中国报告大厅网讯，在现代农业发展进程中，蔬菜采摘机器人正逐渐崭露头角。近年来，随着科技的迅猛发展以及农业劳动力成本的不断攀升，蔬菜采摘机器人的研发与应用受到了越来越多的关注。据相关数据显示，2018 - 2023 年中国蔬菜产量持续稳定增长，2023 年产量已达到 3.5 亿 t，蔬菜产业在国民经济中的地位愈发重要。然而，蔬菜采摘环节的高人工成本和低机械化水平，成为制约产业发展的关键因素。在此背景下，蔬菜采摘机器人成为提升采摘效率、降低劳动强度的重要突破口。当前，虽然蔬菜采摘机器人在技术研发上已取得一定成果，但距离大规模商业化应用仍存在差距。深入探究蔬菜采摘机器人的研究现状、面临的问题以及未来发展趋势，对推动农业智能化转型具有重要意义。
(一)关键部件构成
《2025-2030年中国机器人行业市场调查研究及投资前景分析报告》指出，蔬菜采摘机器人主要由多个关键部件协同构成。移动底盘作为主体结构，赋予机器人在田间自由移动的能力，使其能够灵活穿梭于蔬菜种植区域。主控制器如同机器人的 “大脑”，负责协调各个系统，确保机器人各部件有序协作。末端执行器直接与蔬菜接触完成采摘任务，有夹持式、吸入式和仿生包络式等多种形式，需根据蔬菜特性进行选择。机械臂具备多个自由度，可在复杂的种植环境中执行采摘动作。感知系统依靠相机、全球导航卫星系统(GNSS)接收器和激光雷达(LiDAR)等传感器，感知环境、识别蔬菜和障碍物，为采摘和导航提供精准信息。采后收集装置用于自动收集和存储采摘的蔬菜，部分还具备在线分级功能。能源系统则为机器人的运行提供动力支持。
(二)运行流程解析
其运行流程涵盖多个关键步骤。在作物与环境感知阶段，机器人利用 GNSS 接收器、相机和激光雷达等传感器采集数据，通过深度学习等人工智能算法和计算机视觉技术处理数据，识别成熟蔬菜和障碍物的位姿、形状等信息，并提取垄行线生成初始导航路径。自主导航阶段，借助同时定位与建图(SLAM)技术创建实时地图确定自身位置，采用路径规划算法规划最优路径，利用模型预测控制(MPC)算法控制机器人沿路径平稳移动并避开障碍物。采摘路径规划环节，需进行避障路径规划、清障路径规划以及确定最佳采摘顺序，以减少路径长度、提高采摘效率。操作控制阶段，通过末端姿态控制精确调节机械臂和夹持器，实现无损抓取和低损分离果实。采后收集阶段，机器人对采摘的蔬菜进行分级，并通过果筐轮换机制确保采摘流程持续进行 。
(一)各类蔬菜采摘机器人的研发成果
在食用菌采摘机器人方面，美国休斯顿大学的三指混合抓取器在狭小空间采摘表现良好，单菇采摘成功率达 90%，但集群采摘成功率为 64%;美国宾夕法尼亚州立大学的机器人通过可调节压力吸盘采摘双孢菇，采摘成功率达 94.2% ，菇柄修剪成功率 97%;加拿大 4AG Robotics 公司的机器人已接近商业化应用;国内南京农业大学的机器人采用电动柔性抓手，在不同光照强度下识别成功率为 91.7% ，菇盖直径测量准确率达 97.3% 。
茄果类采摘机器人中，日本新泻大学的番茄采摘机器人识别准确率达 96.4%;以色列 Root AI 公司的机器人能识别超 50 个品种的番茄;中国农业大学通过远近结合视觉定位技术提升采摘精度，采摘成功率为 57.7% ;北京市农林科学院利用深度强化学习算法规划采摘路径;中科原动力公司的机器人可进行成熟度判别和毫米级 3D 空间位置识别。在甜椒采摘机器人研发上，荷兰瓦赫宁根大学等机构不断探索，成果各有优劣 。
叶菜类采摘机器人领域，英国剑桥大学的生菜采摘机器人能对生菜定位和分类，定位成功率达 91% ，分类准确率达 82% ，但末端执行器质量影响运动速度。花菜类采摘机器人方面，丹麦 Agrointelli 公司与英国 RoboVeg 公司合作开发的青花菜采摘机器人收割效率高达 2400 颗 /h ;加拿大 Sami 公司研发的机器人实现了青花菜采摘全自动化和无人化作业，国内在相关方面有一定研究基础但尚无完整可运行的采摘机器人。
茎菜类采摘机器人中，德国和英国研发的芦笋采摘机器人各有特点，山东农业大学的芦笋采摘机器人识别成功率为 82.6% ，采收成功率为 92.3% ，损伤率仅为 7.2% 。瓜菜类采摘机器人以黄瓜采摘机器人研究居多，荷兰 Crux Agribotics 公司的机器人实现了从采收到包装的全程自动化;中国农业大学的黄瓜采摘机器人采摘成功率大于 85% ，采摘速度约为 28.56s / 条 。
(二)国内外研究差距呈现
国外蔬菜采摘机器人研究起步早，集中在欧美、日本等发达地区。在知识产权方面，国外多为自主研发，知识产权率高且外观设计更工业化;国内产权率普遍较低，核心部件依赖现有设备，整体多为拼装或模仿。技术创新上，国外在柔性采摘、机器人路径规划等关键领域领先，国内主要集中在识别技术研究，操作控制、柔性采摘和全自主系统集成等方面创新较少。持续作业能力上，国外机器人能长时间运行并配有果实存储系统，国内大多只能短时间展示采摘且缺乏故障自恢复能力。自主程度方面，国外已实现完全自主作业，国内大多处于半自动状态。应用上，国外已在部分蔬菜小规模示范应用，国内仅处于测试阶段。创新主体上，国外已从科研院所转向科技初创公司，国内科研院所仍占主导，科技公司参与较少 。
(一)识别与定位难题
蔬菜采摘机器人在复杂环境下的识别和定位面临诸多挑战。视觉识别系统易受光照、遮挡和背景复杂性的干扰，不同光照条件会使图像噪声增多，降低识别准确率。区分蔬菜成熟度也存在困难，不同生长阶段外观变化不大以及光照变化都会影响采摘效率和准确性。3D 视觉传感器虽提升了立体识别能力，但定位精度有限，在遮挡严重的环境中，定位算法难以精确识别果柄位置，动态环境下果柄空间位置不固定，进一步加剧了定位误差和采摘难度 。
(二)操作灵活性短板
复杂的采摘环境对机器人避障和操作灵活性要求极高。蔬菜作物枝叶重叠、茎叶缠绕，增加了采摘路径规划和避障的难度。许多采摘机器人机械臂和机械手自由度局限，灵活性不足，难以在复杂植物分布中高效穿梭，且遇到障碍物时难以绕开，容易损伤目标果实或周围植物组织。处理蔬菜成簇生长和果柄缠绕问题时，机器人难以精确识别和分离目标果实，同时避免损伤相邻果实或植株，构建高度协同的多自由度操作系统仍是核心挑战 。
(三)采摘效果欠佳
目前，蔬菜采摘机器人存在果实损伤率高和采摘效率低的问题。抓取和操作精度、灵活度不足，易因施力过大损坏蔬菜，缩短保鲜期。定位和识别算法误差会导致蔬菜采摘不准确或不彻底，降低采摘成功率和整体效果。蔬菜密集生长时，机械臂运动易引发挤压和碰撞，放置蔬菜时控制精度不足也会造成蔬菜损坏。多数机器人每次只能采摘单个蔬菜，在实际生产环境中的适应性有限，限制了采摘效率的提升 。
(四)环境适应困境
蔬菜生长位置不均，茎、叶、果实和分枝相互遮挡，且受季节、天气等自然条件影响，分布无规律，果实还会因采摘力和自然风产生不规则运动，这些都增加了采摘的复杂性。采摘机器人需要具备智能视觉感知系统、实时目标追踪与动态补偿能力、柔性路径规划算法、多传感器融合技术以及机器学习与智能决策算法，以适应复杂的采摘环境，但目前在这些方面仍存在不足 。
(五)通用性与成本困境
蔬菜采摘机器人通用性差，大多针对特定蔬菜开发，应用范围受限。成本也是制约其发展的重要因素，高精度视觉系统、多传感器融合技术、复杂控制算法以及柔性末端执行器和自适应力控系统等，都增加了硬件和软件成本。此外，长期测试和调整需要大量研发投入，且初期市场需求有限，难以形成规模化生产，导致单位生产成本较高 。
(一)短期趋势(3 - 5 年)
在未来 3 - 5 年，蔬菜采摘机器人的机械结构、识别与定位、手 - 眼 - 脚 - 脑协同等技术将逐渐成熟。复杂环境下的精准感知技术会大幅提升，机器人能够在光照变化、遮挡和背景复杂的条件下准确识别并定位目标作物。“手 - 眼 - 脚 - 脑” 多模态协同问题将得到有效解决，采摘效率和稳定性显著提高。核心部件国产化进程加快，柔性采摘装置和通用性末端执行器不断涌现，大模型技术在农业机器人规划与决策领域广泛应用，使机器人具备更强的智能分析和自主决策能力。部分针对较大或工厂化种植作物的采摘机器人，如青花菜和食用菌采摘机器人，将进入商业化应用阶段，但仍需在简便性、经济性和低成本方面进一步优化 。
(二)中长期趋势(5 - 20 年)
从 5 - 20 年的中长期来看，蔬菜采摘机器人将朝着更高的通用性、多机协同和端到端解决方案方向发展。通过模块化设计和通用末端执行器的改进，实现 “一机多用”，适应多种蔬菜的精准采摘，降低应用门槛和开发成本。蔬菜采摘机器人行业现状分析指出，随着农业规模化生产的发展，多机协同技术成为主流，多个机器人通过高精度定位和实时通信系统同步作业，优化采摘路径，提高生产效率。机器人将实现识别、定位、路径规划和操作控制等核心环节的深度整合，打通全流程壁垒，提高系统稳定性，降低维护成本。最终，蔬菜采摘机器人的采摘精度和效率将达到甚至超过人工水平，可靠性和稳定性得到市场认可，硬件成本和运营维护成本降低到合理范围，实现大面积推广应用，成为蔬菜采摘的必需品 。
蔬菜采摘机器人在现代农业发展中潜力巨大，但目前在技术和应用方面仍面临诸多挑战。从基础架构和运作流程，到国内外研究现状，再到发展阻碍以及未来趋势，都反映出该行业正处于不断探索和发展的阶段。2025 年及其后的一段时间，蔬菜采摘机器人将在技术上持续突破，逐渐从实验室走向商业应用，从中长期来看有望实现大面积推广，推动农业生产向自动化和智能化大步迈进。在此过程中，需要持续加大研发投入，攻克关键技术难题，降低成本，提高通用性和适应性，以充分发挥蔬菜采摘机器人在农业领域的巨大价值，助力农业产业升级。
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