中國報告大廳網(wǎng)訊，農(nóng)業(yè)機(jī)器人作為融合多學(xué)科技術(shù)的智能化農(nóng)業(yè)裝備，既能替代人力降低勞動強(qiáng)度，又能顯著提升勞動效率與綜合生產(chǎn)力，已成為解決全球農(nóng)業(yè)勞動力稀缺問題的關(guān)鍵力量，更是國際農(nóng)業(yè)裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)競爭的核心焦點。近年來，全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱度持續(xù)攀升，相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用探索不斷取得新突破，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展注入了強(qiáng)勁動力。以下是2025年農(nóng)業(yè)機(jī)器人行業(yè)競爭分析。

  一、農(nóng)業(yè)機(jī)器人國際競爭總體態(tài)勢：論文產(chǎn)出與國家分布特征

  2013-2018 年間，全球范圍內(nèi)發(fā)表的與農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)的 SCI 論文共計 484 篇(2018 年數(shù)據(jù)不完整)，年度論文數(shù)量呈現(xiàn)明顯的增長趨勢，從 2013 年的 53 篇增長至 2017 年的 114 篇，增長幅度接近 1 倍，這一數(shù)據(jù)充分表明農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域正處于研究的上升期，受到全球科研界的廣泛關(guān)注。

  參與農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究的國家遍布全球 52 個，其中論文產(chǎn)出數(shù)量排名前 10 的國家依次為中國、美國、西班牙、德國、澳大利亞、荷蘭、以色列、意大利、英國和日本，這 10 個國家的論文總量達(dá)到 426 篇，約占全球論文總量的 88%，成為農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究的核心力量。中國和美國在論文產(chǎn)出上遙遙領(lǐng)先，中國以 94 篇位居首位，美國以 89 篇緊隨其后。從年度變化來看，中國的論文數(shù)量逐年穩(wěn)步增長，增勢尤為明顯，從 2013 年的 5 篇增至 2018 年的 28 篇，自 2014 年起除 2016 年略低于美國外，其余年份均保持全球第一的位置;美國論文數(shù)量總體呈增長態(tài)勢，而其他 8 個領(lǐng)先國家的論文數(shù)量則呈現(xiàn)波動狀態(tài)，增長趨勢并不顯著。

  二、農(nóng)業(yè)機(jī)器人熱點研究主題：作業(yè)場景與核心技術(shù)分布

  農(nóng)業(yè)機(jī)器人行業(yè)的熱點研究主題主要集中在作業(yè)場景與關(guān)鍵技術(shù)兩大維度，通過對論文中出現(xiàn)頻次 3 次及以上且具有實質(zhì)意義的 31 個關(guān)鍵詞分析發(fā)現(xiàn)，相關(guān)研究形成了明確的技術(shù)與應(yīng)用導(dǎo)向。

  在作業(yè)場景方面，熱點集中在擠奶、收獲、采摘、除草、噴灌五大方向。不同國家的研究側(cè)重點存在明顯差異：中國重點關(guān)注收獲機(jī)器人和采摘機(jī)器人相關(guān)研究;美國最重視擠奶機(jī)器人研究，同時在收獲機(jī)器人和除草機(jī)器人領(lǐng)域也有較多投入;西班牙以采摘機(jī)器人為核心研究方向，其次是擠奶機(jī)器人和除草機(jī)器人;德國的研究重點放在噴灌機(jī)器人上;澳大利亞、荷蘭和英國均對擠奶機(jī)器人給予了較多關(guān)注;以色列和日本的研究重心偏向收獲機(jī)器人;意大利則在除草機(jī)器人和噴灌機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)力。

  《2025-2030年全球及中國農(nóng)業(yè)機(jī)器人行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展前景分析報告》指出，在關(guān)鍵技術(shù)方面，研究主要圍繞目標(biāo)探測與定位技術(shù)、系統(tǒng)控制技術(shù)、自主導(dǎo)航技術(shù)、智能化技術(shù)展開。目標(biāo)探測與定位技術(shù)涵蓋機(jī)器視覺、計算機(jī)視覺、遙感、雙目視覺、雷達(dá)、模式識別、圖像處理等多個細(xì)分方向;系統(tǒng)控制技術(shù)涉及路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、傳感器信息融合、視覺伺服、模糊控制等核心技術(shù);自主導(dǎo)航技術(shù)以全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)為主要支撐;智能化技術(shù)則聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)等算法的應(yīng)用，這些技術(shù)的突破為農(nóng)業(yè)機(jī)器人的高效作業(yè)提供了重要保障。

  三、農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究前沿方向：高被引論文聚焦的核心領(lǐng)域

  高被引論文的研究內(nèi)容往往能反映領(lǐng)域內(nèi)的研究前沿，通過遴選 2013-2018 年間被引頻次排名前 10% 的 48 篇農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān) SCI 論文，經(jīng)深入解讀與聚類分析，確定當(dāng)前農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究前沿主要集中在三大方向，相關(guān)重點論文來自 14 個國家，其中中國和美國各有 5 篇，荷蘭有 3 篇，西班牙、丹麥、意大利和智利各有 2 篇，其余 7 個國家各有 1 篇。

  (一)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)對象識別和定位算法優(yōu)化

  這一前沿方向共有 13 篇高被引論文涉及，研究對象涵蓋番茄、甜椒、蘋果、柑橘、荔枝等蔬果，以及雜草和作物病害等，核心是通過算法優(yōu)化提升識別與定位的精準(zhǔn)度。相關(guān)研究包括基于機(jī)器視覺的果實采集定位算法優(yōu)化、多特征圖像和圖像融合的魯棒性果實識別算法、避免機(jī)械臂觸碰采摘對象的優(yōu)化算法、基于立體視覺的果實位置與大小評估方法、多類支持向量機(jī)的果實與枝條分割技術(shù)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品檢測系統(tǒng)等，為農(nóng)業(yè)機(jī)器人精準(zhǔn)作業(yè)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

  (二)農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航和路徑規(guī)劃算法優(yōu)化

  導(dǎo)航與路徑規(guī)劃是農(nóng)業(yè)機(jī)器人自動導(dǎo)航系統(tǒng)的核心，直接影響作業(yè)成效，這一方向共有 9 篇高被引論文聚焦。隨著 GIS、GPS 和各類傳感器技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)研究不斷推進(jìn)，包括基于圖像傳感器顏色和深度信息的避障算法、粒子濾波自主導(dǎo)航算法、3D 地圖路徑規(guī)劃算法、車輛轉(zhuǎn)彎穩(wěn)定性與可靠性算法、無人機(jī)軌跡穩(wěn)定跟蹤控制器算法等，這些研究為農(nóng)業(yè)機(jī)器人在復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境中的高效、安全導(dǎo)航提供了重要技術(shù)保障。

  (三)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)對象的分選與監(jiān)測研究

  該方向共有 6 篇高被引論文涉及，研究內(nèi)容分為兩大類別：一是果實分選技術(shù)，包括辣椒計數(shù)、水果顏色與大小分類、番茄成熟度模糊分類等，通過綜合應(yīng)用詞袋模型、統(tǒng)計方法、Mamdani 模糊推理系統(tǒng)等技術(shù)，提升分選的精準(zhǔn)度與效率;二是作業(yè)對象監(jiān)測技術(shù)，涵蓋用于水產(chǎn)養(yǎng)殖的仿生機(jī)器魚研究、幼苗監(jiān)測的育苗機(jī)器人研究、牛奶產(chǎn)量與風(fēng)險評估的擠奶機(jī)器人研究等，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細(xì)化管理提供了技術(shù)支持。

  總結(jié)

  2013-2018 年間，全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢，SCI 論文產(chǎn)出持續(xù)增長，國際競爭格局逐漸清晰。中國和美國作為該領(lǐng)域的領(lǐng)先國家，論文產(chǎn)出量遙遙領(lǐng)先，其中中國的增長勢頭更為強(qiáng)勁，已成為全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究的核心力量之一。在研究熱點上，不同國家基于自身農(nóng)業(yè)發(fā)展需求形成了差異化的研究重點，作業(yè)場景與關(guān)鍵技術(shù)的融合創(chuàng)新成為主流趨勢。研究前沿集中在作業(yè)對象識別和定位算法優(yōu)化、導(dǎo)航和路徑規(guī)劃算法優(yōu)化、作業(yè)對象的分選與監(jiān)測三大方向，這些領(lǐng)域的技術(shù)突破將直接推動農(nóng)業(yè)機(jī)器人的智能化升級。隨著全球農(nóng)業(yè)集約化、規(guī)?；l(fā)展進(jìn)程加快，以及農(nóng)業(yè)勞動力的持續(xù)減少，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的市場需求將不斷擴(kuò)大。未來，需依托云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)，攻克農(nóng)業(yè)環(huán)境復(fù)雜性、作業(yè)對象多變性帶來的技術(shù)瓶頸，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)機(jī)器人行業(yè)的多環(huán)境適應(yīng)性與作業(yè)效果，推動農(nóng)業(yè)機(jī)器人在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供更加強(qiáng)勁的技術(shù)支撐。

更多農(nóng)業(yè)機(jī)器人行業(yè)研究分析，詳見中國報告大廳《農(nóng)業(yè)機(jī)器人行業(yè)報告匯總》。這里匯聚海量專業(yè)資料，深度剖析各行業(yè)發(fā)展態(tài)勢與趨勢，為您的決策提供堅實依據(jù)。

更多詳細(xì)的行業(yè)數(shù)據(jù)盡在【數(shù)據(jù)庫】，涵蓋了宏觀數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、進(jìn)出口數(shù)據(jù)、價格數(shù)據(jù)及上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)等各類型數(shù)據(jù)內(nèi)容。