未來誰去種地？怎么種？這是城市化、信息化后必然面臨的問題。
農業的分類有多廣，農業機器人的市場就有多大。
但農業的分類有多廣，也讓農業機器人的發展難度有多大。
一、細節性難點頗多
農業機器人沒有統一的定義，一般認為可以服務農業生產的機器人、自動化機器人或智能化機器都可以稱作農業機器人。
例如按照大器械的分類，從機械化到自動化的農業設施設備可以稱為農業機器人；在田間地頭里自動播種、間苗、施肥、收獲的生產工具，可以稱為農業機器人；在農業處理流程中輔助加工、處理的，也可以稱為農業機器人。
不僅如此，按照農業產品種類，植物、動物和農產品的形態，又可以再次細分。例如旱田耕種、摘番茄、擠牛奶等機器人。
由于農產品有不同硬度、不同大小、不同狀態，農業場景中的非標化非常明顯。同時，農業是一種動態的產業，植物、動物和農產品的形態又還是無限的，動植物的發展、運動規律、生物特征，讓農業場景的穩定性和一致性很難實現。
因此，一般而言，國際上人們會將農業機器人按照植育、維護、收獲、加工四個工藝環節分類，再根據場景細分進行解決方案開發，這是目前許多農業機器人企業會常用的分類方式。
但即便能夠細分，農業每個場景的細節性難點都非常多。
例如傳統農機自動化改造是我國當前許多農業機器人公司正在努力的主要方向，但經過一段時間的研究，很多參與者發現，這個場景的細小問題并不少。例如農田等非結構自然環境中的區域性、季節性光照、空間等往往都不同，同時作業目標隨機分布、作業對象形態多樣、地形起伏、壟溝縱橫等導致的作業空間不可預知性，還有枝葉果實交錯遮擋、苗草叢生為代表的障礙動植物多樣性。
要想讓農業機器人能夠更好地使用，這些現實出現的細節性問題都亟待研究解決。
做農業機器人，往往就是做細節。
二、農業機器人種類潛力巨大
當前，全世界已經有三類農業機器人實現了大規模的商業化應用，分別是無人駕駛農機、擠奶機器人和農業無人機。
歐美國家在農田中大量采用了無人駕駛拖拉機，擠奶機器人則在歐洲養殖業應用廣泛，而農業無人機起步較晚，以中國的極飛、大疆和極目等企業為代表。
其中，無人駕駛拖拉機可以在無人監管的情況下自動檢測其位置和速度，在執行任務時避開障礙物，無人拖拉機又延伸出了無人除草機、播種機、灑水機等多種細分的門類。
而擠奶機器人早期則主要用于從奶牛身上取奶，如今已經與牧場實現了較為理想的流程綁定，擠完奶進入后端的肉制品加工，自動化程度已經非常高。
無人機則集中在播種、灌溉、農藥噴灑、農作物監控等方面。
而在技術上，這些機器人也在從單一的功能朝著提高作物產量、幫助監測作物生長、幫助優化農業經營、提高土地利用效率等方面發展。目前部分企業已經加入了種植規劃、土壤作物的健康分析等功能，強大的數據采集與分析功能已經可以更加科學地為農作物種植與防護工作提供了強有力的技術保障。
而這三類農業機器人之所以能夠得到快速發展，與當前的農用機器人相關通用性技術不斷發展并取得突破息息相關。
三、通用性的技術
傳感技術、自動化技術、信息技術是農業機器人發展的三個核心。
這三項技術大多圍繞如何實現非結構環境下的信息獲取以及應用而展開，用于幫助提升農業從業者對農業生產系統的智慧管控能力。
例如傳感技術主要包括對于動植物本身和周圍環境的生理生態變化感知，從而讓農業對環境具有較強的感知適應性，目前往往通過在農業機器人上或者周邊安裝傳感器的方式，積累和檢查有關天氣或環境變化的數據，并得出與植物之間的關系，以預測可能發生的災害。
而在智能農業生態系統中，傳感器也起到至關重要的作用，例如跟蹤挖掘數據價值，通過對土壤、空氣等濕度條件的數據采集和計算，讓農業生產者及時調整土壤狀況，或者機器的自動灌溉，減少對于水資源的浪費。
自動化技術包括移載設備自動化和綜合控制智能化。這些農業機器人往往由傳統農機裝備改造而成，很多生產企業并不是單獨的農業機器人生產商而是傳統農機生產者的轉型。這些原先需要人工進行操作的農機當附加了自動化技術、智能化傳感技術之后，也能實現自動駕駛，完成播種、噴藥、施肥、收獲、除草等工作，在非結構環境中起到一定作用，但精細程度并不高，往往一個有想法的農民在家搗鼓改造也可以完成。
國外這些由農業機械改裝而來的農機，很多都保留著原先能夠農機分離的特性，一款農機和多種掛件組合，往往能具備很強的復合作業能力。而且重點是價格比整機更為實惠，這種能有更強集成通用性的農業機器人也更受到農民的青睞。這種大田農業機器人目前在美國、英國、丹麥等大農場的地方已經實現基礎的普及，許多農機公司也將目光對準了中國這塊市場。
除此之外，最佳幾年，移動機器人配合夾爪吸盤等前端工具，實現果園等農業場景的采摘工作也是熱點。果蔬采摘機器人加上機器視覺和機械臂之后，不僅能辨別果實的成熟度，判斷品相，還能以合適的力度自主采摘果實。果園這種結構化程度還算高的場景，減少了實現自動化的難度。
信息技術的發展門類很廣，而邊緣計算就是一種目前發展較快的信息技術。這項技術往往通過使用各類硬件，例如傳感器，配合實時數據驅動的執行器，實現基礎的自動化，或者更進一步，借助AI等軟件技術便于以及基于大數據和算法實現基礎的數字化管理，或者做科學決策，并實現多因素協同和智能控制。
舉個簡單的例子，自動拖拉機和機器人可以在不需要人工干預的情況下自動運行，這就可以借助邊緣計算來實現，原理是由于拖拉機可以與附近的傳感器通信，以獲取有關周圍環境的必要數據。借助邊緣計算，農業機器人還可以根據所執行任務的類型、現場現有車輛的數量、設備的大小等來評估覆蓋所需區域的最有效方法，此外，如果有任何障礙物，例如有任何動物或人擋在路上，自動拖拉機還可以自動更改路線，實現基礎的自主化。
邊緣計算還將使農業機器人能夠使用計算機視覺和預加載數據實現簡單分析處理數據的能力。例如計算測量甚至修正植物的種植密度，或者計算奶牛奶液的濃度，從而實現光照等資源的最優利用、保證奶牛的最佳狀態等農業的工作細化。
處理好了這些數據，邊緣計算配合數據中臺還可以及時調配指揮農業機器人進行修正和管理，保證植物的生長合理性，通過不斷數據挖掘和機器學習等大數據手段，后續農業機器人可以發現生長規則和知識，構建知識圖譜，為農民提供系統、精準的農業知識網絡服務，同時還可以幫助克服農業中天氣、土壤等一些不確定性。
當前，這三種技術同時配合視覺、導航技術、精準施藥等技術，主要用在大田、溫室、果園等農業作業場景，這些技術的發展也使得農業的上下游擁有更多機會，包括制造、運輸、包裝等。當前許多國家的農業部門也都意識到人工智能、流程自動化、邊緣計算、物聯網等先進技術對農業帶來的好處，農業的整個生態系統，會改變農業“靠天收”的局面，對于機器人等自動化、信息化的需求程度，在未來會持續高漲。
四、更長遠的買單問題
當前，農業機器人的成本偏高被認為是其發展的最大制約因素之一，也制約了市場的增長。但從農民的口袋里掙錢一直以來都是難事。讓農民買單從古至今都非常困難。
而且無論國內外，很多農民是盲目的，尤其我國當前的農業聯盟又非常松散，尚處于實驗階段，且農業勞動力的成本非常低。要形成自動化甚至智能化，都還需要太多的時間。
從研發角度而言，由于機器人價格昂貴，目前國內外很多缺乏資金的農民都買不起、用不起，但是企業如果不賣出高價，后續的研發卻又非常艱難，賺農民口袋的錢尤其馬虎不得，細節性的研究研發就非常考驗耐心，同時燒錢。這也直接導致了市場增速必然緩慢。
當前，國外的農業機械購買力主體都依然還是當地政府或者農業聯盟。但因為農業有很強的行業周期性，一旦采取土地集中，政府補貼給農民社區的方法，有些地方為追求短期經濟收益胡亂規劃，或者部分不適合種植的土地閑置都會是一個很大的問題。當地農業的根本到底5年、10年、20年是去解決什么問題，縣鄉一級政府都缺乏更高的認知。對于農業如何合理規劃和調配，可以說是一個鄉村治理以及共同富裕的綜合性難題。
除了成本問題，農民對機器人操作缺乏了解，也將成為阻礙市場增長的主要因素，如何讓農業機器人朝著簡單易用的方向發展，比期望大學生下鄉務農更加直接。
WHO預測2050 年，世界人口將達到 97 億，對食品供應的需求將顯著增加，而亞洲市場的農業產能將進一步釋放。Research Dive就調查預計到2026 年，全球農業無人機市場將達到 166.404 億美元，會以 19.2% 的復合年增長率繼續增長。其中亞太農業機器人市場規模增長尤其迅速，預計將以19.7% 的復合年增長率增長，市場將達到 37.983 億美元。其中按種類來說，農業無人機將達到 17.63 億美元，無人拖拉機將達到 37.143 億美元，收獲機器人將超過 35.501 億美元，復合年增長率為 18.8%。
農業機器人必然是一筆長期投資。短期收益可能跟不上，但發展潛力從來不會小。
農業的分類有多廣，農業機器人的市場就有多大。
但農業的分類有多廣，也讓農業機器人的發展難度有多大。
一、細節性難點頗多
農業機器人沒有統一的定義，一般認為可以服務農業生產的機器人、自動化機器人或智能化機器都可以稱作農業機器人。
例如按照大器械的分類，從機械化到自動化的農業設施設備可以稱為農業機器人；在田間地頭里自動播種、間苗、施肥、收獲的生產工具，可以稱為農業機器人；在農業處理流程中輔助加工、處理的，也可以稱為農業機器人。
不僅如此，按照農業產品種類，植物、動物和農產品的形態，又可以再次細分。例如旱田耕種、摘番茄、擠牛奶等機器人。
由于農產品有不同硬度、不同大小、不同狀態，農業場景中的非標化非常明顯。同時，農業是一種動態的產業，植物、動物和農產品的形態又還是無限的，動植物的發展、運動規律、生物特征，讓農業場景的穩定性和一致性很難實現。
因此，一般而言，國際上人們會將農業機器人按照植育、維護、收獲、加工四個工藝環節分類，再根據場景細分進行解決方案開發，這是目前許多農業機器人企業會常用的分類方式。
但即便能夠細分，農業每個場景的細節性難點都非常多。
例如傳統農機自動化改造是我國當前許多農業機器人公司正在努力的主要方向，但經過一段時間的研究，很多參與者發現，這個場景的細小問題并不少。例如農田等非結構自然環境中的區域性、季節性光照、空間等往往都不同，同時作業目標隨機分布、作業對象形態多樣、地形起伏、壟溝縱橫等導致的作業空間不可預知性，還有枝葉果實交錯遮擋、苗草叢生為代表的障礙動植物多樣性。
要想讓農業機器人能夠更好地使用，這些現實出現的細節性問題都亟待研究解決。
做農業機器人，往往就是做細節。
二、農業機器人種類潛力巨大
當前，全世界已經有三類農業機器人實現了大規模的商業化應用，分別是無人駕駛農機、擠奶機器人和農業無人機。
歐美國家在農田中大量采用了無人駕駛拖拉機，擠奶機器人則在歐洲養殖業應用廣泛，而農業無人機起步較晚，以中國的極飛、大疆和極目等企業為代表。
其中，無人駕駛拖拉機可以在無人監管的情況下自動檢測其位置和速度，在執行任務時避開障礙物，無人拖拉機又延伸出了無人除草機、播種機、灑水機等多種細分的門類。
而擠奶機器人早期則主要用于從奶牛身上取奶，如今已經與牧場實現了較為理想的流程綁定，擠完奶進入后端的肉制品加工，自動化程度已經非常高。
無人機則集中在播種、灌溉、農藥噴灑、農作物監控等方面。
而在技術上，這些機器人也在從單一的功能朝著提高作物產量、幫助監測作物生長、幫助優化農業經營、提高土地利用效率等方面發展。目前部分企業已經加入了種植規劃、土壤作物的健康分析等功能，強大的數據采集與分析功能已經可以更加科學地為農作物種植與防護工作提供了強有力的技術保障。
而這三類農業機器人之所以能夠得到快速發展，與當前的農用機器人相關通用性技術不斷發展并取得突破息息相關。
三、通用性的技術
傳感技術、自動化技術、信息技術是農業機器人發展的三個核心。
這三項技術大多圍繞如何實現非結構環境下的信息獲取以及應用而展開，用于幫助提升農業從業者對農業生產系統的智慧管控能力。
例如傳感技術主要包括對于動植物本身和周圍環境的生理生態變化感知，從而讓農業對環境具有較強的感知適應性，目前往往通過在農業機器人上或者周邊安裝傳感器的方式，積累和檢查有關天氣或環境變化的數據，并得出與植物之間的關系，以預測可能發生的災害。
而在智能農業生態系統中，傳感器也起到至關重要的作用，例如跟蹤挖掘數據價值，通過對土壤、空氣等濕度條件的數據采集和計算，讓農業生產者及時調整土壤狀況，或者機器的自動灌溉，減少對于水資源的浪費。
自動化技術包括移載設備自動化和綜合控制智能化。這些農業機器人往往由傳統農機裝備改造而成，很多生產企業并不是單獨的農業機器人生產商而是傳統農機生產者的轉型。這些原先需要人工進行操作的農機當附加了自動化技術、智能化傳感技術之后，也能實現自動駕駛，完成播種、噴藥、施肥、收獲、除草等工作，在非結構環境中起到一定作用，但精細程度并不高，往往一個有想法的農民在家搗鼓改造也可以完成。
國外這些由農業機械改裝而來的農機，很多都保留著原先能夠農機分離的特性，一款農機和多種掛件組合，往往能具備很強的復合作業能力。而且重點是價格比整機更為實惠，這種能有更強集成通用性的農業機器人也更受到農民的青睞。這種大田農業機器人目前在美國、英國、丹麥等大農場的地方已經實現基礎的普及，許多農機公司也將目光對準了中國這塊市場。
除此之外，最佳幾年，移動機器人配合夾爪吸盤等前端工具，實現果園等農業場景的采摘工作也是熱點。果蔬采摘機器人加上機器視覺和機械臂之后，不僅能辨別果實的成熟度，判斷品相，還能以合適的力度自主采摘果實。果園這種結構化程度還算高的場景，減少了實現自動化的難度。
信息技術的發展門類很廣，而邊緣計算就是一種目前發展較快的信息技術。這項技術往往通過使用各類硬件，例如傳感器，配合實時數據驅動的執行器，實現基礎的自動化，或者更進一步，借助AI等軟件技術便于以及基于大數據和算法實現基礎的數字化管理，或者做科學決策，并實現多因素協同和智能控制。
舉個簡單的例子，自動拖拉機和機器人可以在不需要人工干預的情況下自動運行，這就可以借助邊緣計算來實現，原理是由于拖拉機可以與附近的傳感器通信，以獲取有關周圍環境的必要數據。借助邊緣計算，農業機器人還可以根據所執行任務的類型、現場現有車輛的數量、設備的大小等來評估覆蓋所需區域的最有效方法，此外，如果有任何障礙物，例如有任何動物或人擋在路上，自動拖拉機還可以自動更改路線，實現基礎的自主化。
邊緣計算還將使農業機器人能夠使用計算機視覺和預加載數據實現簡單分析處理數據的能力。例如計算測量甚至修正植物的種植密度，或者計算奶牛奶液的濃度，從而實現光照等資源的最優利用、保證奶牛的最佳狀態等農業的工作細化。
處理好了這些數據，邊緣計算配合數據中臺還可以及時調配指揮農業機器人進行修正和管理，保證植物的生長合理性，通過不斷數據挖掘和機器學習等大數據手段，后續農業機器人可以發現生長規則和知識，構建知識圖譜，為農民提供系統、精準的農業知識網絡服務，同時還可以幫助克服農業中天氣、土壤等一些不確定性。
當前，這三種技術同時配合視覺、導航技術、精準施藥等技術，主要用在大田、溫室、果園等農業作業場景，這些技術的發展也使得農業的上下游擁有更多機會，包括制造、運輸、包裝等。當前許多國家的農業部門也都意識到人工智能、流程自動化、邊緣計算、物聯網等先進技術對農業帶來的好處，農業的整個生態系統，會改變農業“靠天收”的局面，對于機器人等自動化、信息化的需求程度，在未來會持續高漲。
四、更長遠的買單問題
當前，農業機器人的成本偏高被認為是其發展的最大制約因素之一，也制約了市場的增長。但從農民的口袋里掙錢一直以來都是難事。讓農民買單從古至今都非常困難。
而且無論國內外，很多農民是盲目的，尤其我國當前的農業聯盟又非常松散，尚處于實驗階段，且農業勞動力的成本非常低。要形成自動化甚至智能化，都還需要太多的時間。
從研發角度而言，由于機器人價格昂貴，目前國內外很多缺乏資金的農民都買不起、用不起，但是企業如果不賣出高價，后續的研發卻又非常艱難，賺農民口袋的錢尤其馬虎不得，細節性的研究研發就非常考驗耐心，同時燒錢。這也直接導致了市場增速必然緩慢。
當前，國外的農業機械購買力主體都依然還是當地政府或者農業聯盟。但因為農業有很強的行業周期性，一旦采取土地集中，政府補貼給農民社區的方法，有些地方為追求短期經濟收益胡亂規劃，或者部分不適合種植的土地閑置都會是一個很大的問題。當地農業的根本到底5年、10年、20年是去解決什么問題，縣鄉一級政府都缺乏更高的認知。對于農業如何合理規劃和調配，可以說是一個鄉村治理以及共同富裕的綜合性難題。
除了成本問題，農民對機器人操作缺乏了解，也將成為阻礙市場增長的主要因素，如何讓農業機器人朝著簡單易用的方向發展，比期望大學生下鄉務農更加直接。
WHO預測2050 年，世界人口將達到 97 億，對食品供應的需求將顯著增加，而亞洲市場的農業產能將進一步釋放。Research Dive就調查預計到2026 年，全球農業無人機市場將達到 166.404 億美元，會以 19.2% 的復合年增長率繼續增長。其中亞太農業機器人市場規模增長尤其迅速，預計將以19.7% 的復合年增長率增長，市場將達到 37.983 億美元。其中按種類來說，農業無人機將達到 17.63 億美元，無人拖拉機將達到 37.143 億美元，收獲機器人將超過 35.501 億美元，復合年增長率為 18.8%。
農業機器人必然是一筆長期投資。短期收益可能跟不上，但發展潛力從來不會小。
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