打开手机，你可能会刷到这样的短视频：新疆的广袤农田里，无人驾驶拖拉机沿着笔直的路线自动作业，驾驶室里空无一人；云南的果园中，采摘机器人伸出机械臂，精准地摘下一颗颗成熟的果实。这些画面不再是科幻电影里的桥段，而是正在中国大地上发生的日常。

图片由AI生成

  上海交通大学机械与动力工程学院讲席教授刘成良在山东农业大学农机系工作十年后转入上海交通大学，借助工科与农学的交叉平台，持续深耕农业机器人技术。“农业要发展，首先要有人才，”刘成良说，“而且要让最聪明的孩子到农业领域来。”在他看来，农业机器人不仅是“机器换人”的工具，更是吸引高素质人才投身农业的载体，这个专业，正在成为越来越多优秀年轻人的选择。

  农业机器人为何成为刚需

  中国已是世界第一制造大国，工业机器人应用规模全球领先，造船行业占世界市场的七到八成，经济体量已从2010年的世界第二攀升至整个欧盟的体量。但农业领域的机械化、智能化水平仍有进一步提升的空间。农业作业环境艰苦——设施农业高温高湿，养殖场气味难闻，大田作业单调枯燥，这是客观存在的挑战。

  然而挑战的另一面是机遇。刘成良回忆，十五年前他带领学生在新疆开展无人驾驶农机试验，彼时GPS设备昂贵，一套系统动辄数万元。但正是基于新疆农田广袤、人工驾驶容易疲劳的实际需求，团队坚持了下来。“新疆的田太大，一望无际，人开着开着就睡着了，”刘成良说，“无人驾驶不仅是提高效率，更是为了安全和舒适。”当初的探索如今已结出硕果，无人驾驶技术在新疆的大田里已经非常普遍，当初参与项目的学生也已成长为独当一面的专业人才。

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  更大的机遇在于人才。刘成良注意到，国内多所农业院校开设的农业机器人相关专业，报考热度与录取分数均处于较高水平。“农业机器人你会做，将来干什么工作都行，”他说，“因为机器人的核心技术是相通的，工业机器人、服务机器人、农业机器人都叫机器人。”掌握了机器视觉、导航控制、智能决策等核心技术的年轻人，不仅能够在农业领域施展才华，也可以服务于智能制造、无人系统等广阔赛道。而农业场景恰恰提供了最复杂、最有挑战性的试验场，最能锻炼和检验技术能力。

  从被动控制到自主智能

  传统农业机器人依赖预先编程，操作者设定好路径和动作，机器按部就班执行。然而农田环境充满不确定性，光照变化、枝叶遮挡、地形起伏、果实成熟度不一，任何“意外”都可能导致作业失败。刘成良用采摘机器人举例：如果识别算法只在理想光照下训练过，一旦遇到枝叶遮挡，系统就会失效。这种“被动控制”模式，从根本上限制了机器人的实用性。

  人工智能的引入彻底改变了这一局面。新一代农业机器人的核心特征是“自主智能”，它不再需要人类穷举所有可能场景，而是通过机器学习在真实作业中不断迭代。机器人在田间运行时，传感器实时采集数据，模型在线优化，决策自主生成。“原来我们是被动控制，今天有了人工智能，机器人可有智能了，”刘成良说，“到了农田之后，它什么都能干，不需要编完所有程序，因为它自己会学。”

  由此他提出“大脑小脑”的架构理念。“大脑”对应云端的大模型，汇聚海量数据，负责复杂推理与全局决策；“小脑”则指机器人本地的控制器，负责快速响应与底层执行。大脑训练出的模型经过压缩后部署到小脑上，机器人就能在脱离网络的情况下自主作业。“大脑越来越大，像海一样大；小脑越来越小，不能再做大了，”刘成良这样总结，“大脑越来越智慧，小脑越来越精简。”这种架构既保证了智能化水平，又控制了终端成本，是农业机器人走向田间的重要技术路径。

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  刘成良特别强调，大模型的价值在于“泛化”能力。以无人驾驶拖拉机为例，必须在多种地形、多种气候下反复作业，把经验固化到芯片中，才能应对真实田块的复杂情况。“你得让车自己出去跑，跑完了学回来，那才是真正的智能，”他说，“现在想编程序把各种场景编完，不可能，也不成立。”

  芯片、成本与广阔前景

  技术路线清晰之后，落地面临的核心问题是成本。一台高端无人驾驶农机若采用进口GPU作为主控芯片，单块价格上千美元，整套系统造价超过十万元，农民和农场难以承受。更严峻的是，部分高端芯片对华出口受限，依赖进口存在供应链风险。

  为此，刘成良团队将目光转向国产推理芯片。这类芯片不承担大模型训练任务，只负责运行已经训练好的模型，成本大幅降低。“训练芯片贵得多，一块就要上千美元，”他说，“但我们拖拉机里需要的是推理芯片，价格不贵，几千块钱就能解决。”一块控制板卡，足以满足农机在田间的实时决策需求。“把训练好的模型放到芯片里，拖拉机跑起来，那就是AI驱动的自动控制，”他解释说，“没有这个模型，你只能叫高端农机，不能叫自动农机。”

  成本的下降直接打开了广阔的市场空间。刘成良分享了一个真实案例：山东一位企业家计划投资五千万元建设智慧农业产业园，要求一个月内开工。刘成良评估后认为可行，因为国产控制器和推理芯片的组合已经能够支撑规模化应用。“这是未来发展的方向，”他说，“我们一定要做起来。”他早年主导的农机导航项目，也曾将GPS设备的成本从数万元大幅降低，使得技术得以普及。他特别提到：“这都是我们科技工作者和AI从业者的努力，让技术进步真正惠及产业，这也是市场规律。”

  在产业化方向上，智慧养殖、设施农业和果园作业等场景值得优先关注。这些领域劳动力需求迫切，且作业环境相对可控，技术成熟度较高。刘成良同时提醒，农业机器人的发展必须与传感器产业、芯片设计、操作系统等底层技术协同推进，构建系统级解决方案，而非零散的单点突破。

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  面向未来，刘成良认为智能体技术将为农业机器人带来质变。他在演讲中展示了一个基于大模型的智能体，能够快速检索全球农业机器人产业动态并给出分析建议。“它的信息更新速度远超个人，”他说，“但把智能体真正装进机器人，让它去田间干活，那才是我们的最终目标。”

  当前，中国农业机器人产业正从“样机”迈向“产品”，技术积累日益深厚，市场需求持续释放，成本瓶颈正在被国产芯片逐步突破。“这个时代来了，风头起来了，”刘成良说，“未来已经来了，不是想象。”随着人工智能与农业场景的深度融合，我们不仅将看到田野上自主作业的农机，更将看到一批又一批年轻人在这个充满希望的领域里实现价值。而这，正是中国农业迈向高质量发展的生动注脚。

  （文章系上海交通大学机械与动力工程学院讲席教授刘成良内容，记者李欣哲采访整理）