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AI 正深度滲透農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，多家聚焦 AI 農(nóng)業(yè)的企業(yè)獲得大額融資，其中 Orchard Robotics 憑借 “AI 果樹(shù)體檢” 模式脫穎而出，助力果園提升畝產(chǎn)、降低誤差，打破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)粗放管理的局限。除此外，AI 在作物監(jiān)測(cè)、除草、采摘、種子改良等環(huán)節(jié)也有豐富應(yīng)用，正推動(dòng)農(nóng)業(yè)從 “看天吃飯” 向 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)型。

AI已經(jīng)開(kāi)始對(duì)農(nóng)業(yè)“動(dòng)手”了。

上周，一家叫Orchard Robotics的AI果園機(jī)器人公司拿到了2200萬(wàn)美元的融資，相當(dāng)于1.58億人民幣。

這公司做的業(yè)務(wù)很有意思，用AI給果樹(shù)做“體檢”。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它們?cè)谕侠瓩C(jī)上裝攝像頭，每秒抓拍100張果樹(shù)圖像，然后AI實(shí)時(shí)分析每顆果實(shí)的大小、顏色和健康度。

這些數(shù)據(jù)會(huì)被上傳到一個(gè)叫Orchard的云端軟件里。它相當(dāng)于是農(nóng)場(chǎng)的“決策中樞”，會(huì)告訴種植者：哪片葡萄藤需要多施點(diǎn)肥，哪棵樹(shù)該修剪，哪里需要疏果。

據(jù)說(shuō)，這種檢測(cè)的誤差只有5%，比傳統(tǒng)方式準(zhǔn)2000倍。現(xiàn)在，Orchard已經(jīng)在美國(guó)一些最大的蘋(píng)果和葡萄農(nóng)場(chǎng)中使用，并幫助了某大型果園提升畝產(chǎn)12.6%。

烏鴉君注意到，AI在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域跑得飛快，除了Orchard外，不少公司還拿到了大額融資，包括AI預(yù)測(cè)種子Inari（7.2億美金）、AI基因預(yù)測(cè)BensonHill（超2億美金）、AI除草機(jī)Ecorobotix（5200萬(wàn)美金）。

今天，跟著烏鴉君來(lái)看看這些藏在田間地頭的AI應(yīng)用。

01 美國(guó)果農(nóng)靠天吃飯？華人小伙用AI破了局

老外向來(lái)癡迷中國(guó)的田園風(fēng)。李子柒撿栗子、摘柿子，滇西小哥采葡萄做菜，這類視頻在海外動(dòng)不動(dòng)播放破千萬(wàn)，評(píng)論區(qū)常常淹沒(méi)在羨慕聲里。

美國(guó)自己就是農(nóng)業(yè)巨頭，為什么要羨慕中國(guó)的果蔬？

真相是：美國(guó)農(nóng)業(yè)強(qiáng)在大規(guī)模機(jī)械化，巨型農(nóng)場(chǎng)+衛(wèi)星遙感適合大豆、玉米這類田地規(guī)整的主糧，但對(duì)付果蔬就非常吃力。

像葡萄、番茄這類果實(shí)形態(tài)復(fù)雜、成熟不一致、需手工采摘的作物，機(jī)器識(shí)別難、自動(dòng)化成本高。所以，美國(guó)蔬果又少又貴。

Orchard Robotics創(chuàng)始人Charlie Wu談到：“如果你不知道田里長(zhǎng)了什么、能收多少，就很難精準(zhǔn)施肥、用工、銷售?！?/p>

而這，也正是AI農(nóng)業(yè)正在破解的方向：通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)，像Orchard Robotics這樣的公司正在實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的作物監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)與田間管理。

Orchard Robotics的具體做法是：攝像頭拍照片、收集數(shù)據(jù)、云端AI分析。

①FruitScope超高分辨率攝像頭：可裝載在現(xiàn)有拖拉機(jī)上，一邊開(kāi)車一邊掃描每棵果樹(shù)、每根藤蔓或植物的細(xì)節(jié)，重點(diǎn)關(guān)注單個(gè)果蔬；其相機(jī)系統(tǒng)每秒可捕獲約100張圖像，可拍攝數(shù)百萬(wàn)張圖像；

▲ 裝載AI攝像頭巡視

②FruitScope Vault記錄系統(tǒng)：對(duì)捕獲的圖像進(jìn)行處理，以識(shí)別單個(gè)水果，可用GPS繪制果實(shí)數(shù)量和樹(shù)木大小，AI實(shí)時(shí)分析單個(gè)果實(shí)的大小、顏色、健康狀態(tài)；

▲ 單個(gè)果實(shí)識(shí)別&標(biāo)記健康狀況

③FruitScope OS云平臺(tái)：數(shù)據(jù)直傳云端，顯示果園果實(shí)大小分布的圖表和圖形，顯示樹(shù)木健康狀況，輔助如灌水、施肥、修剪、間伐決策?？筛檰蝹€(gè)/多個(gè)季節(jié)里數(shù)千萬(wàn)株植物的成長(zhǎng)。

▲ 云端數(shù)據(jù)

創(chuàng)始人Wu坦露創(chuàng)業(yè)受中國(guó)蘋(píng)果種植戶的祖輩影響，可以說(shuō)是體現(xiàn)了中國(guó)人對(duì)種菜有著刻在DNA里的熱情。在康奈爾大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)期間，他發(fā)現(xiàn)美國(guó)農(nóng)場(chǎng)還在靠人工抽樣猜產(chǎn)量（僅檢查0.01%的作物，用來(lái)預(yù)估數(shù)百萬(wàn)美元的產(chǎn)銷計(jì)劃），于是他果斷輟學(xué)創(chuàng)業(yè)，把AI視覺(jué)帶進(jìn)田間地頭。

另外，康奈爾大學(xué)以計(jì)算機(jī)、AI和農(nóng)業(yè)課程而聞名，這段求學(xué)經(jīng)歷也幫助Wu了解在圖像分辨率、模型推理、校準(zhǔn)、泛化方面什么是可行的。

▲ Charlie Wu

Orchard Robotics后續(xù)將推出Canary 決策系統(tǒng)。據(jù)介紹，Canary的AI從數(shù)百萬(wàn)棵樹(shù)及其結(jié)果中學(xué)習(xí)，將通過(guò)分析田間作物實(shí)時(shí)情況，讓種植者提前掌握產(chǎn)量，精準(zhǔn)管控各流程，如修剪、噴灑、灌溉、雇用、收獲、營(yíng)銷和銷售、分配作物等等，并提前鎖定供應(yīng)鏈下游。

Orchard Robotics從一開(kāi)始的蘋(píng)果與葡萄，到現(xiàn)在已擴(kuò)展到藍(lán)莓、櫻桃、杏仁、柑橘等作物，覆蓋美國(guó)多家大型果園。

農(nóng)業(yè)科技從來(lái)不是容易的生意，一個(gè)很重要的原因是，信任周期太長(zhǎng)。農(nóng)戶現(xiàn)金流季節(jié)性強(qiáng)，機(jī)器買了要用十年，地里的結(jié)果得等一季，客戶付款還得看收成。對(duì)于他們，必須拿出省水、省藥、增產(chǎn)這種真金白銀的回報(bào)證據(jù)才行。

Orchard的策略很清晰：硬件走量，軟件吃肉。具體來(lái)說(shuō)，他們的車載攝像頭是按成本價(jià)，一次性出售或租賃，靠后續(xù)按英畝/作物周期收訂閱費(fèi)。

ROI對(duì)照?qǐng)D就是最強(qiáng)銷售工具，Orchard Robotics給出對(duì)照?qǐng)D：

用并排田塊把“AI指導(dǎo)vs傳統(tǒng)抽樣”做成柱狀圖，AI預(yù)測(cè)誤差≤±5%，遠(yuǎn)超人工抽樣20%~30%的偏差。另外，搭載AI攝像頭的農(nóng)用車可省下巡檢成本，提早發(fā)現(xiàn)弱勢(shì)樹(shù)，精準(zhǔn)定點(diǎn)施肥、打藥，以提高畝產(chǎn)。

客戶報(bào)告稱，某商業(yè)果園采用他們的產(chǎn)品后，畝產(chǎn)提高12.6%。對(duì)大型果園來(lái)說(shuō)，幾個(gè)點(diǎn)的提升就意味著幾十萬(wàn)美元的利潤(rùn)差距。

02 從“看天吃飯”到“知天而作”

從“看天吃飯”到“用數(shù)據(jù)種地”，AI農(nóng)業(yè)逐漸告別“粗放模式”。AI不僅能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)產(chǎn)量、識(shí)別病蟲(chóng)害，還可能自動(dòng)安排澆水施肥、機(jī)器人采摘——相當(dāng)于給農(nóng)業(yè)裝上了“智慧大腦”加“機(jī)械手”。

接下來(lái)，我們?cè)倏?個(gè)AI農(nóng)業(yè)工具案例。

（1）AI作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)“笛卡爾實(shí)驗(yàn)室”

該公司把全球衛(wèi)星“照片”變成產(chǎn)量預(yù)報(bào)：把光學(xué)、多光譜、高光譜和雷達(dá)影像，跟天氣、土壤等數(shù)據(jù)疊在一起，用AI算畝產(chǎn)和異常地塊。先花大錢(qián)把原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)洗成“能直接用的”干凈圖層，再喂給模型輸出植被指數(shù)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)和熱點(diǎn)警報(bào)。最新估算年收入約1220萬(wàn)美元/年。

笛卡爾實(shí)驗(yàn)室于2024年10月被加拿大地球觀測(cè)公司EarthDaily Analytics收購(gòu)。

（2）AI作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)Prospera Technologies（以色列）

溫室里裝攝像頭，AI 24小時(shí)“盯梢”：看蟲(chóng)、看病、看缺水、看缺肥，實(shí)時(shí)把灌溉處方發(fā)到噴灌機(jī)。模型得學(xué)會(huì)在不同作物、不同光照和氣候下分辨葉色、葉形。

（3）AI除草機(jī)Ecorobotix（瑞士）

除草機(jī)器人只給雜草打針：機(jī)載攝像頭和多光譜眼當(dāng)場(chǎng)認(rèn)出誰(shuí)是草，立刻微噴一滴藥，官方數(shù)據(jù)省藥40%，莊稼還能多收5–10%。不管太陽(yáng)角度怎么變、土壤顏色多雜、苗高苗矮，都不能看走眼；底盤(pán)還得能爬坡、認(rèn)路、扛一整天。最新一輪募資5200萬(wàn)美元，用于全球擴(kuò)張。

（4）AI除草機(jī)Blue River Technology

該公司主打AI除草噴頭。拖拉機(jī)裝著“看見(jiàn)就噴”的智能噴頭：邊走邊拍，AI瞬間分出莊稼和雜草，給雜草點(diǎn)噴藥，不管局限于光線亮、土面反光、苗長(zhǎng)勢(shì)等條件。

（5）AI采摘機(jī)器人Four Growers

公司主打自動(dòng)采摘番茄的溫室機(jī)器人。在使用過(guò)程中，機(jī)器人先用機(jī)器視覺(jué)把整串番茄掃成3D圖，再用AI看顏色、紋路和形狀判斷熟不熟，然后算出不碰傷果子的路線去摘。最難的是，葉子擋、棚膜反光，還要在0.3秒內(nèi)做完所有判斷。

這家公司2024年11月拿到A輪900萬(wàn)美元，由Basset Capital領(lǐng)投，YC參投，以擴(kuò)大其旗艦機(jī)器人GR-100的生產(chǎn)規(guī)模。

（6）AI拍照識(shí)別病蟲(chóng)害Plantix（德國(guó)）

這家公司開(kāi)發(fā)的手機(jī)APP PEAT一張秒診病蟲(chóng)害。AI對(duì)圖像中的氣象、土壤情況進(jìn)行標(biāo)注，能解析出“葉片斑點(diǎn)”現(xiàn)象背后的病蟲(chóng)害、營(yíng)養(yǎng)不良等問(wèn)題，給出倒推肥料或農(nóng)藥配方的建議。

模型先“吃”了5000萬(wàn)張農(nóng)民上傳的照片，把地點(diǎn)、作物種類、生長(zhǎng)階段都一起學(xué)進(jìn)去，等到準(zhǔn)確率超過(guò)90%才正式發(fā)布給用戶用，而且會(huì)越用越聰明。CBInsights口徑累計(jì)融資1570萬(wàn)美元。

（7）天氣助手aWhere

把天氣數(shù)據(jù)變成產(chǎn)量預(yù)報(bào)：把氣溫、降雨、霜凍、風(fēng)速等歷史和實(shí)時(shí)氣象信息，跟作物長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量記錄一起喂給時(shí)間序列模型，畫(huà)出天氣風(fēng)險(xiǎn)地圖和產(chǎn)量供需預(yù)估，主要賣給貿(mào)易商、保險(xiǎn)公司和食品供應(yīng)鏈。

（8）AI基因編輯優(yōu)化種子模型Inari Agriculture

先讓AI“算”出哪幾個(gè)基因該剪，再使用基因編輯技術(shù)CRISPR，把育種周期搬到芯片里預(yù)演：電腦設(shè)計(jì)→實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證→田間迭代，目標(biāo)是用更少水、肥換更高產(chǎn)量。2025年1月，剛拿1.44億美元，總?cè)谫Y超7.2億，估值21.7億；2023年收入1.12億美元，來(lái)自授權(quán)費(fèi)和里程碑款。

（9）AI基因組學(xué)模型Benson Hill

用AI給種子“配餐”：把基因組、田間表現(xiàn)和氣候數(shù)據(jù)一起算，快速挑出高蛋白大豆、高產(chǎn)玉米的雜交組合，育種時(shí)間砍一半?？蛻艨少I品種授權(quán)，也可直接買原料。2024年前9個(gè)月收入8900萬(wàn)美元，仍虧損，9月底賬上現(xiàn)金只剩1440萬(wàn)美元。

03 總結(jié)

從目前看，AI對(duì)農(nóng)業(yè)的改造主要分為三種路徑：

第一種，數(shù)據(jù)與感知層如AI巡視攝像頭Orchard Robotics、笛卡爾實(shí)驗(yàn)室，如同農(nóng)業(yè)的“眼睛”，負(fù)責(zé)采集多源數(shù)據(jù)。

第二種，決策與執(zhí)行層，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的農(nóng)事操作，是農(nóng)業(yè)的“智能手腳”。

第三種，是在價(jià)值鏈與上游創(chuàng)新層，如Inari、BensonHill等，聚焦種子改良與供應(yīng)鏈優(yōu)化。

最終，可能形成一個(gè)類似“端-管-云”的農(nóng)業(yè)OS，而像單點(diǎn)產(chǎn)品如AI視覺(jué)分析類，可能會(huì)被邊緣化。