采摘场面如此魔性，难怪比尔·盖茨也要给它点赞

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10月前

机器之能报道

编辑：sia

2023 年，位于意大利东北部艾米利亚-罗马涅波河畔的城市费拉拉迎来苹果收获季节。在意大利三大顶尖种植基地 Vivai Mazzoni 田园诗般的果园里，八个会飞的采摘机器人正熟练地收获苹果。

2023 年苹果收获季节，在意大利费拉拉的 Mazzoni 集团果园

机器人自如盘旋在果树旁，在 AI 和计算机视觉算法帮助下精确评估每个苹果的大小和颜色，然后用高吸力臂毫不费力地摘下完全成熟的果实，轻轻地放入传送带，滚入收集箱。

系统由八个自动飞行机器人组成，连接到自动传送带上，每 2.5 秒采摘并存放一个水果，速度不算很快，但设计得很精确，能够采取几乎所有树上的水果，哪怕不同果园果树粗细高矮不同，种植系统迥异。这些机器人被拴在一个提供持续动力的平台上，可以在任何天气条件下 24 小时不间断工作，无论是白天还是黑夜，这是人类无法做到的。

比尔·盖茨上周发布了一份“令我兴奋的尖端机器人初创公司和实验室”名单，包括这家研发苹果采摘机器人的以色列创业公司 Tevel ( Tevel Aerobotics Technologies )。“对于一些富裕国家的农民来说，大约 40% 的种植成本来自劳动力——工人们要在烈日下暴晒一整天，直至晚上才停工。“比尔·盖茨在文章中写道。

事实上，对于果园经营者来说，水果采摘非常依赖劳动力，收获成本可以占到运营成本的 50%。而且在过去的几年里，世界各地可用的农业劳动力都在下降，稀缺性越来越大。果农很难及时雇用到季节性采摘者，何况这项工作有时甚至需要攀爬技巧。

”鉴于农业劳动力短缺，农场经常不得不丢弃未及时收获的水果。这就是为什么成立于特拉维夫的 Tevel 创造了能够飞行的自动机器人，这些机器人可以扫描树冠并全天候采摘成熟的苹果和核果，同时实时收集全面的采摘数据。”比尔盖茨说。

作为全球最大的水果生产国，农业劳动力短缺已经使中国处于非常困难的境地，随着时间的推移，这一情况将变得更加严重，行业也迫切需要一个像 Tevel 这样的解决方案。

在实际应用中，Tevel 的采摘机器人已经证明了其价值。一年前，机器人在智利苹果丰收的季节来到南美洲，从 3 月到 5月，Tevel 的自动收获系统被部署在全球领先新鲜水果供应商集团 Unifrutti 智利的苹果园，收获了多个品种的苹果。

在 Unifrutti 智利的苹果园收获苹果

采摘机器人不仅可以确定每种水果的类型（包括苹果、桃子、李子、杏子和油桃）、成熟度甚至瑕疵，还会获取大量实时数据并通过移动端应用程序传递给种植者。比如水果的数量、重量、直径大小、颜色分级、时间、每种水果的地理位置和其他重要数据等信息，为农民提供有关收割进度、估计完成时间、采摘数量和成本的实时更新，以提高生产力和效率。

Tevel 由 Yaniv Maor 于 2017 年创立，创立初衷源于他看到的一部电视纪录片，该纪录片讲述了水果采摘所需的艰巨工作。Maor 在以色列著名的海法理工学院取得计算机工程和系统工程学士学位和硕士学位。在消费电子、工业和国防市场积累了 20 年的研发项目和公司经验，他尝试将无人驾驶飞行器与水果采摘相结合，解决没有足够的人来采摘水果的现实困境。

Teve 的解决方案专为果树采摘市场而设计，最初专注于苹果树市场，而且只能白天工作。随着技术的不断迭代，该系统还可以采摘桃子、油桃、李子和杏子，全天候工作。与其他机器人水果采摘解决方案（主要是地面）相比，飞行自主机器人的敏捷性、效率和成本效益更胜一筹。

2020 年，公司将机器人部署到以色列的果园。然后迅速从以色列的戈兰高地扩展到到加利福尼亚的水果谷，再到欧洲、南美洲等地。2022年，机器人在加州金斯堡的大型果农 HMC Farms 投入运营，已成功收获桃子、油桃和李子等水果品类。根据加州的劳动法，采摘工每天的工作时间不能超过八小时，这些嗡嗡作响的机器人改变了整个劳动供应链。

虽然这些机器人还无法与人类的拣选速度相提并论，但 24/7 可操作性无疑是一个优势。更重要的是，它们代表了一条解决劳动力短缺的有前途的解决方案——当种植者在某一天没有足够的工人，或者当两个不同地块成熟可供采摘却没有足够的人可以加班时，机器人会填补这一空缺。

尽管 AI 采摘机器人已经取得显著成功，但仍然有一些挑战需要克服。比如。如何确保各种天气条件下的工作效能？如何提高机器的耐用性和寿命？如何拓展更为广泛的农业应用场景？Tevel 已经开始在寻找解决方案。

如今，他们的机器人正在收获亚洲梨、苹果、桃子和油桃。他们并没有就此止步。公司计划将业务扩展到西班牙、英国、澳大利亚、新西兰和亚洲部分地区。作为未来扩张计划的一部分，Tevel 还计划训练机器人采摘鳄梨和芒果，这些水果需要从茎上切下来，也意味着一系列新的挑战。

参考链接：

https://www.gatesnotes.com/Robotics

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来源：机器之能

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