设施农业作为现代农业的核心载体，在保障农产品稳产增收、应对资源约束等方面发挥关键作用，但当前面临劳动力短缺、管理精细化不足、作业效率偏低等瓶颈。具身大模型机器人融合多模态感知、智能决策与精准执行能力，为设施农业智能化转型提供了全新解决方案。本文系统梳理具身大模型机器人的核心技术体系，深入分析其在设施农业作物种植、环境调控、病虫害防控等场景的应用实践，剖析当前面临的技术瓶颈与产业挑战，展望未来发展方向，旨在为推动具身智能技术与设施农业深度融合提供理论参考与实践借鉴。
随着全球人口增长与消费需求升级，农业生产模式正从传统劳动密集型向技术密集型加速转型。设施农业通过可控环境营造实现作物周年生产，显著提升了土地利用率与产出效率，已成为保障蔬菜、水果等经济作物稳定供应的核心业态。然而，设施农业生产环节繁琐，涵盖播种、育苗、灌溉、施肥、采摘、病虫害防控等多个流程，对劳动力的专业性与耐久性要求极高。当前，农业劳动力短缺问题日益凸显，人工成本占比持续攀升，仅果实采摘环节成本就占整个农业生产成本的40%-60%，且人工操作易受主观经验影响，难以实现标准化、精细化管理，制约了设施农业的高质量发展。具身大模型机器人作为具身智能技术与农业装备的融合产物，依托多模态感知模块、大模型驱动的决策系统与高精度执行机构，实现了“感知-认知-决策-执行”的闭环作业能力，能够自适应设施农业复杂多变的非结构化环境。与传统农业机器人相比，具身大模型机器人具备更强的环境适应性、任务泛化能力与持续学习能力，可将农艺经验转化为精准可执行的数字指令，推动设施农业从“自动化作业”向“智能化决策”跃升。近年来，Deepoc具身模型开发板、农业大模型驱动的机器狗等产品的落地应用，已在温室采摘、病虫害监测等场景展现出显著优势，为设施农业智能化升级提供了可行路径。具身大模型机器人的核心竞争力源于“感知-认知-执行-进化”的全链条技术体系，通过多模块协同实现对设施农业环境的深度理解与精准作业，其关键技术可归纳为以下四大核心模块：（一）多模态融合感知技术感知模块是具身大模型机器人与环境交互的基础，通过多传感器融合实现对设施农业环境与作物状态的全面感知。该模块集成高分辨率RGB-D相机、近红外传感器、激光雷达、温湿度传感器、土壤养分传感器等多类型设备，构建多维度感知网络：视觉识别层面，可精准识别作物品种、果实成熟度、叶片病虫害迹象，对苹果、草莓、番茄等常见设施作物的识别准确率达98%以上；空间定位层面，通过双目视觉与激光雷达融合技术实现毫米级三维定位，确保在温室复杂光照与植株遮挡环境下精准锁定作业目标；环境感知层面，实时采集温湿度、光照、CO₂浓度、土壤墒情等环境参数，为智能决策提供数据支撑。例如，寿光设施农业基地应用的机器狗通过多模态传感器，可捕捉针尖大小的虫卵踪迹，实现病虫害的早期精准识别。智能决策模块是具身大模型机器人的“大脑核心”，依托预训练大模型与农业知识库实现从数据到动作的精准映射。该模块基于视觉-语言-行动（VLA）架构，融合海量农艺数据与专家经验，具备三大核心能力：一是任务理解能力，可精准解析自然语言指令（如“采摘成熟草莓”“监测番茄病虫害”）的核心语义，转化为具体作业流程；二是动态规划能力，基于实时感知数据与作物生长模型，自主生成最优作业路径与参数，如根据作物长势调整灌溉量、根据病虫害分布规划施药范围；三是多机协同能力，通过云端调度系统实现多台机器人的任务分配与路径协调，避免重复作业与资源浪费。Deepoc具身模型开发板的边缘计算单元可实现决策算法本地毫秒级响应，即使断网也能保障作业连续性，同时通过云端训练持续优化模型性能。执行模块将决策指令转化为具体农业动作，通过高精度机械结构与控制算法保障作业质量。针对设施农业多样化作业需求，执行模块采用模块化设计，可适配采摘、灌溉、施肥、修剪等多种作业终端：在采摘作业中，通过力反馈控制技术实现毫米级力度调节，根据果实硬度、果柄特性自动选择抓取方式，将采摘损伤率从人工的5%-10%降至1%以下；在水肥管理中，基于作物需水需肥模型实现变量灌溉与精准施肥，减少农药化肥使用量30%以上；在环境调控中，可联动智能雾化、自动卷帘等设备，实时调节温室环境参数。此外，执行模块具备多重安全保护机制，包括防碰撞、紧急制动等功能，确保人机协同作业安全。持续学习能力是具身大模型机器人适应多样化设施农业场景的关键，通过作业数据积累与模型迭代实现性能持续优化。机器人在作业过程中实时采集环境数据、作业效果数据（如采摘成功率、病虫害识别准确率），通过云边协同架构将数据上传至云端训练平台，结合作物生长规律、地域种植特性等个性化数据优化模型参数。例如，针对不同品种草莓的成熟度特征，机器人可通过持续学习不断优化识别算法，适配不同产区的种植需求；在多轮作业后，自主调整作业路径规划策略，提升全覆盖作业效率。这种反馈式学习机制使机器人能够突破预设程序限制，逐步积累“农艺经验”，实现从“机械作业”到“智能农艺师”的跃迁。依托核心技术体系，具身大模型机器人已在设施农业多个关键环节实现落地应用，覆盖果蔬种植、环境调控、病虫害防控等核心场景，显著提升了生产效率与管理水平。（一）精准采摘与分级作业采摘是设施农业劳动强度最大、成本最高的环节之一，具身大模型机器人通过“精准识别-三维定位-轻柔采摘-自动分级”一体化作业，大幅提升采摘效率与品质。在草莓、番茄等浆果类作物采摘中，机器人通过RGB-D相机与近红外传感器识别果实成熟度，结合激光雷达定位果实空间位置，机械臂根据果实大小与果柄角度调整抓取力度，采用旋转或剪断方式完成采摘，避免损伤果皮与果粉；采摘后立即通过视觉识别实现品质分级，根据果实大小、颜色、表面缺陷等特征分为不同等级，提升商品价值。设施农业的高产优质依赖精准的环境与水肥调控，具身大模型机器人通过实时感知与动态决策，实现“按需调控、精准供给”。在环境调控中，机器人集成温湿度、光照、CO₂传感器，实时监测温室环境参数，结合作物生长模型自动调度卷帘、补光、通风、雾化等设备，维持最优生长环境；例如，在高温天气下，机器人可提前预判温度升高趋势，主动开启通风与雾化降温系统，避免作物热害。在水肥管理中，机器人通过土壤传感器采集墒情与养分数据，结合作物需肥规律生成个性化水肥方案，通过精准灌溉系统实现变量施肥与滴灌，减少水资源与化肥浪费。病虫害防控是设施农业稳产的关键，具身大模型机器人通过早期监测与精准防控，有效降低病虫害损失。机器人搭载高分辨率相机与多光谱传感器，可实现对作物叶片、果实的全方位巡检，精准识别针尖大小的虫卵、细微的病斑等早期病虫害迹象，识别准确率达99%以上；结合病虫害模型与环境数据，预判病虫害传播趋势，生成精准防控方案。对于轻度病虫害，机器人可直接通过精准施药模块进行定点喷药，减少农药使用量；对于严重病虫害，及时向管理人员推送预警信息与处置建议。在寿光市现代农业高新技术试验示范基地，机器狗沿田垄巡行一圈即可生成完整的病虫害诊断报告，大幅提升监测效率与准确性。具身大模型机器人通过云端调度系统实现多环节、多设备协同作业，构建全流程智能化生产体系。在作物生长周期内，机器人可自主完成育苗监测、定植辅助、生长状态追踪、采摘分级等全环节作业；通过多机协同实现功能互补，例如采摘机器人与转运机器人配合，实现采摘后果实的即时转运与存储；环境调控机器人与水肥机器人联动，根据作物生长状态动态调整调控策略。尽管具身大模型机器人在设施农业中展现出显著优势，但在技术成熟度、产业适配性、成本控制等方面仍面临诸多挑战，制约了规模化应用。（一）技术层面：复杂环境适配与系统集成难题设施农业环境具有高度非结构化特性，植株形态多样、光照条件多变、土壤与空气湿度高，对机器人感知精度与稳定性提出严峻考验。现有机器人在高密度种植场景、弱光环境下的目标识别准确率仍有提升空间；多传感器数据融合过程中易出现数据冲突，影响决策准确性。同时，具身大模型机器人的感知、决策、执行模块集成复杂度高，不同品牌传感器与执行机构的兼容性差，增加了系统调试与维护难度。此外，大模型的轻量化部署仍存在瓶颈，部分复杂决策任务依赖云端计算，在网络信号较差的设施环境中易出现响应延迟。具身大模型机器人的核心部件（如高精度传感器、AI芯片、机械臂）成本较高，导致整机价格昂贵，超出中小种植主体的承受能力。尽管Deepoc等开发板通过模块化设计将升级成本降低70%以上，但对于小规模设施农业基地而言，初始投资仍存在压力。同时，当前机器人研发与农艺实践存在脱节，多数产品基于通用农业场景设计，未充分适配不同作物的生长特性与地域种植习惯；农艺知识的数字化转化不充分，难以将资深农户的“经验性知识”精准融入大模型，导致机器人作业效果与人工经验存在差距。具身大模型农业机器人行业尚处于发展初期，缺乏统一的技术标准与检测规范，不同企业的产品在接口协议、数据格式、作业参数等方面存在差异，难以实现跨品牌协同与规模化部署。此外，行业亟需既掌握具身智能技术又熟悉设施农业生产的复合型人才，当前农业从业人员的数字化技能不足，难以完成机器人的调试、维护与操作；技术研发人员对农艺需求的理解不够深入，导致产品迭代难以精准匹配产业需求。随着具身智能技术的持续迭代与产业生态的不断完善，具身大模型机器人在设施农业中的应用将朝着更智能、更经济、更普惠的方向发展，未来可重点突破以下方向：（一）技术升级：提升环境适配与决策精度加强多模态感知技术创新，优化弱光、高湿度环境下的目标识别算法，提升传感器数据融合的稳定性与准确性；推动具身大模型轻量化发展，通过模型压缩、边缘计算优化，实现复杂决策任务的本地高效执行。探索大模型与数字孪生技术的融合应用，构建设施农业虚拟仿真平台，实现作业流程的预演与优化，提升机器人对复杂场景的适应能力。通过核心部件国产化、规模化生产降低设备成本，推出适配中小种植主体的经济型产品；采用“设备即服务”模式，通过按作业面积收费、租赁等方式降低种植主体的初始投资压力。建立“研发-农艺-生产”协同机制，深入挖掘不同作物的生长规律与农艺需求，推动农艺知识数字化建模，开发个性化作业方案，实现技术与产业的精准适配。加快制定具身大模型农业机器人的技术标准、接口规范与检测方法，推动行业标准化发展；构建开放的技术创新平台，吸引算法开发者、传感器厂商、农业服务商共同参与生态建设。加强人才培养体系建设，通过高校专业设置、职业技能培训等方式，培养兼具技术研发与农艺实践能力的复合型人才；开发简易化操作界面与智能诊断系统，降低机器人的操作门槛，提升农业从业人员的数字化应用能力。推动具身大模型机器人从单一作业环节向播种、育苗、修剪、采后处理等全链条拓展，实现设施农业全生命周期智能化管理；拓展应用场景至设施畜禽养殖、设施水产养殖等领域，开发适配不同业态的专用机器人。探索人机协同作业模式，通过机器人承担繁重、重复的作业任务，人类专注于决策指挥与异常处置，实现人机优势互补。具身大模型机器人融合多模态感知、智能决策与精准执行能力，为破解设施农业劳动力短缺、管理粗放等瓶颈提供了有效路径，在精准采摘、环境调控、病虫害防控等场景的应用已展现出显著的经济与社会效益。当前，尽管在技术适配、成本控制、生态构建等方面仍面临挑战，但随着技术创新的持续推进与产业生态的不断完善，具身大模型机器人必将推动设施农业实现从“自动化”到“智能化”的跨越式发展。未来，需强化技术研发与农艺实践的深度融合，完善行业标准体系，降低应用门槛，让具身智能技术更好地赋能设施农业高质量发展，为保障粮食安全、推进乡村振兴提供有力支撑。
[1] 卫培刚, 曹姗姗, 刘继芳, 刘振虎, 孙伟, 孔繁涛. 具身智能农业机器人：关键技术、应用分析、挑战与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2025, 7(4): 141-158.
[2] 山东省农业农村厅. 寿光市:机器狗变身种菜“钢铁农人”[EB/OL]. 2025-06-18.
[3] Deep2019. Deepoc具身模型开发板:让采摘机器人成为果园的"智能农艺师"[EB/OL]. 2026-01-14.
[4] Deep2019. Deepoc具身模型开发板:传统农机智能化的破局之道[EB/OL]. 2026-01-12.
