人形机器人与农机融合将颠覆传统农业（下）

四、人形机器人与农业装备深度融合的技术路径与方向指引

1、自然语言交互技术

利用Transformer等注意力机制的神经网络架构，训练海量文本数据，构建强大的语言理解与生成模型，采用Seq2Seq、BERT、GPT等模型结构，实现高质量的语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。在交互中引入Grounding技术，让与农业装备融合的人形机器人能根据农田等实物环境信息更准确地理解农户意图。例如，农户可以用自然语言指令机器人操作特定的农业装备进行播种、灌溉等作业，就像智能语音助手与用户流畅对话一样。

2、知识库与推理技术

通过Knowledge Embedding将农业相关的结构化知识库如农作物生长周期、病虫害防治知识等映射到连续向量空间，再利用Graph Neural Network等技术学习知识图谱表示，增强大模型的知识性和逻辑推理能力。在预训练阶段引入知识蒸馏和对比学习，让模型更好地吸收结构化知识。利用归纳逻辑编程（ILP）、Markov逻辑网等技术进行逻辑推理。这样人形机器人在操作农业装备时，能根据知识库进行推理决策，比如根据土壤湿度和作物生长阶段决定灌溉量。

3、多模态感知与决策技术

通过Multimodal Transformer、Cross - attention等技术融合视觉、语音、文本等多模态信息。利用主动学习让与农业装备结合的人形机器人主动询问未知农田环境信息，减少感知不确定性。在决策中引入因果推理，增强机器人应对复杂农田环境的鲁棒性。例如，机器人可以融合视觉信息识别农作物的生长状况和病虫害情况，结合语音指令和文本知识库进行综合决策，操作农业装备进行精准施肥或打药。

4、运动规划技术

采用深度强化学习（DRL）训练运动规划模型，如DDPG、SAC等，让与农业装备配合的人形机器人通过trial and error学习最优运动轨迹，以更好地操作农业装备完成作业。将运动规划与Imitation Learning相结合，通过模仿人类熟练操作农业装备的动作，实现更自然的运动。利用Sim2Real技术弥合仿真与真实农田环境的差距。将运动规划与反馈控制结合，实现更稳定、实时的运动控制，确保机器人能准确、高效地操作农业装备。

5、任务规划与执行技术

通过Hierarchical Task Network等技术将复杂的农业任务分解为多层次可执行子任务。例如，将收获农作物任务分解为定位作物、操作收割装备、运输作物等子任务。利用Monte - Carlo Tree Search（MCTS）等算法在任务规划中进行全局优化搜索。同时引入错误监控和问题诊断技术，增强任务执行的容错性，确保在操作农业装备过程中遇到问题能及时解决。

6、情感交互技术

利用多模态情感识别模型，融合面部表情、语音语调、身体动作等信息，实现对农户情绪的准确理解。在情感生成中，采用GAN等生成式模型合成表情、动作。利用Seq2Seq模型生成情感回复。在与农户的交互中融入幽默、同理心等社交策略，让交互更具人性化。这样能提升农户与机器人配合操作农业装备的体验，提高工作效率。

7、持续学习技术

采用元学习（Meta - learning）让与农业装备融合的人形机器人学会如何学习，实现快速适应新的农业任务、新的农田环境的能力。通过Continual Few - Shot Learning、Incremental Learning等技术在少量新数据上进行增量学习，克服灾难性遗忘问题。例如，当有新的农作物品种或农业作业方式出现时，机器人能快速学习并掌握相关技能来操作农业装备。

五、农业装备与人形机器人互相适应的优先路径

1、技术融合路径

传感器与智能系统融合。为农业装备和人形机器人配备统一标准的传感器，如视觉传感器、激光雷达等，使人形机器人能准确获取农业装备及作业环境信息。例如在采摘场景中，人形机器人借助双目立体视觉传感器与农业装备共享数据，像伟景智能人形采摘机器人依托线激光 + 双目立体视觉技术获得精细三维立体数据，若与农业运输装备结合，可将采摘信息实时传递给运输装备，提高协同作业效率。

开发通用的智能控制系统，融合人工智能、机器学习等技术，让农业装备和人形机器人能实现智能决策和协同操作。比如通过机器学习算法，使农业装备和人形机器人能根据不同作物生长情况和环境条件，自动调整作业策略。

通信与网络连接。建立稳定的通信网络，如 5G 网络，确保农业装备与人形机器人之间实时、高效的数据传输。这样人形机器人可以及时接收农业装备的状态信息和作业指令，农业装备也能获取人形机器人的工作进展。

制定统一的通信协议，保证不同品牌和类型的农业装备与人形机器人能够互联互通。例如规定数据传输的格式、接口标准等，促进设备之间的兼容性和互操作性。

2、设计优化路径

机械结构适配。在农业装备设计时，考虑人形机器人的操作特点和能力，预留合适的操作接口和空间。比如设计可调节高度和角度的农具，方便人形机器人进行操作和更换。

对人形机器人的机械结构进行优化，使其能够更好地与农业装备配合。例如伟景人形采摘机器人上半身采用人形机器人设计，具备升降、旋转功能，并配备灵巧的机械手，可更好地操作农业装备或进行采摘作业。

功能集成设计。将农业装备的部分功能集成到人形机器人上，或者使人形机器人具备更多与农业装备协同作业的功能。例如将农业装备的灌溉控制功能集成到人形机器人的控制系统中，让人形机器人在作业过程中可以根据实际情况进行灌溉操作。

开发模块化的农业装备和人形机器人组件，方便根据不同的作业需求进行组合和调整。这样可以提高设备的通用性和适应性，降低生产成本。

3、作业流程协同路径

任务分配与规划。根据农业生产的不同阶段和任务需求，合理分配农业装备与人形机器人的工作任务。例如在播种阶段，农业装备负责大面积的土地翻耕和播种，人形机器人则负责对特殊区域进行精细播种和补种。

利用路径规划算法，对农业装备和人形机器人的作业路径进行优化，避免相互干扰和碰撞。例如通过北斗定位和地图信息，规划出高效的作业路线，提高整体作业效率。

作业流程标准化。制定统一的农业作业流程标准，明确农业装备和人形机器人在各个作业环节的操作规范和协作方式。这样可以确保两者在作业过程中能够紧密配合，提高作业质量和效率。

建立实时监控和反馈机制，对农业装备和人形机器人的作业过程进行实时监控，及时发现问题并进行调整。例如通过传感器监测设备的运行状态和作业效果，根据反馈信息对作业流程进行优化。

4、人才培养与政策支持路径

专业人才培养。加强农业工程、机器人技术等相关专业的教育和培训，培养既懂农业装备又懂人形机器人技术的复合型人才。这些人才能够推动农业装备与人形机器人的融合发展，解决实际应用中遇到的技术问题。

开展企业与高校、科研机构的合作，通过产学研结合的方式，培养适应农业装备与人形机器人融合发展需求的专业人才。例如企业为高校提供实践基地，高校为企业提供技术支持和人才培养。

政策支持与引导。政府出台相关政策，鼓励农业企业和科研机构开展农业装备与人形机器人融合技术的研发和应用。例如提供研发补贴、税收优惠等政策支持，降低企业的研发成本和风险。

建立健全相关标准和规范，保障农业装备与人形机器人融合产品的质量和安全性。同时，加强市场监管，规范市场秩序，促进产业的健康发展。

六、农业装备与人形机器人融合的国家政策支持

1、国家农业装备智能化相关政策

国家在农业装备智能化方面有诸多政策支持。如在设施农业领域，大力推广温室环境监测、智能控制技术和装备，重点加快水肥一体化智能灌溉系统的普及应用；加强果蔬产品分级分选智能装备、花果菜采收机器人、嫁接机器人的研发示范，应用推广智能化的植物工厂种植模式。在畜禽养殖业，需加强信息技术集成应用，以猪、牛、鸡等主要畜禽品种的规模化养殖场站为重点，加强养殖环境监控、畜禽体征监测、精准饲喂、废弃物自动处理、智能养殖机器人、网络联合选育系统、智能挤奶捡蛋装置、粪便和病死畜禽无害化处理设施等信息技术和装备的应用。农业装备智能化工程着重研发和推广适合我国国情的传感器、采集器、控制器，推动传统设施装备的智能化改造，提高大田种植、品种区域试验与种子生产、设施农业、畜禽、水产养殖设施和装备的智能化水平。例如，深耕深松、播种、施肥施药等作业机具配备传感器、采集器、控制器，联合收割机配备工况传感器、流量传感器和定位系统，大型拖拉机等牵引机具配备自动驾驶系统等。

同时，我国陆续发布了许多智慧农机行业相关政策来推动农机智慧化发展。2024年9月和10月农业农村部发布的相关意见都提出大力发展智能农机装备，推进农机具数字化升级，研发推广高精准作业水平的智能农机装备，建设全国农机作业指挥调度平台；鼓励农垦发展互联网 + 农机作业。2024 - 2028年全国智慧农业行动计划提出加快推进农机装备的数字化升级，引导配备北斗辅助驾驶等系统设备终端，提高精准作业水平。2024年11月工业和信息化部等十二部门发布的《5G规模化应用扬帆行动升级方案》推进5G与智能农机深度融合，提升基于5G的农业传感器、控制器、机器人、无人机等智能化装备研发生产水平。

2、国家推动人形机器人相关政策

近两年，工信部等部门先后出台了与人形机器人发展相关的多项政策文件，顶层设计逐步完善。2024年11月工业和信息化部等十二部门发布的《5G规模化应用扬帆行动升级方案》提出推动基于5G的智能机器人、智能移动终端、云设备等研发应用，鼓励融合5G的XR业务系统、裸眼3D、智能穿戴、智能家居等产品创新发展；推动5G上车，鼓励汽车前装5G通信模块，助力智能网联汽车智驾、智舱提质升级。从去年年底以来，多地也发布了关于机器人产业的培育政策，通过上下游联合攻关、资金支持等多种方式助力产业成长。此外，“耐心资本”也在推动产业发展，如北京2023年成立了规模100亿元的机器人产业发展基金，深圳也将设立100亿元人工智能和机器人相关基金。

3、两者融合的潜在政策导向

虽然目前暂未发现直接针对农业装备与人形机器人融合的国家政策，但从现有的农业装备智能化和人形机器人发展政策中可以推测其潜在的政策导向。一方面，农业领域对智能化、自动化装备需求不断增加，而人形机器人具备模仿人类外观和行为且高智能化的特点，其在农业场景中的应用有很大潜力，国家可能会鼓励开展相关技术研发和试点应用。另一方面，5G规模化应用相关政策为农业装备和人形机器人的融合提供了通信技术支持，未来可能会进一步推动两者在5G网络下的协同发展，实现更高效的农业生产作业。随着技术的发展和产业需求的增长，预计国家会出台更具针对性的政策来支持农业装备与人形机器人的融合创新。