我在这里分享一下我对未来农机的看法，报告题目是《未来农机：会学习的农田作业机器人》，强调会学习。

未来农机到底讲的是什么时候呢，我个人看法，大家知道1950年人工智能诞生，我们讲人工智能100年，到2000年人工智能算是走过一半的时间，那回顾我们已经走过的前50年，我愿意把前半部分叫做传统的人工智能。以我为例，我在读博士的时候就已经在从事人工智能相关研究，人工智能几起几落，身在其中，深有体会。那么新一代人工智能呢，是在下一个五十年，中间的分界是什么？是当前研究的热点：深度学习！从人工神经网络到浅度的机器学习，发展到深度学习，使得人工智能从阳春白雪走入大众。

那么把传统智能叫做计算机智能是不过分的，目前所有的软件、所有的智慧，都是在计算机上完成的。那么后50年，人工智能还在计算机上做吗？我觉得新一代人工智能的特征可以用这几个字来表示：无意识的类脑智能。不是仅在计算机上写软件，也不是一直讲提高算法算力，它要有一个大的跃升。那么我们去设想一下，人工智能100年时候的农机是什么样呢？

说起人工智能100年，我们很多人都能身临其境。我想了一下，概括出未来农业机器人的三种形态：轮式/履带式的机器人，举例而言，当前我的团队正在东北大田进行无人拖拉机的大面积作业，这是种形态；还有一种很重要的形态，是多足多臂机器人，尤其是采摘机器人；当然，还有同等重要的飞行机器人，这些机器人放在一起，不是一台而是多台，不是一架，而是多架，共同组成拖拉机载无人机，无人船载无人机，或者载多足多臂机器人。由于农业植被差异性、农田作业复杂性，决定了农田作业机械的多样性。我觉得这三种形态在一起，会更有生动的画面出来。

我今天的报告，大致可以总结为三个关键词，一个叫起跑线，一个叫生态，一个叫学习。

先讲讲起跑线，我个人认为：自动驾驶是未来农田作业机器人的起跑线。我们要将农村大面积的作业用机械化、智能化来替代，首要的，就是农机的驾驶脑。很遗憾，前几年我们走了一些弯路，过分看重智能驾驶L1、L2到L5的分级定义，过分从定义出发。我个人认为，我们应该逐渐淡化自动化驾驶的等级划分，遇到特殊情况的时候人适当干预一下，尤其是农田，我们强调的应该是应用价值。我们的科技工作者到农村的时候，农场主关心的更多是你的产品能不能干活、能不能省钱，当然，我们仍然要坚守驾驶的问题。如果说农业的无人驾驶分成三个时期来做的话，0到1的科研探索期已经过去了，现在1-10更多是产品的孵化期、市场的创新期和社会的接收期；那么，10到10的N次方呢，我个人认为是2025到2035年，到2050，正好是下一个50年，正好是人工智能100年，给我们提供了很好的契机。大家知道，这里面痛苦的就是当前，1到10产业化的痛苦时期，这条路不好走。农场半封闭状态，场景相对简单，无人驾驶技术发展会比道路上的自动驾驶快一些。

要做智慧农业，机械化、自动化、数字化、网络化、智能化，这些一个都少不了。但是由于我国机械化、自动化不够扎实，数字化、网络化、智能化正在倒逼自动化、机械化，尤其是拖拉机，它的主要动力原来是模拟式的，不是数字式的，不便于人工智能对其进行改良。我们要由机械制造大国变成制造强国，才能克服这个问题。我们用三种方法来解决智能农机的问题，后装、前装及新概念拖拉机，也就是无驾驶舱农机。农业是我们的基本国策，任务繁重，农田作业主力军是大马力拖拉机。在智慧农场的应用当中，拖拉机要配合农具进行中耕植保、耕整地、机械收获、运输等一系列工作。过去我们比较强调拖拉机本身，但是真正的有效载荷在于后面的农机具。农活要干好，更要强调机头和农具的一体化。在东北、新疆，先将玉米小麦大豆等大田作物作为智慧农业落地的步，能够解决大量的劳动力缺口问题。

这是目前在东北做的工作，现在我们正在试图将单台无人拖拉机变成多台，形成一个群体系统作业的样子，能够完成农业机械化、智慧农场所有环节，包括大雪天，也包括夜间、复杂地形。我们现在更感兴趣的，如刚才所讲，是机载无人机和机载多足多臂机器人。

我们认为，当前对于中国农业要强调四个字，智能网联。如果把所有传感器都放在农机上，成本太高，能不能进行一定的环境改造，农业新基建给我们带来了契机，5G+数据+农业互联网+物联网+人工智能。这样能不能把北斗在农业上充分发挥作用，建立基于北斗的高精度导航定位系统，利用5G超高带宽、超低时延、超大连接的特性，极大拖拉机载传感器的成本，因为众所周知，一个激光雷达就要几万甚几十万，有时候一个还不够，能不能通过机、物、网、管系统的优势改善智能网联。这块地是农场的，是固定的，那么农场是否能够把地面增强系统弄好点，在农忙时节把基站架起来，好处就是农田是不动的，今年的土地测量、路径规划明年还可以继续使用，更方便进行土地管理。所以我国具有独特的优势，能够加强垂直系统的农业物联网，就可以实现精准*控。据报道，农机一千米定位精度误差只有5cm，这就很好了呀。精准控制有很多办法，其中一个办法就是把拖拉机的V2X变成碎片化的“V”， “V”变小一点，把发动机、农具的消息都给传出来，便于农场主云上*控。在大型农场进行无人化工作，我们看到的是没有人，但是这些农业作业现状我们都能知道的话，例如农场主在家里通过Pad就可以控制犁铧、控制拖拉机档位、甚进行增值服务，那该多好啊。

经常有人提智慧农场为无人农场，个人觉得不太确切，应该叫像无人农场，因为农场看不到那么多人现场*控，但是人类仍然在起作用。人工智能我的定义是人类智能的体外延伸。农场主在*控*控一台台农机的时候，那就是我们的智慧农场。智慧作业，就是*控手，尤其是遥控的*控手，加上智能网联，再加上会学习的农田作业机器人。我曾经把农业场景的拖拉机手比作驾驶脑，但是现在看来并不确切，不单单是驾驶，应该是农田农机作业脑包括对农机作业的有效控制，参数的调节和适时的干预。这样的情况之下，一个农场就可以变成少人农场或者几人农场。

后讲一下会学习。农田作业的机器人，一定不是简单的机械化、自动 化，基本是会学习。这个事情稍微追溯的要远一些，人为什么能够站在生物链的顶端，他的感官力气都不是强的，人厉害的是发明了脱离生体的文化和文明，尤其是教育。人类用1/4的生时间去学习，通过教育把全社会的群体智能吸收为个体智能，进而又变成群体智能，迭代发展。因此，人脑组织先天基因的持续进化和后天学习的双突破，才成就了人类的认知，也才进一步成就了人工智能。因此，我这儿有一个基本认识，那就是智能是可以教育的，文明是智能生产的。

我认为，学习的能力才是人工智能基本的能力，因为会学习才能解释和解决现实中的问题。我对本世纪中叶未来农业机器人的定义，九个字，可交互、会学习、能进化，按照人类意志高效完成农田作业任务。在东北，为什么农场主欢迎我们，不单单是因为我们可以节省劳动力，因为传统的拖拉机手，他是人类，有情绪，在不开心的时候会在地里空跑耗油，农田作业机器人就没有意识和情绪，会按照人类的指示老老实实地干活。白天也好，夜间也好，都能够好好干活。

农业自动化技术做到，但如果农业机器人不能像人一样具备学习能力，不能应对农业植被的差异性，农田作业的复杂性，不能应对无法穷举的边缘工况，就无法完全替代人类劳动。因此，把一个千人农场，如何变成100个人，进而变成10个人，几个人，这就是我们对于未来农场的期望。

这里面有难度的，就是农业作业的常识，为什么现在有人说农业机器人还不能用，主要是因为它没有农业常识。因此，我认为，未来农业机器人需要有像标杆农机手学习的能力。一开始，农机手在前台工作，农田作业机器脑就在后台静悄悄的向人学习；第二个阶段是机器人作业自动开始，人类农机手感觉作业不太妥当，就进行适当干预和修正，第三个阶段机器人自动作业，自己跟自己学习，独立进行作业，反复迭代学习。所以在这里，我呼吁学者们把我们常说的监督学习一词修改一下，我们平常说supervised learning，可以翻译成有指导的学习，不仅仅是监督。指导老师比监督老师作用可大多了，需要引领智能农机进入状态，是它的引路人。我们需要通过学习来应对无法穷举的工况，除了正学习还需要学习负样本，利用专家群体智能分析并吸取作业事故教训，物化为长期记忆，依靠突发场景触发，正确应对事故。例如，无人农机把苗垄弄断了，我们把它作为事故教训建立一个常见事故防范库，不断补充训练学习，以后就不再犯这个错误了。我们看到，用人工智能可以弥补突发情况下个体智能的缺失，可以让100台拖拉机，1000台拖拉机都可以向标准农机手那样干活，没有情绪，不闹脾气，就很好。

因此，我对人工智能赋能农业，前景看好。我国农业相关劳动力数量急剧下降，农民进城，铁牛耕地，智慧农场迫在眉睫。我个人认为，当前阶段主要强调智能，把人的智慧纳入到农机系统，不要急急忙忙把意识、情绪这些东西纳入到农机系统。中国人工智能2030年要占领高地，智能农机举足轻重，要勇闯未来农田作业机器人的无人区，抓好产业链的关键环节，加速我国农业的转型升级。