中國報告大廳網訊，在現代農業發展進程中，蔬菜採摘機器人正逐漸嶄露頭角。近年來，隨著科技的迅猛發展以及農業勞動力成本的不斷攀升，蔬菜採摘機器人的研發與應用受到了越來越多的關注。據相關數據顯示，2018 - 2023 年中國蔬菜產量持續穩定增長，2023 年產量已達到 3.5 億 t，蔬菜產業在國民經濟中的地位愈發重要。然而，蔬菜採摘環節的高人工成本和低機械化水平，成為制約產業發展的關鍵因素。在此背景下，蔬菜採摘機器人成為提升採摘效率、降低勞動強度的重要突破口。當前，雖然蔬菜採摘機器人在技術研發上已取得一定成果，但距離大規模商業化應用仍存在差距。深入探究蔬菜採摘機器人的研究現狀、面臨的問題以及未來發展趨勢，對推動農業智能化轉型具有重要意義。

  一、蔬菜採摘機器人的基礎架構與運作流程

  (一)關鍵部件構成

  《2025-2030年中國機器人行業市場調查研究及投資前景分析報告》指出，蔬菜採摘機器人主要由多個關鍵部件協同構成。移動底盤作為主體結構，賦予機器人在田間自由移動的能力，使其能夠靈活穿梭於蔬菜種植區域。主控制器如同機器人的 「大腦」，負責協調各個系統，確保機器人各部件有序協作。末端執行器直接與蔬菜接觸完成採摘任務，有夾持式、吸入式和仿生包絡式等多種形式，需根據蔬菜特性進行選擇。機械臂具備多個自由度，可在複雜的種植環境中執行採摘動作。感知系統依靠相機、全球導航衛星系統(GNSS)接收器和雷射雷達(LiDAR)等傳感器，感知環境、識別蔬菜和障礙物，為採摘和導航提供精準信息。采後收集裝置用於自動收集和存儲採摘的蔬菜，部分還具備在線分級功能。能源系統則為機器人的運行提供動力支持。

  (二)運行流程解析

  其運行流程涵蓋多個關鍵步驟。在作物與環境感知階段，機器人利用 GNSS 接收器、相機和雷射雷達等傳感器採集數據，通過深度學習等人工智慧算法和計算機視覺技術處理數據，識別成熟蔬菜和障礙物的位姿、形狀等信息，並提取壟行線生成初始導航路徑。自主導航階段，藉助同時定位與建圖(SLAM)技術創建實時地圖確定自身位置，採用路徑規划算法規劃最優路徑，利用模型預測控制(MPC)算法控制機器人沿路徑平穩移動並避開障礙物。採摘路徑規劃環節，需進行避障路徑規劃、清障路徑規劃以及確定最佳採摘順序，以減少路徑長度、提高採摘效率。操作控制階段，通過末端姿態控制精確調節機械臂和夾持器，實現無損抓取和低損分離果實。采後收集階段，機器人對採摘的蔬菜進行分級，並通過果筐輪換機制確保採摘流程持續進行 。

  二、蔬菜採摘機器人的研究現狀

  (一)各類蔬菜採摘機器人的研發成果

  在食用菌採摘機器人方面，美國休斯頓大學的三指混合抓取器在狹小空間採摘表現良好，單菇採摘成功率達 90%，但集群採摘成功率為 64%;美國賓夕法尼亞州立大學的機器人通過可調節壓力吸盤採摘雙孢菇，採摘成功率達 94.2% ，菇柄修剪成功率 97%;加拿大 4AG Robotics 公司的機器人已接近商業化應用;國內南京農業大學的機器人採用電動柔性抓手，在不同光照強度下識別成功率為 91.7% ，菇蓋直徑測量準確率達 97.3% 。

  茄果類採摘機器人中，日本新瀉大學的番茄採摘機器人識別準確率達 96.4%;以色列 Root AI 公司的機器人能識別超 50 個品種的番茄;中國農業大學通過遠近結合視覺定位技術提升採摘精度，採摘成功率為 57.7% ;北京市農林科學院利用深度強化學習算法規劃採摘路徑;中科原動力公司的機器人可進行成熟度判別和毫米級 3D 空間位置識別。在甜椒採摘機器人研發上，荷蘭瓦赫寧根大學等機構不斷探索，成果各有優劣 。

  葉菜類採摘機器人領域，英國劍橋大學的生菜採摘機器人能對生菜定位和分類，定位成功率達 91% ，分類準確率達 82% ，但末端執行器質量影響運動速度。花菜類採摘機器人方面，丹麥 Agrointelli 公司與英國 RoboVeg 公司合作開發的青花菜採摘機器人收割效率高達 2400 顆 /h ;加拿大 Sami 公司研發的機器人實現了青花菜採摘全自動化和無人化作業，國內在相關方面有一定研究基礎但尚無完整可運行的採摘機器人。

  莖菜類採摘機器人中，德國和英國研發的蘆筍採摘機器人各有特點，山東農業大學的蘆筍採摘機器人識別成功率為 82.6% ，採收成功率為 92.3% ，損傷率僅為 7.2% 。瓜菜類採摘機器人以黃瓜採摘機器人研究居多，荷蘭 Crux Agribotics 公司的機器人實現了從採收到包裝的全程自動化;中國農業大學的黃瓜採摘機器人採摘成功率大於 85% ，採摘速度約為 28.56s / 條 。

  (二)國內外研究差距呈現

  國外蔬菜採摘機器人研究起步早，集中在歐美、日本等發達地區。在智慧財產權方面，國外多為自主研發，智慧財產權率高且外觀設計更工業化;國內產權率普遍較低，核心部件依賴現有設備，整體多為拼裝或模仿。技術創新上，國外在柔性採摘、機器人路徑規劃等關鍵領域領先，國內主要集中在識別技術研究，操作控制、柔性採摘和全自主系統集成等方面創新較少。持續作業能力上，國外機器人能長時間運行並配有果實存儲系統，國內大多只能短時間展示採摘且缺乏故障自恢復能力。自主程度方面，國外已實現完全自主作業，國內大多處於半自動狀態。應用上，國外已在部分蔬菜小規模示範應用，國內僅處於測試階段。創新主體上，國外已從科研院所轉向科技初創公司，國內科研院所仍占主導，科技公司參與較少 。

  三、蔬菜採摘機器人發展的阻礙

  (一)識別與定位難題

  蔬菜採摘機器人在複雜環境下的識別和定位面臨諸多挑戰。視覺識別系統易受光照、遮擋和背景複雜性的干擾，不同光照條件會使圖像噪聲增多，降低識別準確率。區分蔬菜成熟度也存在困難，不同生長階段外觀變化不大以及光照變化都會影響採摘效率和準確性。3D 視覺傳感器雖提升了立體識別能力，但定位精度有限，在遮擋嚴重的環境中，定位算法難以精確識別果柄位置，動態環境下果柄空間位置不固定，進一步加劇了定位誤差和採摘難度 。

  (二)操作靈活性短板

  複雜的採摘環境對機器人避障和操作靈活性要求極高。蔬菜作物枝葉重疊、莖葉纏繞，增加了採摘路徑規劃和避障的難度。許多採摘機器人機械臂和機械手自由度局限，靈活性不足，難以在複雜植物分布中高效穿梭，且遇到障礙物時難以繞開，容易損傷目標果實或周圍植物組織。處理蔬菜成簇生長和果柄纏繞問題時，機器人難以精確識別和分離目標果實，同時避免損傷相鄰果實或植株，構建高度協同的多自由度作業系統仍是核心挑戰 。

  (三)採摘效果欠佳

  目前，蔬菜採摘機器人存在果實損傷率高和採摘效率低的問題。抓取和操作精度、靈活度不足，易因施力過大損壞蔬菜，縮短保鮮期。定位和識別算法誤差會導致蔬菜採摘不準確或不徹底，降低採摘成功率和整體效果。蔬菜密集生長時，機械臂運動易引發擠壓和碰撞，放置蔬菜時控制精度不足也會造成蔬菜損壞。多數機器人每次只能採摘單個蔬菜，在實際生產環境中的適應性有限，限制了採摘效率的提升 。

  (四)環境適應困境

  蔬菜生長位置不均，莖、葉、果實和分枝相互遮擋，且受季節、天氣等自然條件影響，分布無規律，果實還會因採摘力和自然風產生不規則運動，這些都增加了採摘的複雜性。採摘機器人需要具備智能視覺感知系統、實時目標追蹤與動態補償能力、柔性路徑規划算法、多傳感器融合技術以及機器學習與智能決策算法，以適應複雜的採摘環境，但目前在這些方面仍存在不足 。

  (五)通用性與成本困境

  蔬菜採摘機器人通用性差，大多針對特定蔬菜開發，應用範圍受限。成本也是制約其發展的重要因素，高精度視覺系統、多傳感器融合技術、複雜控制算法以及柔性末端執行器和自適應力控系統等，都增加了硬體和軟體成本。此外，長期測試和調整需要大量研發投入，且初期市場需求有限，難以形成規模化生產，導致單位生產成本較高 。

  四、2025 年蔬菜採摘機器人行業趨勢展望

  (一)短期趨勢(3 - 5 年)

  在未來 3 - 5 年，蔬菜採摘機器人的機械結構、識別與定位、手 - 眼 - 腳 - 腦協同等技術將逐漸成熟。複雜環境下的精準感知技術會大幅提升，機器人能夠在光照變化、遮擋和背景複雜的條件下準確識別並定位目標作物。「手 - 眼 - 腳 - 腦」 多模態協同問題將得到有效解決，採摘效率和穩定性顯著提高。核心部件國產化進程加快，柔性採摘裝置和通用性末端執行器不斷湧現，大模型技術在農業機器人規劃與決策領域廣泛應用，使機器人具備更強的智能分析和自主決策能力。部分針對較大或工廠化種植作物的採摘機器人，如青花菜和食用菌採摘機器人，將進入商業化應用階段，但仍需在簡便性、經濟性和低成本方面進一步優化 。

  (二)中長期趨勢(5 - 20 年)

  從 5 - 20 年的中長期來看，蔬菜採摘機器人將朝著更高的通用性、多機協同和端到端解決方案方向發展。通過模塊化設計和通用末端執行器的改進，實現 「一機多用」，適應多種蔬菜的精準採摘，降低應用門檻和開發成本。蔬菜採摘機器人行業現狀分析指出，隨著農業規模化生產的發展，多機協同技術成為主流，多個機器人通過高精度定位和實時通信系統同步作業，優化採摘路徑，提高生產效率。機器人將實現識別、定位、路徑規劃和操作控制等核心環節的深度整合，打通全流程壁壘，提高系統穩定性，降低維護成本。最終，蔬菜採摘機器人的採摘精度和效率將達到甚至超過人工水平，可靠性和穩定性得到市場認可，硬體成本和運營維護成本降低到合理範圍，實現大面積推廣應用，成為蔬菜採摘的必需品 。

  蔬菜採摘機器人在現代農業發展中潛力巨大，但目前在技術和應用方面仍面臨諸多挑戰。從基礎架構和運作流程，到國內外研究現狀，再到發展阻礙以及未來趨勢，都反映出該行業正處於不斷探索和發展的階段。2025 年及其後的一段時間，蔬菜採摘機器人將在技術上持續突破，逐漸從實驗室走向商業應用，從中長期來看有望實現大面積推廣，推動農業生產向自動化和智能化大步邁進。在此過程中，需要持續加大研發投入，攻克關鍵技術難題，降低成本，提高通用性和適應性，以充分發揮蔬菜採摘機器人在農業領域的巨大價值，助力農業產業升級。