应能力。

任务执行不确定。农业生产中的任务具有多样性和不确定性。如采摘水果时，果实的大小、形状、生长位置各不相同，且植物的生长情况也存在差异。人形机器人需要具备更高级的机器人编程方法和更合适的传感器，才能准确识别和处理这些不同情况。然而，目前还没有一套行之有效的编程方法能完全避免这些不确定性，导致人形机器人在执行农业任务时可能出现操作不准确、效率低下等问题。

坐标建立与校正困难。在农业开放环境下，人形机器人的坐标建立和校正非常困难。与车间里的机器人在开封使用前可进行精确校正不同，人形机器人在农田中位置不断变化，每一个位置的变化都需要重新建立坐标。这需要新的校正方法、传感器、测量工具和控制方法，但目前相关技术还不够成熟，影响了人形机器人在农业中的精准操作。

关键技术待突破。北邮人机交互与认知工程实验室主任刘伟指出，人形机器人面临伺服控制、人工智能、运动控制等三大关键技术挑战。在农业应用中，这些技术的不足会导致人形机器人在动力和能源管理、机械设计和运动控制、感知与感知处理、智能决策与规划等方面存在问题。例如，在能源管理方面，人形机器人可能无法长时间在农田中持续工作；在智能决策与规划方面，难以根据复杂的农业环境和任务需求做出最优决策。

2、成本与可用性挑战

研发与制造成本高。目前人形机器人的研发和制造成本较高，这使得其在农业领域的大规模应用受到限制。尤其是国内人形机器人的芯片在一定程度上依赖国外生产商，增加了成本和供应风险。对于农业生产来说，成本是一个重要的考虑因素，过高的成本会让农民和农业企业望而却步。

维护与培训成本高。人形机器人的维护需要专业的技术人员和特定的工具、零部件，这增加了维护成本。同时，农民需要接受相关的培训才能正确操作和使用人形机器人，培训成本也不容忽视。而且，目前人形机器人的操作相对复杂，农民掌握起来有一定难度，进一步影响了其在农业中的可用性。

3、社会层面挑战

就业观念冲击。人形机器人在农业中的应用可能会导致部分农业劳动力失业，这可能会引起社会就业观念的冲击。一些农民可能担心自己的工作被机器人取代，从而对人形机器人的应用产生抵触情绪。此外，社会也需要时间来适应这种技术变革带来的就业结构调整。

法律与伦理问题。随着人形机器人在农业中的应用，可能会引发一系列法律和伦理问题。例如，当人形机器人在农业生产中造成损害时，责任如何界定；人形机器人的智能决策是否符合道德和伦理标准等。目前相关的法律和伦理规范还不完善，这也给人形机器人的农业应用带来了一定的挑战。

尽管人形机器人在农业领域具有诸多优势，但也面临一些挑战。例如，人形机器人的研发和制造成本相对较高，这可能限制其在农业领域的大规模推广应用。此外，农业生产环境复杂多变，对人形机器人的适应性和稳定性提出了更高的要求，需要进一步提高其技术水平和可靠性。

三、人形机器人与农业装备深度融合时不我待

1、农业现状的迫切需求

全球农业生产面临双重挑战，一方面要应对2050年93亿人口所需的60%粮食增产压力，另一方面需破解农业劳动力加速萎缩与老龄化的结构性难题。例如，中国十三五期间年均流失1300万农业人口，2016年中国第三次农业普查显示，55岁以上农业从业者占比已达33.6%，较1996年增长165%，田间作业人力供给面临断代风险。而人形机器人与农业装备的融合能够提供高效的解决方案，缓解劳动力短缺的问题。

2、技术发展的必然趋势

人形机器人集成了人工智能、高端制造、新材料等先进技术，本质是人工智能技术与机器人机电技术的深度融合，属于人工智能在具身智能（EAI）方向的应用落地。将其与农业装备深度融合，可借助其先进技术提升农业生产的智能化和精准化水平，是农业科技发展的必然方向。

3、人形机器人与农业装备深度融合的优势体现

提升农业生产效率。农业机器人通过集成传感、导航与自动化技术，可对每株作物实施差异化水肥管理。人形机器人与农业装备融合后，能进一步发挥其灵活性和智能决策能力，更好地应对复杂的农业生产环境。例如在采摘环节，人形机器人可以更精准地识别果实成熟度并进行采摘，提高采摘效率和质量。

降低生产成本。从长远来看，人形机器人与农业装备的融合能够替代人工执行危险或重复性高的任务，减少人力成本。同时，通过精准作业，可减少化学品的浪费，如在喷洒环节，能基于实时监测的病虫害数据调整农药用量与施放轨迹，减少30%以上的化学品浪费，降低生产成本。

推动农业可持续发展。农业机器人依托高精度环境感知系统，可动态匹配作物生长周期的水肥需求，实现单位面积产量提升与碳排放强度下降的双重目标。人形机器人与农业装备的融合将进一步强化这一优势，推动农业向绿色、可持续方向发展。

四、人形机器人与农业装备深度融合的技术路径与方向指引

1、自然语言交互技术

利用Transformer等注意力机制的神经网络架构，训练海量文本数据，构建强大的语言理解与生成模型，采用Seq2Seq、BERT、GPT等模型结构，实现高质量的语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。在交互中引入Grounding技术，让与农业装备融合的人形机器人能根据农田等实物环境信息更准确地理解农户意图。例如，农户可以用自然语言指令机器人操作特定的农业装备进行播种、灌溉等作业，就像智能语音助手与用户流畅对话一样。

2、知识库与推理技术

通过Knowledge Embedding将农业相关的结构化知识库如农作物生长周期、病虫害防治知识等映射到连续向量空间，再利用Graph Neural Network等技术学习知识图谱表示，增强大模型的知识性和逻辑推理能力。在预训练阶段引入知识蒸馏和对比学习，让模型更好地吸收结构化知识。利用归纳逻辑编程（ILP）、Markov逻辑网等技术进行逻辑推理。这样人形机器人在操作农业装备时，能根据知识库进行推理决策，比如根据土壤湿度和作物生长阶段决定灌溉量。

3、多模态感知与决策技术

通过Multimodal Transformer、Cross - attention等技术融合视觉、语音、文本等多模态信息。利用主动学习让与农业装备结合的人形机器人主动询问未知农田环境信息，减少感知不确定性。在决策中引入因果推理，增强机器人应对复杂农田环境的鲁棒性。例如，机器人可以融合视觉信息识别农作物的生长状况和病虫害情况，结合语音指令和文本知识库进行综合决策，操作农业装备进行精准施肥或打药。

4、运动规划技术

采用深度强化学习（DRL）训练运动规划模型，如DDPG、SAC等，让与农业装备配合的人形机器人通过trial and error学习最优运动轨迹，以更好地操作农业装备完成作业。将运动规划与Imitation Learning相结合，通过模仿人类熟练操作农业装备的动作，实现更自然的运动。利用Sim2Real技术弥合仿真与真实农田环境的差距。将运动规划与反馈控制结合，实现更稳定、实时的运动控制，确保机器人能准确、高效地操作农业装备。

5、任务规划与执行技术

通过Hierarchical Task Network等技术将复杂的农业任务分解为多层次可执行子任务。例如，将收获农作物任务分解为定位作物、操作收割装备、运输作物等子任务。利用Monte - Carlo Tree Search（MCTS）等算法在任务规划中进行全局优化搜索。同时引入错误监控和问题诊断技术，增强任务执行的容错性，确保在操作农业装备过程中遇到问题能及时解决。

6、情感交互技术

利用多模态情感识别模型，融合面部表情、语音语调、身体动作等信息，实现对农户情绪的准确理解。在情感生成中，采用GAN等生成式模型合成表情、动作。利用Seq2Seq模型生成情感回复。在与农户的交互中融入幽默、同理心等社交策略，让交互更具人性化。这样能提升农户与机器人配合操作农业装备的体验，提高工作效率。

7、持续学习技术

采用元学习（Meta - learning）让与农业装备融合的人形机器人学会如何学习，实现快速适应新的农业任务、新的农田环境的能力。通过Continual Few - Shot Learning、Incremental Learning等技术在少量新数据上进行增量学习，克服灾难性遗忘问题。例如，当有新的农作物品种或农业作业方式出现时，机器人能快速学习并掌握相关技能来操作农业装备。

五、农业装备与人形机器人互相适应的优先路径

1、技术融合路径

传感器与智能系统融合。为农业装备和人形机器人配备统一标准的传感器，如视觉传感器、激光雷达等，使人形机器人能准确获取农业装备及作业环境信息。例如在采摘场景中，人形机器人借助双目立体视觉传感器与农业装备共享数据，像伟景智能人形采摘机器人依托线激光 + 双目立体视觉技术获得精细三维立体数据，若与农业运输装备结合，可将采摘信息实时传递给运输装备，提高协同作业效率。

开发通用的智能控制系统，融合人工智能、机器学习等技术，让农业装备和人形机器人能实现智能决策和协同操作。比如通过机器学习算法，使农业装备和人形机器人能根据不同作物生长情况和环境条件，自动调整作业策略。

通信与网络连接。建立稳定的通信网络，如 5G 网络，确保农业装备与人形机器人之间实时、高效的数据传输。这样人形机器人可以及时接收农业装备的状态信息和作业指令，农业装备也能获取人形机器人的工作进展。

制定统一的通信协议，保证不同品牌和类型的农业装备与人形机器人能够互联互通。例如规定数据传输的格式、接口标准等，促进设备之间的兼容性和互操作性。

2、设计优化路径

机械结构适配。在农业装备设计时，考虑人形机器人的操作特点和能力，预留合适的操作接口和空间。比如设计可调节高度和角度的农具，方便人形机器人进行操作和更换。

对人形机器人的机械结构进行优化，使其能够更好地与农业装备配合。例如伟景人形采摘机器人上半身采用人形机器人设计，具备升降、旋转功能，并配备灵巧的机械手，可更好地操作农业装备或进行采摘作业。

功能集成设计。将农业装备的部分功能集成到人形机器人上，或者使人形机器人具备更多与农业装备协同作业的功能。例如将农业装备的灌溉控制功能集成到人形机器人的控制系统中，让人形机器人在作业过程中可以根据实际情况进行灌溉操作。

开发模块化的农业装备和人形机器人组件，方便根据不同的作业需求进行组合和调整。这样可以提高设备的通用性和适应性，降低生产成本。

3、作业流程协同路径

任务分配与规划。根据农业生产的不同阶段和任务需求，合理分配农业装备与人形机器人的工作任务。例如在播种阶段，农业装备负责大面积的土地翻耕和播种，人形机器人则负责对特殊区域进行精细播种和补种。

利用路径规划算法，对农业装备和人形机器人的作业路径进行优化，避免相互干扰和碰撞。例如通过北斗定位和地图信息，规划出高效的作业路线，提高整体作业效率。

作业流程标准化。制定统一的农业作业流程标准，明确农业装备和人形机器人在各个作业环节的操作规范和协作方式。这样可以确保两者在作业过程中能够紧密配合，提高作业质量和效率。

建立实时监控和反馈机制，对农业装备和人形机器人的作业过程进行实时监控，及时发现问题并进行调整。例如通过传感器监测设备的运行状态和作业效果，根据反馈信息对作业流程进行优化。

4、人才培养与政策支持路径

专业人才培养。加强农业工程、机器人技术等相关专业的教育和培训，培养既懂农业装备又懂人形机器人技术的复合型人才。这些人才能够推动农业装备与人形机器人的融合发展，解决实际应用中遇到的技术问题。

开展企业与高校、科研机构的合作，通过产学研结合的方式，培养适应农业装备与人形机器人融合发展需求的专业人才。例如企业为高校提供实践基地，高校为企业提供技术支持和人才培养。

政策支持与引导。政府出台相关政策，鼓励农业企业和科研机构开展农业装备与人形机器人融合技术的研发和应用。例如提供研发补贴、税收优惠等政策支持，降低企业的研发成本和风险。

建立健全相关标准和规范，保障农业装备与人形机器人融合产品的质量和安全性。同时，加强市场监管，规范市场秩序，促进产业的健康发展。

六、农业装备与人形机器人融合的国家政策支持

1、国家农业装备智能化相关政策

国家在农业装备智能化方面有诸多政策支持。如在设施农业领域，大力推广温室环境监测、智能控制技术和装备，重点加快水肥一体化智能灌溉系统的普及应用；加强果蔬产品分级分选智能装备、花果菜采收机器人、嫁接机器人的研发示范，应用推广智能化的植物工厂种植模式。在畜禽养殖业，需加强信息技术集成应用，以猪、牛、鸡等主要畜禽品种的规模化养殖场站为重点，加强养殖环境监控、畜禽体征监测、精准饲喂、废弃物自动处理、智能养殖机器人、网络联合选育系统、智能挤奶捡蛋装置、粪便和病死畜禽无害化处理设施等信息技术和装备的应用。农业装备智能化工程着重研发和推广适合我国国情的传感器、采集器、控制器，推动传统设施装备的智能化改造，提高大田种植、品种区域试验与种子生产、设施农业、畜禽、水产养殖设施和装备的智能化水平。例如，深耕深松、播种、施肥施药等作业机具配备传感器、采集器、控制器，联合收割机配备工况传感器、流量传感器和定位系统，大型拖拉机等牵引机具配备自动驾驶系统等。

同时，我国陆续发布了许多智慧农机行业相关政策来推动农机智慧化发展。2024年9月和10月农业农村部发布的相关意见都提出大力发展智能农机装备，推进农机具数字化升级，研发推广高精准作业水平的智能农机装备，建设全国农机作业指挥调度平台；鼓励农垦发展互联网 + 农机作业。2024 - 2028年全国智慧农业行动计划提出加快推进农机装备的数字化升级，引导配备北斗辅助驾驶等系统设备终端，提高精准作业水平。2024年11月工业和信息化部等十二部门发布的《5G规模化应用扬帆行动升级方案》推进5G与智能农机深度融合，提升基于5G的农业传感器、控制器、机器人、无人机等智能化装备研发生产水平。

2、国家推动人形机器人相关政策

近两年，工信部等部门先后出台了与人形机器人发展相关的多项政策文件，顶层设计逐步完善。2024年11月工业和信息化部等十二部门发布的《5G规模化应用扬帆行动升级方案》提出推动基于5G的智能机器人、智能移动终端、云设备等研发应用，鼓励融合5G的XR业务系统、裸眼3D、智能穿戴、智能家居等产品创新发展；推动5G上车，鼓励汽车前装5G通信模块，助力智能网联汽车智驾、智舱提质升级。从去年年底以来，多地也发布了关于机器人产业的培育政策，通过上下游联合攻关、资金支持等多种方式助力产业成长。此外，“耐心资本”也在推动产业发展，如北京2023年成立了规模100亿元的机器人产业发展基金，深圳也将设立100亿元人工智能和机器人相关基金。

3、两者融合的潜在政策导向

虽然目前暂未发现直接针对农业装备与人形机器人融合的国家政策，但从现有的农业装备智能化和人形机器人发展政策中可以推测其潜在的政策导向。一方面，农业领域对智能化、自动化装备需求不断增加，而人形机器人具备模仿人类外观和行为且高智能化的特点，其在农业场景中的应用有很大潜力，国家可能会鼓励开展相关技术研发和试点应用。另一方面，5G规模化应用相关政策为农业装备和人形机器人的融合提供了通信技术支持，未来可能会进一步推动两者在5G网络下的协同发展，实现更高效的农业生产作业。随着技术的发展和产业需求的增长，预计国家会出台更具针对性的政策来支持农业装备与人形机器人的融合创新。

来源：农业机械