[Глобальный «агро-разговор»] Почему сельское хозяйство США выбрало роботов

[Глобальный «агро-разговор»: о будущем сельского хозяйства] Доцент Университета Флориды (США) Чхве Даын

На клубничных фермах Флориды в США годовую прибыль определяет не только погода. Не менее важно, удастся ли найти людей для своевременного сбора урожая. Такие культуры, как клубника и томаты, которыми я занимаюсь в своих исследованиях, по-прежнему в значительной степени зависят от человеческих глаз и рук в сборе урожая и уходе за растениями. Если в период быстрого созревания не удаётся найти нужное количество работников, даже качественная сельхозпродукция может потерять товарную ценность, если пропустить сроки сбора. Проблема в том, что нехватка рабочей силы — не временное явление. Работников в сельском хозяйстве становится всё меньше, а затраты на оплату труда неуклонно растут. Согласно исследованию Министерства сельского хозяйства США, в апреле 2025 года средняя заработная плата сельскохозяйственных работников составила 18.43 доллара в час, что на 3% выше, чем за тот же период годом ранее[DC1] . К этому добавляется старение существующей рабочей силы, и вопрос “кто будет работать на фермах в будущем” меняет направление развития агротехнологий в США.

Острота этой проблемы различается в зависимости от культуры. Такие культуры, как кукуруза или пшеница, где крупномасштабная механизация произошла уже давно, испытывают сравнительно меньший удар. А вот с плодоовощными культурами, такими как клубника, томаты, яблоки, виноград, ситуация иная. Для того чтобы без повреждений выбрать и сорвать спелые плоды, или обнаружить болезни и вредителей среди сложно переплетённых листьев и стеблей, по-прежнему требуется тонкое человеческое суждение. Именно здесь роботы-сборщики, автономная сельхозтехника, разведывательные роботы на базе искусственного интеллекта быстро переходят из категории 'новых лабораторных технологий' в категорию 'необходимого оборудования на местах'.

От точечной защиты растений до сбора урожая: технологии автоматизации пришли в поле
В последнее время наиболее заметное изменение в агротехнологической сфере США заключается в том, что масштабы коммерциализации автоматизации быстро расширяются. Автономные тракторы и технологии точечной прополки·обработки уже внедряются на коммерческих фермах, а роботы для сбора фруктов·овощей развиваются от исследовательских прототипов к стадии коммерческой верификации. Оснащённая камерами и искусственным интеллектом автономная сельхозтехника самостоятельно перемещается, различает культуры и сорняки и распыляет гербициды или пестициды только там, где это необходимо. В отличие от традиционного способа, когда одинаковое количество препарата равномерно вносится по всему полю, такой подход позволяет точно обрабатывать нужные участки, сокращая расход химикатов и воздействие на работников. Если повторяющиеся и тяжёлые работы берут на себя роботы, фермеры могут направить ограниченные трудовые ресурсы на более сложные задачи, требующие суждения и управления.

Продолжается и разработка роботов для сбора фруктов·овощей. Когда камера определяет местоположение и степень зрелости плода, роботизированная рука приближается к цели, а устройство, спроектированное так, чтобы не повредить культуру, снимает плод. Однако работать так же быстро и гибко, как человек, всё ещё непросто. Иногда робот не может найти плод, скрытый листьями, или не справляется с различиями в форме и расположении у разных культур. Помимо скорости и успешности сбора, остаётся много практических задач: стоимость покупки, техническое обслуживание, реагирование на поломки и другое.

Роботы эволюционируют в платформы для принятия решений на ферме
На исследовательских·испытательных площадках также тестируются автономные и четвероногие роботы, патрулирующие фермы и фиксирующие состояние культур. Эти роботы постоянно собирают данные о состоянии роста растений, объёме плодоношения, признаках болезней и других параметрах, которые человеку трудно ежедневно отслеживать, обходя большие площади. Важно то, что роботы не ограничиваются простой фотосъёмкой. Если анализировать накопленные изображения и сенсорные данные с помощью искусственного интеллекта, можно определить, где на ферме возникли проблемы и какие зоны требуют первоочередного внимания. Роботы развиваются не только как машины, заменяющие труд, но и как платформы сбора информации, помогающие фермерам принимать решения.

Движение в отрасли сельхозтехники также показывает эти изменения. Крупные производители сельхозмашин быстро включают автономные и ИИ-технологии в существующие линейки продукции, а компании, занимающиеся аграрной робототехникой, отходят от простой демонстрации новых технологий и сосредотачиваются на доказательстве того, сколько труда и ресурсов реально можно сэкономить. Теперь фермеров интересует не столько то, насколько робот технологически продвинут, сколько то, сколько времени потребуется для возврата инвестиций, и насколько легко его можно встроить в существующие рабочие процессы. Критерии конкуренции в автоматизации смещаются от технологической возможности к экономической эффективности и практической применимости.

Сельскому хозяйству Кореи нужна стратегия поэтапного внедрения
Этот тренд не является для Кореи чем-то совершенно новым. В Корее также внедряются автономная сельхозтехника и дроны для обработки растений, а исследования и испытания роботов для сбора фруктов·овощей и технологий диагностики роста на базе искусственного интеллекта ведутся активно. Осознание необходимости автоматизировать сельхозработы в ответ на сокращение сельского населения и его старение также во многом одинаково в Корее и США.

Корее стоит обратить внимание в автоматизации американского сельского хозяйства не на виды новых роботов, а на способ внедрения технологий на практике. Даже в США коммерциализация начинается не с роботов, полностью заменяющих человека во всех сельхозработах сразу, а с таких задач, как прополка, обработка растений, транспортировка, мониторинг, где трудовая нагрузка велика, а эффект автоматизации сравнительно легко проверить. Это способ поочерёдно решать проблемы, с которыми фермеры сталкиваются прямо сейчас, и доказывать эффект в виде сэкономленного рабочего времени и затрат.

Корейская модель автоматизации сельского хозяйства: «малый размер·модульность» и новые бизнес-модели
Между сельскохозяйственными условиями Кореи и США, безусловно, есть и явные различия. В США сравнительно большие площади пашни и высокая стоимость сельскохозяйственного труда, что облегчает достижение экономической эффективности крупной техники. В Корее же размеры участков часто невелики, а их форма сложна, поэтому напрямую применять американское крупногабаритное автономное оборудование трудно. Однако у Кореи есть сильные стороны в тепличном выращивании, высокоплотном производстве, и инфраструктуре на базе информационно-коммуникационных технологий. Поэтому автоматизация сельского хозяйства в Корее должна не копировать американские технологии, а сосредоточиться на малых роботах, способных точно работать даже в ограниченном пространстве, модульном оборудовании, пригодном для разных культур и задач, и технологиях автоматизации, которые можно интегрировать с существующей сельхозтехникой.

Ещё одна задача — сократить разрыв между разработкой технологий и их внедрением на фермах. Даже если робот в исследовательских условиях показывает высокую точность распознавания и успешность выполнения операций, коммерциализация не состоится, если фермеру трудно его купить и обслуживать. Наряду с моделью прямой продажи оборудования необходимо разрабатывать и такие бизнес-модели, как сервисы аграрных роботов с оплатой по площади работ или времени использования, совместное использование на региональном уровне, и системы быстрого технического обслуживания.

Изменим будущее сельского хозяйства с роботами, которые вместе охраняют поля
Автоматизация сельского хозяйства ставит перед Кореей и США одну и ту же задачу: заново спроектировать производственную систему в условиях сокращающейся рабочей силы. Причина, по которой сельское хозяйство США выбрало роботов, заключается не в новизне технологии, а в том, что без людей невозможно продолжать само производство. Критерий автоматизации, который показывает американский пример, тоже ясен. Нужен не робот, который демонстрирует высокую производительность в одном показе, а робот, который реально выходит в поле каждый сезон сбора урожая, который можно быстро отремонтировать при поломке, и который позволяет окупить инвестиции за счёт сокращения затрат на труд. И корейскому сельскому хозяйству тоже нужно сместить цель технологического развития с ‘ещё более продвинутого робота’ на ‘робота, которым фермеры смогут пользоваться постоянно’. Будущее сельского хозяйства изменит не робот, которому аплодируют после одной демонстрации, а робот, который в самый напряжённый сезон уборки стоит на страже поля вместе с фермером.