“我国农业呈现人口多、耕地面积较多、作物种类多，但劳动力少、人均耕地少的特点，打通农业人工智能和机器人的接口，有望实现更好的自主、高效、精准和低成本的中国特色农
“我国农业呈现人口多、耕地面积较多、作物种类多，但劳动力少、人均耕地少的特点，打通农业人工智能和机器人的接口，有望实现更好的自主、高效、精准和低成本的中国特色农业应用和发展。”在12月16日举行的“智慧农业创新院士论坛”上，中国科学院院士、中国科学院自动化研究所研究员乔红表示。
二十大报告提出了加快建设农业强国、到二零三五年基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化等方针。在农业现代化历程中，高新科技的运用正在不断深入和加快，农业生产中的智能需求不断增强，数据显示，我国每年需要的农业传感器数量大约为3000万个，其中采购进口数量约1800万。农业智能技术、设备的创新与研发需求巨大。同时，与美国的集约化农业、日本的精准化农业、荷兰的工厂化农业等现代农业模式不同，乔红介绍，我国农业显现出“多”与“少”同时存在的特点，“多”是人口多、耕地面积比较多、粮食作物的种类比较多，“少”是劳动力比较少、人均的耕地面积少。此外小农生产的模式长期存在也是特点之一。“针对典型的大田果蔬和畜禽行业特点，在这些农业典型场景中，能不能打通农业人工智能和机器人的接口，是能否实现更好的自主、高效、精准和低成本的中国特色农业应用和发展的重要基础之一。”乔红说。乔红所在的多模态人工智能系统全国重点实验室，是我国最早开展类脑智能研究的国立研究机构，也是国内首个“人工智能学院”牵头承办单位，乔红表示，在智慧农业领域，“我们希望从农业的需求出发，打通农业、AI和机器人的接口，更好地实现自主、高效、精准、低成本的中国特色农业发展和应用。”和标准化程度更高的工业不同，农业生产的个性化、特异化色彩更强，不同的区域、不同的地块、不同的作物对农业机械的需求不同。“比如在农业传感器方面，我们需要一种低成本的农业专用的传感器、芯片和智能算法，我们也需要把软硬件一体化和AI进行设计，使得硬件设计的过程能够更快。我们还要考虑复杂高动态场景无损无感的检测。”乔红说。低成本、快设计、可实现复杂场景检测的农业传感器如何研发？乔红提出，是否可以通过多种小型的传感器联合组合，形成快速、精准、低成本的智能联动。“近期美国国家科学院、工程院和医学院联合研究，认为整体思维和系统认知分析技术是实现农业科技突破的首要前提。”乔红说，“用多个小的传感器来做事情，它的成本可以下降为原来的1/10，效率能够提高12倍。”如何实现这一设想，乔红表示，目前仍面临许多技术挑战和难题。“一是如何分布，在大田、果蔬场景或畜禽场景中，怎么分布低成本的异构传感器，使它能够对整体建模，且可能达到概率上的稳定性，这是未来需要解决的。同时，多元异构信息怎么融合，也是需要解决的科学问题。三是多个传感器组在一块，形成了怎样的鲁棒融合，使得整体能够容错。四是如何适应不同气候、不同环境的农业生产场景，这需要把持续学习和泛化能力，引入到协同之中。”在社会的不断发展中，人类日渐摆脱繁重的体力劳动，机器乃至机器人承担了最为艰苦的劳动，农业亦是如此。“在保障粮食安全、抢占全球农业制高点、实现农业可持续发展等方面，农业机器人都有不可替代的作用，我相信是有战略意义的。”乔红说。未来的农业机器人会是怎样的？乔红在演讲中描绘机器人进行农业生产的场景，机器人手是灵巧的、脚是敏捷的、眼是明亮的、脑子是聪明的，同时它的手足眼脑也是融合的，这样的机器人，可以为人类做很多事情。“举例来说，在一个大田或果树生产的场景中，机器人的手必须灵巧，我们不可能给每一棵果树、每一个果实建模，但机器人需要准确地抓到每一个苹果，每一个草莓，它会碰触植物，但又不会损伤到茎叶。”乔红说，“它的足可以适应更广泛的地形，现在4足已经做得很好，未来会不会有两足机器人，可以在不平坦的耕地上进行作业。机器人还要有明亮的眼睛，适应不同季节、不同环境的变化，实现快速地迁移、抓取等。它还要有一个聪明的大脑，可以实现和人的畅通交流，不用下达很多指令，简单的词汇就可以和它互动，还可以自动抗干扰，对一些突发状况进行预警或应对。”实现这一场景，不只有手、眼、足、脑的设计，乔红表示，未来的农业机器人，是一个整体，需要宏观地做人工智能设计，“还要考虑在全都是用自主化的硬件时，能不能用软硬件一体化的方式，来解决一些硬件的损伤造成的困难。”