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AI驱动的WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91kinetic%20color%20sorter%20manufacturer自主农场已现雏形
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簡介如今,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 ...
如今,驱动许多现代农场已使用GPS导航的主农拖拉机和农业管理数字系统。而随着人工智能(AI)的场已WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91kinetic%20color%20sorter%20manufacturer不断进步,农业的现雏形下一步——“自主农场”,也正在逐渐成形。驱动这些农场几乎无需人类亲自操作,主农便可完成种植与收获。场已
美国《华盛顿邮报》近日刊文介绍了几项构建“自主农场”的现雏形关键技术,这些技术有的驱动刚刚出现,还有的主农即将投放市场。
自动耕种收与智能喷药
能自动进行翻耕、场已种植、现雏形收割作业,驱动且只需极少人工干预的主农自动驾驶拖拉机,正在从原型走向实际应用,场已WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91kinetic%20color%20sorter%20manufacturer吸引了传统农业设备制造商和科技初创公司的关注。
美国Monarch拖拉机公司推出的全电动、可选“无驾驶员”模式的MK-V拖拉机,现已投入葡萄园使用,充电6小时后可连续工作14小时。
另一家初创公司Farmwise则打造了结合AI与计算机视觉的除草设备,可昼夜识别并拔除杂草,显著减少除草剂使用。今年4月,农业巨头泰勒农场收购了Farmwise,称其技术有望降低人工成本、实现更可持续的耕作。
全球农业机械龙头迪尔公司则采用“分阶段”策略,逐步引入自动化功能,让农民熟悉技术并尽早获得收益。其“识别与喷洒”系统结合了计算机视觉和机器学习,已应用于玉米、大豆和棉花种植。该系统喷药机的臂架上安装有36个摄像头,每秒可扫描近200平方米的农田,远超人眼所能处理的信息量。在识别杂草的同时,逐个控制喷嘴,仅对杂草区域喷药,可减少多达2/3的除草剂用量。
“未来我们或许能用AI为每一株植物制定专属的护理方案。”迪尔公司新兴技术总监萨拉·申克尔说,一块20平方公里的农田可能包含7.5亿株作物,而要实现这种“逐株管理”,离不开AI与自动化深度融合。
采果机器人和无人机
相比规则排列的大宗作物,水果和浆果等“特种作物”在采摘上的自动化难度更高。果实成熟时间不一、易碎难抓,往往依赖大量人工维护与采收。
不过,这一局面也正被打破。丹佛农业科技初创公司Tortuga开发了一款采果机器人,其外形酷似“火星车”,配备粗轮胎和伸缩机械臂,在果田中穿行,利用机械手臂深入藤蔓间,精准采摘单个草莓或一串葡萄,轻柔放入篮中。今年3月,该公司被垂直农业企业Oishii收购。
“机器人采收效率更高,质量更一致,还能缓解劳动力短缺。”Oishii联合创始人布伦丹·萨默维尔表示,公司目标是实现完全自动采摘。
以色列Tevel Aerobotics科技公司则研发了“飞行采果机器人”,结合AI和机器视觉技术,可定位果实、判断成熟度,并实现精准采摘。但该公司也表示,大规模部署机器人技术仍受制于成本。
远程感知与图像分析
AI带来的变革,不止于地面作业。无人机和卫星采集的高分辨图像和传感数据,可帮助农民建立农田“数字孪生”模型,实时呈现哪里干旱、哪里水涝、哪里病虫害暴发。这让农民得以及时发现问题、精确干预,从而减少浪费、提高产量。
这些系统的部分组件已投入使用,下一步是构建一个互联的自动化网络,不仅能发现问题,还能不断学习并改进。
微软农业技术项目负责人兰维尔·钱德拉设想,未来拖拉机与无人机将协同作业,同时种植、喷洒并实时回传数据,优化每一个农场独有的AI模型。
“未来农业不会是没有农民的农业,但AI会大幅提升农民的生产力。”钱德拉说,“每一次飞行、每一次播种,都会为这块地的AI模型增加数据。”
土壤智能分析
作物健康,始于土壤。过去,农民需将表层土样送至实验室分析。而现在,传感器已经走进田间。
这些传感器不仅可分析微生物状况,还能识别“土壤压实”区域,即土壤过于密实,阻碍水分渗透、根系生长和气体交换。这类信息有助于农民决定是否翻耕、何时施肥等新季决策。
加拿大SoilOptix公司指出,微生物分析让农民能更准确地掌握田间变化趋势。农民不再需要对整块田地统一施药或灌溉,而是可以精准选择区域、剂量与时机。
虚拟围栏技术
在畜牧业领域,虚拟围栏正在取代传统铁丝网和木桩,为牧场带来更灵活的管理方式。
这种系统基于GPS项圈和地图设定边界。一旦牲畜靠近“虚拟围栏”,项圈会先发出声音警告,如继续靠近,则施加轻微电击提醒。该系统不仅能降低建设和维护成本,还可动态调整放牧区域。
目前,这一技术已在美国、欧洲、澳大利亚逐步推广,尤其适用于偏远地带的大面积放牧管理。这种数字化牧场管理方式,正为农业的未来打开更多想象空间。
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