当 SprayBox 机器人识别一种植物时，它不只是喷洒它——它会构建整个田地的一厘米一厘米的地图，包括每株植物的地理定位和识别。（图片：Verdant Robotics）

得益于 Verdant Robotics，去年在美国加利福尼亚州中央山谷的不需要的作物和杂草一直处于警戒状态，居民呼吸更顺畅。这是因为当地的拖拉机一直在牵引该公司的 SprayBox 技术：人工智能机器人包括 50 个喷嘴和一个复杂的计算机系统，旨在为农民提供高保真信息以提高农业产量。

SprayBox 目前主要与胡萝卜种植者签订合同，但着眼于扩张，它使用计算机视觉和机器学习来查看感兴趣的对象并对其采取行动。

“拖拉机后面有一堆机器人，所以这是一个非常令人兴奋的工作领域，这不是双关语。”美国佐治亚理工学院教授 Frank Dellaert 博士说，他也是位于加利福尼亚州旧金山郊外的 Verdant Robotics 的首席技术官。

事实上，SprayBox 可以以每秒 20 次的速度瞄准单个杂草和农作物，然后以毫米的精度向它们喷洒除草剂或肥料。此外，机器人每小时可以识别和处理超过 500,000 株植物，同时使用的化学除草剂比传统喷洒技术少 95%。

该技术使用由 50 个喷嘴和复杂的计算机系统组成的人工智能机器人。（图片：Verdant Robotics）

但这还不是全部。当 SprayBox 机器人识别一种植物时，它不只是喷洒它——它会构建整个田地的一厘米一厘米的地图，包括每株植物的地理定位和识别。

Dellaert 指出，SprayBox 不是自动的——驾驶室里有人，系统在拖拉机后面运输。不过，附加的是摄像头，可以查看作物。

“然后我们决定，使用机器学习和人工智能技术，'什么是杂草？'，'什么是胡萝卜？'然后我们有这些小型喷雾器，我们用有机化学品非常精确地喷洒在杂草上。”他说：“同时，我们进行高级 3D 视觉和机器学习的研发。所以这不是火箭科学——它比火箭科学更酷。”

根据 Dellaert 的说法，最大的技术障碍之一是在真实领域中做到这一点。“泥浆喷回我们的机器，所以我们必须非常坚固，并想办法让这种先进的机器人技术工作多年。”

他说，另一个挑战是将 3D 技术应用于活作物田间并进行 3D 重建。

“那里有很多技术挑战，例如处理振动、快速移动以及具有这些植物 3D 特性的钻机。”Dellaert 说：“这是一个非常酷的计算机视觉和机器学习问题。”

“由于我们掌握了有关作物和杂草的所有这些数据，我们现在可以与种植者合作，以可持续的方式优化水果种植。”他说：“我们如何以最少的化学品输入来做到这一点？我们怎么可能年复一年地找出杂草压力很大的地方。让这家公司成为一家能够在更大范围内优化农业的人工智能公司是我们未来的愿景。”

他补充说，任何想要效仿并实施新技术的人都需要一件事：关注消费者。

Dellaert 说：“我们专注于种植者的需求，我认为这是关键。这广泛适用于任何想要将技术带入更大市场的人。你需要知道你的客户是谁。而且，就我们而言，我们的客户不仅是种植者，也是社会。我们希望减少农业食品种植过程中的化学品投入。目前，我们仍在对技术进行微调。我们的计划是在加州停留一段时间以优化技术。但可以肯定的是，我们已经在与其他地区的种植者交谈。”