中国报告大厅网讯，在全球科技革命与产业变革的浪潮下，农业与互联网、物联网、大数据、人工智能等技术的深度融合正重塑农业生产模式。2025 年，全球农业机器人市场规模预计从 2024 年的 166 亿美元增长至 1035 亿美元，这一爆发式增长背后，既得益于各国对智慧农业的政策支持，也离不开群体智能等关键技术的突破。农业机器人正从单体自主向群体智能演进，为农业 4.0 时代的智能、精准、互联、绿色发展提供核心驱动力，在提高农业生产效率、保障粮食安全、推动农业可持续发展等方面发挥着不可替代的作用。

  一、农业机器人行业政策及环境支撑与群体智能发展背景

  全球范围内，农业机器人行业的发展得到了各国政策的积极扶持，形成了良好的产业环境。许多国家将智慧农业列为战略发展方向，通过资金投入、技术研发补贴、示范项目推广等方式，推动农业机器人技术创新与产业化应用。在这样的政策与市场双重驱动下，农业生产正从 “工具替代” 向 “系统重构” 转变，集群农业机器人成为农业装备领域的战略制高点与竞争焦点。

  群体智能作为分布式人工智能的重要分支，其思想源于自然界生物群体的自组织行为，核心是通过个体间的局部交互，自下而上涌现出整体的全局智能。这种无中心、分布式、自组织的特性，以及具备的灵活性、自主性、鲁棒性、适应性、可扩展性等优势，与农业生产复杂非结构任务的应用需求高度契合。面对农田环境作物遮挡、地形起伏、天气突变等干扰，以及不同作物种植模式与作业要求的差异，农业机器人单机智能已难以满足精准作业、高效协同的需求，群体智能成为突破技术瓶颈的关键，推动农业机器人技术从单机智能向群体智能的研究范式转变。

  二、农业机器人群体智能的概念体系与核心特征

  (一)概念起源与发展阶段

  群体智能的思想根源可追溯至复杂适应系统理论，该理论揭示了多主体系统在缺乏集中控制的条件下，通过局部交互与适应性规则自发形成具有全局功能的行为模式。其理论发展大致经历三个阶段：自然启发阶段通过对蚁群、蜂群等自然群体行为建模，提出信息素交融、邻域交互等基本机制;算法抽象阶段形成蚁群优化算法、粒子群优化算法等群体智能优化算法与协同控制算法，成为解决组合优化问题的有效工具;工程应用阶段则从 “算法最优” 迁移到 “任务可用 + 系统集成”，在农业多机器人等开放应用场景中探索系统化落地实施。

  (二)核心特征

  群体智能的核心特征体现在分布式控制、自组织协同与动态适应性三个方面，三者相互关联、彼此支撑。分布式控制摒弃了对中央控制节点的依赖，个体仅依据局部感知信息自主决策，避免单点失效导致整体瘫痪，提升系统鲁棒性;自组织协同使个体遵循简单交互规则，在无外部指令的情况下自发形成协调的集体行为，为动态环境下的高效作业提供基础;动态适应性则让个体能够根据环境扰动实时调整行为，确保任务执行的连续性和稳定性，增强系统应对不确定性的能力。

  (三)基本要素与概念框架

  农业机器人群体智能系统的有效运行，依赖 “个体自主 - 信息共享 - 群体协同” 的核心逻辑，具体体现为 “个体层 - 交互层 - 群体层” 三层次基本要素的协同支撑。个体层以单台农业机器人的自主性为核心，依赖多模态感知模块、高精度执行模块与本地计算单元;交互层作为连接纽带，实现个体间的信息共享与规则协同;群体层作为决策核心，通过分布式任务分配算法、协同路径规划算法与自组织容错机制等，实现基于共享信息的协同决策与优化。这三层要素自下而上逐级构建，形成 “感知 - 规划 - 控制” 的协同框架，最终促成群体智能的行为涌现。

  三、农业机器人群体智能的共性关键技术

  (一)农业机器人协同感知技术

  协同感知是 “感知 - 规划 - 控制” 闭环的前端环节，通过集群机器人信息交互与优势互补，实现环境理解与状态估计的整体优化，需在复杂农业环境下保持实时性与精准性。多模态感知与融合通过视觉、激光雷达、毫米波雷达等多源传感器获取互补信息，结合融合算法形成统一可靠的环境表征，相关技术已实现有限通信带宽下全局一致的度量 - 语义三维地图构建，以及云 - 地协同地图构建以减轻本地计算负荷。

  非结构化农业场景协同定位通过分布式共享缓解单机定位退化问题，部分方法采用扩展卡尔曼滤波对多传感器进行松耦合，或基于分层高斯模型与变分贝叶斯推断实现分散式位姿估计，还有方法结合卫星遥感及作物语义信息缓解视觉混淆，提升定位可靠性。跨时空协同建模与更新则融合多机局部观测，构建全局一致、语义丰富的环境表征并持续演进，现有直接法和间接法各有优势，轻量化分布式语义建图机制可在降低端侧计算负载与通信资源消耗的同时，保持果园典型物体的高精度标注能力。

  (二)农业机器人协同规划技术

  协同规划作为闭环中枢层，在全局层面统筹作业策略，局部层面实现动态重规划与自适应调整，需在实时性、全局最优与鲁棒性之间寻找平衡。任务分配算法分为精确优化、拍卖与市场机制、仿生智能与学习驱动四类，精确优化算法可保证全局最优但计算复杂度高，拍卖与市场机制扩展性强，仿生智能算法搜索能力强但易受参数影响，学习驱动算法适应动态环境但训练成本高。

  群体运动规划包括全局与局部两个层次，全局规划基于已知地图生成整体路径，局部规划依据实时感知调整路径应对动态障碍。典型路径规划算法中，物理模型类算法计算简单、响应快但易陷入局部极小值，图搜索类算法适合静态环境点到点导航但对动态环境适应性差，采样搜索类算法适应非结构化环境但路径随机性强，智能优化类算法能优化多约束复杂任务但计算量大。群体轨迹跟踪作为执行阶段，通过人工势场法、贝塞尔曲线、模型预测控制等算法，实现多机路径同步执行与个体动态响应，确保作业均匀性与精准性。

  (三)农业机器人协同控制技术

  协同控制是 “感知 - 规划 - 控制” 闭环的最终环节，保障多机器人在复杂任务环境下实现姿态精准、动作协调、安全自适应作业。分布式的集群协同控制通过自主分工与协调，大幅提升群体在复杂田间任务中的自主性、灵活性与鲁棒性，主要分为集中控制与分布式控制两种类型，典型方法包括领导者 - 追随者、虚拟结构法、基于行为控制等，并已在耕整地、播种、施肥、施药等环节实现初步验证。

  针对不同农业场景，相关技术已形成多目标区域作业分群一致性控制方案，可控制大规模协作机器人系统实现区域作业协作;多移动平台事件触发协同编队控制方案结合反演技术与滑模控制，降低计算通信资源消耗与控制成本;多异构作业系统区域可达智能控制方案则利用神经网络鲁棒控制技术处理模型不确定性与外部干扰，确保控制方案的稳定性、适应性和可扩展性。

  (四)农业机器人地空跨域协同技术

  地空跨域协同通过无人机与无人车的信息互通与任务分工形成互补，无人机适于大范围监测、通信中继与先导侦测，无人车承担高精度作业与持续执行，显著提升覆盖效率与作业一致性。国际上已开展多项相关探索，构建多模态网格表示实现数据高精度配准，或形成从监测到执行的完整闭环作业系统，国内也在跨域异构协同场景建模等方面取得进展。

  该技术在工程实践中仍面临协同感知实时可信、多源数据融合鲁棒性、低带宽环境稳定通信等难题，需在算法优化、跨域感知与控制一体化以及大规模实地验证方面取得进一步突破，以支撑智慧农场的规模化应用。

  四、农业机器人群体智能在智慧农场中的应用实践

  农业机器人群体智能技术已在智慧农场的 “耕、种、管、收” 等多个环节得到应用，通过多机器人协同、动态任务分配和实时通信，提供高效、精准的解决方案。在收获场景中，多机协同稻谷收割系统配备多 GNSS 接收机、GPS 罗盘及 IMU，通过无线调制解调器实时交换信息并实施避碰策略，显著提升作业效率;多台无人化收获机与运粮车辆的协同系统，通过优化调度策略，使收获机作业完成时间最多减少 17.28%，运粮车作业完成时间减少 10.71%，协同收获平均作业完成时间减少 13.58%。

  在田间管理场景中，集群协同除草系统通过无人机获取田间航拍影像生成杂草分布图，地面机器人集群搭载多种农具实施精准靶向处理，旨在减少 75% 化学农药投入;部分企业开发的轻型农业机器人集群依托云端优化与实时监控，实现精准施肥与除草，低压行驶设计降低土壤压实;激光除草系统结合高能激光技术与群体协调机制，无化学剂清除杂草，使杂草覆盖减少 45%，密度减少 66%，杂草生物量减少 97%，作物发育不良低于 1%;还有专为蔬菜田间设计的自主除草机器人，支持多机编队作业，模块化设计兼容多种农具，覆盖播种、除草、培土等环节。

  在协同建图方面，多农业机器人协同导航框架引入大位移稠密光流思想，融合多模态网格表征，缓解农业环境纹理重复、结构相似导致的匹配歧义问题，在严苛条件下仍可实现厘米级配准精度，平均平移误差 < 5cm，旋转误差 < 0.1°，为后续群体智能任务规划、资源调度及精准作业奠定统一的时空基准。

  五、农业机器人群体智能的发展趋势与未来展望

  未来，农业机器人群体智能将立足农业生产的复杂性与多样性，构建贯穿农业全周期的自主协同体系，主要呈现五大发展方向。一是发展农业基础模型，融合大语言模型、视觉 - 语言 - 行动模型与农业知识图谱，构建农业认知基座，驱动协同决策机制从 “数据驱动” 向 “知识推理驱动” 跃迁。二是构建 “农田 - 作业 - 机群” 全要素农业数字孪生平台，形成 “规划 - 仿真 - 调度 - 执行 - 反馈” 的虚实闭环，实现天气、故障扰动下的快速重调度与跨季节稳定运行。三是建立 “端 - 边 - 云” 分层协同架构，端侧保障个体自主，边侧促进局部协同，云端实现全局优化，结合语义通信、动态频谱分配技术与本地持续学习，提升系统性能与自主决策能力。四是完善群体动态任务规划与博弈协同机制，采用 “匹配 - 执行” 一体化范式，结合分布式优化与多智能体强化学习，提升任务 - 机具匹配效率与公平性，实现动态环境下的高效决策与重调度。五是推进地空跨域群体协同示范，构建多型设备组成的跨域编队，实现 “空判 - 地治 - 空检” 闭环化、标准化与可追溯，纳入移动补给 / 维护统一调度与健康管理。

  总结

  中国报告大厅《2025-2030年中国农业机器人行业发展趋势及竞争策略研究报告》指出，2025 年农业机器人行业在政策扶持与市场需求的双重驱动下，正迎来规模与技术的双重突破，群体智能作为核心支撑技术，为农业机器人从单体自主向协同作业转型提供了关键路径。本文系统梳理了农业机器人群体智能的概念体系、核心特征、共性关键技术、应用实践与发展趋势，明确了 “个体自主 - 信息共享 - 群体协同” 的概念框架，以及协同感知、协同规划、协同控制、地空跨域协同四大关键技术支柱。

  农业机器人群体智能技术已在智慧农场的收获、田间管理、协同建图等场景得到有效应用，显著提升了作业效率、降低了劳动强度与农药投入。未来，随着农业基础模型、数字孪生、端 - 边 - 云架构等技术的不断发展，农业机器人群体智能将进一步突破现有瓶颈，实现更高效、精准、可靠的协同作业，为农业 4.0 时代的可持续发展提供强大动力，推动智慧农业向规模化、智能化、生态化方向持续迈进。