無人機、人工智慧和機器人採摘者：認識完全自動化的農場 | 威廉·波士頓，華爾街日報 新技術正在為能夠自我運行的農場鋪平道路，幾乎不需要人類的介入 在華盛頓州的帕盧斯地區，安德魯·尼爾森的拖拉機在他7500英畝的農場的小麥田中嗡嗡作響。在駕駛艙內，他並沒有握住方向盤——他正在進行Zoom通話或查看消息。 41歲的尼爾森是一名軟體工程師和第五代農民，他站在改變我們種植和收穫食物方式的變革前沿。這台拖拉機不僅能自動駕駛；它的傳感器、攝像頭和分析軟體也不斷決定何時何地噴灑肥料或除草。 許多現代農場已經使用GPS引導的拖拉機和數字技術，如農場管理軟體系統。現在，人工智慧的進步意味著下一步——自動化農場，僅需最少的人類照料——終於變得清晰可見。 想像一下，一個農場，成群的自動化拖拉機、無人機和收割機由人工智慧引導，根據土壤和天氣數據每分鐘調整操作。傳感器將在數千英畝的土地上追蹤植物健康，精確觸發噴灑或灌溉，正好在需要的地方。農民可以用監控儀表板和做出高層決策來取代長時間駐守駕駛艙的工作。每一顆種子、每一滴水和每一盎司肥料都將被優化，以提高產量並保護土地——這一切都由一個隨著每個季節變得更智能的連接系統驅動。 推動農業自動化革命的許多技術已經存在或幾乎準備好上市。 “我們正處於這些技術商業可行性的轉折點，”麥肯錫公司的高級合夥人大衛·菲奧科說，他負責農業創新研究。 麥肯錫在2022年的一項調查發現，約三分之二的美國農場使用數字系統來管理其農場運營，但只有15%的大型農場和僅4%的小型農場已經在機器人或自動化方面進行了重大投資。菲奧科預計，未來幾年機器人的使用將大幅上升。 儘管數字工具和自動化機器的前景可期，但成本仍然是一個重大障礙。 連接性是另一個障礙。機器人需要彼此通訊。將數據移動到雲端需要寬帶互聯網，而從偏遠的田地中，這可能需要無線連接。但在美國的農村地區，無線互聯網和基於土地的寬帶並不是隨處可得。在發展中國家，數字鴻溝甚至更大。 一些農民正在嘗試邊緣計算，這是一種將數據存儲在更接近其來源的網絡設計。但專家表示，最終農場需要連接到基於雲的系統。 以下是自動化農場願景中的一些基本組件。 自動化拖拉機 能夠在幾乎不需要人類監督或僅需遠程監督的情況下進行播種、耕作和收割的拖拉機正在從原型走向實踐。 傳統製造商和科技初創公司正在進行重大投資。位於加州利弗莫爾的Monarch Tractor推出了一款全電動的“可選駕駛”拖拉機，現在正在葡萄園中工作。其MK-V型號在充電後可運行長達14小時，並在插電六小時後準備再次啟動。另一家加州公司Farmwise開發了一種AI引導的機械除草機和耕作機，利用計算機視覺和機器人技術來識別和拔除雜草，無論白天還是夜晚運行，減少了對除草劑的需求。今年四月，沙拉巨頭Taylor Farms收購了Farmwise，稱該技術有望降低勞動成本並支持更可持續的農業。 Deere & Co.採取了漸進式的方法，增加自動化層次，幫助農民熟悉這項技術——並看到即時的回報——同時為完全自動化鋪平道路。 Deere的一些大型噴霧器使用“看與噴”技術，結合計算機視覺和機器學習，針對大豆、玉米和棉花作物中的雜草。經過數千張圖像的訓練，能夠實時識別雜草並指揮單個噴嘴僅在需要的地方噴灑，該公司表示，這樣可以將除草劑的使用減少多達三分之二。安裝在噴霧器臂上的36個攝像頭以每秒2100平方英尺的速度掃描田地——遠超人眼的能力。 利用數據和AI分析單個植物最終可能成為農業中的主流做法。一個5000英畝的農場可以包含約7.5億棵植物，挑戰在於給每一棵植物提供應有的關愛。“感測技術與模型、與自動化相結合，最終在合適的地方實現自動化——這裡有很多機會，”位於伊利諾伊州莫林的公司的新興技術總監莎拉·辛克爾說。 水果採摘機器人和無人機 自動化目前最常用於整齊排列的小麥或玉米的大型農場，但對於像水果和漿果這樣的作物來說，挑戰更大，因為它們在不同的時間成熟，並生長在樹木或灌木上。維護和收穫這些所謂的特殊作物需要大量勞動。“在特殊作物中，小型的除草和採摘隊伍可能很快就會被一兩個人監督技術所取代。這可能需要十年的時間，但這就是我們的方向，”麥肯錫的菲奧科說。 脆弱的水果如草莓和葡萄帶來了巨大的挑戰。位於丹佛的農業科技初創公司Tortuga開發了一種機器人來完成這項工作。Tortuga在三月被垂直農業公司Oishii收購。這款機器人類似於NASA的火星探測車，配有粗大的輪胎和伸展的手臂。它沿著草莓或葡萄的床滾動，使用一個長的夾爪臂伸入藤蔓中，剪下單個漿果或一串葡萄，輕輕放入籃子中。 “Oishii的首席運營官兼聯合創始人布蘭登·薩默維爾在一封電子郵件中表示，機器人採摘可以提供比人工勞動更一致和高效的效果，同時降低開支並解決整個行業面臨的勞動力短缺問題，並補充說該公司的長期願景是完全自動化其採摘操作。 以色列的Tevel Aerobotics Technologies旨在幫助水果種植者減少對勞動力的需求，推出其“飛行自動機器人”，可以修剪、疏果和收穫作物。這些機器人利用AI和機器視覺，定位水果，判斷其是否成熟，然後將其從樹上摘下。 “那些不採用機器人的種植者將無法生存——他們根本沒有選擇，”Tevel的首席執行官兼創始人雅尼夫·馬奧爾說。然而，擴大規模仍然是該公司的成本挑戰。 遠程感測、影像分析 無人機和衛星在人工智慧的指導下，正在將農場轉變為數據驅動的操作。通過捕捉詳細的圖像和傳感器讀數，它們創建“數字雙胞胎”——田地的虛擬複製品，準確顯示作物在哪裡過於乾燥、過於潮濕或受到疾病或害蟲的攻擊。這項技術使農民能夠及早發現問題，並更精確地針對干預措施，減少浪費並提高產量。 雖然這個系統的部分組件已經到位，但下一步是建立一個完全連接的機器網絡，不僅能檢測問題，還能從中學習。微軟的一位高級執行官Ranveer Chandra，負責農業技術應用，預見了一個未來，拖拉機和無人機協同工作，執行如播種或噴灑等任務，同時不斷將新數據反饋到針對每個農場條件量身定制的AI模型中。 “將會有更多的自動化，更多的無人機使用，更多的機器人——這不會是沒有農民的農場，但人工智慧將顯著提高每位種植者的生產力，”Chandra說。“每當無人機飛行或拖拉機播種時，它都在收集數據，更新農場自己獨特的AI模型。” 閱讀更多：