«Когда человек и робот работают вместе, производительность подскакивает на 38%»… мир сейчас переходит в эпоху сельскохозяйственных роботов

[Корейская газета сельскохозяйственных технологий = корреспондент Пэк Чхоль Хён] Ведущие ученые из Европы, США, Китая и Японии, которые лидируют на мировом рынке сельскохозяйственных роботов, собрались в одном месте и поделились текущим состоянием передового AgTech и результатами практических испытаний. Корейское общество точного земледелия 19 июня провело в OSCO в Чхонджу «Весеннюю научную конференцию 2026 года» в связке с выставкой сельскохозяйственных технологий и сосредоточенно обсудило путь, по которому должно двигаться сельское хозяйство Республики Корея. 

Европа (ЕС): выход за рамки отдельного робота — «экосистема данных» и мощная инфраструктура полевой верификации (TEF)

Согласно докладу старшего научного сотрудника Европейского исследовательского института KIST Хан Чхан Хо, Европа рассматривает сельскохозяйственных роботов не как отдельную технологию, а как огромную экосистему данных. На этапе сбора данных используются спутники, охватывающие большие территории, дроны (UAV), способные выполнять картографирование в высоком разрешении, а также установленные на тракторах датчики, которые детально маркируют отдельные культуры. В последнее время был разработан даже сверхчувствительный «фотоэлектронный эмиссионный сенсор», фиксирующий изменения объема выбросов картофеля в зависимости от тонких физиологических изменений листьев, что вывело диагностику состояния культур на уровень локального высокоточного анализа.
Собранные таким образом данные через системы ИИ используются для диагностики роста культур и прогнозирования урожайности, а в конечном итоге роботы и умная сельхозтехника выполняют реальные действия (Act) — точечное опрыскивание, прополку, сбор урожая и т. д. Характерный пример — робот для сбора винограда, ключевой для винной индустрии Европы. Согласно новейшему исследованию, опубликованному в прошлом году, «диагностический робот», оснащенный системой визуализации, сначала анализирует местоположение и степень зрелости виноградных гроздей с помощью гиперспектральной камеры, после чего подключается «робот-сборщик (Harvesting)» с двумя роботизированными руками (захватной и режущей), который выбирает только виноград с высокой товарной ценностью и срезает плодоножки, формируя органичную систему совместной работы.
Главное отличие европейской экосистемы сельскохозяйственных роботов от корейской заключается в мощной государственной «инфраструктуре полевой верификации». ЕС обратил внимание на то, что высокоразвитым прототипам из лаборатории (уровень TRL 6) трудно сразу выйти на реальный рынок (уровень TRL 8), и потому управляет официальной платформой «agrifoodTEF», играющей роль скоростной магистрали между этими этапами. Эта платформа в обязательном порядке требует этапа «тестирования в реальных условиях (Real-world Testing)», где приходится напрямую сталкиваться с переменными, которые невозможно полностью контролировать в лаборатории, — климатом, почвой, неожиданными действиями работников и т. д. Только технологии, прошедшие строгую полевую проверку и доказавшие надежность, признаются на рынке действительно нужными решениями, а затраты смягчаются благодаря системной поддержке ЕС, снижающей нагрузку на фермеров и компании.

Китай: взрывной рост рынка интеллектуальной сельхозтехники на 78% в год… во всех сферах — «эпоха борющихся царств» роботов

Профессор Кан Ун Чхоль из Университета Канвона, выступивший с докладом о трендах китайского рынка роботизированного сельского хозяйства, отметил: «Рынок интеллектуальной сельхозтехники демонстрирует очень быстрый рост, фиксируя ежегодный темп роста в 78%», добавив: «В последнее время и робототехническая отрасль быстро развивается: гуманоидные роботы и роботы на мультимодальной основе в сочетании с большими языковыми моделями (LLM) значительно расширяют возможности роботов».
В настоящее время в Китае, поскольку требуемые технологии различаются в зависимости от сферы — открытые поля, сады, теплицы, животноводство, рыбные хозяйства и т. д., — по каждому направлению разрабатываются разнообразные роботы, а скорость технологического развития чрезвычайно высока. В частности, среди роботов для полевого земледелия беспилотный робот для прополки риса автоматически распознает стебли риса, извлекает центральную направляющую линию и самостоятельно анализирует маршрут. Точность распознавания достигает 94%, а также обеспечены производительность на уровне 13,8 м/с и функция обхода препятствий.
Как и подобает крупнейшему в мире производителю чая, внимание привлекает и мобильный сенсорный T-Bot, специализированный для чайных плантаций. Для условий выращивания с большим количеством склонов в него изначально встроена технология управления положением. Кроме того, робот для сбора чайного листа с применением солнечной энергетической системы достигает 90% уровня сбора и способен собирать около 2300 чайных листьев в час. В плодоводстве система, объединяющая сбор, подбор и транспортировку на одной платформе, уже вошла в стадию коммерциализации. Робот для сбора яблок показал 82% успешности в видимой зоне, а последние исследования эволюционировали в «систему с несколькими роботизированными руками», сотрудничающими подобно тому, как человек использует обе руки. Интегрированный робот для киви, разработанный Университетом Цзянсу, работает параллельно четырьмя роботизированными руками и собирает до 3600 киви в час, что соответствует замене 3–5 квалифицированных работников.
Кроме того, робот для прищипывания хлопчатника, разработанный компанией Duoatech, оснащен ночной камерой и стереозрением и показал 95% успешности операций. Особенно примечательно, что одновременный запуск 36 рабочих манипуляторов позволил достичь эффективности, в 50 раз превышающей человеческую, продемонстрировав потенциал крупномасштабного земледелия. В животноводстве и аквакультуре робот для мониторинга скота компании Raisense Robotics автоматически анализирует температуру тела свиней, их визг и вес, обеспечивая раннее выявление заболеваний. Робот для птицеферм одновременно использует камеры видимого диапазона и тепловизоры для обнаружения павшей птицы и проверки качества яиц, а благодаря функции автоматической зарядки работает 24 часа без участия человека. В сфере аквакультуры появился робот-очиститель, который автономно передвигается под водой и очищает сети в рыбных хозяйствах, показывая эффективность в 5–8 раз выше человеческой, а беспилотный робот-кормораздатчик, подающий корм по заданному маршруту, также стал ключевым инструментом сокращения трудозатрат.

США: «кастомизированный ИИ» и решения на основе «цифрового двойника» для преодоления ограничений открытого поля

Открытые клубничные поля чрезвычайно сложны для ИИ-распознавания из-за изменений солнечного света, отражений и неструктурированной среды. Профессор Университета Флориды Чхве Да Ын, исследовавшая ИИ-модель для выращивания клубники, в этот день объяснила важность и сложность ИИ-распознавания, указала на проблемы, выявленные в ходе практических испытаний, и предложила решения.
Профессор Чхве реализовала алгоритм с применением системы voting для изображений в системе распыления естественных врагов вредителей при выращивании клубники. Точность самой модели составила 85%, а в случаях успешного обнаружения точность достигала 95%. Наряду с этим результаты испытаний робота для обрезки усов (стеблей) показали, что способность находить усы, скрытые или закрытые листьями, ограничена: примерно половина всех усов находилась в местах, которые трудно идентифицировать визуально, поэтому общий уровень успешности остался на отметке 48%. Эти два случая указывают на то, что даже при превосходном аппаратном обеспечении накопление ошибок ИИ-распознавания может критически повлиять на производительность всей системы.
Для решения этих проблем профессор Чхве применила виртуальное симуляционное решение на основе цифрового двойника и доказала, что ограничения и стоимость сбора полевых данных можно радикально преодолеть, используя виртуальную реальность «цифровой двойник», точно воспроизводящую реальную среду, а также синтетические данные. По словам профессора Чхве, «если смешать виртуальные данные с 10% реальных данных (Real Data), можно получить точность, близкую почти к 100%».
Она также подчеркнула: «Итоговая производительность робота для автоматизации клубники определяется не аппаратной частью, а точностью ИИ-распознавания», добавив, что «технология цифрового двойника, способная преодолеть ограничения природной среды и радикально снизить стоимость сбора данных, станет обязательным стратегическим решением для будущего рынка сельскохозяйственных роботов AX (перехода к искусственному интеллекту)».

Япония: выход из кризиса сверхстарения и исчезновения сельских районов… «человек+робот» повышает производительность на 38,6%

Япония сейчас срочно нуждается в преобразовании структуры умного сельского хозяйства для противодействия исчезновению сельских районов и сверхстарению. Поскольку 58,7% занятых в сельском хозяйстве Японии — люди старше 70 лет, а к 2043 году ключевая численность населения резко сократится до 300 тысяч человек, страна проводит масштабный стратегический разворот на государственном уровне, включая укрупнение неиспользуемых сельхозугодий и внедрение беспилотной сельхозтехники.
В особенности модель сотрудничества «робот+человек» является ключевым решением, позволяющим обеспечить экономическую эффективность на местах и наличие рабочей силы. Профессор Ида из Киотского университета, выступивший с лекцией, заявил: «По результатам практического внедрения “Level 2 (автономное движение под наблюдением поблизости)” из 4-уровневого руководства Министерства сельского, лесного и рыбного хозяйства Японии (MAFF) на крупном рисовом поле, если человек работал один, как прежде, требовалось 0,389 часа на 10 аров, однако благодаря сотрудничеству человека и робота время обработки почвы сократилось до 0,239 часа, что доказало четкий показатель рентабельности на месте — сокращение рабочего времени на целых 38,6%». Кроме того, демонстрируются фундаментальные технологические улучшения: технология распознавания объектов на основе глубокого обучения (DDRNet) с точностью более 84% идентифицирует полегший рис и препятствия, а карты урожайности и содержания белка в реальном времени интегрируются и стандартизируются через облачную платформу (FMIS). Более того, продолжается разработка технологий, формирующих информационную экосистему для интегрированного управления всей фермой в реальном времени за счет органичного соединения данных дистанционного зондирования и данных работы сельхозтехники с облачной системой и IoT-платформой.