本文为发表于《智慧农业(中英文)》期刊，于2025年7月1日进行网络首发的一篇学术论文。作者为来自中国农业科学院农业信息研究所、三亚中国农业科学院国家南繁研究院、农业经济与发展研究所及西部农业研究中心的研究团队，包括卫培刚、曹姗姗、刘继芳、刘振虎、孙伟和孔繁涛等。论文标题为《具身智能农业机器人：关键技术、应用分析、挑战与展望》。本文将对该论文的主要观点、核心框架、技术体系、应用场景、现存挑战及未来展望进行系统性的介绍与阐述。

核心主题：具身智能赋能新一代农业机器人 论文开宗明义地指出，随着农业智能化转型加速，传统农业机器人在面对复杂多变、非结构化的农业环境时，其适应能力存在显著局限。在此背景下，具身智能（Embodied Intelligence）作为一种将环境感知、信息认知、自主决策与物理行动深度融合的智能范式，正成为推动农业机器人向更高水平发展的重要方向。具身智能的核心在于构建一个“感知-决策-行为-反馈”的动态耦合闭环系统，强调智能体本体、智能系统与作业环境的“三元协同”，使智能行为产生于身体与环境的持续交互迭代过程。论文旨在系统梳理具身智能在农业机器人领域的技术体系与应用实践，揭示其在提高环境适应性、决策自主性和作业灵活性方面的重要价值，为研究者和工程实践者提供理论与实践参考。

论文主体框架与核心论点

第一，构建了具身智能农业机器人的关键技术体系。 论文指出，一个高度智能化的具身智能系统能够根据环境与任务需求实时调整决策，并持续学习优化。其技术体系围绕“感知-决策-执行-反馈”四维闭环架构展开，主要包括以下四大核心技术： 1. 多模态融合感知技术：作为机器人的“感知中枢”，该技术通过融合可见光相机、激光雷达（LiDAR）、多光谱成像仪、毫米波雷达、IMU（惯性测量单元）、土壤墒情传感器等多种异构传感器的信息，实现对复杂农业环境（如光照变化、植被遮挡）的鲁棒感知。论文分析了该技术的发展路径：从早期的模块化AI算法架构（如改进的YOLOv5用于害虫检测、激光SLAM用于羊舍导航），正向基于多模态大模型（VLMs/VFMs）的统一架构演进。后者如视觉语言大模型（VLMs）、Segment Anything Model（SAM）等，能实现跨模态语义对齐，在农田边界分割、黄瓜病害识别等任务中展现出强大的零样本或小样本泛化能力，为农业机器人提供更全面的环境认知基础。 2. 智能自主决策技术：作为“指挥中心”，该技术负责在感知数据基础上进行任务规划、推理分析和指令生成。其演进过程是从基于人工编程和专用任务算法（如改进的动态窗口法用于温室路径规划、深度强化学习用于葡萄园导航），发展到基于大规模预训练模型（如大语言模型LLMs） 的决策方式。例如，LLM-Planner可将用户自然语言指令转化为机器人任务规划，VisionLLM、3D-VLA等模型则试图统一视觉与语言任务，实现更接近人类的复杂推理和跨场景任务泛化能力。 3. 自主行动控制技术：作为“执行单元”，该技术负责将决策指令转化为精确的物理动作，如导航、抓取、操作等。论文指出，在复杂动态的农业环境中实现精准控制面临巨大挑战。当前的研究前沿集中在：强化学习与Transformer架构的融合以提升策略泛化能力（如多智能体Transformer，MAT）；利用大模型辅助强化学习以自动设计奖励函数，改善样本效率（如Text2Reward）；以及发展视觉-语言-动作（VLA）模型，实现从语义指令到动作指令的端到端映射（如RT-2模型）。这些方法旨在提升机器人在不确定环境下的操作成功率和适应性。 4. 反馈自主学习技术：作为“自优化器”，该技术通过持续采集行动结果的多模态反馈（视觉、触觉等），动态优化感知、决策与行动模块，形成学习闭环。当前的研究主要依赖大模型驱动反馈进化，例如，利用LLMs和VLMs将交互经验自然转化为行动指令优化（如VoxPoser），或通过强化学习整合大模型生成的决策并进行价值重排序（如SayCan），从而使机器人能在与环境的持续交互中不断提升性能。

第二，系统分析了具身智能在农业机器人的应用场景与核心框架。 论文从农业生产“种-管-收-养”关键环节出发，将应用场景划分为四大类：耕作与种植装备（如无人拖拉机、智能播种机）、田间管理装备（如植保无人机、除草机器人）、采收与分拣装备（如果蔬采摘机器人、分拣机器人）以及养殖管理装备（如放牧机器人、饲喂机器人）。论文强调，当前应用尚处于技术探索阶段，距离大规模普及仍有距离。 为系统理解具身智能如何赋能农业机器人，论文构建了一个由四个核心模块组成的“具身智能农业机器人核心框架”：具身感知、具身认知、具身执行、具身进化。这是一个层层递进且形成反馈循环的体系： * 具身感知：强调超越单一视觉的多模态信息融合（线性融合、多流分支融合、Transformer融合等）、动态场景三维感知（基于视觉、LiDAR、跨模态知识蒸馏）以及领域自适应技术（无监督、半监督），使机器人能全面、自适应地理解复杂环境。 * 具身认知：指机器人基于感知信息，结合知识库和任务目标，进行理解、推理和决策的过程。其实现路径包括基于规则驱动、基于专家示范驱动，以及基于大模型驱动。大模型的引入为复杂任务的理解和分解提供了新的可能。 * 具身执行：指将认知结果转化为具体、协调的物理动作。这涉及基于自然语言交互的任务分解，以及基于视觉可供性（Affordance）的动作生成，使机器人能“看懂”物体如何被操作。 * 具身进化：指通过虚拟仿真学习（在格物、Genesis等平台中预训练）、在线持续学习（在真实环境中利用正则化约束、进化算法等持续优化）以及深度进化强化学习（如CGP、SUPE-RL等方法）等技术，使机器人的智能能够持续迭代和升级。

第三，深入剖析了当前面临的技术瓶颈与落地挑战。 论文没有回避当前发展中的困难，明确指出主要存在三大挑战： 1. 系统集成约束多：具身智能系统涉及感知、决策、控制、机械等多模块紧密耦合，跨模态数据对齐、硬件算力限制、实时性要求与长期可靠性保障等问题使得系统集成复杂度高，工程实现难度大。 2. 数据虚实差距大：农业场景复杂多样，获取大规模、高质量、标注精细的真实世界数据成本高昂。虽然仿真平台能提供大量训练数据，但其与真实物理世界存在的“现实差距”（Reality Gap），导致在仿真中训练好的模型迁移到真实机器人时性能下降。 3. 场景泛化能力弱：当前多数系统在特定封闭场景或数据集上表现良好，但面对开放农田环境中作物品种变异、天气骤变、地形差异等未曾见过的情况时，其感知、决策和行动的泛化能力仍显不足。如何让机器人具备举一反三、快速适应新场景的能力是关键瓶颈。

第四，展望了未来发展趋势并提出建议。 基于以上分析，论文为具身智能农业机器人的未来发展指明了方向： 1. 构建高质量数据集与高保真仿真平台：这是突破数据瓶颈的基础。需要建设覆盖不同作物、地域、农事环节的多模态农业机器人专用数据集，并开发物理引擎更精确、包含丰富农业要素的仿真平台，以缩小虚实差距。 2. 推动领域大模型的融合应用：探索将农业领域的先验知识（农艺知识、作物生长模型等）嵌入或与大模型（LLMs, VLMs）相结合，发展面向农业的领域大模型，提升机器人在农业特定任务中的推理和决策专业性。 3. 探索分层协同的智能系统架构：设计合理的系统架构，例如将快速响应的底层反射式控制与具备深思熟虑能力的高层认知规划相结合，以平衡实时性、安全性与智能复杂性，是实现可靠落地应用的关键。

论文的价值与意义 本文是一篇具有前瞻性和系统性的综述论文。其价值主要体现在： * 系统性梳理：首次在农业机器人领域，系统性地构建了以“具身感知-认知-执行-进化”为核心的技术与应用分析框架，清晰勾勒了该交叉学科的发展脉络和技术图谱。 * 技术前沿追踪：紧密结合人工智能最新进展（特别是大模型和强化学习），深入探讨了这些前沿技术如何与农业机器人具体需求相结合，指明了技术融合创新的方向。 * 问题导向清晰：不仅阐述了机遇和潜力，更坦诚地剖析了当前面临的核心技术挑战与落地难题，使讨论更加务实和深入。 * 实践指导性强：提出的未来发展趋势和建议，如构建农业数据集、发展领域大模型、设计分层架构等，为后续学术界和产业界的研究与开发提供了明确的思路和着力点。

本文论证了具身智能是推动农业机器人从“感知智能”迈向“认知智能”与“行为智能”的关键引擎，为应对农业复杂动态环境、实现高自主性作业提供了坚实的理论框架与技术路径展望。