俄罗斯农场掀起机器人革命

众所周知，GPS导航技术被视为自动化农业领域的基石。当高精度GPS技术刚刚走入寻常百姓生活时，农民们曾满怀憧憬地想象着简单的耕作未来：只要在田边安置一个GPS接收站，为农用机械如拖拉机或联合收割机设定一条路径，那些灵活的“机器人助手”就能按照指示开始作业了！仿佛一切都将变得如此轻松惬意。

现实却给这种美好的想象泼了一盆冷水。实践表明，这种看似无忧无虑的田间劳作实则充满了挑战与危险。想象一下，如果田野里突然冒出一根圆木或一块石头，甚至村民们正在阳光下打盹，那么盲目依赖GPS的拖拉机很可能会误闯误撞。并非所有地区都能享受到稳定的卫星信号覆盖，比如在哈萨克斯坦等农业市场，信号覆盖可能时好时坏。要想实现安全高效的耕作，还需要为农用机械配备更加智能的设备——能够观察并理解周围环境的传感器和人工智能。

你可能会觉得联合收割机的操作员的任务看似简单——沿着田地蛇形行进，收割小麦或其他作物。但实际上，这项工作远比想象中复杂得多。操作员不仅要时刻关注田地的边缘以确保精确移动，还要处理许多其他事务。农业联合收割机的操作难度不亚于驾驶一架教堂的管风琴。操作员需要与助手紧密协作，一人负责引导机器沿作物边缘行驶，另一人则控制拨禾轮、风机和脱粒滚筒等关键部件。在苏联时代，联合收割机机组甚至需要两名操作员协同工作，而现在则缩减至一人。这迫使操作员在驾驶安全和收割效率之间艰难抉择。谷物收割的压力巨大，因为一年只有一次收获季，而且时间紧迫。在东欧尤其如此，那里的农民们从春天开始劳作，只为迎接秋天的收获。任何延误都可能导致产量损失惨重。如果驾驶员的失误导致机器故障或错过收割时机，都可能造成巨大损失。联合收割机操作员必须花费大量时间和精力确保机器沿着未收割作物的边缘精确行驶，以最大限度地提高效率。但这是驾驶过程中最繁琐的部分，操作员常常因为疲劳而在田边留下未收割的庄稼。这些失误可能导致收割时间延长四分之一以上。有了我们的新技术，操作员可以更加专注于优化收割质量而无需担心驾驶问题。人工智能系统将为他们分担重任。此外值得一提的是，熟练的联合收割机操作员正变得越来越稀缺。随着职业教育的衰退和新一代劳动力缺乏相应技能水平，我们的机器人系统Cognitive Agro Pilot迎来了巨大的市场需求。值得一提的是我的父亲阿纳托利•乌斯科夫是俄罗斯科学院系统研究所的先驱人工智能开发者之一。他们的程序Kaissa曾在国际象棋比赛中荣登世界计算机冠军宝座。苏联解体后我们创立认知科技公司时依托的是他对人工智能领域的深厚积淀和丰富知识积累。“科技传承血脉”，我们致力于将前沿技术应用于精准农业领域帮助解决现实中的挑战问题提升生产效率并推动农业的智能化发展继续书写新的辉煌篇章！我们的首要业务是开发惠普、甲骨文和三星等知名企业使用的光学字符识别软件。这项业务的成功支撑了一支多元化的研发团队，其中包括数学家和程序员，他们专注于计算机视觉及相关领域的基础研究。

在2012年，我们扩充了团队规模，引入了数学家团队来专注于神经网络的研究。不久之后，这个团队带来了令人振奋的新发明——一辆名为Vasya的玩具车。Vasya只有一只“眼睛”，那就是车上的摄像头。它在我们的办公室走廊上展示了自己的识别能力，能够从一堆物体中识别出球，并自主推动它。这个小小的机器人给每个人带来了乐趣，员工们经常测试它，看它如何灵巧地避开障碍物，寻找并推动球。这个经历让我们有了一个想法：既然Vasya能够像生物一样行动，那么是否可以用更大的设备和更复杂的系统来做更多的事情呢？

随着我们的探索深入，我们开始尝试将这一技术应用于更大型的设备上。最初，我们尝试在重型卡车上应用这一技术，但在这个过程中，我们发现农业领域是一个充满机会的领域，因为该领域在道路运输方面没有像俄罗斯等其他地方那样受到严格的法律和监管限制。我们决定开发一款商业可行的产品。于是，我们与俄罗斯联邦储蓄银行合作成立了一家名为Cognitive Pilot的合资企业，专注于为联合收割机开发自主附加设备。联合收割机是大型农场用于收割各种谷物作物的关键设备。

仅仅五年前，我们还无法利用视频内容分析以如此自动化的水平来操作农业机械。因为没有成熟的神经网络能够检测到作物边界或识别出其中的障碍物。我们最初考虑将视觉数据分析和GPS结合起来，但很快发现仅仅依赖视觉分析就足够了。我们提供的不仅仅是一个需要复杂操作和多个菜单按钮的GPS引导系统，而是一个简单的摄像头和一个具备处理能力的神经网络盒子。一旦摄像头和盒子被安装在联合收割机的控制系统上并连接好，就可以开始了。进入田地后，我们的新系统Cognitive Agro Pilot就会自动接管驾驶任务，让驾驶员专注于其他工作。我们预测，未来的五年内，所有的联合收割机都将配备基于计算机视觉的自动驾驶系统，这些系统将能够控制整个作物收割过程。

实现这一目标并非易事，我们需要解决许多有趣的挑战。我们发现神经网络需要理解许多野外场景的情况才能正常工作。为了解决这个问题，我们早期就开始与农民合作，收集各种数据。虽然我们在几个农场的各种天气和光照条件下拍摄了视频数据，但我们很快意识到我们需要一个更具适应性的解决方案。于是我们采用了从粗到精的训练方法，不断改善我们的自动驾驶网络。随着我们收集到的不同位置和作物的数据越来越多，我们的系统也越来越完善。我们通过加入随机噪声和失真来训练网络，使其更加健壮和可靠。我们还采用了无监督的域适应方法在短时间内重新校准网络。尽管如此，对于新的作物品种，我们仍然需要人类的帮助来进行语义分割。通过这种方法，我们已经成功开发出了适用于东欧十几种不同作物的通用网络。这些网络表现出了极高的韧性和适应性。认知AgrroPilot驾驶联合收割机的方式与人类驾驶员相似，展现了其独特的竞争优势。我们的系统能够像人类一样观察和理解田地情况，从而在与人类驾驶员协同工作时保持高效。这背后的经济学逻辑不可忽视。一台由人类驾驶的联合收割机，一次轮班仅能收割约20公顷的作物。当由Cognitive AgroPilot驾驶时，操作员的工作量将大幅减少，不会感到疲劳，停车和休息次数也大大减少。这意味着每班可收割的面积扩大到了25至30公顷。对企业主而言，只需两台配备我们系统的联合收割机，就能完成三台普通联合收割机的工作。

当前市场上的农业收割公司各有独立的开发，但它们的功能往往是单一的，如沿田地边缘行驶等。Cognitive AgroPilot是一个完全由计算机视觉驱动的工业系统。我们坚信，一个摄像头对于农民的人工智能助手来说已足够。

Cognitive AgroPilot的主要传感器是一个200万像素的彩色摄像机，安装在联合收割机一侧后视镜附近的支架上。它能够捕捉到车辆前方的大片区域。驾驶室内配备了一个带有Nvidia Jetson TX2计算机模块的控制单元、综合显示屏和驾驶员界面。该控制单元包含自主算法的主堆栈，负责处理摄像机的视频馈送，并发出转向、加速和制动等控制命令。显示屏则提供驾驶员警告信息和设置。我们的系统具有通用性，不受特定品牌约束，适用于各种联合收割机型号。

对于操作超过5年的联合收割机，虽然与控制系统连接可能稍显复杂（有时需要额外的转向角传感器），但安装和校准通常可在一天内完成，新驾驶员的培训也仅需10分钟。

我们的视觉系统控制着联合收割机的运行，使操作员能够专注于收割并根据作物的具体特征调整过程。Cognitive AgroPilot可以执行所有驾驶操作，保持行与行之间的精确距离，最大限度地减少间隙。它还能识别障碍物、进行分类，并预测其移动轨迹。在必要时，它会提醒驾驶员避开障碍物，或者自主决定绕过或减速。在编队工作时，它还能与谷物卡车和其他联合收割机协调运动。操作员主要负责在驾驶路程结束后将联合收割机掉头，以及在需要转弯时释放控制权。一旦机器人找到作物边缘，操作员只需按下按钮，它就会重新接管。整个过程简单直观。

在我们去年的试点项目中，由于收割机在不留下未收割区域的情况下保持收割宽度，同一块田地的产量提高了3%至5%。这一提高的3%源于操作员有更多的时间密切监视前方情况，从而优化了收割性能。我们的“副驾驶”使得驾驶员的工作量大大减少。启动系统后，驾驶员甚至可以放手方向盘，集中精力控制机器或在手机上查看商品价格。对于联合收割机驾驶员而言，收割周往往是一种煎熬。有了Cognitive AgroPilot的帮助，驾驶员们终于可以在除夜晚睡眠时间外，拥有真正的休息时间。在一个月的紧凑时间里，司机们需要为接下来的六个月赚取足够的资金，这无疑是一场身心俱疲的战斗。那些选择使用我们的解决方案的驾驶员们却仍能保持充沛的精力。据说，他们甚至能轻松地比平时多工作两小时。虽然额外的10%或15%的工作时间听起来可能微不足道，但这实际上意味着司机们能获得额外三天的时间来完成庄稼的收割。当遇到恶劣天气时，如雨天导致谷物发芽或倒伏，拥有额外时间的司机们更能确保作物的产量不受损失。由于联合收割机的费用是按收割量来计算的，因此使用我们的系统无疑能帮助司机们赚取更多的收入。

收割季节的压力之下，驾驶员和管理者们对任何提高效率的机会都充满期待。他们发现，使用我们的技术后，收割过程变得更为轻松高效。系统的成本虽然高达约一万美元，但通常只需一个收获季就能收回投资。驾驶员们很快便能掌握这项技术，并在短短几天内开始感受到其带来的便利。他们对机器人的评价褒贬不一，有些人对其近乎万能的表现感到惊讶，有些人则对其在特定情况下的表现感到失望。这些反应都是基于他们对机器人的过高期待，将其视为与人类无异的存在。当系统遇到尘土或夜间工作等挑战时，他们可能会失望地说：“它怎么看不见？”但随着尘土散去或适应夜间环境后，系统便会恢复正常运行。在行驶过程中，联合收割机需要时刻关注前方的路况和周围的车辆。例如，当前方的车辆突然刹车时，我们的系统会自动响应并控制联合收割机做出相应动作以避免碰撞。虽然这种决策可能会让人工驾驶员感到惊讶，但这也是人工智能与人类智能之间的智慧博弈的一部分。人工智能正在逐渐融入我们的日常生活和工作中，尤其是在农业领域的应用更是日益广泛。我们的自动收割系统正在帮助许多农民解决效率问题并提高他们的生产力。尽管当前的技术仍面临一些挑战和限制，但我们对未来充满信心并充满期待。在农业自动化的道路上我们还有许多工作要做特别是在崎岖地形和夜间低能见度环境下进行作业时的挑战更是重重如山然而我们有信心克服这些挑战并将自动化带入农业领域的下一阶段我们已经取得了许多令人瞩目的成果从波罗的海到远东地区我们的自动收割系统已经帮助农民收割了数十万吨作物并积累了大量的实践经验我们相信随着时间的推移我们的系统将越来越完善越来越适应各种环境和条件在未来我们的系统将覆盖全球各地的农田为农民带来更大的便利和效益随着技术的不断进步和应用的不断扩展我们将不断提高各类机械执行各种任务的自主性我们相信在未来我们能够构建一个高效且可持续的农业系统来应对全球粮食安全挑战让我们携手共进共创一个更加美好的未来在这个充满挑战的时代我们需要借助科技的力量来解决全球性的难题通过提高农业机械的自动化和智能化水平我们可以帮助农民提高生产效率降低成本并确保全球粮食安全这是我们作为科技人员的责任和使命我们相信我们能够成功应对这一挑战并为人类带来更大的福祉