利用人工智能自動識別及清除雜草的應用

雜草在農業中一直是持續的挑戰,因為它們與作物爭奪陽光、水分和養分。現今的目標不僅是用拖拉機或化學藥劑「殺死雜草」,而是選擇性地移除雜草而不傷害作物。憑藉人工智能(AI)和機械人的力量,現代機器能透過電腦視覺區分作物與雜草,然後利用精準噴灑、機械工具、激光或熱能自動消除雜草。這項創新降低成本,減少化學藥劑使用,並支持可持續農業。

雜草是農業中一個持續存在的問題,因為它們與作物爭奪陽光、水分和養分。現今的挑戰不僅是「殺死雜草」(拖拉機和除草劑可以做到),而是要選擇性地移除雜草——在不傷害作物的情況下清除雜草。

尖端的人工智能和機械人技術現在提供了強大的新工具。通過使用電腦視覺和機器學習,現代農機能夠「看見」每一株植物,分辨作物與雜草,然後自動移除或消滅雜草。

革命性影響:這些系統有望節省人力、減少化學藥劑使用,並使農業更高效且可持續。

人工智能如何識別雜草

人工智能驅動的雜草控制依賴於電腦視覺和深度學習。安裝在拖拉機、噴灑機或小型機械人上的攝像頭捕捉植物圖像,AI模型(通常是卷積神經網絡,CNN)被訓練來區分作物和雜草。

Carbon Robotics

上傳數百萬標記好的雜草和作物圖像來訓練一個雜草識別CNN,該模型完全在其LaserWeeder設備上運行(無需網絡)。

John Deere

在其自主拖拉機和See & Spray噴灑機中使用嵌入式視覺和CNN,實時識別雜草。
研究成果:在研究環境中,定制的AI模型如YOLO變體和視覺變換器在田間識別雜草物種的準確率超過90%。

結果是現代視覺系統能以像素級精度標記雜草。它們隨著機器移動實時工作。

John Deere的See & Spray噴灑臂配備多個攝像頭和內置處理器,每秒掃描數千平方英尺。每個微小的攝像頭畫面由機器學習分析以判斷「作物還是雜草?」,如果是雜草,系統會立即啟動該位置的噴嘴。

— John Deere 技術文檔

實際上,人工智能將拖拉機變成了一個非常智能的機器人,能夠識別田間甚至只有2至3片葉子的細小雜草。

人工智能雜草識別
人工智能雜草識別技術實例

人工智能驅動的雜草清除方法

一旦識別出雜草,不同系統會用不同方式清除。三種主要方法是精準噴灑機械除草激光或熱能除草。所有方法都利用AI視覺只針對雜草進行處理。

精準噴灑(點狀噴灑器)

這些系統在噴灑臂或移動平台上安裝攝像頭,只對檢測到的雜草噴灑除草劑。例如,John Deere的See & Spray系統使用臂架攝像頭和AI,平均減少約59%的除草劑使用量。

高速運作

以最高每小時15英里的速度掃描田地

  • 實時神經網絡處理
  • 單個噴嘴獨立啟動

化學藥劑減量

顯著節省除草劑

  • 除草劑用量減少20倍
  • 化學藥劑使用量最高減少95%
實際成效:John Deere報告其See & Spray系統在2024年於超過一百萬英畝土地節省了約八百萬加侖除草劑。

機械除草機

一些自主機械人使用物理工具代替噴灑。例如,Aigen的Element機械人(由大型科技公司資助)結合攝像頭和AI,配備機械「鋤頭」從根部切除雜草。

  • 太陽能/風能驅動
  • 持續除草無需化學藥劑
  • 接觸式方法不傷害作物
  • 非常適合有機農業

類似地,初創公司如FarmWise和Verdant Robotics打造了AI引導的耕耘機。Verdant的「Sharpshooter」機械人利用電腦視覺只對每株雜草噴灑微量除草劑,減少約96%的投入。機械方法對於有機或特殊作物尤其有前景,因為這些作物對除草劑使用非常敏感。

激光與熱能除草

一種非常新穎的方法是使用高功率激光或熱束殺死雜草。美國Carbon Robotics開發了LaserWeeder G2,這是一台拖拉機牽引的機器,配備多個240瓦激光器和攝像頭。

目標精度 99.9%

其視覺系統(由神經網絡驅動)掃描植物,然後發射激光精確燒毀雜草的核心組織。這種方法無需化學藥劑且極為精確:Carbon Robotics聲稱其定位精度達亞毫米級,且每小時可處理數百萬張圖像。

關鍵組件:在所有這些激光/熱能系統中,AI視覺是關鍵——沒有它,高能束會燒毀一切。

這些不同的除草方法也可以結合使用。例如,圭爾夫大學打造了一台拖拉機安裝的AI掃描器,能夠繪製利馬豆田中的雜草密度圖

農民可以只在標記的區域施用除草劑。未來我們可能會看到整合系統:機械人可能會根據作物類型和條件,利用AI視覺決定是否噴灑、切割或燒毀特定雜草。

人工智能雜草清除方法
人工智能雜草清除方法比較

實際案例研究

現代AI除草技術已在全球農場投入使用。以下是幾個例子:

John Deere See & Spray

這個行業領先的系統已被大規模糧食種植廣泛採用。2024年的試驗中,See & Spray噴灑機處理了超過一百萬英畝土地,節省了約八百萬加侖除草劑。

平均除草劑減量 59%

我使用該系統後,除草劑成本降低了三分之二。

— 堪薩斯州種植者

技術上,See & Spray使用臂架攝像頭和內置神經網絡判斷「是否為雜草」。若檢測到雜草,機器會觸發單個噴嘴,實現點狀精準噴灑。

Carbon Robotics LaserWeeder

創辦人Paul Mikesell(前Uber工程師)花多年時間開發AI驅動的激光除草機。其LaserWeeder G2使用訓練好的CNN來識別雜草,然後用快速激光脈衝射擊它們。

  • 完全在機器上運行,無需雲端連接
  • 能消除「如筆尖般小」的雜草
  • 可日夜大規模運作
  • 亞毫米級精度

實際上,LaserWeeder裝置(由拖拉機牽引)可日夜運行並大規模作業。每個模組配備多個攝像頭和GPU,運作精度達亞毫米級。這種精準意味著幾乎不傷害作物,也不需額外耕作。

Ecorobotix ARA 噴灑機

瑞士Ecorobotix製造一款太陽能驅動的高精度噴灑機ARA。其「Plant-by-Plant™」視覺系統利用深度學習高速識別雜草。

化學藥劑減量

化學藥劑使用量最高減少95%

反應時間

每株植物決策約250毫秒

測試顯示,該AI能在機器移動時以亞厘米精度識別雜草物種,並在約250毫秒內做出決策。該公司將其推廣至高價值蔬菜和特殊作物,這些作物對節省化學藥劑和人力需求尤為重要。

Verdant Robotics – Sharpshooter

初創公司Verdant Robotics打造了Sharpshooter機械人,利用電腦視覺標記雜草,然後對每株雜草噴灑微量除草劑。

傳統方法

傳統噴灑

  • 除草劑使用量高
  • 成本較高
  • 環境影響大
Sharpshooter

AI引導精準噴灑

  • 除草劑減少96%
  • 成本節省超過50%
  • 環境影響極小

這是另一個由AI驅動的點狀噴灑技術範例,視覺系統完成了整個噴灑團隊的工作。

圭爾夫大學研究

由Medhat Moussa博士領導的研究團隊開發了一套有機利馬豆農場的原型系統。安裝在拖拉機上的AI攝像頭裝置掃描田地,生成豬殃殃等雜草的密度分佈圖

1

圖像捕捉

AI攝像頭裝置掃描田地

2

AI分析

算法區分利馬豆與雜草

3

密度繪製

生成精確的雜草密度圖

這種方法輔助人工巡查:節省時間,減少漏查區域,並指導精準施藥。

其他創新

  • Aigen(美國):開發一款完全自主的輪式機械人Element,可巡視田地,利用太陽能驅動,並用攝像頭引導的刀片物理拔除雜草。
  • FarmWise(美國):打造了VulcanTitan機械人,利用專有機器學習流程識別並機械除去蔬菜農場行間雜草。
  • 智能耕耘機:賓州州立大學擴展報告了拖拉機牽引的「智能耕耘機」(VisionWeeding的Robovator,Garford的Robocrop),利用機器視覺精準引導耕耘工具。
  • 空中無人機:配備多光譜攝像頭和AI算法的無人機能從空中識別雜草區域,協助規劃處理方案。

總之,無論是大型農場還是小型專業地塊,AI驅動的除草機正以多種形式出現。

真實世界的人工智能除草
真實世界的人工智能除草應用

優勢:效率、盈利與可持續性

人工智能除草帶來明顯優勢:

顯著節省化學藥劑

只對雜草噴灑,極大減少除草劑用量。

  • John Deere報告節省數百萬加侖
  • 相當於一百萬英畝土地約12個奧林匹克標準泳池容量
  • 平均減少60–76%的除草劑使用

更高產量與作物健康

更早且更徹底地清除雜草,有助作物茁壯成長。

  • 消除人力可能忽略的小雜草
  • 作物更健康且均勻
  • 減少未來雜草種子壓力

節省人力與時間

AI機械人自動完成除草工作,釋放人力。

  • 最多減少37%人工除草需求
  • 新手操作員表現可媲美專家
  • 自動化精準除草

環境與安全效益

減少除草劑使用,降低水土污染。

  • 減少田間作業次數(節省燃料)
  • 多數情況下無需耕作(防止土壤侵蝕)
  • 提升農場安全(減少人員接觸化學品)
三重勝利:麥肯錫顧問指出此類自動化帶來「三重勝利」:生產力提升、農場安全改善及可持續目標推進。

成本效益分析

成本因素 傳統方法 人工智能除草 節省幅度
除草劑成本 大量噴灑 針對性噴灑 減少60-95%
人力成本 人工除草團隊 自動化操作 減少37%
設備使用時間 多次田間作業 一次精準作業 節省50%以上時間
投資回收期 不適用 前期成本較高 1-3年回本

這些都轉化為成本節省。除了減少除草劑,農民還節省了設備使用時間和雇工費用。John Deere及其合作夥伴發現,儘管精準噴灑設備前期成本較高,但由於投入節省,投資回收期僅需1至3年。許多試驗中的種植者在全面使用AI系統後,每英畝的除草成本降低了一半或更多。

人工智能除草的好處
人工智能除草系統的優勢

挑戰與採用情況

儘管前景看好,AI除草仍屬新興技術,尚未普及。截至2024年初,約只有27%的美國農場使用任何精準農業技術來處理除草等任務。

美國農場採用率 27%

當前障礙

  • 設備成本高昂
  • 需要專業知識
  • 對數據所有權和可靠性的擔憂
  • 技術複雜性問題
  • 部分田地中雜草與作物外觀過於相似

我曾對See & Spray持懷疑態度,但使用後成為了信徒,因為它簡單且有效。

— 北達科他州農民

成長動力

然而,業界專家預計增長迅速。投入成本(肥料、除草劑、人力)上升及環境壓力推動更多農民採用精準方法。

設備製造商

大型農機製造商如Deere推出「自主套件」並大力推廣AI功能。

初創創新

新創公司以創新解決方案吸引大型農業投資者。

AI整合

農民嘗試使用生成式AI工具(如ChatGPT)進行田間作業和數據分析。
未來展望:隨著成本下降和介面改進,AI除草工具將從大型農場擴展到中小型農戶。
農業的未來
農業科技的未來

未來展望

AI驅動的雜草管理仍在發展中,但趨勢明確:更智能的機器將越來越多地處理日常除草任務。

1

多模態感測

結合RGB攝像頭、多光譜成像,甚至植物氣味感測器

2

動態決策

動態決定是否對每株雜草噴灑、切割或燒毀

3

整合系統

與農場GPS和地圖工具整合,實現持續學習

農民希望「一個能做所有事的工具」——AI正朝這個方向發展,賦予機器在田間靈活解決問題的能力。

— 農業科技專家

全球可持續影響

關鍵是,這些AI解決方案符合全球對可持續農業的需求。消費者和監管機構越來越要求降低化學殘留和環保耕作。

農民檢視新技術
農民檢視新技術解決方案

化學藥劑減量

部分情況下除草劑減少80–95%

人力解決方案

幫助農場應對勞動力短缺

氣候適應

支持農場應對氣候壓力

顛覆性技術:人工智能控制的雜草檢測與清除正成為農業中的顛覆性技術,有望讓農業更清潔、更安全、更高效,邁向未來。
探索更多農業中的人工智能應用
外部參考資料
本文章內容參考以下外部資源整理而成:
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Rosie Ha 是 Inviai 的作者,專注分享人工智能的知識與解決方案。憑藉在商業、內容創作及自動化等多個領域應用 AI 的經驗,Rosie Ha 將帶來易明、實用且具啟發性的文章。Rosie Ha 的使命是協助大家有效運用 AI,提高生產力並擴展創意潛能。
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