如今，許多現代農場已使用GPS導航的拖拉機和農業管理數字系統。而隨著人工智能（AI）的不斷進步，農業的下一步——“自主農場”，也正在逐漸成形。這些農場幾乎無需人類親自操作，便可完成種植與收獲。
美國《華盛頓郵報》近日刊文介紹了幾項構建“自主農場”的關鍵技術，這些技術有的剛剛出現，還有的即將投放市場。
自動耕種收與智能噴藥
能自動進行翻耕、種植、收割作業，且只需極少人工干預的自動駕駛拖拉機，正在從原型走向實際應用，吸引了傳統農業設備制造商和科技初創公司的關注。
美國Monarch拖拉機公司推出的全電動、可選“無駕駛員”模式的MK-V拖拉機，現已投入葡萄園使用，充電6小時后可連續工作14小時。
另一家初創公司Farmwise則打造了結合AI與計算機視覺的除草設備，可晝夜識別并拔除雜草，顯著減少除草劑使用。今年4月，農業巨頭泰勒農場收購了Farmwise，稱其技術有望降低人工成本、實現更可持續的耕作。
全球農業機械龍頭迪爾公司則采用“分階段”策略，逐步引入自動化功能，讓農民熟悉技術并盡早獲得收益。其“識別與噴灑”系統結合了計算機視覺和機器學習，已應用于玉米、大豆和棉花種植。該系統噴藥機的臂架上安裝有36個攝像頭，每秒可掃描近200平方米的農田，遠超人眼所能處理的信息量。在識別雜草的同時，逐個控制噴嘴，僅對雜草區域噴藥，可減少多達2/3的除草劑用量。
“未來我們或許能用AI為每一株植物制定專屬的護理方案。”迪爾公司新興技術總監薩拉·申克爾說，一塊20平方公里的農田可能包含7.5億株作物，而要實現這種“逐株管理”，離不開AI與自動化深度融合。
采果機器人和無人機
相比規則排列的大宗作物，水果和漿果等“特種作物”在采摘上的自動化難度更高。果實成熟時間不一、易碎難抓，往往依賴大量人工維護與采收。
不過，這一局面也正被打破。丹佛農業科技初創公司Tortuga開發了一款采果機器人，其外形酷似“火星車”，配備粗輪胎和伸縮機械臂，在果田中穿行，利用機械手臂深入藤蔓間，精準采摘單個草莓或一串葡萄，輕柔放入籃中。今年3月，該公司被垂直農業企業Oishii收購。
“機器人采收效率更高，質量更一致，還能緩解勞動力短缺。”Oishii聯合創始人布倫丹·薩默維爾表示，公司目標是實現完全自動采摘。
以色列Tevel Aerobotics科技公司則研發了“飛行采果機器人”，結合AI和機器視覺技術，可定位果實、判斷成熟度，并實現精準采摘。但該公司也表示，大規模部署機器人技術仍受制于成本。
遠程感知與圖像分析
AI帶來的變革，不止于地面作業。無人機和衛星采集的高分辨圖像和傳感數據，可幫助農民建立農田“數字孿生”模型，實時呈現哪里干旱、哪里水澇、哪里病蟲害暴發。這讓農民得以及時發現問題、精確干預，從而減少浪費、提高產量。
這些系統的部分組件已投入使用，下一步是構建一個互聯的自動化網絡，不僅能發現問題，還能不斷學習并改進。
微軟農業技術項目負責人蘭維爾·錢德拉設想，未來拖拉機與無人機將協同作業，同時種植、噴灑并實時回傳數據，優化每一個農場獨有的AI模型。
“未來農業不會是沒有農民的農業，但AI會大幅提升農民的生產力。”錢德拉說，“每一次飛行、每一次播種，都會為這塊地的AI模型增加數據。”
土壤智能分析
作物健康，始于土壤。過去，農民需將表層土樣送至實驗室分析。而現在，傳感器已經走進田間。
這些傳感器不僅可分析微生物狀況，還能識別“土壤壓實”區域，即土壤過于密實，阻礙水分滲透、根系生長和氣體交換。這類信息有助于農民決定是否翻耕、何時施肥等新季決策。
加拿大SoilOptix公司指出，微生物分析讓農民能更準確地掌握田間變化趨勢。農民不再需要對整塊田地統一施藥或灌溉，而是可以精準選擇區域、劑量與時機。
虛擬圍欄技術
在畜牧業領域，虛擬圍欄正在取代傳統鐵絲網和木樁，為牧場帶來更靈活的管理方式。
這種系統基于GPS項圈和地圖設定邊界。一旦牲畜靠近“虛擬圍欄”，項圈會先發出聲音警告，如繼續靠近，則施加輕微電擊提醒。該系統不僅能降低建設和維護成本，還可動態調整放牧區域。
目前，這一技術已在美國、歐洲、澳大利亞逐步推廣，尤其適用于偏遠地帶的大面積放牧管理。這種數字化牧場管理方式，正為農業的未來打開更多想象空間。
如今，許多現代農場已使用GPS導航的拖拉機和農業管理數字系統。而隨著人工智能（AI）的不斷進步，農業的下一步——“自主農場”，也正在逐漸成形。這些農場幾乎無需人類親自操作，便可完成種植與收獲。
美國《華盛頓郵報》近日刊文介紹了幾項構建“自主農場”的關鍵技術，這些技術有的剛剛出現，還有的即將投放市場。
自動耕種收與智能噴藥
能自動進行翻耕、種植、收割作業，且只需極少人工干預的自動駕駛拖拉機，正在從原型走向實際應用，吸引了傳統農業設備制造商和科技初創公司的關注。
美國Monarch拖拉機公司推出的全電動、可選“無駕駛員”模式的MK-V拖拉機，現已投入葡萄園使用，充電6小時后可連續工作14小時。
另一家初創公司Farmwise則打造了結合AI與計算機視覺的除草設備，可晝夜識別并拔除雜草，顯著減少除草劑使用。今年4月，農業巨頭泰勒農場收購了Farmwise，稱其技術有望降低人工成本、實現更可持續的耕作。
全球農業機械龍頭迪爾公司則采用“分階段”策略，逐步引入自動化功能，讓農民熟悉技術并盡早獲得收益。其“識別與噴灑”系統結合了計算機視覺和機器學習，已應用于玉米、大豆和棉花種植。該系統噴藥機的臂架上安裝有36個攝像頭，每秒可掃描近200平方米的農田，遠超人眼所能處理的信息量。在識別雜草的同時，逐個控制噴嘴，僅對雜草區域噴藥，可減少多達2/3的除草劑用量。
“未來我們或許能用AI為每一株植物制定專屬的護理方案。”迪爾公司新興技術總監薩拉·申克爾說，一塊20平方公里的農田可能包含7.5億株作物，而要實現這種“逐株管理”，離不開AI與自動化深度融合。
采果機器人和無人機
相比規則排列的大宗作物，水果和漿果等“特種作物”在采摘上的自動化難度更高。果實成熟時間不一、易碎難抓，往往依賴大量人工維護與采收。
不過，這一局面也正被打破。丹佛農業科技初創公司Tortuga開發了一款采果機器人，其外形酷似“火星車”，配備粗輪胎和伸縮機械臂，在果田中穿行，利用機械手臂深入藤蔓間，精準采摘單個草莓或一串葡萄，輕柔放入籃中。今年3月，該公司被垂直農業企業Oishii收購。
“機器人采收效率更高，質量更一致，還能緩解勞動力短缺。”Oishii聯合創始人布倫丹·薩默維爾表示，公司目標是實現完全自動采摘。
以色列Tevel Aerobotics科技公司則研發了“飛行采果機器人”，結合AI和機器視覺技術，可定位果實、判斷成熟度，并實現精準采摘。但該公司也表示，大規模部署機器人技術仍受制于成本。
遠程感知與圖像分析
AI帶來的變革，不止于地面作業。無人機和衛星采集的高分辨圖像和傳感數據，可幫助農民建立農田“數字孿生”模型，實時呈現哪里干旱、哪里水澇、哪里病蟲害暴發。這讓農民得以及時發現問題、精確干預，從而減少浪費、提高產量。
這些系統的部分組件已投入使用，下一步是構建一個互聯的自動化網絡，不僅能發現問題，還能不斷學習并改進。
微軟農業技術項目負責人蘭維爾·錢德拉設想，未來拖拉機與無人機將協同作業，同時種植、噴灑并實時回傳數據，優化每一個農場獨有的AI模型。
“未來農業不會是沒有農民的農業，但AI會大幅提升農民的生產力。”錢德拉說，“每一次飛行、每一次播種，都會為這塊地的AI模型增加數據。”
土壤智能分析
作物健康，始于土壤。過去，農民需將表層土樣送至實驗室分析。而現在，傳感器已經走進田間。
這些傳感器不僅可分析微生物狀況，還能識別“土壤壓實”區域，即土壤過于密實，阻礙水分滲透、根系生長和氣體交換。這類信息有助于農民決定是否翻耕、何時施肥等新季決策。
加拿大SoilOptix公司指出，微生物分析讓農民能更準確地掌握田間變化趨勢。農民不再需要對整塊田地統一施藥或灌溉，而是可以精準選擇區域、劑量與時機。
虛擬圍欄技術
在畜牧業領域，虛擬圍欄正在取代傳統鐵絲網和木樁，為牧場帶來更靈活的管理方式。
這種系統基于GPS項圈和地圖設定邊界。一旦牲畜靠近“虛擬圍欄”，項圈會先發出聲音警告，如繼續靠近，則施加輕微電擊提醒。該系統不僅能降低建設和維護成本，還可動態調整放牧區域。
目前，這一技術已在美國、歐洲、澳大利亞逐步推廣，尤其適用于偏遠地帶的大面積放牧管理。這種數字化牧場管理方式，正為農業的未來打開更多想象空間。
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