为可持续农业培育机器人和人工智能

农业可持续性问题是人民问题。但是，它可能是拯救人性的机器人。自动化和人工智能（AI）将有助于缓解老龄化农业劳动力的影响，并萎缩的野外工人供应，寻求不太艰苦的工作。自动驾驶农业机械和自主无人机意味着农民可以花费更少的时间观看他们面前的道路，更多的时间专注于前进的道路，以更加可持续的收获和利润。数据挖掘和预测分析将成为贸易的共同工具，使农民能够做出更好的决策，最大限度地提高资源并优化产量。

机器人和机器学习是帮助促进新的，更可持续的农业方法，这些农业方法在内部和新的高度养活资源，尽量减少化学品并缩短市场时间。拥有更可持续的，来自传统种植者，温室和垂直农民的更可持续的美好选择，世界的人口应该能够更好地吃更好，更清洁，更聪明，更加友好。

未来的农场是高科技的、信息更灵通的、有能力用更少的资源生产更多的东西，为我们所有人创造一个更可持续的未来。农业技术的鼻祖是一个很好的起点，它经受住了时间的考验。

从耕地到精准农业

1837年，伊利诺斯州铁匠约翰·迪尔用断了的锯片制作了第一个商业上成功的铸钢犁。高度抛光的钢和轮廓设计使这种犁成为中西部原始草原上厚厚的粘土土壤的理想工具。迪尔的发明为他的同名公司奠定了基础。

经过180年的发展，约翰迪尔已成为全球农业、建筑和林业机械制造商，年销售额达374亿美元。总部位于莫林的《财富》500强公司一直致力于为与土地相连的人们提供创新的产品和服务，并因此而闻名世界。2017年，迪尔发布了S700系列联合收割机，这是最新的智能谷物收割技术。

迪尔精密农业集团自动化战略主管乔尔·赫根瑞特说:“它实际上是利用图像来识别单个玉米粒何时受到破坏。”“机器人知道如何调整联合收割机，以确保单个核不被损坏。”

S系列在1月份的消费电子产品展示了Las Vegas Strip上的大型飞溅。Sporting Deere的绿色和黄色彩色组合，巨大的多吨结合在他们的轨道上停止了CES展示者。但是在消费电子贸易展上做什么“拖拉机”？然而，这不是普通机器。结合的机器人和AI落下，是自我转向。

但真正的看点是什么呢?自动驾驶对迪尔公司来说并不新鲜。这家农业巨头从事自动驾驶技术已有20年。

1999年，Deere收购了Navcom Technology，这是一家高级GPS技术的早期创新者。四年后，Deere介绍了Autotrac指导系统，它使用GPS具有实时运动学（RTK）矫正，以精确指导大型农业机器通过领域。

自2003年AutoTrac推出以来，迪尔公司增加了机械传感器和视觉传感器(摄像头)，以识别作物行，并确保喷雾器和收割机在行之间行驶，不会损害作物。传感器融合是将GPS接收机、机械传感器和视觉传感器的信号结合起来，实现自动驾驶。

如今，该公司的大部分大型农业设备都具备“自动驾驶能力”。

Hergenreter说:“我们的精确度已经降到了亚英寸，能够驾驶一台20吨重的机器穿过田野。”“正是GPS接收器使我们能够达到亚英寸的精度。我们在一百多个国家销售这种产品。我们的农民现在可以在一年中的关键时期每天用他们的设备耕种14到20个小时，因为天气窗口对特定的操作来说非常紧。在此之前，它们会因为漫长的白天而感到疲劳，这将导致它们不得不在这些狭窄的窗户期间停止种植或喷洒。AutoTrac可以让他们在白天更早的时候开始工作，到晚上工作的时间更长。”

即使人类操作员仍然在车轮后面，自动化允许在窄作物行中获得更多的准确性。当人类疲倦时，可重复性和准确性受到影响。

Hergenreter说:“通过增加传感器，我们让农民的操作速度提高了50%。”“现在，一些人可以以每小时10或12英里的速度在田野里行驶，而不是以每小时8英里的速度行驶，这真的提高了他们一天的生产率。”

然而，司机仍然需要在驾驶室里;还有更多的任务需要自动化。首先是转向。现在，有了更多的传感器、机器人技术和人工智能的投入，迪尔公司正在一株一株地确保作物是健康的。

AI-enabled除草

精确杂草控制从AI获得升高。使用机器人和机器学习，农民可以针对肥料和除草剂的应用。

2017年，Deere将他们的农业武库扩展了收购蓝河技术，莴苣机床的开发商，自动杂草喷雾器和先前系统的先行者。它使用计算机愿景与机器学习和先进的机器人来区分作物和杂草，只会喷洒杂草。

“机器处理图像的速度是每50毫秒一个图像，”Hergenreter说。“它将这些实时图像与超过30万张的图像库进行比较，确保只针对杂草。”

这大大减少了除草剂的使用量。据田间试验报告，过去只使用了所需除草剂的10%。这个概念可以反过来，精确地只对需要的植物施肥，从而在优化产量的同时减少浪费。

大数据以更好的决定和更好的作物

数据是农民最有价值的资产之一。精密农业源于大数据。今天的农民可以使用基于网络的工具来帮助他们创建处方或地图，以适用于该领域某些区域的肥料。然后可以将该处方发送到喷雾器，并在通过现场驱动的GPS时，喷雾器将自动调节速率以确保适用于特定区域的施肥量。

所有这些数据交换都需要大量的计算能力。迪尔不仅必须从传统农业过渡到使用先进机器人和人工智能的精准农业，他们还转变了自己的知识库和资源，以支持物联网(IoT)解决方案、移动应用程序和云服务。

Hergenreter表示，计算发生在两个层面上。一个是在AG机器上，喷雾器，收割机或其他机械。

“我们可以在机器上计算并关闭循环的任何东西，我们都会去做，”他说。“但我们也有基于云的解决方案，约翰迪尔操作中心，它允许我们的客户将他们的所有数据从他们的机器通过我们的4G LTE网络发送回云。基于云的解决方案允许客户备份他们的信息。它还能让他们了解农场的情况，了解农场特定区域的运作情况。它还能促进合作。”

农民有很多值得信赖的顾问。它们帮助农民做出日常决策，云计算允许农民和他们信任的顾问之间的数据共享和协作。

在驾驶室内部，操作员的驾驶舱就像先进，带有操纵杆控制和触摸屏显示器，为作物状况，粮食水箱，机器诊断和性能目标等变量提供了各种数据和实时调整。拥有精密，自动化机器，农场成为车轮的工厂。

“农民的生意实际上是一个农田网络。每一片田地都有数百万株植物。我们的目标是确保我们达到每一个工厂的最大潜力，”Hergenreter说。“现在，许多农场都是在田间进行管理。通过我们正在谈论的技术——视觉传感和软件处方——我们可以开始制定计划，让我们的客户更接近工厂级管理。”

遍布北美，农民正在接受该技术并信任数据。

“为了充分发挥它们的潜力，农民必须在它们生长的过程中管理每一株植物。通过技术，我们允许农民将更繁重、更可重复的操作交给他们的设备。”“我们的目标是让它们产生更一致的结果，尽管有各种变量，不仅是天气，还有气候、土壤和农民每天遇到的所有其他变量。更好的决策可以让他们在时间、设备和土地上更有效率。我们正在努力优化产量。”

精准农业是在优化产量的同时控制成本，促进和保持可持续性。这包括保护环境。保护土地、水和空气，减少浪费。减少使用农药、化肥和其他化学品，减少燃料消耗，减少碳排放，保护更多的自然资源和能源。地球未来的几代居民将依赖于它。

联合国预测世界人口将从目前的水平增长7.6至98亿人口到2050年。全球收获倡议（GHI）预计世界粮食生产商将需要增加70％的产量以适应人口增长。

GHI估计，从2005年到2019年，估计农业将雇用5800万人，其中11％的劳动力减少。这为农民试图找到熟练的劳动力来提高生产，这提出了重大挑战。通过采用更有效和可持续的生产方法，农业行业将需要学习如何做得更久。机器人和AI可以犁犁前往更光明的未来。

与工业机器人自主收获

Root AI在2018年推出，使用传统和专有的机器人硬件与复杂的软件相结合，扩展工业机器人增加价值的域名。农业机器人通常涉及专注于特定任务或特定类型的作物的定制设备。root的解决方案将一个模块化的协作机器人在农场上工作，使其甚至与人工智能更聪明。

Virgo机器人收割系统是一个标准的工业级合作机器人，它安装在一个移动平台上，结合了计算机视觉、用于抓取各种新鲜农产品的定制手臂末端工具(EOAT)和机载智能，使该单元能够在现场进行灵活的工作。

联合创始人兼首席执行官Josh削减了所述根的专注于AI技术，系统的大脑。算法中最近的进步，尤其是用于在复杂环境中寻找单个对象的计算机视觉软件，已成为游戏更换器。

“人工智能是我们的一大难题。当你谈论农业时，它是一个混乱的环境。”莱辛说。“所有这些计算工具开始出现，它们可以以前所未有的方式在那种环境中找到东西。与此同时，芯片制造商开始制造“系统模块”(或SoMs，也称为计算机模块或CoMs，是建立在一块电路板上的完整计算机)，它可以在不需要互联网连接的情况下为机器人提供大量的计算能力。你可以用一种耗电很少的方式来实现。”

电池管理和车载计算能力对于移动平台非常重要，比如Root的Virgo，它可能会在这个领域发挥作用。som也变得越来越便宜，同时以一种节能的方式提供更高水平的计算。

“这是强大的。允许我们将AI带到该领域，“少说说。“计算机视觉算法无法触及物理世界，他们只能看着它。机器人是桥梁，并在根目录中，我们正在建立机器学习算法，使机器人能够在复杂的现实环境中进行身体工作。“

抓取规划的机器学习

对于机器人来掌握某些东西并与之互动，机器人不仅需要能够识别环境中的东西，它需要在物理上彼此相关的那些对象的对象是如何彼此相关的，像藤蔓上的水果或蔬菜。然后系统需要了解关系如何通知机器人如何从其环境中掌握和删除对象。掌握规划是一个基本要素。

Root与一组种植者密切合作，这些种植者已授予启动访问其设施以运行产品测试的权限。种植者提供实验反馈，以及他们需要机器人收获系统提供更大价值的特性类型。Root还使用人工智能和机器学习来教他们的机器人新技巧。每天，机器人都在收集数据。这些数据被用来确定更聪明的挑选策略，Root用这些策略更新软件。

“我们继续更新软件。我们不断更聪明。当这些机器人在明年的农场每天工作时，机器人向上充电时会发生更新，“少说。“这是当机器人上的数据通知更好的行为并提高性能时会被推到云，以及将软件更新下载到机器人时。经常购买资本设备时，最好的一天是第一天。如果您有能力根据云中拥有的数据进行软件更新，然后将这些更新推出向舰队推出，您可以在日复一日的日复一日，您可以拥有一个单位越来越好，所以最好的日子尚未到来。”

供应特色作物

处女座是在美国室内的室内农场的产品测试中，机器人正在挑选成熟的西红柿大型商业温室。但根源的景点集中在其他特色作物上，如草莓，覆盆子，黄瓜，辣椒，茄子，甜瓜，葡萄和鳄梨。根据少，这些特色作物需要令人难以置信的熟练，弱司劳动力。自动收获是一项重大挑战。

“我们从番茄开始，但最终我们正在开发的技术堆栈广泛适用于各种作物。今天这是番茄，明天它是胡椒，第二天这是黄瓜。“

他说，从一种作物跳到另一种作物将是一个“简单的末端执行器互换”，以装备不同的“手”，使室女座机器人能够抓取和收割各种水果和蔬菜。

“通过追求特种作物行业最大的未满足需求之一，我们得到了人们的关注。事实上，一个西红柿30%到40%的收入直接用于支付劳动力。收割机的工作对体力要求很高。这是一份困难的工作，是季节性的工作。寻找劳动力以满足需求的能力越来越困难。”

这些特种作物的有效载荷范围在普通工业机器人的能力范围内。这包括一个协作的Scara机器人，在处女座系统后面的机器人手臂。至于移动性，处女座经常在整个设施中具有火车铁路系统的温室环境。最终，处女座将在一行庄稼中自行驱动，并将手动从行移动到行。少说这有助于创建协作工作流程。

更快，更令人变送到市场

室女座的设计有助于促进农业的最新颠覆性趋势之一-室内农业。这一概念的变体，包括城市农业和垂直农业，正在逐渐普及。

如果种植者可以在第二天可以选择它，并在第二天将其放在杂货店货架上，这是营养价值和味道的高峰。这就是消费者趋势所在的地方。人们希望在他们的饮食中新鲜农产品。在品质，营养价值和味道上始终如一地提供新鲜的产生，这意味着种植者需要开始越来越接近食物所消耗的地方。现在，水果和蔬菜的物流供应线很长，可以进食产品的保质期，降低了最终客户的经验。

“与温室种植者合作是一个难得的机会，成为农业非常破坏性和积极变化的一部分，”仍然说。“这些设施是超过的。它们可以使用高达90％的水，而不是典型的户外农场。他们能够尽量减少杀虫剂，杀菌剂和除草剂的使用，因为这些是控制室内环境，它们实际上使用有益的昆虫来攻击坏昆虫。“

根据少，室内种植者的一个测试处于户外农场的室内种植者将制作25倍。当您认为具有较不可耕地的世界时，这是重要的。科学家们表示，如果农业实践没有重大变化，土壤耗尽的土地耗尽率将继续上涨。

“消费者正在要求通过更可持续的生产方法向他们提供的食物零售商。如果您可以在24小时内为一个主要城市提供一块产品，那是新的！如果我们能够在这些环境中工作并提供价值，我们是农业未来的一部分。

“食品行业有很多挑战，只需克服，”少说。“当我在成长时，我父亲的主要业余爱好是在我们的后院挑选西红柿。他是一个医生，总是致力于为他的社区提供服务。这是他教导了我的课程。在我的职业生涯中，我有机会在商业水平上学会很多关于食品行业的机会。该体验在我生命中展示了一个新的机会，以追求这种激情，帮助食品供应链中的人们提供丰富，可靠的食物的承诺。“

通过他们的机器人系统，Root已经获得了几项专利，以帮助他们实现这一使命。

食品供应链的灵活性

由于全球食品生产商的利益攸关，灵活的自动化有助于该行业应对食品供应链的挑战，这条供应链总是在与时间赛跑。新鲜、快捷、价格合理，没有给低效率留下什么空间。机器人帮助种植者满足了无法满足的需求。

柔软的机器人公司。首席执行官卡尔·沃斯(Carl Vause)表示，劳动力短缺和低效流程超出了该领域。我们失去的不仅仅是葡萄树上的食物。当农产品和其他易腐烂的食品无法及时到达市场时，我们也在损失它们。

基于贝德福德，基于Mass.的软机器人提供三个主要行业：通用供应链和物流，先进的制造和食品和饮料。夹具Excel无论应用程序都有高品种，如电子商务，商店补充和交付，尺寸和形状，膳食盒和高混合/大批量制造等产品的分类，如化妆品和消费品。

在食品行业寻找独特的利基，机器人夹具处理生产，蛋白质和面包产品，所有领域的水果和蔬菜，肉类和鱼类，以及生面团和烘焙食品的尺寸差异很大，形状，重量和可变形性 - 确切在哪里一种由柔软，柔顺的材料制成的自适应夹具。

沃斯说:“当我们谈到农产品时，从收获到最后一英里的食品杂货配送，我们无所不包。”

在该领域，软机器人夹具正在收获叶茂盛蔬菜的头部。传统上，生菜收获是背部闯入工作。工人团队用大砍刀捕获了一排莴苣，每头都在茎上切割。劳动力短缺使得找到愿意做这种艰苦的工作的工人更加困难。

自动化起到了拯救作用，将工人从具有人体工程学挑战性的任务中拯救出来，并允许他们在自动化农场中升级到更高价值的工作。结合机器视觉定位生菜头部和自动刀片将头部与茎分开，软机器人抓取器帮助美国种植者收获不同品种的生菜和其他绿叶蔬菜。

沃斯说:“我们能够在不损坏的情况下，以良好的速度抓住所有不同大小的莴苣头。”这是一个巨大的优势。”

改善食品卫生和安全

清洁度是食品生产商的持续挑战。软机器人超出，以确保其抓握器达到更高水平的食品安全。The grippers use a proprietary blend of surgical-grade polymer materials manufactured to stringent standards, and meet requirements for the U.S. Food and Drug Administration (FDA 21 CFR), the European Food Contact Materials Regulation (EC 1935) and Japan’s Ministry of Health, Labor and Welfare.

软机器人坚持良好的制造实践（GMP），这是一种监管体系，确保产品的生产和控制符合为食品和饮料、化妆品、药品、膳食补充剂和医疗器械的制造商、加工商和包装商推荐的质量标准和指南。

“我们使用的医疗级材料是由我们的供应商和我们的内部流程生产的，以满足GMP要求，这是非常重要的可追溯性，并知道清洁已进入每一个步骤，”Vause说。“它给了你额外的清洁和食品安全边际。”

对安全可靠的食物供应有信心是人类的基本需求。但人口增长、劳动力短缺和土地退化威胁着可持续发展。农业需要用更少的钱做更多的事。随着农场学着像精益工厂一样运作，机器人技术和人工智能已经准备好迎接挑战。高科技、清洁和数据丰富的未来更加可持续。

Tanya M. Anandan.是特约编辑机器人工业协会(RIA)和机器人在线。RIA是一种致力于通过机器人和相关自动化改善北美制造和服务部门的区域，国家和全球竞争力的非营利性贸易协会。本文最初出现在RIA网站上。RIA是推进自动化协会（A3），CFE媒体内容合作伙伴的一部分。由Chris Vavra编辑，生产编辑，控制工程，CFE媒体和技术，cvavra@cfemedia.com。

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