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农业机器人无法大量普及的原因有哪些？农业机器人发展现状如何？

智能农业机器人，一直以来都是我国重点研究的对象。农业机器人的应用，很大程度上减少了人力成本，机器人操作也比人类更加规范。看起来发展农业机器人是个好事，农业机器人也取得了一定的成绩，为何还没有被大量普及呢？
农业机器人无法大量普及的原因有哪些？

机器视觉深度学习相结合的技术难题，也是困扰我国农业机器人发展的关键原因。
对于林果采摘机器人研究而言，当前最大的最迫切需要解决的问题，是果实的实时识别、定位不准确。
在采摘过程中，机器人通过相机实时捕获图像，视场中除了果实还包括天空、枝叶、果实、大地等干扰项，而且存在重叠、遮挡，光照不均，背景复杂等因素，对识别算法的准确性提出了严峻考验。
此前，经过多年的研究实践，基于机器视觉技术的识别、定位研究，仍未能很好的解决这一问题，陷入了瓶颈期。
随着计算机应用技术的不断发展，人工智能技术得到了长足的发展，尤其是识别技术、深度学习技术。
农业机器人发展现状如何？
目前，基于深度学习技术的识别、定位研究已有初步成效。
比如，农业界就有位AlphaGo 已学习成为“植物医生”，可以实时告诉农业人员，什么疾病正在对农作物产生影响。
更甚至，以往机器视觉技术等研究的基础上，有些机器人以深度学习技术为创新突破口，在学习了近万张猕猴桃的照片后，已经能像经验丰富的一样桃农根据猕猴桃的大小、质量等自动进行分拣，目前准确率已达到90%。
由于有深度学习技术的加持，机器在后续的使用中还能不断累计数据，边工作边学习，变得越来越“聪明”。
事实证明，机器视觉技术结合深度学习等人工智能技术，在实时精准识别、定位上大有所为。
总的来说，对于农业机器人市场的增长趋势，我们可以保持更大的乐观。不管是农业机器人本身也好，还是深度学习、人工智能技术也罢，都将在未来的农业变革时代中，发挥更关键作用。同时，技术的渗透，将进一步提升农业机器人的价值和优势，而农业机器人市场也将会受到积极影响，保持长久增长。