随着全球人口的持续增长，提高农业生产力、效率和可持续性的创新解决方案变得越来越迫切。为满足不断增长的人口需求，农业产量必须翻倍。据预测，未来三十年内全球人口将增加近二十亿。面对人口增长、气候变化和资源匮乏等全球性挑战，农业自动化正成为这一革命背后的关键推动力量。结合了人工智能（AI）和先进数据分析的机器人技术，是精准农业和智能农业的变革性解决方案。这些技术可以实现连续高效的农业操作，并提供逐株植物的详细监控，从而优化资源使用并减少环境足迹。
技术进步带来了多种机器人系统的发展，包括农业机械手和自动化设备，这些系统在从播种到收获的各个农业任务的自动化中起到了关键作用。然而，这些技术的应用也面临挑战。高昂的初始投资成本、连接性问题和数据安全是需要解决的一些障碍。尽管如此，自动化农业所带来的运营成本降低、作物质量提升和农场产出增加的潜在益处，使其成为农业未来发展的有力解决方案。本文将探讨机器人在现代农业中的多方面作用，深入分析技术进步和广泛应用的挑战。翻译而来供参考，亦可加入知识星球阅读英文原版、中文译本（见文末）。
关键词：农业生产力；人工智能（AI）；农业自动化；机器人技术；可持续性；技术进步。
1. 引言
农业机器人正在改变食品的种植方式，包括从自动种植和收获作物的机器到让农业更加精准的先进方法。这些机器人和技术通过解决重大问题，提高农场运行效率，增加产量，减少环境影响，从而改善了农业生产。农业机器人有多种用途，目标是让农业更加高效、富有成效且环保 [1,75]。此外，将绿色纳米技术融入农业，通过使用生物传感器和绿色合成的纳米材料，进一步支持了环保的农业机器人应用，减少了农药过度使用并提升了作物生产力 [2]。
机器人在农业中的应用是为了解决各种挑战，如劳动力短缺、传统农业方式的环境影响以及不断增长的粮食需求 [1,3,147,148,149,150]。一个关键用途是用于在田间独立作业的机器人，这些机器人配备了传感器、摄像头和GPS等工具，能够移动、识别植物并执行精准的播种、除草和喷洒任务。它们减少了对人工的需求，降低了材料成本，增加了作物产量，同时更环保。农业机器人在多个方面得到了广泛应用，包括自动导航、精准农业和实时数据分析，这些都为作物管理和生产力优化做出了贡献 [4,5,81,82]。
尽管农业机器人潜力巨大，但其推广并非没有限制，尤其是需要大量的资本投资。此外，农业机器人的开发不仅是技术上的努力，也是社会经济方面的挑战，需要农业社区的接受和普及，尤其是在印度这样的农业社会 [6,7]。农业机器人的角色还受到技术创新和农业实践适应现代农业挑战的需求所影响 [8]。
农业机器人在提高生产力、可持续性和盈利性方面提供了多方面的解决方案。将先进的机器人和人工智能融入农业操作，有望彻底改变农业实践，使其成为未来粮食安全和环境保护的重要研究和发展领域 [9,10]。
2. 精准农业
精准农业，也称为精准农作，利用详细的特定地点信息来优化农业实践。机器人在这一领域中发挥着关键作用，提升了各种农业操作的精准度和效率 [4,11,12]。精准农业（PA）涵盖一系列旨在提高农业操作精准度和控制力的技术和方法，包括用于播种和收获的自动化机械，以及用于作物监控和管理的先进技术 [13,14,85]。借助机器人技术，精准农业已成为改变农业格局的重要力量。配备传感器、摄像头等先进技术的机器人系统可用于实时收集天气模式、作物健康和土壤状况等数据。通过对这些数据的分析，农民能够做出明智的决策，从而优化资源使用、减少浪费并提高作物总产量。
机器人在农业中的应用对自动化种植、收获和害虫控制等任务起到了关键作用，从而提升了生产力和可持续性 [1,15,83]。精准农业不仅提高了生产力，还将环境影响降到最低，使农业在长期内更具可持续性 [84]。目前，配备各种传感器和摄像头的无人机被用于收集关于土壤状况、作物健康等相关参数的信息。这些无人机可以高效覆盖大面积农田，为农民提供决策所需的重要信息。
许多知名的和新兴的农业企业正在投入资金开发新的农业机器人。例如，2021年，AGCO公司开始测试一款名为精准农业线（Precision Ag Line，PAL）的新系统。该系统为使用AGCO各种机器和服务的农民提供更好的支持。尽管机器人在精准农业中的优势已广泛记录，包括增加产量、减少环境影响以及24/7全天候操作能力，但也存在诸如高初始投资成本、对复杂算法和AI系统的需求等挑战 [1,16]。此外，机器人在农业中的应用并非在所有农业系统中都一致，放牧农业在技术应用方面面临着独特的挑战 [16]。
精准农业在提高效率和可持续性方面提供了显著进步，但也带来了技术采纳以及数据隐私和安全管理方面的挑战 [17]。有趣的是，物联网（IoT）和人工智能（AI）在精准农业中的整合，不仅优化了资源使用，还支持实时决策和预测分析，这对现代化传统农业实践至关重要 [18,19,86,87]。机器人是精准农业中的变革性力量，提供了显著的效率和资源管理优势。然而，采用这些技术也伴随着经济和技术上的挑战，需加以解决。
精准农业的未来可能会受到机器人技术不断发展和整合的影响，重点在于可持续性及满足日益增长的全球粮食需求 [1,3,4,5,11,12,20]。
3. 自主车辆与机械
自主车辆与机械正日益成为农业机器人中的核心技术，因为它们设计用于在最少人工干预的情况下执行各种任务。应用这些技术的目的是提高农业操作的效率和生产力 [21]。精准农业是一种精细化管理农业操作的方法，自主机械在这一领域做出了重要贡献。这些机械配备了先进的传感器和控制系统，可以高精度地执行播种、除草和收获等任务 [22,23,81]。
自主车辆的应用（如无人飞行器UAV和无人地面车辆UGV）使得精准农业在施肥、灌溉和病虫害防治方面能够做出更加科学的决策。这种方法优化了资源利用率，提升了生产力。车辆配备了各种传感器和成像设备，能够收集土壤健康、作物状况以及农场整体表现等数据。然而，实现农业中的完全自主车辆仍面临挑战。目前，农业车辆主要由人操作，向自主操作的转变需要克服环境感知和任务执行方面的技术难题 [22]。
此外，开发具有类似人类操作能力的机械手和收获机器人也是一个长期的挑战，需加以解决，以便机器人技术能够全面进入农业领域 [24]。
4. 种子映射
种子映射是农业机器人技术的一个应用，涉及在田间精确放置和追踪种子的位置。这一过程是现代农业实践的重要组成部分，有助于提高土地利用效率和优化生长条件，从而提升作物产量 [3,25]。种子映射通过GPS技术来记录每颗种子的种植位置。以下是它如何运作的简化说明。
想象一下在田里种植种子的过程。每当一颗种子被种下时，种植机器上的一个特殊GPS装置会记录种子落下的精确位置。这是通过传感器实现的，当种子经过时，它会打破一条“隐形线”，传感器由此检测到种子的通过。信息会被计算机保存下来，计算机会记录机器移动的方向。
有时，由于地面不平，机器在种植时可能会稍微倾斜，这可能会影响GPS读数。为了修正这个问题，会使用一种称为倾角仪的工具。它可以测量机器的倾斜程度，从而帮助校正GPS数据 [26]。所有这些数据都被快速收集，随后计算机会利用这些数据确定每颗种子的确切位置。
这项技术非常实用，因为在后续的植物养护中，如浇水或添加养分时，可以非常精确地找到植物的生长位置。这不仅提高了农业效率，还能帮助植物更好地生长 [26]。
5. 杂草映射
杂草映射类似于创建田间杂草生长的详细地图，它利用摄像头来识别杂草，并确定杂草的数量和种类。自主机器人系统在这一任务中应用日益增多，这对于精准农业和可持续农业实践至关重要 [27]。目前，农业领域的农药喷洒通常涉及对整个区域进行喷洒，而不进行详细检查或针对性施药 [28,29]。这种方法可能导致农药过量使用、成本增加以及潜在的环境危害 [28,30]。随着技术的进步，GPS引导的喷洒机器和自主农药喷洒机器人已被设计出来，以实现精准高效的农药喷洒，解决这些问题 [28,31]。这些技术可以减少农药的使用量，并通过仅在必要时施用农药来降低环境损害的风险 [30,31]。然而，这类技术的应用尚未普及，许多农民仍依赖于传统的、精度较低的方法 [32,29]。
杂草映射具有一些显著的优势 [26,139,140]：
• 帮助更好地规划杂草控制措施并保护环境。
• 清晰展示杂草在自然区域的分布情况。
• 追踪杂草的扩散情况及控制措施的效果。
• 精确定位杂草的位置。
这些系统利用机器视觉和GPS等核心技术来检测和映射杂草，旨在减少对除草剂的依赖，并改善环境结果 [25,27]。然而，在各种田地条件下准确检测和识别杂草的挑战仍然是一个重大障碍。尽管有这些技术进步，但能够有效映射多种农业环境下杂草的完整机器人除草系统仍处于开发阶段，需要进一步研究 [27]。此外，将深度学习模型整合到自主机器人中，有望实现实时杂草检测，这是提高杂草映射效率的重要一步 [33,34]。
6. 杂草和害虫控制
杂草和害虫管理一直是农业中的一大挑战。传统的害虫控制方法通常依赖于大量使用除草剂和杀虫剂，但这对环境带来了显著的危害。机器人系统则提供了一种更具针对性和可持续性的解决方案。机器人除草机利用人工智能（AI）和计算机视觉来区分作物和杂草，有选择地移除不需要的植物而不损害主要作物。同样，配备精准喷洒系统的自主机器人可以精准地针对特定区域喷洒农药，达到前所未有的准确度。配备传感器和人工智能的机器人可以识别和定位杂草，从而减少对化学除草剂的需求，降低环境影响 [35, 36,88]。此外，机器人在害虫控制中的应用可以实现更有效的监测和管理，减少对农药的依赖，有助于实现可持续的农业实践 [37]。
有多种不使用化学物质的杂草管理方法。例如，可以在杂草根部周围进行特定操作，使其干燥直至死亡。
在田间杂草可以被处理的三个主要区域为：
1. 行间区域：行间区域指的是种植行之间的空间，传统上在此区域采用耙地、行间耕作和割草等机械除草方法 [38, 39]。
2. 行内区域：行内区域是作物行内的空间，杂草管理较为困难，因为可能会损伤作物。为解决该区域的杂草控制，已开发出多种新型机械和自动化系统，例如使用实时动态GPS导航的自动耕作系统，以及利用滚轮和超声波传感器的行内机械除草原型 [40, 41]。
3. 近作物区域：近作物区域是靠近作物植株的空间，除草时需要极高的精准度以避免损伤作物。智能除草机和传感器系统等先进技术正在研发中，以便在不损害作物的情况下改进此区域的杂草控制 [42, 43]。
有趣的是，尽管机械除草有效，但也面临挑战。例如，仅依赖行间数据进行杂草检测可能会低估杂草的压力，因为杂草在作物行内更为密集。此外，机械除草的效果还会受到诸如土壤对作物和杂草的阻力以及作物和杂草之间竞争关系等多种因素的影响 [39]。尽管机器人在杂草和害虫管理中展现出巨大潜力，但其实施成本以及与现有农业系统整合的能力仍需考虑 [1,5]。此外，在一些农业环境中，机器人在杂草和害虫控制方面的应用尚处于开发阶段，表明该领域还需要进一步的研究和适应，以适应多样化的农业环境 [35]。
7. 作物侦查
作物侦查是一项重要的农业实践，旨在评估和管理害虫压力、疾病爆发以及作物田地的整体健康状况。它需要定期和系统的田间检查，以识别和评估可能影响作物产量和质量的因素 [45,89]。机器人技术在该领域的作用日益显著，提供了手动侦查无法比拟的精准性和效率。配备先进传感器和成像技术的农业机器人可以穿越田地，收集数据，并进行分析，以支持作物管理的决策 [25,46,47]。
SentiV是一款专为识别作物田地中的差异并定位潜在风险而设计的机器人侦察设备。该机器人配备了两个摄像头，能够扫描作物叶片的上方和下方 [48]。可重构地面车辆（RGVs）也被开发用于穿行在作物之间，实时提供害虫侵扰、土壤湿度和病害严重程度等数据，帮助做出及时和明智的决策 [48]。此外，精准农业技术整合了各种数据源，包括遥感数据，以主动管理作物，防止损害，从而优化资源利用并保护环境 [49]。
有趣的是，尽管机器人在作物侦查中的应用提升了数据采集和分析的效率，但也带来了诸如对象识别和任务规划需要复杂算法等挑战。此外，多机器人系统的开发以及人机协作被视为实现更先进数字农业实践（如作物侦查）的关键 [46,47]。然而，短期内全面自动化的农业系统仍不现实，这意味着人类的监督和干预仍然是必要的 [46,47]。
图2. 侦查机器人
8. 数据驱动决策
农业中的数据驱动决策（DDDM），尤其是在与机器人技术相结合时，标志着该行业的重大进步。配备传感器和人工智能技术的机器人可以收集并分析大量数据，从而支持更明智和精确的农业决策 [50, 51,83]。这些决策包括优化资源分配、确定最佳的播种和收获时间等。机器人在农业操作中的应用促进了全面的监测和数据分析，可以生成大量关于作物健康、土壤状况和天气模式的数据。
无人飞行器（UAV）和地面机器人系统配备成像和传感设备，能够拍摄高清图像并收集有关作物健康、生长模式和潜在问题的宝贵数据 [18,52]。利用人工智能分析这些数据，农民可以做出数据驱动的决策，识别早期的病害或营养缺乏迹象，并及时采取干预措施。农民可以利用这些数据深入了解作物表现、资源利用和环境状况。通过数据分析和人工智能，农民可以在灌溉、施肥和轮作等方面做出明智决策，从而优化农业实践。
此外，DDDM在农业中的应用也伴随着伦理方面的考虑，特别是涉及数据隐私和可能带来的劳动力替代问题 [53,90,91]。
9. 智能灌溉系统
水资源短缺是农业中的一大关注点，而机器人技术在应对这些挑战中发挥着关键作用。智能灌溉系统是农业机器人技术的一个重要组成部分，提供了一种技术先进的解决方案来高效管理水资源。这些系统利用传感器和自动化技术来优化水的使用，确保作物获得生长所需的精确水量 [54,55,56]。机器人技术的整合使这些系统能够精确控制和监测灌溉过程，推动了精准农业的整体理念 [12]。这不仅有助于节约水资源，还确保作物获得最佳的灌溉量，从而提高作物产量和资源利用效率。
值得注意的是，尽管智能灌溉系统在提升水资源管理方面具有前景，但其实施存在挑战。初始投资成本和对技术专业知识的需求可能成为障碍，尤其是在发展中国家 [57]。此外，将这些系统与现有农业实践相结合的复杂性需要仔细考虑当地的环境条件和基础设施 [15]。
10. 微喷灌
农业中的微喷灌指的是对农用化学品或养分进行精确喷洒，针对特定区域甚至是单株植物，以减少浪费和环境影响。机器人技术在这一领域发挥了重要作用，提高了喷洒操作的精准度和效率。配备先进传感器和控制系统的农业机器人可以自主导航田地，识别微观层面的喷洒需求，并以高精度提供所需物质 [12, 25]。
微喷灌是一种精确的杂草处理方式，使用非常小的喷雾仅针对杂草，而不会损害作物或土壤。它类似于一把微型喷枪，能够准确地在需要的位置进行开关喷洒。该方法使用摄像头检测杂草，并在杂草叶片上喷洒少量的除草剂。特别的是，使用凝胶代替水可以使喷雾更加精准，避免喷溅到其他地方，从而在保护作物的同时消除杂草。
有趣的是，尽管喷洒无人机因其速度快且节水的优点而受到重视，但它们也面临如电池效率有限等挑战 [58,92]。此外，机器人在微喷灌中的应用符合精准农业的总体目标，通过技术优化资源使用并改进作物管理 [4, 22]。
11. 劳动力短缺与效率提升
近年来，从事农业的人越来越少，许多农民的年龄逐渐增大，导致农场劳动力的减少。农民在满足日益增长的粮食需求方面面临困难，因为劳动力不足。此外，由于工人减少，农场劳动力的工资在上涨，在美国和英国等国家，农业高度依赖劳动力，其他发达国家也面临类似的情况。世界银行的数据显示，全球农业从业人数在过去十年内减少了15% [124,125,126,127,128,129]。劳动力短缺是一个普遍问题，而许多农民年龄偏大，这意味着农场的体力劳动者供不应求。1922年在萨克森自由州的一项调查显示，劳动力严重短缺，尤其是年轻的单身女性，农民认为这可能导致家庭农场的衰落 [124]。类似地，在韩国，农业主要由65岁以上的老年人管理，预计农户老龄化问题将加剧，这需要一个支持老年农民继续从事农业的环境 [125]。
在某些地区，虽然劳动力充足，但缺乏技能 [130,131]。机器人技术在农业中的应用被认为是解决劳动力短缺和提高效率的关键因素。由复杂算法和人工智能控制的先进机器人技术提供了精准农业的能力，既提升了产量和质量，又减少了浪费和环境影响 [1]。这些技术可以实现持续的农业操作，克服了人工劳动力在工作时间和体力疲劳方面的限制 [1]。此外，农业机器人的应用可以降低运营成本，提高农场产出，这对于应对全球粮食需求增长和实现可持续实践至关重要 [1]。
有趣的是，尽管农业机器人为劳动力短缺提供了有前景的解决方案，但它也需要在劳动力发展方面采取战略性方法。以制造业为例，尽管自动化可以减少重复性任务，但也需要提升劳动力的技能以操作和维护这些系统 [59]。这表明农业领域可能会面临类似的挑战和机遇，强调了对教育和培训的投资需求，以便为与机器人协作的未来做好准备 [60]。
12. 温室与室内农业
除了户外农业，机器人在温室和室内农业中也发挥着重要作用。自动化系统帮助管理环境变量，如温度和光照，创造最佳的植物生长条件。这种控制水平不仅提升了全年生产能力，还减少了资源消耗，为气候条件严苛的地区提供了种植解决方案。温室和室内农业代表了农业实践的重大转变，向受控环境农业（CEA）迈进，在其中可以优化植物生长条件。机器人在这些环境中扮演着关键角色，自动化任务的执行提高了资源利用效率，并提升了生产力 [61, 62,93,94]。
在温室中，机器人可以调节气候、管理灌溉、监测植物健康，从而减少人工需求并增加环境控制的精确性 [46, 47]。有趣的是，尽管机器人在农业中的应用带来了诸多益处，但也面临高初始成本和技术专业知识需求等挑战 [15]。此外，物联网（IoT）和人工智能（AI）等先进技术的整合促进了智能农业系统的发展，这些系统能够学习和适应，以优化不同作物的生长条件 [63,95,96,97]。
总之，机器人在温室和室内农业中的角色对于现代农业的发展至关重要。通过实现对种植条件的精确控制并减少环境足迹，机器人有助于提高食品生产系统的可持续性和效率。随着技术的不断发展，机器人在农业中的潜力日益显著，有望革新农业实践并满足全球不断增长的粮食需求 [1,5,98]。
图3. 室内农业机器人
13. 牲畜管理
在农业机器人技术的背景下，牲畜管理是取得显著进展的领域之一。机器人和人工智能在提高生产力、改善动物福利以及促进可持续性方面发挥了重要作用 [57]。据Billingsley [65] 介绍，机器人在牲畜管理中的应用包括饲喂、挤奶和动物健康监测，这些对于高效的农场运营至关重要。例如，机器人挤奶机能够更频繁、高效地进行挤奶，从而提升整个奶牛场的生产力。根据2022年《世界机器人报告》，印度在年度工业安装方面排名全球第十。
此外，配备GPS技术的可穿戴传感器和智能项圈可以让农民追踪每只动物的健康状况和位置，确保及时的兽医干预，并将疾病爆发的风险降到最低。有趣的是，尽管机器人在牲畜管理中的应用带来了诸多好处，但也面临高初始成本和技术专业知识的挑战 [65]。此外，农民对采用这些技术的态度不一，有些人对农业机器人在其土地上的可靠性和安全性表示怀疑 [66]。
总之，机器人在牲畜管理中的作用是多方面的，既提高了效率和生产力，也带来了需要解决的挑战。机器人在牲畜管理中具有变革潜力，能够在提高动物福利的同时，以可持续的方式满足日益增长的全球食品需求 [67,68]。然而，这些技术成功融入农业还需要仔细考虑经济和社会影响，以及农民群体的观点。
图4. 使用Fanuc工业机器人进行奶牛注射过程
14. 收获自动化
收获自动化是农业机器人技术的关键应用之一，旨在提高效率并应对劳动力短缺。机器人在收获过程中的应用是出于对精准度、速度和一致性的需求，而这些仅靠人工劳动难以实现。机器人系统设计用于执行识别成熟作物、精确采摘以及田间分级等任务，从而提高生产效率并减少浪费 [1,64]。
尽管收获自动化的潜在优势显著，但这类技术的推广面临挑战。作物类型的多样性和收获任务的复杂性要求机器人具备先进的感知、定位和操作能力。此外，初始投资成本高昂，且需要具备技能的人员来操作和维护这些系统，成为其广泛应用的障碍 [46,47,69]。
农业机器人收获自动化为提高农业操作的效率和可持续性提供了有前景的途径。这项技术有可能通过提供劳动力短缺的解决方案、提升作物质量以及减少农业操作对环境的影响，从而变革农业行业。自动化收获机在先进的计算机视觉和机械臂的引导下，可以以极高的速度和精度选择性地采摘成熟的水果或蔬菜。这不仅解决了劳动力短缺的问题，还确保了更高效、成本更低的收获过程。
然而，成功实施这些系统取决于克服技术和经济方面的挑战。未来机器人技术的进步可能会促进自主收获系统在农业行业的整合 [70,103]。
图5. 水果采摘机器人
---32种农业机器人---
1. 太阳能电动数字农场助手
2. 来自法国的小型机器人，名为Oz。
3. Smartcore机器人
4. MF-Scamp 机器人
5. 精密植入机器人
由新德里ICAR-IARI开发。该机器人基于笛卡尔坐标系统，确保每颗种子都被放置在正确的深度和间距位置，从而形成适合作物生长的正确种植模式。
6. 水稻移栽机器人
Source https://www.researchgate.net/profile/HiroshiJinguji/publication/281704745/figure/fig2/AS:475235548962818@1490316392779/Nurseryboxes-for-rice-cultivation-top-andrice-seedlings-separated-for-themicro-paddy.png
7. SwagBot
SwagBot 是一款能够跟踪牛群（可能也包括羊群）的机器人。它可以平稳地穿越崎岖地形，帮助引导牛群前往放牧区，并使它们远离危险。
Source: Courtesy of Australian Centre for Field Robotics, The University of Sydney
8. Demeter
图中显示的是一台收割机，新荷兰 2550 Speedrower。该设备用于收割作物，已升级了轮式编码器和伺服系统。这些新增功能帮助控制机器的多个部分，如速度、方向和切割刀片。
Source: https://www.researchgate.net/profile/MarkOllis/publication/3731308/figure/fig1/AS:333402420072449@1456500739101/The-Demeter-automatedharvester.png
9. 太阳能驱动的 Vitirover 机器人
Vitirover 是一种无需使用有害化学物质即可割草的机器人。它可以非常靠近葡萄藤植物的基部进行修剪。该机器人由顶部的太阳能板供电，并使用 GPS 进行安全移动，避免任何空隙或坑洞。你还可以通过智能手机应用程序来控制它。
Source:https://www.researchgate.net/profile/Paolo-Visconti-2/publication/342438120/figure/fig6/AS:907676552818688@1593418362143/Image-of-solar-poweredVitirover-robot-in-action-on-theground-a-Falcon-8-drone.ppm
10. 田间作业机器人
该机器人用于收集作物信息、检测病害，并避开障碍物。
11. 蜜蜂无人机
这些小型机器人采用马鬃毛和一种特殊的黏性物质设计，能够从一朵花采集花粉并转移到另一朵花上。这些机器人用于协助农作物的授粉工作，通常这一任务由蜜蜂完成。
Source:https://www.purdue.edu/fnr/extension/wpcontent/uploads/2017/07/robotbutterfly.png
12. 机器人抓手
机器人抓手是一种基础的机械手，用于学习如何抓取和携带各种物品。它的设计旨在处理并移动不同形状和大小的物体。
Source:https://www.wisematic.com/wpcontent/uploads/2020/04/mGripIceberg-Lettuce-scaled.jpg
13. Monkeybot
一种用于快速生长森林中立木的攀爬和修剪机器人。
Source:https://www.researchgate.net/publication/364281240/figure/fig7/AS:11431281088797158@1665321517675/Forest-test-operationsa-Late-spring-pruning-b-winterpruning.png
14. Vegebot
一种用于采摘蔬菜的机器人，能够采摘蔬菜。它使用一种称为机器学习的特殊人工智能来识别并收集通常难以手工采摘的作物。
Source: university of Cambridge https://www.cam.ac.uk/research/news/robot-uses-machine-learningto-harvest-lettuce
15. FFRobot
FFRobotics 推出了 FFRobot，这是一种专门设计用于采摘水果的专利机器。它是一种坚固可靠的系统，模仿人手的轻柔触感，确保高效、经济且温和的采摘过程。
Source: https://www.ffrobotics.com/
16. R2Weed2
Nexus Robotics 开发了一款名为 R2Weed2 的自主机器人，利用人工智能将杂草与作物区分开来，使其在不伤害作物的情况下清除杂草。此外，在操作过程中，R2Weed2 还会收集有价值的数据，帮助农民分析土壤状况并监测环境。
Source: https://nexusrobotics.ca/wpcontent/uploads/2024/02/53495961299_d2170b5b11_c-799x499.jpg
17. Harvest CROO 机器人
Harvest CROO 公司开发了一种智能机器人用于采摘草莓。该机器人由多个部件协同工作，能够轻柔地采摘草莓并将其放入包装中。它配备了特殊的摄像头，用于识别成熟的草莓。这款机器人采摘速度非常快，每株草莓植株的采摘仅需约八秒，比人工更高效。
Source: Harvest CROO https://www.harvestcroorobotics.com/
18. Carbon Robotics 的 LaserWeeder
LaserWeeder 是一种利用人工智能和特殊摄像头来区分作物和杂草的工具。然后，它通过激光去除杂草而不会伤害作物。其背后的公司声称，这项技术不仅能够提高作物质量，还能降低农业成本。
Source: Carbon Robotics https://carbonrobotics.com/
19. 电动割草机
Scythe Robotics 开发了一款电动割草机，可自主工作，以高效且环保的方式维护场地。他们的 M.52 型割草机配备了十二个传感器，能够全面感知周围环境。同时，它的智能人工智能系统可以帮助其绕过任何遇到的障碍物。
Source: Scythe Robotics https://www.scytherobotics.com/
20. Naio Technologies - Ted
Ted 是一款电动机器，外形像倒置的字母“U”，可以在葡萄藤行间穿梭。它使用先进的卫星导航保持行进路线，并由无人机协助绘制所覆盖的土地地图。其底部配备特殊的刀片和工具，用于清除葡萄藤周围的杂草，从而减少除草化学品的使用。
Source: Naio Technologies https://www.naiotechnologies.com/en/ted/
21. American Robotics - UAS & UAVs
American Robotics 公司推出了 Scout 无人机，它停留在一个保护箱中进行充电和数据分析。Scout 可自主飞行检查农田，利用人工智能进行导航，收集有关作物健康的重要信息，帮助农民更好地管理田地。
Source: https://www.americanrobotics.com/
22. 小麦精准播种机器人
播种机器人通过将种子精确地种植在需要的位置来帮助农民，从而节省时间和成本。
Source: https://www.researchgate.net/publication/284786330/figure/fig1/AS:1088549470375938@1636541826122/Wheat-precision-seedingrobot.jpg
23. 拖拉机安装的悬臂喷雾器
该设备由一个智能系统组成，利用摄像头识别作物行，并自动开启农药喷雾器。它可以与智能手机连接，便于安装到各种类型的拖拉机喷雾器上。该系统已在洋葱农场进行测试，成功通过识别作物行来控制喷雾器的喷洒。
Source: https://www.researchgate.net/profile/Paulo-DrewsJr/publication/339657662/figure/fig1/AS:982033379647492@1611146411857/Tractor-mounted-boomsprayer-10.jpg
24. 采摘机器人
从事农业研究的 Octinion 公司开发了一款可以从高架平台上采摘草莓的机器人。该机器人能够自主工作：它可以找到成熟的草莓，轻柔地采摘并将其放入小盒子中，能够在温室内自主移动。最新版本的该机器人可以在短短 4 秒内采摘一颗草莓。
Source: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896318311704?via%3Dihub
25. 推料机器人
用于喂养牛群。
Source: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/22/10665
26. Tortuga 采摘机器人
Tortuga AgTech 开发了能够自动识别和采摘成熟水果的机器人，帮助解决农业劳动力短缺和成本上升等问题。该机器人减少了人工采摘可能对水果造成的损伤。Tortuga 的机器人采摘成功率高达 98%，且只需一人监管即可操作。
Source: Tortuga https://www.tortugaagtech.com/
27. Digital FarmHand
Digital FarmHand 是悉尼大学为小型农场开发的一款机器人。它可以执行检查作物、绘制田地地图等任务，并能够自主识别和清除杂草，使农民减少对除草剂的使用，从而节省成本并更有利于环境。
Source: University of Sydney https://www.sydney.edu.au/engineering/our-research/robotics-andintelligent-systems/australiancentre-for-robotics.html
28. AGRIM-X
AGRIM-X 是 Suind 公司为农业开发的一款智能无人机。这款容量为 10 升的智能农业喷雾器机器人适用于任何规模的农场，是打造最佳作物保护工具的开端。它配备了智能视觉和人工智能，能够在任何田地中自主工作。AGRIM-X 能保持与植物的适当距离，避开障碍物，并安全地启动和停止。使用简单，大大提高了作物喷洒的效率。
Source: Suind https://suind.com/agrimx
29. Vision-RTK 2
Vision RTK Fusion 是瑞士 Fixposition AG 公司开发的一项先进技术，将 GPS 与视觉信息结合，提供超高精度的位置信息。它在户外、树下、高楼之间，甚至在温室和畜棚内都能很好地工作，具有极高的精度，非常适合需要精准定位的工作。
Source:https://www.researchgate.net/profile/LorenzoScalera/publication/362501601/figure/fig1/AS:11431281084675777@1663324424076/a-Agile-X-mobilerobot-in-the-corridor-of-test-case-1-b-point-cloud-of-the.jpg
30. TRAXX Concept H2 原型机（氢燃料葡萄园拖拉机）
TRAXX Concept H2 是一款创新的跨式运载车，采用燃料电池和电池相结合的方式驱动，输出功率为 35kW。其设计包含两个氢气罐，能够容纳超过 9 公斤的氢气，使其连续运行长达 12 小时。
这款机器的亮点在于其氢燃料源，不会产生污染，成为传统汽油和柴油的环保替代方案。这一特性在农业行业转向可持续实践的过程中尤为吸引人。氢气的使用还使机器重量更轻、运行更安静，同时保持高效的性能，并具备快速加氢的特点。
Source: Mick Roberts https://exxact-robotics.com/
31. Bluewhite Pathfinder
Bluewhite 的 Pathfinder 是一个先进的系统，可以将果园和葡萄园中使用的普通拖拉机升级为智能的自动化车队。这些自动拖拉机能够高效、精准地执行喷洒、除草剂分布、耙地、割草和收割等多种农业任务。Pathfinder 通过集成多种传感器、激光雷达（LIDAR）、摄像头和全球导航卫星系统（GNSS）技术，使其能够安全地穿越各种作物和地形。该系统不依赖于 GPS/RTK 或蜂窝网络连接，即使在没有这些连接的区域，也能确保可靠的操作。
Source: https://www.bluewhite.co/
32. 机器人苹果收割机3
蒙纳士大学的研究人员开发了一款能够独立采摘苹果的机器人。在维多利亚的 Fankhauser Apples 农场进行测试时，该机器人成功地以 85% 的效率采摘苹果。即便机器人仅以其潜在速度的一半工作，每个苹果的采摘和放置时间也仅约为九秒。
Source: Monash University https://www.monash.edu/news/articles/advanced-core-processingnew-robot-technology-appealingfor-apple-growers
15. 农业机器人市场状况
预计到 2024 年，农业机器人市场规模将达到约 149.7 亿美元。到 2029 年，预计将增长到 277.1 亿美元，年增长率为 13.10%（2024 至 2029 年）。国际机器人联合会报告显示，中国、韩国、日本、美国和德国是该市场的主要国家，共占总产品量的 74%。印度的农具市场预计将大幅扩展。IMARC Group 的报告预测，2024 年至 2032 年间，印度市场将以每年 9.1% 的速度增长，到 2032 年，其市场价值可能达到 2,5274 亿印度卢比。这一增长主要归因于农场劳动力不足、购置农具资金的可得性增加、政府支持、农业产量提升，以及合同农业的兴起。随着新技术的应用和机械化程度的提高，印度农业迎来了一个充满前景的发展时期。
16. 农业机器人未来展望
农业机器人的未来将具有变革性，机器人将在农业中发挥越来越重要的作用。预计农业机器人将通过传感、人工智能（AI）和自主导航等先进技术提升农业生产力[3,71]。这些技术将实现精准农业并优化农场管理实践，以实现高效和可持续性[11]。农业机器人通常被称为“农机机器人（agribots）”，在农业中的应用创新和变革潜力巨大。农机机器人将在农业中扮演多种角色，从监控无人机到精准除草、作物收割和播种等。它们将利用人工智能更高效地执行任务，帮助应对劳动力短缺和环境问题。例如，能够精确识别并喷洒杂草的机器人已在研发中，从而减少了除草剂的使用。此外，还有用于采摘水果和蔬菜的机器人，可以帮助应对劳动密集型农业[122]。
高通量植物表型分析（HTPP）是一种结合了基因技术、传感器和机器人的现代农业技术，用于培育优质作物。该技术帮助科学家开发更具营养和抗旱、抗虫害的新作物。HTPP 使用多种传感器来检测植物的外观和生长情况，例如植物的高度、叶片数量和颜色等，这些数据被称为表型特征，是植物遗传结构的可见特征。通过分析这些特征，科学家可以确定哪些植物具有更优质的基因[29]。
在不久的将来，预计这些机器人将在农场上变得更加普遍，与农民协作，提升农业的可持续性和生产效率[97,123]。它们将配备先进的传感器和数据分析工具，能够实时做出智能决策，减少浪费并改善作物管理。然而，人工智能在农业机器人中的应用仍面临挑战，限制了其在小规模生产中的应用[71]。此外，农业机器人在广泛应用中还需要考虑伦理和政策问题，因为其普及会带来社会、文化和安全方面的影响[72]。农民对机器人和自动化技术的接受态度也至关重要，因为他们的认可对于这些技术的成功实施至关重要[66]。总体而言，农机机器人有望彻底改变农业方式，使其更高效、资源消耗更少，并更加符合环境要求[80]。
17. 农业机器人面临的挑战和考量
农业机器人因其在农业领域解决各种问题的潜力而备受认可。机器人在农业中的应用范围从土地准备到收割，提供了应对劳动力短缺、提高生产力和减少农业环境影响的解决方案[3]。然而，这些技术的应用也面临挑战。农业环境复杂且变化多端、结构不稳定，这会影响全自主机器人的性能，因此需要探索远程操作作为改善导航和任务执行的替代方法，例如在葡萄园中喷洒葡萄串[73]。此外，自动化的社会经济影响，包括劳动力置换和对大量技术投资的需求，也需引起关注[74]。
现代农业中机器人技术的整合带来了众多好处，但也存在亟待解决的问题。初始投资成本高，需要专门的培训和技术人员，以帮助农民应对机器人技术的应用挑战[77,78]。
农业机器人（RA）需要定期维护才能正常运作。对具有基础教育的人进行培训，以制造、修理和改进这些机器人非常重要。由于每种机器人都有特定的功能，相关研究对其扩展功能至关重要。因此，对农民进行如何使用和管理机器人的培训也十分重要。农业机器人（AR）的成本高于传统农业，因此非营利组织、银行和政府通过低息贷款等形式提供支持。农民应从专家处获得农业机器人使用的专项培训，以确保其正确操作。相关技术应普及至各地，即使在偏远地区，也能帮助农民了解新的农业方法。农民还应与当地专家和企业建立联系，随时掌握农业进展[76]。
此外，还存在数据安全、自动化相关伦理问题和对农村就业的潜在影响等问题。农业中的云机器人整合也面临成本、连接性和数据安全等挑战[65]。在以放牧为主的农业中，机器人应用也在不断发展，但开发人员面临生物系统的复杂性以及技术成本相对于农场劳动力成本的挑战[16]。数字农业技术的开发，如自主除草和收割，同样在对象识别、任务规划算法和传感器优化方面存在难题[46,47,79]。农民对自动化的看法、安全性和可靠性问题也影响着农业机器人的应用[66]。此外，机器人系统在多样化的农业环境中提升能力和应对特定挑战的研究需求不断增加[78]。
18. 结论
机器人技术在现代农业中的整合代表了一场具有巨大潜力的变革。当今世界正面临着养活不断增长的人口和应对气候变化影响的挑战，将机器人技术引入农业提供了一个有前景的解决方案。机器人在精准农业、自动化收割、除草和害虫管理等方面起到了关键作用，正在改变我们的食物生产方式。随着持续的技术进步和创新，未来的农业将变得越来越自动化、智能化和具有韧性，使农民不仅能够提高生产力，还能推动全球范围内更可持续、更有韧性的食品系统。
参考文献
31. Thirupathi P, Karthik B, Sushanth B, Sameen S, Anusha K. 基于嵌入式系统的农药喷洒机器人。《国际环境与气候变化杂志》。2024;14(7):181-209。DOI:10.48175/IJARSCT-17863
32. Manunayaka G, Ganesamoorthi S. 蔬菜种植者对农业化学品影响的认识。《国际环境与气候变化杂志》。2023;13(10):784–790.链接：https://doi.org/10.9734/ijecc/2023/v13i102716
33. Patel D, Gandhi MHS, Darji AD. 使用 CNN 设计实时除草的自主农业机器人。AVES 2021 会议；2022.链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2211.12077
34. Patel D, Gandhi M, Shankaranarayanan H, Darji AD. 使用 CNN 的实时除草自主农业机器人的设计。见：Darji AD, Joshi D, Joshi A, Sheriff R. (编) 《VLSI与嵌入式系统进展》。电气工程讲义。新加坡：施普林格出版社。2023;962.链接：https://doi.org/10.1007/978-981-19-6780-1_13
35. Dash S, Sarkar S, Tripathy HP, Pattanaik P, Patnaik S. 除草管理中的机器人：农业中的新模式。国际电子信息技术与智能农业会议 (ICEITSA)，中国怀化。2021;561-564.DOI: 10.1109/ICEITSA54226.2021.00111
36. Dwivedi N, Kumar D, Suryavanshi P. 可持续除草管理的精准农业技术。《生命科学研究》。2022;8(2):142-149.链接：https://doi.org/10.31783/elsr.2022.82142149
37. Kondoyanni M, Loukatos D, Maraveas C, Drosos C, Arvanitis KG. 生物启发的机器人及结构对农业现代化的推动。《仿生学》。2022;7(2):69.链接：https://doi.org/10.3390/biomimetics7020069
38. Alba OS, Syrovy LD, Duddu HS, Shirtliffe SJ. 提高播种率和多种机械除草方法在低竞争有机作物中的应用。《田间作物研究》。2020;245:107648.链接：https://doi.org/10.1016/j.fcr.2019.107648
39. Rueda-Ayala V, Rasmussen J, Gerhards R. 机械除草。见：Oerke EC, Gerhards R, Menz G, Sikora R（编）《精准作物保护：异质性挑战与应用》。多德雷赫特：施普林格出版社；2010.链接：https://doi.org/10.1007/978-90-481-9277-9_17
40. Nørremark M, Griepentrog HW, Nielsen J, 等. 评估基于 GPS 的自主系统对行内除草的效果。《精准农业》。2012;13:149–162.链接：https://doi.org/10.1007/s11119-011-9234-5
41. Saber MN, Burks TF, Macdonald GE, Lee WS, Salvador GA. 有机行作物生产的自动化机械除草系统。《美国农业与生物工程学会（ASABE）论文》。2013;131593595.链接：https://doi.org/10.13031/aim.20131593595
42. Gerhards R, Andújar Sanchez D, Hamouz P, Peteinatos GG, Christensen S, Fernandez-Quintanilla C. 农业中基于地块的除草管理进展——综述。《杂草研究》。2022;62:123–133.链接：https://doi.org/10.1111/wre.12526
43. Van der Weide RY, Bleeker PO, Achten VTJM, Lotz LAP, Fogelberg F, Melander B. 作物行内机械除草的创新。《杂草研究》。2008;48:215-224.链接：https://doi.org/10.1111/j.1365-3180.2008.00629.x
44. Tardif-Paradis C, Simard MJ, Leroux GD, Panneton B, Nurse RE, Vanasse A. 种植器和拖拉机轮胎对行内及行间杂草种群的影响。《作物保护》。2015;71.链接：https://doi.org/10.1016/j.cropro.2015.01.026
45. Matthews G. 棉花综合虫害管理中的监测重要性。《作物保护》。1996;15(4):369-374.链接：https://doi.org/10.1016/0261-2194(95)00145-X
46. Shamshiri RR, Kalantari F, Ting KC, Thorp KR, Hameed IA, Weltzien C, 等. 温室自动化与控制环境农业进展：向植物工厂和城市农业的过渡。《农业与生物工程国际期刊》。2018;11(1):1–22.链接：https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20181101.3210
47. Shamshiri RR, Weltzien C, Hameed IA, Yule IJ, Grift TE, Balasundram SK, Chowdhary G. 农业机器人研究与发展：数字农业的视角。《农业与生物工程国际期刊》。2018;11(4):1-14.DOI: 10.25165/j.ijabe.20181104.4278
48. Meropy. 使用 Senti V 监控您的作物；2023.链接：https://meropy.com/en/robot.html#:~:text=SentiV%20is%20a%20scouting%20robot
49. Schmitz A, Badgujar C, Mansur H, Flippo D, McCornack B, Sharda A. 重新配置的作物监测车辆的设计用于行作物导航：概念验证研究。《传感器》。2022;22(16):6203.链接：https://doi.org/10.3390/s22166203
50. Mishra S. 新兴技术——精准农业中的原理和应用。见：G.P.O., Raval MS, Adinarayana J, Chaudhary S（编）《农业与自然资源管理中的数据科学》。大数据研究。新加坡：施普林格出版社。2022;96.链接：https://doi.org/10.1007/978-981-16-5847-1_2
51. Oladele Junior Adeyeye, Ibrahim Akanbi. 数据驱动的决策在工程管理中的应用综述。《工程科学与技术杂志》。2024;5(4):1303-1324.链接：https://doi.org/10.51594/estj.v5i4.1028
52. Onesi-Ozigagun O, Ololade YJ, Eyo-Udo NL, Ogundipe DO. 数据驱动的决策：塑造业务效率和客户参与的未来。《多学科研究更新国际期刊》。2024;7(2):19-29.链接：https://doi.org/10.53430/ijmru.2024.7.2.0031
53. Vashishth TK, Sharma V, Kumar B. 集成人工智能（AI）的生物传感器和生物电子学在农业中的应用。见：Khang A.（编）《农业与水产应用中的生物传感器和生物电子学》。IGI Global. 2024;158-183.链接：https://doi.org/10.4018/979-8-3693-2069-3.ch008
54. Shah T. 数据驱动的决策：利用分析提升产品管理。《科学、通信与技术高级研究国际期刊 (IJARSCT)》。2023;3(2).DOI: 10.48175/IJARSCT-14271
55. Lita, Visan DA, Gheorghita Mazare A, Ionescu LM, Lita AI. 精准灌溉系统的自动化模块。《IEEE第26届电子封装设计与技术国际研讨会 (SIITME)》，罗马尼亚皮特什蒂。2020;136-139.DOI: 10.1109/SIITME50350.2020.9292300
56. Patel D, Gandhi MHS, Darji AD. 使用CNN设计的实时除草自主农业机器人。AVES 2021 会议；2022.链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2211.12077
57. Patel D, Gandhi M, Shankaranarayanan H, Darji AD. 使用CNN的实时除草自主农业机器人设计。见：Darji AD, Joshi D, Joshi A, Sheriff R. (编) 《VLSI与嵌入式系统进展》。电气工程讲义，新加坡：施普林格出版社。2023;962.链接：https://doi.org/10.1007/978-981-19-6780-1_13
58. Issa AA, Majed S, Ameer SA, Al-Jawahry HM. 物联网和人工智能在畜牧管理中的应用：为农民带来变革。《环境与计算机科学发展国际会议 (ICECS’24)》。E3S Web of Conferences。2024;491:8.链接：https://doi.org/10.1051/e3sconf/202449102015
59. Shahrooz M, Talaeizadeh A, Alasty A. 农业喷洒无人机：优缺点。《植物组学科学虚拟研讨会 (OMICAS)》，哥伦比亚波哥大。2020;1-5.DOI:10.1109/OMICAS52284.2020.9535527
60. Adebayo RA, Obiuto NC, Festus-Ikhuoria IC, Olajiga OK. 制造业中的机器人技术：自动化进展与劳动力影响综述。《高级多学科研究与研究国际期刊》。2024;4(2):632-638.链接：https://doi.org/10.62225/2583049X.2024.4.2.2549
61. Christensen H, Gini M, Jenkins OC, Yanco H. 机器人赋能劳动力。ARXIV 预印本 arXiv:2012.09309；2020.
62. Azzaretti C, Schimelpfenig G. 视角：基准机会有助于在控制环境农业中构建循环食品系统。《美国农业与生物工程学会》。2022;535-538.DOI: 10.13031/aea.14888
63. Garcia A, Griffith M, Buss G, Yang X, Griffis J, Bauer S, Singh A. 控制环境农业及其缓解粮食不安全的能力；2023.
64. Rajendiran G, Rethnaraj J. 智能农业技术的未来：物联网与机器学习结合的城市垂直农业系统的意义。《农业研究开放获取期刊》。2023;8(3).DOI: 10.23880/oajar-16000308
65. Billingsley J. (编)。改进农业的机器人与自动化 (第二版)。《Burleigh Dodds Science Publishing》；2020.链接：https://doi.org/10.1201/9780429266737
66. Fantin Irudaya Raj E, Francy Irudaya Rani E, Sweetline Jenita C, Winstor Jebakumar VS. 农业自动化使用云机器人。见：Gatti R, Singh C.（编），《通过云增强机器人塑造自动化的未来》。IGI Global. 2024;380-393.链接：https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1914-7.ch021
67. Biswas N, Aslekar A. 提高农业生产率：自动化与机器人技术的应用。《决策援助科学与应用国际会议（DASA）》，泰国清莱。2022;1098-1104.DOI: 10.1109/DASA54658.2022.9765207
68. Dhanta R, Mwale M. 用现代AI变革农业：利用人工智能革新农业。见：Sharma D., Bhardwaj B, Dhiman M.（编），《在当代商业组织中利用AI与情感智能》。IGI Global. 2024;350-370.链接：https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1902-4.ch021
69. Solona O, Skoromna O, Ohorodnichuk H. 数字技术在畜牧业领域的应用。《文尼察国立农业大学科学期刊》。2023;123(4).DOI: 10.37128/2520-6168-2023-4-5
70. 农业机器人：畜牧和作物栽培中的先进技术。Yury Shvets, Dmitry Morkovkin, Maria Basova, Alexander Yashchenko 和 Tatyana Petrusevich。《E3S Web 会议》。2024;480:03024.链接：https://doi.org/10.1051/e3sconf/202448003024
71. Aravind KR, Raja P, Pérez-Ruiz M. 基于任务的农业移动机器人在耕作中的应用综述。《西班牙农业研究杂志》。2017;15(1):e02R01.链接：https://doi.org/10.5424/sjar/2017151-9573
72. Barua R, Bhowmik S, Banerjee A, Banerjee D. 现代农业领域机器人技术的新兴进展。见：A. Khang (编)，《农业与水产应用中的生物传感器与生物电子学》。IGI Global. 2024;256-268.链接：https://doi.org/10.4018/979-8-3693-2069-3.ch013
73. Sparrow R, Howard M. 农业机器人：前景、影响、伦理与政策。《精准农业》。2021;22:818–833.链接：https://doi.org/10.1007/s11119-020-09757-9
74. George Adamides, Christos Katsanos, Georgios Christou, Michalis Xenos, Giorgos Papadavid, Thanasis Hadzilacos. 远程操作用户界面考虑：农业机器人喷雾机的案例。《SPIE 9229 第二届远程感测与环境地理信息国际会议》, 92291W；2014.链接：https://doi.org/10.1117/12.2068318
75. Sharma A, Raghavan M, Shi Z, Bang NTH. 利用保护栽培提高印度的作物生产与保存。《环境保护杂志》。2021;22(1&2):13–17.链接：https://doi.org/10.36953/ECJ.2021.221203
76. Bazargani K, Deemyad T. 自动化对农业的影响：机遇、挑战与经济效应。《机器人学》。2024;13:33.链接：https://doi.org/10.3390/robotics13020033
77. Cheng C, Fu J, Su H, Ren L. 农业机器人近期进展：优点与挑战。《机器》。2023;11(1):48.DOI: 10.3390/machines11010048
78. Oetomo D, Billingsley J. 社论：农业机器人特刊。《智能服务机器人》。2010;3:207–208.链接：https://doi.org/10.1007/s11370-010-0079-y
79. Fasiolo DT, Scalera L, Maset E, Gasparetto A. 移动机器人中的 LiDAR SLAM 算法实验评估与比较。见：Niola V, Gasparetto A, Quaglia G, Carbone G.（编），《IFToMM意大利国际会议》。Springer, Cham. 2022;122:795-803.链接：https://doi.org/10.1007/978-3-031-10776-4_91
80. Gupta Y, Kumar A. 机器人农业——农业领域即将到来的革命；2022.链接：https://startuptalky.com/robotic-farming/
81. Amir Ghalazman E, Gautham P Das, Iain Gould, Payam Zarafshan, Vishnu Rajendran S, James Heselden, Amir Badiee, Isobel Wright, Simon Pearson. 第10章 - 机器人与太阳能在精准农业与智慧农业中的应用。见：Shiva Gorjian, Pietro Elia Campana（编），《农业与食品生产系统中的太阳能进展》。学术出版社。2022;351-390. ISBN 9780323898669 链接：https://doi.org/10.1016/B978-0-323-89866-9.00011-0
82. 论文编号131593595，密苏里州堪萨斯城；2013. DOI: 10.13031/aim.20131593595
83. Han D. 大数据分析、数据科学、机器学习和AI在数据驱动的精准农业与智能农业系统中的应用：挑战与未来方向。CPS-IoT Week ’23：网络物理系统与物联网周会议录。纽约，美国：计算机协会。2023;378-384.DOI: 10.1145/3576914.3588337
84. Kayastha S, Behera A, Sahoo JP, Mahapatra M. 绿色农业的增长：可持续农业与精准农业的结合综述。《巴蒂亚农业研究杂志》。2024;38(4):349-355.DOI: 10.18805/BKAP697
85. Nikam DA, Bujare HM, Gavali SP, Patil AM, Konuri PT, Desai SB. 使用机器学习的智能农业自动化系统。《应用科学与工程技术研究国际期刊 (IJRASET)》。2024;12(4).链接：https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.59848
86. Daraojimba DO, Adewusi AO, Asuzu OF, Olorunsogo T, Iwuanyanwu C, Adaga E. 精准农业中的人工智能：可持续农业技术综述。《世界先进研究与评论杂志》。2024;21(1):2276-2285.链接：https://doi.org/10.30574/wjarr.2024.21.1.0314
87. Kumar N, Singh A, Das D, Srivastava D, Talari VSR, Kurukwar AD. 物联网在自主农业设备中的应用对作物文化和管理的影响。《边缘计算与应用国际会议（ICECAA）》，印度泰米尔纳德邦。2022;669-675.DOI: 10.1109/ICECAA55415.2022.9936243
88. Valle SS, Kienzle J. 农业4.0：农业机器人和自动化设备对可持续作物生产的贡献（第24卷）。罗马，粮农组织：综合作物管理；2020.链接：https://www.fao.org/3/cb2186en/cb2186en.pdf
89. Fountas S, Malounas I, Athanasakos L, Avgoustakis I, Espejo-Garcia B. 农业机器人视觉辅助。《农业工程学》。2022;4(3):674-694.链接：https://doi.org/10.3390/agriengineering4030043
90. Adesiyan JS, Raffington AE. 农业科技革命：美国农业中的下一代供应链。《国际环境与气候变化杂志》。2024;14(2):254-272.链接：https://doi.org/10.9734/ijecc/2024/v14i23943
91. Raikov, Abrosimov V. 人工智能和农业机器人。第15届大规模系统开发管理国际会议（MLSD），俄罗斯联邦莫斯科。2022;1-5.DOI: 10.1109/MLSD55143.2022.9934170
92. Soussi A, Zero E, Sacile R, Trinchero D, Fossa M. 精准农业中的智能传感器和智能数据综述。《传感器》。2024;24(8):2647.链接：https://doi.org/10.3390/s24082647
93. 应用工程农业学。2022;38(3):535-538.DOI: 10.13031/aea.14888
94. Ting KC, Lin T, Davidson PC. 城市控制环境农业系统的整合。见：Kozai T, Fujiwara K, Runkle E.（编），《用于城市农业的LED照明》。新加坡：施普林格出版社；2016.链接：https://doi.org/10.1007/978-981-10-1848-0_2
95. Arndt G. 技术转移与农业机器人。《CIRP年报》。1985;34(1):381-386. ISSN 0007-8517
96. Saxena NN. 农业领域改进的物联网应用。《计算机科学与技术创新研究国际期刊 (IJIRCST)》。2021;9(6):26-30.DOI: https://doi.org/10.55524/ijircst.2021.9.6.6
97. Kumari M, Kasib M, Singh P, Khan A, Singh S, Singh B. 使用物联网的智能灌溉系统。《应用科学与工程技术研究国际期刊 (IJRASET)》。2023;11(4).链接：https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.51012
98. Kale S. 食品生产的未来：室内农业机器人如何改变我们的饮食方式；2023.链接：https://www.linkedin.com/pulse/future-food-production-how-indoor-farming-robots-changing-snehal-kale/
99. Zimmermann N. 机器人可以取代草甘膦吗？；2018.链接：https://www.dw.com/en/could-agricultural-robots-replace-glyphosate/a-43964752
100. Kushwaha HL. 农业中的机器人与机电应用。《RASSA 社会科学杂志》。2019;1(3):89-97.链接：https://www.rassa.org.in/
101. Jinguji H, Uéda T. 使用更具选择性的杀虫剂能否促进日本稻田中Sympetrum frequens的保护（蜻蜓目：蜻蜓科）？《蜻蜓学》。2015;44:63-80.链接：https://www.researchgate.net/publication/281704745_Can_the_use_of_more_selective_insecticides_promote_the_conservation_of_Sympetrum_frequens_in_Japanese_rice_paddy_fields_Odonata_Libellulidae
102. Hayward A, Farmer M. 认识Swag Bot，这个可以独自放牧和监控牲畜的机器人牛仔。取自smithsonianmag；2016年。链接：https://www.smithsonianmag.com/innovation/meet-swagbot-robot-cowboy-can-herd-and-monitor-cattle-its-own-180959913/
103. Ollis M, Stentz A. 基于视觉感知的自动收割机。《1997年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议》论文集。真实应用中的创新机器人。IROS ’97. 第3卷，第1838页。法国格勒诺布尔：IEEE；1997年。DOI: 10.1109/IROS.1997.656612
104. Shiva Gorjian, Saeid Minaei, Ladan MalehMirchegini, Max Trommsdorff, Redmond R. Shamshiri. 第7章 - 光伏系统在农业自动化和机器人技术中的应用。编辑者：Shiva Gorjian, Ashish Shukla, 《光伏太阳能转换》，学术出版社。2020;191-235. ISBN 9780128196106.链接：https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819610-6.00007-7
105. Visconti P, Fazio RD, Velázquez R, Del-Valle-Soto C, Giannoccaro NI. 传感器驱动的农业食品追溯系统，通过软件平台远程管理以优化农场管理。《传感器》。2020;20:3632.DOI: 10.3390/s20133632
106. Wikipedia. 农业机器人。取自Wikipedia；2024年。链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Agricultural_robot
107. University P. 林业和自然资源。取自普渡大学；2017年。链接：https://www.purdue.edu/fnr/extension/a-new-drone-supports-pollinator-efforts/
108. Simon Birrell等。冰山生菜的现场测试机器人收割系统。《现场机器人学杂志》；2019年。DOI: 10.1002/rob.21888
109. Ban Y, Lyu K, Ba S, Wen J, Kang F, Li W. Monkeybot：一种适用于立木攀爬和修剪的机器人。《执行器》。2022;11(10).DOI: 10.3390/act11100287
110. Cambridge UO. 机器人使用机器学习收割生菜；2019年。链接：https://www.cam.ac.uk/research/news/robot-uses-machine-learning-to-harvest-lettuce
111. GR, JR. 智慧农业技术的未来：物联网和机器学习集成的城市垂直农业系统的意义。《开放获取农业研究杂志》。2023;8(3).DOI: 10.23880/oajar-16000308
112. Gossett S. 软件工程视角；2024年。链接：https://builtin.com/robotics/farming-agricultural-robots
113. Asscheman E. Carbon Robotics获得3000万美元用于使用自主激光机器人控制杂草；2023年。链接：https://www.futurefarming.com/tech-in-focus/field-robots/carbon-robotics-bags-30m-for-weed-control-with-autonomous-laser-bots/
114. Evans S. Scythe Robotics筹集4200万美元用于自主电动割草机；2023年。链接：https://www.iotworldtoday.com/robotics/scythe-robotics-raises-42m-for-autonomous-electric-lawn-mower#closemodal
115. Haibo L, Shuliang D, Zunmin L, Chuijie Y. 小麦精密播种机器人研究与实验。《机器人学杂志》，2015(文章ID 696301), 9. 2015.DOI: 10.1155/2015/696301
116. Arndt G. 技术转移与农业机器人。《CIRP年报》。1985;34(1):381-386. ISSN 0007-8506.链接：https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)61794-6
117. Gnanabai BM, Meena Rani S. 抵制现代农业实践并推动实践可持续农业与食品安全。《高级动物学杂志》。2023;44(3):1207-1214.链接：https://doi.org/10.17762/jaz.v44i3.1385
118. Tangkesalu D, Pedro JC, Tooy D, Judijanto L, Saprudin S. 精准农业：通过整合技术提升作物管理效率与可持续性。《全球创新研究国际期刊》。2023;1(3):213-219.链接：https://doi.org/10.59613/global.v1i3.37
119. Gobor Z. 行内作物机械除草的机电系统。《人工智能与智能系统》。2013;27:379-383.链接：https://doi.org/10.1007/s13218-013-0265-0
120. Pavkin DY, Shilin DV, Nikitin EA, Kiryushin IA. 在奶牛场中用于推料的机器人控制过程的设计与模拟。《应用科学》。2021;11(22):10665.DOI: 10.3390/app112210665
121. Mohanty LK, Singh NK, Raj P, Prakash A, Tiwari AK, Singh V, Sachan P. 培育作物、增强土壤健康，促进全球农业繁荣。《实验农业国际杂志》。2024;46(2):46-67.链接：https://doi.org/10.9734/jeai/2024/v46i22308
122. Bogala Mallikharjuna Reddy; 农业机器人学，农业创新与生产力的数据科学。2024;1:48.链接：https://doi.org/10.2174/9789815196177124010007
123. Kootstra G, Bender A, Perez T, Van Henten EJ. 农业中的机器人。见：Ang M, Khatib O, Siciliano B.（编）《机器人百科全书》。施普林格出版社，柏林，海德堡；2020年。链接：https://doi.org/10.1007/978-3-642-41610-1_43-1
124. Jones EB. 战后农业劳动力短缺的性别化：萨克森州，1918–1925。《中欧历史》。1999;32(3):311-329.DOI: 10.1017/S0008938900021154
125. Hyangmi Y. 老年农民和非老年农民之间影响劳动力就业和需求因素的比较分析。《韩国农业管理与政策杂志》。2019;46(1):40-62.链接：https://doi.org/10.30805/kjamp.2019.46.1.40
126. Guo, Guancheng, Wen, Qiyu, Zhu, Jingjuan. 农业劳动力老龄化对农田产出的影响：从农民偏好的角度出发。《工程数学问题》。2015;730618.链接：https://doi.org/10.1155/2015/730618
127. Ngadi N, Zaelany AA, Latifa A, Harfina D, Asiati D, Setiawan B, Ibnu F, Triyono T, Rajagukguk Z. 印度尼西亚农业发展挑战：农村青年的流动性与农业部门中老龄化的劳动力。《可持续性》。2023;15(2):922.链接：https://doi.org/10.3390/su15020922
128. Liu J, Fang Y, Wang G, Liu B, Wang R. 农民老龄化及其对中国劳动密集型农业的挑战：农田转移计划对农民退休的视角。《农村研究杂志》。2023;100:103013.链接：https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2023.103013
129. Conelly WT. 人口压力、劳动力供给和农业去强化：肯尼亚卢辛加岛上农业的衰退。《人类生态学》。1994;22:145–170.链接：https://doi.org/10.1007/BF02169037
130. Adda, Jerome, Dustmann, Christian, Meghir, Costas, Robin, Jean-Marc. 职业进展、经济衰退和技能。《SSRN电子期刊》；2013年。DOI: 10.2139/ssrn.2220729
131. Joshi P. 农村企业的管理实践与城市地区市场的比较。《土耳其在线定性调查杂志》。2019;10(2).链接：https://doi.org/10.52783/tojqi.v10i2.9927
132. Gorjian S, Ebadi H, Trommsdorff M, Sharon H, Demant M, Schindele S. 现代太阳能驱动的电动农业机械的出现：一种可持续农场运营的解决方案。《清洁生产杂志》。2021;292:12603.链接：https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126030
133. Malavazi FB, Guyonneau R, Fasquel JB, Lagrange S, Mercier F. 基于LiDAR的自动导航算法，用于自主农业机器人。《农业计算与电子》。2018;154:71-79.链接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.08.034
134. Łukowska A, Tomaszuk P, Dzierżek K, Magnuszewski Ł. 农业4.0的土壤采样移动平台。2019年《第20届国际喀尔巴阡控制会议（ICCC）》；2019年。DOI: 10.1109/CarpathianCC.2019.8765937
135. Liao X, Hu X, Jiang M, Long L, Liu Y. 套筒式水果采摘设备的设计。《智能系统与互动应用进展》。2020年。链接：https://doi.org/10.1007/978-3-030-34387-3_61
136. Baeten J, Donné K, Boedrij S, Beckers W, Claesen E. 自主水果采摘机器：一种机器人苹果收割机。《田间服务机器人》，柏林，海德堡；2008年。链接：https://doi.org/10.1007/978-3-540-75404-6_51
137. Zhang J, Kang N, Qu Q, 等人. 自动水果采摘技术：研究进展的全面回顾。《人工智能评论》。2024;57:54.链接：https://doi.org/10.1007/s10462-023-10674-2
138. Lemieszewski Ł, Prochacki S. 基于卫星导航信号的自主无人机飞行决策支持。《计算机科学学报》。2023;225:1691-1698.链接：https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.158
139. Abouzahir S, Sadik M, Sabir E. 轻量级计算机视觉系统用于自动化杂草绘图。2022年IEEE年度计算和通信研讨会和会议（CCWC）；2022年。DOI: 10.1109/CCWC54503.2022.9720800
140. Andújar D, Ribeiro Á, FernándezQuintanilla C, Dorado J. 光电传感器在宽行作物杂草绘图中的精度和可行性。《传感器》。2011;11(3):2304-2318.链接：https://doi.org/10.3390/s110302304
141. Pascuzzi S, Anifantis AS, Santoro F. 紧凑型农业拖拉机概念，适用于专业树木作物。《农业》。2020;10(4):123.链接：https://doi.org/10.3390/agriculture10040123
142. Straffelini E, Tarolli P. 葡萄栽培与文化景观：利用遥感和地表建模促进可持续农业实践。IEEE农业和林业计量学工作坊（MetroAgriFor）；2022年。DOI: 10.1109/MetroAgriFor55389.2022.9964716
143. Vogt HH, Albiero D, Schmuelling B. 使用可再生能源驱动的小型家庭农业电动拖拉机。第十三届生态车辆和可再生能源国际会议（EVER）；2018年。DOI: 10.1109/EVER.2018.8362344
144. Venugopal B, Fernandez E, Shekhar K, V S, Govind LP. 精准农业革命：创新技术及其在数字农业中的应用。《IJFMR》。2024;6(1).DOI: 10.36948/ijfmr.2024.v06i01.12825
145. Millard AG, Ravikanna R, Groß R, Chesmore D. 朝向谷物收割的机器人系统。《自动化系统进展》；2019年。链接：https://doi.org/10.1007/978-3-030-25332-5_40
146. EGA, Das GP, Gould I, Zarafshan PSVR, Heselden J, Pearson S. 第10章 - 机器人与太阳能在精准农业和智慧农业中的应用。《农业与食物生产系统中的太阳能》；2022年。链接：https://doi.org/10.1016/B978-0-323-89866-9.00011-0
147. Narsale S, et al. 精准水产养殖：通往可持续农业的前进之路。《实验农业国际杂志》。2024;46(5):83-97.链接：https://doi.org/10.9734/jeai/2024/v46i52360
148. Takher S. 印度农业图书馆的革命性进展：全面研究近场通信（NFC）技术的实施。《亚洲农业推广、经济与社会学杂志》。2024;42(1):128-38.链接：https://doi.org/10.9734/ajaees/2024/v42i12355
149. Edan Y, Han S, Kondo N. 农业自动化。《自动化手册》。2009;1095-128.
150. Jha K, Doshi A, Patel P, Shah M. 使用人工智能在农业中的自动化全面综述。《人工智能农业》。2019;2:1-2.
篇幅所限，以上仅摘录部分内容，
如需获取英文原版、中文译文，请加入知识星球，
并搜索编号“A245”获取详细资料。
另在知识星球新增了一篇非公开资料，
《探索农业大模型（S151）》
