50年前，美國學者Schertz和Brown提出了利用機器人來進行水果的採摘。之後的50年裡，英國、法國、以色列等十幾個科技發達的國家，都在不斷的在各自的實驗室裡研究智能化的水果採摘機器人，也不斷的有各種消息傳到網上，讓看了水果採摘機器人視頻的網友們驚呼“老外的農業科技可是真發達。”
然而，從1968年到2018年裡，除了從網上見過幾個顯得非常高科技的水果機器人採摘小視頻外，跑遍了中國煙臺、陝西、北京等地的果園和農場，筆者還從來沒見過有哪一個果園完全靠著水果採摘機器人進行採摘作業的。即使近年來的果園僱工成本越來越高，也鮮見有什麼智能化的機器人冒出來幫著果農去採摘水果。
實際上，所謂的“水果採摘機器人”不提在國內了，即便是在國外，也是很難產品化，也很難推上市場，並不像網上吹噓的那樣神乎其神。目前的水果採摘機器人實際工作中，還存在著極大的缺陷，若要真正的進入實際的水果生產工作中，要克服的困難還有很多。
第一大困難是水果成熟度的判斷準確率低。
1968年的時候，兩位美國學者提出利用機器人採摘水果時，更多得還是落在了“摘”字上。所謂的半自動化的機械人，更像是一個採摘的工具。而當下我“吹噓”的水果採摘機器人，更多是智能化的，是指不在人工的干預下，由機器人獨立的完成水果的採摘工作。
這樣一個要求，第一個要解決的問題，就是如何判斷水果的成熟度。水果不是工業產品，其成熟的判斷標準可謂是五花八門。別的不說，一個西瓜放在你面前，單單通過肉眼，大多數人都難以判斷這個西瓜到底熟沒熟。最好的判斷方法是把西瓜切開，但在收穫果實的時候，不可能把每個西瓜都切開。有經驗的果農可以通過聲音、西瓜果實的大小、瓜柄等來判斷西瓜的成熟度，這些數據要是由機器人去收集然後再作判斷，有多大的難度，可想而知。
或許咱們舉西瓜的例子，對機器人有些苛刻，那麼咱以水果中最標準化的蘋果來說，判斷蘋果的成熟度就要參考蘋果的硬度、光澤、飽和度等等。
這些判斷標準在20年前的地球上，妄想通過機器人來判斷，還真不行。所以，20年前，水果採摘機器人沒有多大的突破性的進展。
當然了，近年來，隨著人工智能視覺系統的發展，機器人的識圖能力有了飛快的進步。通過對果實色度、飽和度等信息數據的收錄，智能化的水果採摘機器人是有能力來判斷水果的成熟與否的。然而，麻煩的是，這種判斷的準確率實在是不多高。在實驗裡，還可以應對。當出了實驗室後，面對複雜的果園光線環境、果實形狀的多樣性、果實生長位置的不確定性等等，水果機器人就成了“半個瞎子”，要麼採熟率很低，要麼採摘效率就非常低，能有快又準確的採摘下成熟的水果。
對不起，這樣的水果採摘機器人大部分還沒有出實驗室。
可以說，過去的五十年的時間，智能化採摘沒有真正的智能化起來。若在未來的50年內，真正的實現果園完全由智能化機器人採摘，我們需要的不僅僅是提高智能化機器人視覺系統的運算能力以及傳感器準確性，還要對各種水果的成熟度做出一個相應準確的標準，建立不同地區不同水果的果實成熟度的生物模型。
第二大困難是採摘的效率太低。
2012年的時候，研發出來的水果採摘機器人採摘一個蘋果要花費58秒，採摘一個桔子要花費31秒。這一速度比起人的採摘速度來還要慢。沒有采摘過蘋果等水果的人覺得不可思議，不就是摘個蘋果麼？只要能判斷蘋果的成熟度了，直接機械手臂採摘下來不就可以了麼？
這只是理想情況下。實際上，在果園的果實採摘過程中，採摘一個水果可不是那麼簡單。除了判斷果實的成熟度外，智能採摘機器人首先要做得一件事是要能找到水果在哪裡。
不要笑！果園裡的水果可不是水果超市裡擺在水果攤上的水果，在果園裡大部分水果都是隨機生長的，而且還有果樹葉子、果樹枝幹等遮蔽著，人找得話，可能熟練後還好找，但目前機器人的腦子是死的，只能找通過視覺系統，也就是圖像識別的能力來找水果。一旦被樹葉等遮擋住，不知道要找上多少時間。
若是再被枝杈等擋住採摘的路線，那更麻煩了。
所以，水果採摘機器人的時間浪費在了這裡。它很難快速的找到水果的位置，這當然不能怪它，只能怪果樹結果太隨機了。
第三大困難是對部分水果的採摘損害程度高。
蘋果之類的水果硬度還可以，利用機械臂等採摘損傷可能不大。但當水果採摘機器人遇到水蜜桃、黃杏等水果時，就有些尷尬了。生硬的採摘機械爪子，很容易劃破這些嬌滴滴的水果，導致採摘中的損耗過大。
當然了，近年來，也研發出了一種軟體的採摘機械手爪，比起合金的機械手爪來要好一些，對水果造成的損害程度降低了不少。但可惜，這一技術，目前也是在實驗中。換隻手來採摘，各種傳感方面的系統可能都要更改一下，也是比較麻煩的事情。
水果採摘機器人的技術前瞻
雖然說了這麼多水果採摘機器人的“壞話”，可從大的發展方向來看，水果採摘機器人還真是一大發展趨勢，前提是未來的。
目前，筆者最看好的水果採摘機器人，不是完全智能化、去人工化的，而是帶有語音識別能力的智能化水果採摘機器人，這樣的採摘機器人可以由人類的語言來控制，能減輕人的勞動成本的同時，也能一定提高採摘的效率。而且採摘的準確率也能有一定的保障。
有些時候，有些工作，未必一定要完全用機器取代人工的。正如某知名人士說得那樣，機器人更應該去幹一些人幹不了的事兒，或者不想幹得事兒。
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