近十年來，隨著硬件成本降低及新技術的出現，以及各類創業扶持項目的開展，日本設施采收機器人迎來了新的發展高峰。目前，日本采收機器人的研發理念為：以農機農藝結合為基礎簡化作業環境，使用廣泛商業化的視覺系統降低成本；以深度神經網絡為代表的人工智能技術為加速劑，與企業聯合研發直面消費者市場。采收機器人目前的發展呈現出以下趨勢。

（1）新作業模式。針對瓶頸問題，小型化輕便化的采收機器人是其中的一個重要趨勢，也是近年來日本初創公司開發的采收機器人的特點之一。近幾年，國際上涌現出一批具有性能優異和商業化潛質的小型化輕量化采收機器人。以草莓采收機器人為例，中國農業大學Yu等開發的草莓采收機器人針對壟作草莓，其使用的深度學習網絡識別草莓成功率可達到94%。比利時魯汶大學與初創公司合作開發了一款輕量小型化的草莓采摘機器人，其定位系統采取了精度為10 cm的超寬帶頻（Ultra-Wide Band，UWB）模塊使其可以自主在溫室內移動。挪威生命科學大學Xiong等開發的針對高架草莓的采收機器人重量為120 kg并實現了超過60%的采收成功率。為提高作業效率，雙機械臂同時執行采摘工作也是采收機器人的發展趨勢之一。此外，隨著無人機技術的發展，無人機技術有在溫室內采收果蔬的潛質。相較于傳統地基采收機器人平臺，無人機具有移動速度更快、便于垂直作業等優點，以色列Tevel Aerobotics Technologies公司將機械臂移植于四旋翼無人機上，實現了基于無人機平臺的果蔬采收，但是無人機平臺也對末端執行機構的重量有著嚴格的要求，且風場對果蔬的影響限制了無人機平臺的應用范圍。

（2）新技術的應用。近年來人工智能算法得到了大力發展，因其快速高效且性能有超越傳統果蔬識別系統的能力，在采收機器人方面產生了較大影響。點云圖與深度學習的融合算法可以將果蔬識別的時間縮短至毫秒水平，并以此制定采收決策。點云圖和同時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）融合技術可以將果蔬的空間分布通過多角度點云圖重建，并在復雜作物重疊的情況下判斷合適的采收順序和采摘點位。隨著芯片算力的提升，具有大數據量的點云數據技術不再受限于芯片算力的限制，可以有助于計算機理解采收作物的空間關系。在機身材料方面，碳纖維復合材料可以在保證強度的同時減輕機體的重量從而實現小型輕便化。末端執行器方面，仿生及軟體機器人技術可以大大提升采收機器人的性能表現。隨著物聯網技術和通訊技術的發展應用，使用手機控制和監測采收機器人的工作狀況，可以使采收機器人的使用更為便捷。

（3）多功能化。多功能化也是采收機器人發展的重要趨勢，包括一機多用和一機多功能。一機多用即單個采收機器人可以針對多種果蔬進行采收，實現全年全時段工作。一機多功能是指單個采收機器人可以完成采收、分級、包裝等多個功能。對于夜間工作的采收機器人，果蔬的識別需要額外的光源，例如紫外光可以用于果蔬識別和品質檢測，在原有采收系統的基礎上，只需添加紫外線光源，便可構建基于熒光物質的果蔬品質檢測系統，實現采收的過程中對果蔬品質進行分級或進行成熟度的判斷。

新技術的涌現及商業化模塊的應用將會讓采收機器人變得更高效、廉價、輕巧。隨著科學問題被逐漸攻破，采收機器人的商業化未來可期。

日本采收機器人的研發在20世紀90年代迎來了第一波高峰，其強調通過農機農藝的結合使采收機器人工作環境更為簡單，減少不必要的干擾。近年研發側重于研究機構與企業的合作，然而眾多采收機器人成果卻沒有成功的商業化。盡管有農協合資、政府補助、銀行低息貸款等輔助措施，農民購買使用采收機器人的意愿仍比較低。隨著大田無人農場的應用，設施農業無人農場成為重要的研發方向。縱觀日本設施農業采收機器人的發展，對中國相關科研與產業發展的啟發如下。

（1）提升政府支持力度，建設標準化溫室和采收機器人作業示范溫室。建立健全采收機器人等設施農業智能裝備的資金補助，將采收機器人納入農機購置補貼。鼓勵銀行推出針對設施農業智能裝備的低息貸款。日本相對標準化的設施農業面積為50 m×10 m，通過在壟間設置軌道的方式，使不同智能裝備可以在軌道上行走工作。標準化溫室的建立，可以使研發的采收機器人在不同溫室間也可工作，同時標準化溫室有助于降低成本。在標準化溫室的基礎上，建立采收機器人示范項目，通過將研發中的機器人引入到實際溫室的作業條件下，改進采收機器人的性能，促進采收機器人的發展。

（2）針對科學問題的關鍵技術展開科研攻關。根據中國設施農業發展現狀，針對設施農業采收機器人制訂發展規劃，確定主攻方向和主要科研攻關重點，堅持農機農藝結合，鼓勵企業與科研機構聯合申報科技攻關并推進產業化發展。推動溫室內定位導航系統的發展，將“室內GPS”作為標準化溫室的基礎設施之一。科研人員可以將先進的理念和技術與企業的產品化技術結合，推出符合農民需求的設施農業采收裝備。在經費支持、科技成果轉化和知識產權保護等方面給予科研人員相應的扶持。

（3）強化人才培養。優化人才培養的機制，推進設施農業智能裝備研發等相關人才的培養與儲備，推動多學科交叉的復合型人才發展，建設“設施農業工程”學科群及相關綜合實驗室。搭建國際交流平臺，推動不同國家智能采收裝備科研工作者的交流。舉辦采收機器人比賽，通過模擬場景和實際溫室作業，促進學生對農業機器人的興趣。

（4）創新銷售模式，鼓勵合作社發展。鼓勵企業以租代購，可以根據果蔬收貨量來決定采收機器人收取的費用，降低采收機器人的一次性投入費用。推動合作社發展，鼓勵合作社使用設施農業采收機器人提高作業效率，節省人力成本。

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