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目前世界上農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的國家主要開發(fā)出了以下幾類農(nóng)業(yè)機器人

日期:2020-01-14   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:說起現(xiàn)代農(nóng)業(yè),如果印象里還只是美國機械化的大農(nóng)場,或者日韓等國精細化管理的小塊農(nóng)田,或者以色列的智能化植物工廠,那真是out了,其實就連筆者這樣專職搞農(nóng)業(yè)的人,都沒有意識到如今在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域掀起的新風(fēng)潮,那就是人工智能,具體來說,就是在當今的農(nóng)……

       說起現(xiàn)代農(nóng)業(yè),如果印象里還只是美國機械化的大農(nóng)場,或者日韓等國精細化管理的小塊農(nóng)田,或者以色列的智能化植物工廠,那真是out了,其實就連筆者這樣專職搞農(nóng)業(yè)的人,都沒有意識到如今在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域掀起的新風(fēng)潮,那就是人工智能,具體來說,就是在當今的農(nóng)田或溫室里,除了人和機械設(shè)備,已經(jīng)開始出現(xiàn)了許多農(nóng)業(yè)機器人的身影。

 

       隨著近幾年人工智能的飛速發(fā)展,人工智能與社會各行各業(yè)的結(jié)合進入到實質(zhì)化應(yīng)用階段,比如在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展正如火如荼,所謂“智慧農(nóng)業(yè)”,是集新興的互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為一體,依托部署在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的各種傳感節(jié)點(環(huán)境溫濕度、土壤水分、二氧化碳、圖像等)和無線通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的智能感知、智能預(yù)警、智能決策、智能分析、專家在線指導(dǎo),為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精準化種植、可視化管理、智能化決策。農(nóng)業(yè)機器人正是憑借智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展,運用GPS導(dǎo)航技術(shù)、傳感技術(shù)和最新的機器人技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精準定位、識別,并代替人類完成農(nóng)業(yè)播種、施肥、灌溉、采摘、運輸?shù)热斯趧樱M一步提高節(jié)約人力成本,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。
 

目前世界上農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的國家主要開發(fā)出了以下幾類農(nóng)業(yè)機器人


 

       人類自誕生以來,先后經(jīng)歷了原始采集農(nóng)業(yè)、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、化學(xué)農(nóng)業(yè)、機械農(nóng)業(yè)、工廠農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等發(fā)展階段。農(nóng)業(yè)的每一次進步都伴隨著勞動生產(chǎn)率的大幅提升,正是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升才養(yǎng)活了世界上越來越龐大的人口。但隨著世界人口老齡化趨勢日趨嚴重,全球農(nóng)業(yè)正面臨著巨大的勞動力短缺,據(jù)世界銀行預(yù)計,到2050年,需要增加50%的糧食來維持日前增長的全球人口,平均每個農(nóng)業(yè)勞力要能夠生產(chǎn)出供應(yīng)500人的糧食。全球農(nóng)業(yè)人工作業(yè)成本不斷攀升,為農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展提供了充足動力。通過自動化和機器人技術(shù),可以提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)量和工作效率,緩解勞動力短缺的問題,同時可以減少農(nóng)藥使用對土壤、水源等自然環(huán)境的破壞。

 

       目前,世界上農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的國家主要開發(fā)出了以下幾類農(nóng)業(yè)機器人。

 

       1.除草機器人

 

目前世界上農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的國家主要開發(fā)出了以下幾類農(nóng)業(yè)機器人

 

       這款機器人出自瑞士EcoRobotix公司,庫卡機器人驅(qū)動器維修,其主打產(chǎn)品為田間除草機器人,通過機器識別技術(shù),可以準確識別出雜草,通過機械手臂對雜草進行除草劑噴灑,使除草劑使用量比傳統(tǒng)方式減少了20倍。該機器人完全實現(xiàn)了自動化運行,而無需任何操作人員。由于以太陽能為動力,每天工作時長可達12小時。同時,該機器人只有130公斤重,遠遠輕于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)機械設(shè)備,最大限度地減少了機械對土壤的破壞。

 

       2.施肥機器人

 

       美國明尼蘇迭州一家農(nóng)業(yè)機械公司研制出了一款獨特的施肥機器人,它可以根據(jù)不同類型土壤的實際情況,制定不同的施肥策略。采取這種精確施肥技術(shù),可以大大減少施肥量,既節(jié)約了農(nóng)業(yè)成本,又減少了化肥對農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的污染。

 

       3.打藥機器人

 

       愛爾蘭農(nóng)藥噴灑技術(shù)公司MagGrow研發(fā)的這款農(nóng)作物打藥機器人,KUKA機器人示教器維修,致力于解決農(nóng)藥噴灑過程中的藥物漂移的問題。使用永久性稀土磁體產(chǎn)生電磁荷,對農(nóng)藥液滴進行磁化處理,使之更容易附著在作物上,可以達到85-95%的粘附率,減少65-75%的農(nóng)藥使用,并可以使作物產(chǎn)量提高20-40%。

 

       4.授粉機器人

 

       這款由美國公司研發(fā)的蜜蜂機器人,能夠取代蜜蜂完成植物的授粉工作。另外,由于這種機器人續(xù)航能力強、體積小,可以應(yīng)用到災(zāi)后的調(diào)查、搜救等工作當中。

 

       5.放牧機器人

 

目前世界上農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的國家主要開發(fā)出了以下幾類農(nóng)業(yè)機器人

 

       澳大利亞一家公司發(fā)明出了一種放牧機器人,其能在農(nóng)場上代替?zhèn)鹘y(tǒng)的放牧勞力,它使用2D和3D感應(yīng)器,且內(nèi)置了全球定位系統(tǒng),能自動檢測牛群的運動速度并驅(qū)趕它們移動。

 

       6.采摘機器人

 

       最后推薦這款由中國農(nóng)業(yè)大學(xué)自主研發(fā)的黃瓜采摘機器人,這款機器人利用多傳感器融合功能,對采摘對象進行信息獲取、成熟度判別,并確定采摘對象的空間位置,能夠?qū)崿F(xiàn)在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自主導(dǎo)航運動、區(qū)域視野快速搜索、局部視野內(nèi)果實成熟度特征識別、及果實空間定位、末端執(zhí)行器控制與操作,庫卡機器人何服電機維修,最終實現(xiàn)黃瓜果實的采摘收獲。

 

       以上六類機器人只是農(nóng)業(yè)機器人大家庭中的一小部分成員,農(nóng)業(yè)機器人相比人工最大的優(yōu)勢是可以24小時不間斷工作,而且基本上不會出現(xiàn)操作失誤。缺點是目前首次購買成本還比較高,且需要定期保養(yǎng)維護。

 

       長遠來看,盡管農(nóng)業(yè)機器人代表著農(nóng)業(yè)發(fā)展的新階段,但并不是農(nóng)業(yè)發(fā)展的終極形式。因為無論從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)還是到現(xiàn)在的智能農(nóng)業(yè),都是在土壤、水分、光照等條件充分具備的條件下,利用農(nóng)作物自身生長特點來為人類生產(chǎn)食物的過程。在工廠化農(nóng)業(yè)階段,雖然可以一定程度上控制農(nóng)作物所需水分、光照、營養(yǎng)的生長條件,但本質(zhì)上仍然離不開對作物本身特性的依賴。目前,一種全新的農(nóng)業(yè)發(fā)展思路–生物農(nóng)業(yè)正在悄然興起,它是通過在實驗室對生物組織的培養(yǎng),實現(xiàn)人工制造食物的目的,這是一種完全革新性的農(nóng)業(yè)發(fā)展形式。

 

       通過非農(nóng)業(yè)途徑生產(chǎn)單細胞蛋白,是解決人類對蛋白質(zhì)需求的辦法之一。單細胞蛋白,俗稱“人選肉”,是一種微生物食品。微生物大多是單細胞,是核酸和蛋白質(zhì)的實體。用發(fā)酵法生產(chǎn)這種單細胞微生物就可以得到極為豐富的單細胞蛋白。微生物的繁殖速度驚人,500公斤的活菌體,在合適的條件下,一晝夜可生產(chǎn)1250公斤的單細胞蛋白;而一頭體重500公斤的牛,每天只能合成0.5公斤的蛋白質(zhì)。“人選肉”的主要成分是蛋白質(zhì)、脂肪、糖類、維生素和礦物質(zhì),營養(yǎng)價值可與牛奶、雞蛋媲美。1噸微生物蛋白的營養(yǎng)價值,抵得上2.1噸精肉或3噸雞蛋或12噸牛奶。它既可以做食品,也可以做飼料。

 

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