传统农业需要大量的人力和物力，而随着我国人口老龄化日趋严重，人口红利即将消失，农业劳动力匮乏问题日益严重。另一方面，城市化进程加快，农村劳动力向城市流动趋势明显，劳动生产率、农业生产效率和资源利用率亟需提高，传统农业生产已经无法适应市场需要。

世界上第一家无人农场在2017年诞生于英国，随后在美国、以色列、挪威、荷兰等发达国家发展起来。我国在2019年以后也开始探索无人农场，目前仍处于起步阶段。

据国际咨询机构 Research and Markets 预测，到2025 年全球智慧农业市值将达到 683.89 亿美元。这为技术供应商、农业设备和机械供应商、生产商和其他相关企业提供了大量机会，也为新技术的发展提供了广阔的市场。事实上，近年来，巨头们瞄准行情，携高科技纷纷“入农”：阿里集团宣布启动“数字粮仓”，将投资建设100座数字产粮基地；华为、京东、腾讯等也纷纷宣布进军智慧农业；碧桂园宣布进军高科技现代农业，打造覆盖研发端、生产端到销售端的全产业链现代农业。

随着物联网、大数据、人工智能、机器人、智能装备制造、5G等新一代信息技术的发展，机器换人已成为可能，且这一趋势在不断加快。以下，35斗将对无人农场做概念和技术的梳理，并盘点各个细分领域中的国外公司，以供参考。

21家无人农场领域企业盘点（资料来源：crunshbase，35斗整理）

我们通常所说的无人农场（unmanned farm）是指采用物联网、大数据、人工智能、5G、智能装备与机器人等新一代信息技术，通过对设施、装备、机械等进行远程控制、全程自动控制或机器人自主控制，完成所有农场生产作业的一种全天候、全过程、全空间的无人化生产作业模式。

全天候无人化之下，无人农场对农业动植物的生长环境、生长状态、各种作业装备的工作状态进行全天候监测，从而根据监测到的信息开展农场作业与管理。全过程无人化是指农业生产的各个工序和环节都无需人工参与，由机器自主完成。全空间无人化是指在农场的物理空间内，无人车、无人船、无人机在不需要人的介入下自主完成移动作业，并实现固定装备与移动装备的无缝对接。

无人农场的本质是实现机器换人，这是新一代信息技术、智能装备技术与先进种养殖工艺深度融合的产物，是对农业劳动力的彻底解放，代表着农业生产力的最先进水平。

无人农场概念框架（资料来源：李道亮、李震，《无人农场系统分析与发展展望》）

（一）四项关键技术   

那么在无人农场领域有什么样的关键技术呢？在这里我们将列举四项技术，物联网、大数据、AI和智能装备与机器人。

物联网：5G技术是集无线技术、网络技术和通信技术为一体的无线传输技术，为农业物联网的发展提供了一条“高速公路”，成为推动农业物联网发展的底层驱动力。

大数据：无人农场通过智能装备完成精准作业，而这又是依靠农场海量实时数据的分析展开精准作业。基于大数据和云计算的无人农场数据处理与农场进行深度融合，实现了无人农场环境信息、动植物信息、装备信息等各种数据的智能快速获取、处理、储存和分析，为精准自主作业提供了数据支撑，从而实现农场的无人化精准化管控。

AI：无人农场的本质是“机器换人”，因此机器必须具有生产者的判断力、决策力和操作能力。快速发展的AI技术像是给无人农场装上了“智能大脑”，让农场具备了决策能力。

智能装备与机器人：智能装备与机器人是农业生产、管理及产后的整个过程中所用到设备的统称。在无人农场中的广泛应用能够让农民彻底实现足不出户就能“种好庄稼、种好菜、养好牛、养好鱼”的农业生产任务。

（二）四大系统

无人农场是一个复杂的系统相互协作构成的，主要由四大系统，即基础设施系统、作业装备系统、测控系统、管控云平台构成。

①    基础设施系统

无人农场基础设施系统通常包括厂房、道路、水、电、仓库、车库、通信节点和传感器安装节点等基础条件，是无人农场的基础物理构架，为农场无人化作业提供了工作环境保障。

②    作业装备系统

作业装备系统是无人农场生产和管理过程中使用的设备和装置的统称，根据作业任务特点分为固定装备和移动装备，是无人农场的核心组成部分。

③    测控系统

测控系统为无人农场建立了数据服务平台，提供了数据支撑，完成了智能装备与机器人的智能控制，从而实现了种养对象的精准生产管理。

④    管控云平台

无人农场云平台系统能够进行无人农场各种信息和数据的存储、学习，数据处理、推理、决策的云端计算，以及有效信息的挖掘和各种作业指令、命令的下达，并建立可视化模型，是无人农场的神经中枢。

以下，35斗将对国外无人农场相关公司做一个盘点，并简要涉及国内相关公司。

（一）大田种植

无人大田种植是最早提出的无人农场概念类型，在英国哈珀亚当斯农业大学产生的世界第一家无人农场的类型就是大田种植。这一领域因为起步较早、难度小，所以发展较为成熟。

约翰迪尔（John Deere）：一家农业、建筑、森林机械设备和柴油引擎设备等使用的品牌，业务横跨全球所有农林地。产品包括农业机械、工程机械、林业机械等。

凯斯纽荷兰（CNH Industrial）：是一家在农业机械和建筑机械行业运营的全球性公司，CNH业务范围包括综合工程、制造、在五大洲进行营销和设备分销等。其业务主要集中在三个业务部门：农业机械、建筑机械和金融服务。

久保田（Kubota）：主要经营产业机械（农业机械、建筑机械等）、基础设施建设等。久保田集团是日本最大的农业机械制造商，长期以来在“水”、“土”、“环境”这些与人类生活和文化息息相关的领域中，不断地开发符合时代要求的先进技术和产品。

图源：John Deere官网

我国的大田种植自动化农机装备近年来在装备质量、机具种类、智能化水平上发展升级速度加快，但在技术创新、制造水平和产品可靠性等方面仍与发达国家有一定差距。

根据农业农村部的资料显示，近年来，我国大田种植领域，“东方红”无人驾驶拖拉机、“谷神”无人驾驶联合收割机已经实现了收割机和运粮车的主从导航无人驾驶；“丰疆”高速无人驾驶插秧机实现了水田原地掉头对行、秧盘自动提升等功能，在多地投入水稻插秧生产实践。黑龙江、新疆、江苏、山东等多个粮棉主产省份相继展开全过程无人化农业生产实践。

（二）农业无人机

无人机是一项创新技术，经过几十年的快速发展，它已经对社会生活的方方面面产生了深远影响，农业也不例外。研究人员、农业工作者正在利用这一先进的工具来推进现代农业的发展。

高科技无人机作为一种农业管理的工具，拥有作物监测、牲畜管理、灌溉控制、测绘制图等功能。它利用实时数据，可以帮助工作者完成费时费力的任务，做出正确的决策，能有效提高作物产量和生产效率，并节省大量的时间和成本。

Precisionhawk：是一家利用无人机提供空中路径计算及数据评估解决方案的初创企业。其由无人机、飞行实时监控、人工智能系统组成的 Lancaster 平台搭载了嵌入式的 Linux 操作系统，配置了 WiFi、以太网、蓝牙、USB 等接口，以及可选的视觉、多光谱、热红外、激光雷达等种类丰富的传感器和摄像机，可以进行各种土地勘测任务，而且还能实时收集并存储数据，并在事后进行分析，为农业、保险、环境保护等领域的客户提供服务。

Sentera：主要研发用于精准农业的无人机、传感器和软件。2019年1月，Sentera推出了Double 4K传感器，它可以将实时NDVI视频直接传输到移动设备。5月，Sentera推出了用于AgVault的NDVI工具箱，用于处理所有航空颜色。

Resson：通过实时的作物管理预测分析，帮助各种类型和规模的农业公司、农技服务供应商和个体种植户提升生产力和利润。Resson农业管理和分析系统集成大型基于云数据的分析以及与传感融合的机器人平台，可分析作物状态和健康，为种植者提供优化农事操作的信息。

农业无人机的应用（图源:Parrot官网）

在我国部分地区，无人机已经成为新农人的标配，以普及率非常高的黑龙江建三江地区为例，90%的水稻都使用过农业无人机飞防服务。

（三）采摘机器人

蔬菜和水果的收获是传统农业生产链中劳动强度较大、时效性要求较高的部分，随着种植规模的增长，其工作成本正在不断提高。

采摘机器人是一种针对蔬菜和水果，具备自主作业能力并且可以通过编程来适应不同的工作环境的自动收获系统。它集成了横跨几个学科的知识，包括机械结构、视觉成像、运动学、传感器技术、控制技术和计算信息处理等。

Robotics Plus：专注于为园艺和其他初级产业开发机械化、自动化、机器人和传感器 (MARS) 技术。采用先进的基于计算机的设计、嵌入式控制系统和现代制造工艺，采用现代技术方法实现自动化，开发多项世界领先的技术，并提供跨一系列工程学科的高效解决方案。Robotics Plus正在将其新的机器人苹果包装机投入商业生产。

Tevel：一个机器人公司，开发了一组无人机，用于在果园中执行采摘、疏枝和修剪任务。其空中方案为农民提供了一个全面的采摘方案。

（四）农场管理系统或数据分析决策

农场管理系统/数据分析决策（图源：Slantrange 官网）

该系统为农场提供了利润最大化的农作物最优种植模型，使资源达到最大效用，改变了农场传统管理模式，由手工管理转变为信息化管理，大大提高了农场工作效率和科学管理决策水平。

AGERpoint：致力于通过高效的数据收集技术和直观的监控软件，为果树种植者提供精准农业解决方案，其主要产品是农业用GML100激光雷达。该公司在收集果树生长过程中的外形数据的同时，提供不同使用场景的数据分析软件，上述数据还可作为当地种植户申请保险和赔偿的重要依据。

Mavrx：旨在将农业发展同大数据关联起来，促进农作物产量的提高和土地管理。公司为农业种植者提供基于图像的空间分析平台，利用无人机、飞机和卫星等采集图像，进行数据分析，为农户提供切实可行的见解，帮助种植者实现产量最大化和成本最低化。

Skycision：利用先进的计算机视觉和机器学习技术，分析无人机收集的图像并提供可操作的见解，从而帮助种植者提高作物产量，节省成本和时间。

Cainthus：是一家专注于机器视觉的公司，他们将视觉信息转化为可操作的数据。虽然其技术具有广泛的应用潜力，但Cainthus目前的重点关注领域是农业，他们希望通过提供数据驱动的解决方案，提高粮食生产率和土地利用率，同时实现环境保护和可持续发展。

无人农场不仅可以使农场生产更加高效和专业化，也对我们面临的环境污染问题大有助益，因为无人化农业能降低肥料和杀虫剂的使用，减少水资源浪费和温室气体排放。

无人化农业仍面临很多困难（图源：Slantrange官网）

同时，在无人化农业的发展过程中，也存在很多亟需克服的困难。

首先，科技是否能够与无人农业兼容。无人农场要求信息数字化，实时的、连续的和高度可靠的数据采集。然而用于农业的实时在线传感系统并不可靠，而且在复杂情况下，有些传感器的长期稳定性和可靠性不够。

其次，大数据技术在无人农场的实际应用中仍然存在很多问题。第一，作为农业一线从业者的农民，他们是一群有丰富的地方性知识的从业者，但对他们而言，搭上这辆高科技的快车需要很大的成本。其二，目前大数据信息的收集和使用并不透明，除非农民知道数据的用途，否则他们不会愿意分享自己所掌握的信息。其三，大数据带来的利益并不能被公平的分摊到从业者那里。在这方面，政府需要建立一个中间监管机制，负责数据共享和储存、数据透明使用、数据收益分配等。

第三，如何实现向无人农场的平稳过渡也是一个很重要的问题。从业者因化肥、饲料、农药的需求减少而被裁员，农民因不必耕种土地而造成劳动力过剩。新的行业模式的兴起总会伴随着阵痛期，但作为主动参与变革的人，应该尽量让这场变革所波及到的人的损失最小化。在无人农场向最高形态的过渡仍然需要一些时间，但可以预见的是，农民的数量将会越来越少。在这一缓慢的变化过程中，人们可以做得更多，例如政府需要增强对农民的培训，帮助农民学习更多技能，平稳的向无人化农业时代过渡。

最后，无人农场所需的先进设备成本很高，这是发展中国家遇到的一个最大的障碍。在这一方面，政府可以增加设备补贴和科研经费，研究者可以在降低成本方面做一些深入研究，而农民们可以优先使用最急需的设备，比如农场收割机。

在未来，解决这些问题将成为对无人农场的发展至关重要的事情，而这需要政府、研究者、农民和企业家们的共同努力。

目前，无人农场仍处于初级阶段。随着科学技术、智能化装备和信息产业的发展，我们预测，在2050年到2070年间，将出现有着独立规划、决策和管理能力的无人农场。

农业代表着最先进的农业生产力，可以极大提高劳动生产率，提高资源利用率和单位土地产出率，将实现农业劳动力的彻底解放，是未来农业的发展方向。

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参考资料：

1.李道亮，李震《无人农场系统分析与发展展望》，2020年7月

2.中国农业农村部《国内外无人化农业发展状况》，2020年7月

3.《From Smart Farming towards Unmanned Farms :A New Mode Of Agricultural Production》（https://www.mdpi.com/2077-0472/11/2/145）， 2021年2月