農業(yè)機器人指的是一種以農產品為操作對象，兼有人類部分信息感知和肢體行動功能，是綜合了多種學科交叉的可重復編程的柔性自動化或半自動化設備。

       農業(yè)機器人能夠逐步代替人力而且不斷幫助農業(yè)生產降低勞動強度，同時，其還可提高勞動效率，幫助解決目前許多國家面對的勞動力稀缺難題。農業(yè)機器越來越受到農業(yè)人口較少的發(fā)達國家的重視，也成為國際農業(yè)裝備產業(yè)技術競爭的焦點之一。相對而言，我國與發(fā)達國家水平差距明顯，如農牧業(yè)工藝與機械設備結合的不夠緊密，國內穩(wěn)定性、故障率、易用性等指標不理想，生產成本較高，生產效率偏低，智能化程度不高，核心算法的差距顯著。

       但未來的農場一定將是無人農場，將會需要大量的農業(yè)機器人，國內很多研究機構和企業(yè)也在探討無人農場，也建設了無人農場的示范，雖然我國對機器人的研究起步相對較晚，但產業(yè)發(fā)展迅速，同時政策上支持力度不小，工業(yè)和信息化部、發(fā)展改革委、財政部于早前就曾聯(lián)合發(fā)布《機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，就為農業(yè)機器人的進一步發(fā)展提供了新機遇。


       據(jù)分析稱，農業(yè)機器人目前已成為世界熱點，2017-2021年期間，人工智能在農業(yè)中應用的年復合增長率為22.68%。2016年為27.6億美元，預計2020年為111億美元，2025年為308億美元，主要包括農業(yè)無人機，無人拖拉機、智能收獲機、智能除草機、擠奶機器人、農業(yè)自動化與控制系統(tǒng)等。農業(yè)機器人的廣泛應用是人工智能農業(yè)領域市場快速發(fā)展的重要因素。而目前中國農業(yè)機器人研究產出規(guī)模已經超過美國，同時重點關注在收獲和采摘機器人。

       本文以農業(yè)機器人相關研究SCI論文為對象，對農業(yè)機器人的論文產出趨勢、熱點研究主題、國家競爭態(tài)勢及研究前沿進行了四個方面的分析，旨在把握該領域的國際總體競爭態(tài)勢和研究前沿方向，為科技布局和科技管理提供決策支撐。

       研究前沿分析的方法是，將所有檢索到的SCI論文數(shù)據(jù)進行匯總，以排名在Top10%的論文為選擇基礎，篩選出被引頻次高的論文，同時在此基礎上邀請專家進行甄選，同時選出重點論文，并對逐篇重點論文進行內容解讀，然后根據(jù)研究主題聚類、分析，以此獲得當前農業(yè)機器人的研究前沿方向及重點研究內容。

1.國際競爭態(tài)勢

       該篇論文分析稱，中國農業(yè)機器人研究產出規(guī)模超過美國，重點關注收獲和采摘機器人。2013—2018年，世界所有能檢索到與農業(yè)機器人研究相關的SCI論文，數(shù)量為484篇（檢索日期截止到2018年12月）論文數(shù)據(jù)表明，相關農業(yè)機器人的研究論文從2013年的53篇增加到了2017年的114篇（2018年數(shù)據(jù)不完整），增長近1倍。從數(shù)據(jù)可以看出，年度數(shù)量變化呈增加趨勢，表明各國近年來農業(yè)機器人研究產出規(guī)模不斷擴大，同時該領域仍然處于研究的上升期，且越來越受到關注。

2. 領先國家

       2013—2018年，世界農業(yè)機器人SCI論文貢獻自全球52個國家，其中數(shù)量最多的前10個國家依次是中國、美國、西班牙、德國、澳大利亞、荷蘭、以色列、意大利、英國和日本，10個領先國家的論文數(shù)量合計426篇，約占論文總量的88%。


       從論文數(shù)量的年度變化可以看出，在農業(yè)機器人方面，中國的論文數(shù)量逐年增加，且增長趨勢非常明顯，年度論文數(shù)量2014年開始超過美國躍居第一。當然這也不乏中國農業(yè)相關的研究人員與日俱增的因素。

3.熱點主題

       在農業(yè)機器人相關的SCI論文中表明，各國的熱點研究主題主要集中在作業(yè)場景與關鍵技術，分布較為不平均。其中中國比較關注的是收獲和采摘機器人的研究，而美國、澳大利亞、荷蘭和英國等更關注擠奶機器人，以色列和日本較為關注收獲機器人，德國與意大利關注噴灌機器人。


可以看到各國的農業(yè)機器人相關研究都很大程度上受到本國的農業(yè)國情影響，同時研究能產出效益的還是根據(jù)實際需求得到了很好實驗和驗證之后的成果。

4.前沿方向

       在論文整體產出上，雖然中國農業(yè)機器人研究產出規(guī)模超過美國，但被引頻次能在一定程度上反映論文的質量和影響力，高被引論文的研究內容在一定程度上可以反映該領域的研究前沿。

       從論文內容中進行判斷，我們可以很好確定出相關的前沿方向。例如對檢索到的與農業(yè)機器人相關的SCI論文進行篩選、判讀，可以看出，研究主題目前聚集在3個前沿方向，分別在作業(yè)對象識別和定位算法優(yōu)化，導航和路徑規(guī)劃算法優(yōu)化，以及對作業(yè)（農業(yè)生產）對象的分選與監(jiān)測研究。


       在作業(yè)對象識別和定位算法優(yōu)化方面，各國的主要研究對番茄、甜椒、蘋果、柑橘和荔枝等蔬果及雜草和作物病害等的識別，而中國在這一方向上的研究產出相對較多。

       導航和路徑規(guī)劃算法優(yōu)化方面，日本和西班牙的相關研究則更加超前。

       美國在作業(yè)對象的分選與監(jiān)測研究上產出相對較多，研究重點包括果實分選及水產養(yǎng)殖監(jiān)測和牛奶產量與風險監(jiān)測等。

5.結語

       全球農業(yè)生產的集約化和規(guī)模化進程不斷加快，但無疑隨著人口的穩(wěn)定和下降趨勢，世界農業(yè)勞動力一定會不斷減少，但各國對農業(yè)機器人的需求將持續(xù)加大。由于農業(yè)環(huán)境和作業(yè)對象的復雜性、多變性和非結構性，目前可以看到，農業(yè)機器人研發(fā)難度大，相關作業(yè)效果有待提高。

       在作業(yè)對象識別和定位、導航和路徑規(guī)劃、作業(yè)對象的分選與監(jiān)測等前沿方向上，要以開放創(chuàng)新的理念開發(fā)和應用新技術，促進具有多環(huán)境適應性的智能農業(yè)機器人的研發(fā)。

       在技術上，隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新一代信息技術與農業(yè)技術的深度融合，農業(yè)機器人作為新一代智能化農業(yè)機械將突破瓶頸并得到廣泛應用。

       同時，未來農牧機器人新技術研究包括深度學習、新材料、人機共融、觸覺反饋等技術，都值得全世界人類進行探索。深度學習提高農業(yè)機器人感知和決策能力，如感知包括表型特征識別、場景識別定位、作物病害識別。決策包括運動路徑優(yōu)化、作業(yè)姿態(tài)優(yōu)化、作業(yè)次序優(yōu)化。觸覺反饋控制要增強農業(yè)機器人感知和執(zhí)行能力，如能力反饋的感知與執(zhí)行能力。

       新材料可以改善農業(yè)機器人執(zhí)行能力，人機共融是未來農業(yè)發(fā)展重要的一環(huán)，可提高作業(yè)效率，人機共融技術減少了研發(fā)成本，由機器人預測人的意圖配合完成工作。建立更加龐大的、宏觀的、虛擬的、戰(zhàn)略性的農業(yè)機器人系統(tǒng)，實現(xiàn)無人農場，這才是農業(yè)大數(shù)據(jù)的本質內涵。