问题——用工紧、损耗高倒逼采收方式升级 近年来，设施农业规模持续扩大，草莓等高附加值果品对采摘时效与外观品质要求更高；然而，草莓果皮薄、易碰伤，且成熟果与未熟果常混生于枝叶间，采摘过程需要“看得准、拿得稳、断得干净”。现实生产中，采收环节仍高度依赖人工，不仅劳动强度大、季节性用工紧张，用工成本也不断上升；同时，人工操作水平差异导致果面擦伤、果梗残留等问题时有发生，增加分级、包装与运输损耗。如何复杂田间环境实现稳定、低损的自动化采摘，成为制约产业继续降本增效的关键瓶颈之一。 原因——田间环境复杂与“无损去茎”难度叠加 业内人士指出，与工业场景的标准化不同，农业场景存在光照变化、枝叶遮挡、果实姿态多样等不确定因素。草莓果实常被叶片遮挡或与相邻果实贴近，机器在识别成熟度、定位抓取点以及规划运动路径时更易出现误判。此外，实现“无损去茎”本身就是难点：传统夹剪式方式虽然动作直接，但容易留下果梗或对果面造成挤压；吸附式方式对果面洁净度、风道稳定性要求高，且在放置与运输环节可能造成相互刮擦。要让机器像人手一样既柔和又可靠，需要末端执行器材料、结构设计、采摘动作与感知决策协同突破。 影响——软体末端与智能识别结合提升采收质量与稳定性 记者在南京市江宁区丰硕农场草莓大棚看到，栽培架间一台采摘机器人沿轨道移动，识别到成熟果后短暂停靠，机械臂伸展至目标下方，末端柔性触手逐步收拢托住果实底部，随后通过轻微上提并配合旋转，使果梗自然断裂，最终将果实平稳放入收纳盒。现场采下的草莓果面完整、无明显划痕，且果梗残留现象得到明显改善。 研发团队介绍，该设备面向高架栽培场景，形成“视觉定位—决策控制—柔性抓取—仿人动作”的连续作业链条：一上，深度视觉用于枝叶交错环境中识别成熟目标并实时传递位姿信息；另一上，仿生式气动软夹爪采用柔性材料与多层触手结构，通过气压调节实现包络式抓取，降低挤压与碰伤风险。在采摘动作上，团队将人工经验转化为可执行的“拖拽—旋转”策略，让花梗以更自然的方式断裂，提升采后商品性。 对策——聚焦三项关键突破，服务产业化落地需求 据介绍，针对“看得清、抓得稳、断得好”三大环节，团队在样机中形成了针对性技术组合。 一是末端执行器柔性化。软夹爪结构借鉴生物柔性抓取机理，触手可随果实大小与姿态自适应贴合，减少点状硬接触带来的损伤。 二是动作策略仿人化。通过将采摘过程拆解为稳定托举、轻拖拽与小角度旋转等连续动作，使果梗更易自然断裂，从源头降低果梗残留及由此引发的运输擦伤风险。 三是感知决策智能化。针对遮挡与姿态变化，团队引入基于深度学习目标识别与位姿调整方法，在多目标情况下优先选择遮挡较少、可达性更好的果实，并动态修正抓取姿态，提升复杂环境作业的稳定性。 田间试验数据显示，该机器人抓取成功率达到84%，单果平均采摘时间约20秒，采摘效果接近人工操作水平，果实损伤率显著降低。团队表示，下一阶段将围绕速度、稳定性与长期运行可靠性继续优化，并结合种植端的标准化管理需求，推动与生产主体的联合试用和场景适配。 前景——从草莓走向更多软质果蔬，助力设施农业提质增效 受访专家认为，软体抓取与智能识别的结合，为软质果蔬采收自动化提供了可复制思路。草莓采摘机器人若能实现规模化应用，有望在采摘高峰期缓解用工压力，提升采收一致性与果品等级，进而减少分拣和损耗成本。更重要的是，其核心能力并不局限于草莓：番茄、樱桃、树莓等同样存在果皮易损、果实密集、对外观要求高等特点，有关技术在完成适配后具有推广空间。 同时，业内也提示，采摘机器人走向产业化仍需跨越成本控制、耐用性验证、不同棚型与种植模式适配、作业安全与维护体系建设等门槛。未来，随着设施农业数字化管理水平提升，以及栽培标准、果位布局和采收流程完善，人机协同与自动化采摘有望形成更成熟的生产方案。
从“识别果实”到“轻柔采摘”，草莓采摘机器人的发展表明了我国农业装备向智能化、精细化迈进的趋势；技术突破只是起点，还需与种植标准、生产组织及产业链共同推进。唯有让机器更适应田间需求，减少生产损耗，才能真正实现科技助农、产业升级的目标。