舊金山新創(chuàng)公司FarmWise的機器人會自動在田里除草。這些大型橙色機器人具有跟拖拉機一樣的輪子及一系列鏡頭和環(huán)境傳感器,能自動在一排排生菜、西蘭花和花椰菜間移動找出雜草,而且不會噴除草劑,而是用可伸縮鋤頭快速、準確地除草。FarmWise希望利用AI和機器人技術(shù)讓農(nóng)業(yè)更具可持續(xù)性。
FarmWise在最近一輪融資中籌集1,450萬美元,并計劃在2020年部署首批商業(yè)機器人,其中有10多臺機器人將為加州薩利納斯山谷(Salinas Valley)的農(nóng)民服務(wù)。
FarmWise共同創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長Sebastien Boyer表示,其機器人目前雖僅針對除草進行優(yōu)化,但未來將有更多功能,目標是成為通用農(nóng)業(yè)平臺,將從播種到收割的幾乎所有任務(wù)自動化。
Boyer設(shè)想機器人能收集大量數(shù)據(jù),包括農(nóng)作物的詳細影像及影響其健康的參數(shù),如溫、濕度和土壤條件。透過機器學(xué)習(xí),機器人將能識別每株作物的生長情況并進行相應(yīng)處理,提高整體作物的質(zhì)量。
市場研調(diào)機構(gòu)ABI Research分析師表示,耕種機器人仍為新興市場,但將在未來10年內(nèi)顯著成長。ABI預(yù)測,到2030年,全球農(nóng)用機器人的年出貨量將超過10萬臺,是現(xiàn)今部署量的100倍。與每年售出的數(shù)百萬拖拉機和其他農(nóng)用車輛相比,這個數(shù)字仍然很小。但因世界許多地方的勞動力短缺,對自動化的需求可能會加速。
FarmWise已與農(nóng)民緊密合作,以了解其需求并根據(jù)其反饋開發(fā)機器人。FarmWise的機器人按照三大步驟執(zhí)行除草任務(wù)。首先,其傳感器陣列會先捕獲有關(guān)農(nóng)作物的影像和其他相關(guān)數(shù)據(jù),并將該訊息儲存在車載計算機和云端服務(wù)器上。
第二步是用深度學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)的決策過程。算法可檢測影像中的植物,再將其與GPS和其他位置數(shù)據(jù)結(jié)合起來,就能精確識別每株植物。FarmWise還訓(xùn)練了另一種算法來判斷植物是萵苣或雜草。最后一步是對農(nóng)作物執(zhí)行物理操作,例如用鋤頭除掉雜草。
Boyer表示,機器人不到1秒鐘內(nèi)就能完成這些步驟。迄今其機器人已清除了超過1,000萬株植物中的雜草。
值得一提的是,F(xiàn)armWise有越來越多的競爭對手。博世(Robert Bosch)旗下Deepfield Robotics正在測試除草自駕車。澳洲新創(chuàng)公司Agerris正在開發(fā)用于監(jiān)控農(nóng)作物和噴灑農(nóng)藥的機動機器人。加州公司Blue River Technology則正在開發(fā)在棉花和黃豆田等大型田地除草的機器人。
FarmWise在最近一輪融資中籌集1,450萬美元,并計劃在2020年部署首批商業(yè)機器人,其中有10多臺機器人將為加州薩利納斯山谷(Salinas Valley)的農(nóng)民服務(wù)。
FarmWise共同創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長Sebastien Boyer表示,其機器人目前雖僅針對除草進行優(yōu)化,但未來將有更多功能,目標是成為通用農(nóng)業(yè)平臺,將從播種到收割的幾乎所有任務(wù)自動化。
Boyer設(shè)想機器人能收集大量數(shù)據(jù),包括農(nóng)作物的詳細影像及影響其健康的參數(shù),如溫、濕度和土壤條件。透過機器學(xué)習(xí),機器人將能識別每株作物的生長情況并進行相應(yīng)處理,提高整體作物的質(zhì)量。
市場研調(diào)機構(gòu)ABI Research分析師表示,耕種機器人仍為新興市場,但將在未來10年內(nèi)顯著成長。ABI預(yù)測,到2030年,全球農(nóng)用機器人的年出貨量將超過10萬臺,是現(xiàn)今部署量的100倍。與每年售出的數(shù)百萬拖拉機和其他農(nóng)用車輛相比,這個數(shù)字仍然很小。但因世界許多地方的勞動力短缺,對自動化的需求可能會加速。
FarmWise已與農(nóng)民緊密合作,以了解其需求并根據(jù)其反饋開發(fā)機器人。FarmWise的機器人按照三大步驟執(zhí)行除草任務(wù)。首先,其傳感器陣列會先捕獲有關(guān)農(nóng)作物的影像和其他相關(guān)數(shù)據(jù),并將該訊息儲存在車載計算機和云端服務(wù)器上。
第二步是用深度學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)的決策過程。算法可檢測影像中的植物,再將其與GPS和其他位置數(shù)據(jù)結(jié)合起來,就能精確識別每株植物。FarmWise還訓(xùn)練了另一種算法來判斷植物是萵苣或雜草。最后一步是對農(nóng)作物執(zhí)行物理操作,例如用鋤頭除掉雜草。
Boyer表示,機器人不到1秒鐘內(nèi)就能完成這些步驟。迄今其機器人已清除了超過1,000萬株植物中的雜草。
值得一提的是,F(xiàn)armWise有越來越多的競爭對手。博世(Robert Bosch)旗下Deepfield Robotics正在測試除草自駕車。澳洲新創(chuàng)公司Agerris正在開發(fā)用于監(jiān)控農(nóng)作物和噴灑農(nóng)藥的機動機器人。加州公司Blue River Technology則正在開發(fā)在棉花和黃豆田等大型田地除草的機器人。
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