“人与机器人协作，生产率跃升38%”……世界正转向农业机器人时代

[韩国农业技术新闻=白哲铉 记者] 引领全球农业机器人市场的欧洲、美国、中国、日本学者齐聚一堂，分享了先进农业科技（AgTech）的现状与实证成果。韩国精密农业学会于6月19日在清州奥斯科（OSCO）结合农业技术博览会举办“2026年春季学术大会”，集中探讨韩国农业未来的发展方向。 

欧洲（EU）：超越单一机器人的“数据生态系统”与强大的现场验证（TEF）基础设施

据韩国科学技术研究院（KIST）欧洲研究所高级研究员韩昌镐介绍，欧洲并非将农业机器人视为单一技术，而是将其作为庞大的数据生态系统来推进。在数据采集阶段，会动用覆盖广域地区的人造卫星、可进行高分辨率测绘的无人机（UAV），以及可近距离标记单株作物的拖拉机搭载传感器。最近，甚至还开发出可感知作物叶片细微生理变化所引发的马铃薯释放量波动的超高灵敏度“光电子发射传感器”，农业已进入可对作物健康状态进行局部精密诊断的阶段。
这些采集到的数据通过AI系统进一步用于作物生长诊断与产量预测，最终由机器人和智能农机执行精准喷洒、除草、收获等实际动作（Act）。欧洲葡萄酒产业核心环节中的葡萄采收机器人就是代表性案例。根据去年发布的最新研究，配备视觉成像系统的“诊断机器人”先利用高光谱相机分析葡萄串的位置与成熟度，随后搭载两只机械臂（抓取臂、切割臂）的“采收（Harvesting）机器人”投入作业，筛选出商品价值高的葡萄并切断果梗，形成有机协作系统。
欧洲农业机器人生态与韩国最大的差异，在于政府层面强有力的“现场验证基础设施”。欧盟注意到，实验室中的高成熟度原型（TRL 6阶段）很难直接进入实际市场（TRL 8阶段），因此正在运营作为连接两者“高速公路”的官方平台“agrifoodTEF”。该平台将“真实环境测试（Real-world Testing）”设为必经环节，要求技术直接面对气候、土壤、作业人员突发行为等实验室中无法完全控制的变量。只有通过严格现场验证、获得可靠性的技术，才会被市场认可为真正需要的解决方案，而相关成本也通过欧盟系统性的支持政策减轻了农户和企业的负担。

中国：智能农机年增78%爆发式增长……全领域进入“机器人春秋战国时代”

就中国机器人农业市场趋势发表演讲的江原大学韩雄哲教授表示：“智能农机市场正呈现非常快速的增长，年增长率达到78%。”他还称：“近来机器人产业也在迅速发展，随着人形机器人、基于多模态的机器人等与大语言模型（LLM）结合，机器人的能力正大幅提升。”
目前在中国，由于露地、果园、温室、畜牧、水产养殖场等不同领域所需技术各不相同，各领域都在开发多种机器人，技术开发速度也极为迅猛。尤其是在露地农业机器人中，无人水稻除草机器人能够自动识别水稻茎秆，并提取中央引导线，自主分析路径。其识别率达到94%，具备每秒13.8米水平的作业能力和避障功能。
作为世界最大茶叶生产国，中国茶园专用的移动感知茶机器人（T-Bot）也备受关注。针对坡地较多的种植环境，已基本应用姿态控制技术。此外，采茶机器人采用太阳能系统，采收率达到90%，每小时可采摘约2300片茶叶。在果树领域，将采摘、收集、运输整合为一个平台的系统已进入商业化阶段。苹果采摘机器人在可视区域内成功率达到82%，而最新研究已进化为像人双手一样协同作业的“多机械臂系统”。由江苏大学开发的猕猴桃一体化机器人可由4只机械臂并行作业，每小时最多采收3600个猕猴桃，达到可替代3至5名熟练工人的水平。
此外，Duoatech公司开发的棉花打顶机器人搭载夜间摄像机和立体视觉技术，作业成功率达到95%。尤其是其可同时驱动36个作业臂，实现相当于人工50倍的作业效率，展现出大规模农业经营的可能性。在畜牧和水产领域，Raisense Robotics的牲畜监测机器人可自动分析猪的体温、叫声和体重，及早预警疾病。养鸡场机器人同时利用可见光和热成像相机，执行死禽检测及鸡蛋品质确认，并通过自动充电功能实现24小时无人运行。在水产领域，出现了通过水下自主航行清洗养殖网具的清洁机器人，其作业效率比人工高5至8倍；按照设定路径投喂饲料的无人投喂机器人也正成为节省劳动力的核心设备。

美国：以“定制型AI”和“数字孪生”解决方案突破户外田间限制

户外草莓田由于阳光变化、光线反射、非规则结构等因素，AI识别极其困难。研究草莓栽培AI模型的佛罗里达大学崔多恩教授当天说明了AI识别的重要性与难点，并梳理了实证过程中发现的问题，提出了相应解决方案。
崔教授在草莓栽培中用于防治害虫的天敌释放系统中，实现了对图像应用投票（Voting）系统的算法。该模型本身准确率为85%，而在成功检测的情况下，精确率达到95%。与此同时，匍匐茎（runner）切断机器人的实证结果显示，寻找被叶片遮挡或隐藏的匍匐茎的能力仍有限，由于约有一半匍匐茎位于肉眼难以识别的位置，综合成功率仅停留在48%。这两个案例表明，即便硬件本身优秀，一旦AI识别误差不断累积，也可能对整个系统性能造成致命影响。
为解决这些问题，崔教授应用了基于数字孪生的虚拟仿真解决方案，并证明通过利用与真实环境完全仿真的虚拟现实“数字孪生”和合成数据，可以突破现场数据采集的局限与成本问题。崔教授表示：“如果在虚拟数据中混合10%的真实数据（Real Data），准确率几乎可接近100%。”
此外，他还强调：“草莓自动化机器人的最终表现并非由硬件决定，而是由AI识别精度决定。”并称：“能够突破自然环境限制并大幅降低数据采集成本的数字孪生技术，将成为未来AX（人工智能转型）农业机器人市场不可或缺的战略性解决方案。”

日本：破解超老龄化与农村消亡危机……以“人类+机器人协作”提升38.6%生产率

日本当前迫切需要通过智能农业改善体质，以应对农村消亡和超老龄化问题。日本农业从业者中，58.7%为70岁以上，随着到2043年核心人口将骤减至30万人，日本正推进国家战略层面的重大转型，包括将闲置农地集约化、引入无人农机等。
尤其是“机器人+人”协作模式，是实现现场经济性和劳动力 확보的核心解决方案。进行演讲的京都大学井田教授表示：“根据日本农林水产省（MAFF）的4阶段指南，我们将‘Level 2（邻近监视下自动驾驶）’在大规模水稻种植田块中进行了实证，结果显示，像以往那样由人单独作业时，每10a需耗时0.389小时，而通过人与机器人的协作，耕作时间缩短至0.239小时，明确证明了作业时间足足缩短38.6%的现场收益性指标。”此外，日本还展示了本质性的技术改进：通过基于深度学习的目标识别（DDRNet）技术，以84%以上的精度识别倒伏水稻或障碍物，并将实时产量、蛋白质含量地图整合并标准化到云平台（FMIS）中。更进一步，相关技术开发仍在持续推进，通过将遥感数据与农机作业数据有机连接到云系统和IoT平台，构建可对整个农场进行实时综合管理的信息生态系统。