მოსავლის რობოტიკა 2022, სიკვდილის ველის მიღმა

ჩვენ საბოლოოდ ვიწყებთ სოფლის მეურნეობაში შრომის დაზოგვის რობოტების მიღებას? მოკლე და შეუსრულებელი შემაჯამებელი პასუხია "ეს დამოკიდებულია". უდავოა, რომ ჩვენ ვხედავთ პროგრესის აშკარა ნიშნებს, მაგრამ ამავე დროს, ჩვენ ვხედავთ უფრო მეტი პროგრესის საჭიროების აშკარა ნიშნებს. (ლანდშაფტის მაღალი რეზოლუციის ასლი.)

ამ წლის დასაწყისში, დასავლეთის მევენახეთა ასოციაცია წარმოებული ა შესანიშნავი ანგარიში რომელიც ასახავდა რობოტიკის აუცილებლობას სოფლის მეურნეობაში. მიმდინარე შრომითი გამოწვევები, რა თქმა უნდა, მთავარი მამოძრავებელია, მაგრამ ასევე იზრდება ხარჯები, მომავალი მოთხოვნა, კლიმატის ცვლილების ზემოქმედება და მდგრადობა, სხვათა შორის. რობოტიკის გამოყენება სასოფლო-სამეურნეო წარმოებაში მექანიზაციისა და ავტომატიზაციის მზარდი ათწლეულის მომდევნო პროგრესია მოსავლის წარმოების გასაძლიერებლად. დღევანდელ მოსავლის რობოტიკას შეუძლია დაეყრდნოს ამ წინა გადაწყვეტილებებს და გამოიყენოს უფრო ახალი ტექნოლოგიები, როგორიცაა ზუსტი ნავიგაცია, ხედვა და სხვა სენსორული სისტემები, დაკავშირება და თავსებადობის პროტოკოლები, ღრმა სწავლა და ხელოვნური ინტელექტი ფერმერების ამჟამინდელი და მომავალი გამოწვევების მოსაგვარებლად.

რა არის Crop Robot?

ჩვენ შერევის თასი მდე უკეთესი კვების საწარმოები შექმნა სხვადასხვა ბაზრის ლანდშაფტის რუქები რაც ასახავს ტექნოლოგიის გამოყენებას ჩვენს კვების სისტემაში. ჩვენი მიზანი ამ პეიზაჟების შექმნისას არის არა მხოლოდ იმის წარმოდგენა, თუ სად არის ტექნოლოგიის გამოყენება დღეს, არამედ, რაც მთავარია, სად მიდის იგი. ასე რომ, როდესაც ჩვენ შევიმუშავეთ 2022 წლის მოსავლის რობოტიკის ლანდშაფტი, ჩვენი მითითების ჩარჩო იყო მექანიზაციის მიღმა გახედვა და განსაზღვრული ავტომატიზაცია უფრო ავტონომიური მოსავლის რობოტიკისთვის. „რობოტიკაზე“ ამ ფოკუსირებამ შესაძლოა ჩვენთვის ყველაზე რთული გამოწვევა შექმნა - „Crop Robot“-ის განსაზღვრა.

ოქსფორდის ინგლისური ლექსიკონის განმარტებით, „რობოტი არის მანქანა, განსაკუთრებით პროგრამირებადი კომპიუტერით, რომელსაც შეუძლია ავტომატურად განახორციელოს მოქმედებების რთული სერია“. სოფლის მეურნეობა ერთი წუთით გვერდით რომ გადავდოთ, ეს განმარტება ნიშნავს, რომ ჭურჭლის სარეცხი მანქანა, სარეცხი მანქანა ან თერმოსტატი, რომელიც აკონტროლებს კონდიციონერს, შეიძლება ჩაითვალოს რობოტებად და არა ისეთ ნივთებად, რომლებიც ადამიანების უმეტესობისთვის „რობოტს“ იწვევს. როდესაც ამ ანალიზისთვის ჩვენს ინტერვიუებში ვკითხეთ „რა არის მოსავლის რობოტი“, თემა „შრომის დაზოგვა“ მკვეთრად გამოიკვეთა. უნდა იყოს მოსავლის რობოტი შრომის შემცირების ინსტრუმენტი? ეს არის ის, სადაც მოსავლის რობოტის ჩვენმა განმარტებამ დაგვიწყო „ეს დამოკიდებულია“ გზაზე?

• თუ მანქანა მხოლოდ იკვლევს ან აგროვებს მონაცემებს, საკმარისია თუ არა შრომის დაზოგვა რობოტის განხილვისთვის?
• თუ მანქანას არ აქვს სრულად ავტონომიური მობილურობის სისტემა გადაადგილებისთვის - შესაძლოა მხოლოდ სტანდარტული ტრაქტორის მიერ გამოყვანილი ხელსაწყო - ეს რობოტია?
• თუ მანქანა არის მხოლოდ ავტონომიური მობილობის სისტემა, რომელიც არ არის შექმნილი რაიმე კონკრეტული შრომის დაზოგვის სოფლის მეურნეობის ამოცანისთვის, არის თუ არა ის რობოტი?
• თუ მანქანა არის უპილოტო საჰაერო ხომალდი (UAV)/საჰაერო დრონი, არის თუ არა ეს რობოტი? იცვლება თუ არა პასუხი, თუ არსებობს თვითმფრინავების ფლოტი, რომელიც კოორდინაციას უწევს მინდვრის შესხურებას?

საბოლოოდ, ამ რობოტული ლანდშაფტის ანალიზის მიზნებისთვის, ჩვენ ფოკუსირებული ვიყავით მანქანებზე, რომლებიც იყენებენ აპარატურასა და პროგრამულ უზრუნველყოფას გარემოს აღქმისთვის, მონაცემების გასაანალიზებლად და რეალურ დროში სასოფლო-სამეურნეო კულტურასთან დაკავშირებულ ფუნქციასთან დაკავშირებულ ინფორმაციას ადამიანის ჩარევის გარეშე.

ეს განმარტება ფოკუსირებულია მახასიათებლებზე, რომლებიც იძლევა ავტონომიურ და არა დეტერმინისტულ ქმედებებს. ხშირ შემთხვევაში განმეორებით ან შეზღუდულ ავტომატიზაციას შეუძლია დავალების შესრულება ეფექტური და ეკონომიური გზით. არსებული და შეუცვლელი სასოფლო-სამეურნეო ტექნიკისა და ავტომატიზაციის დიდი ნაწილი, რომელიც დღეს ფერმებში გამოიყენება, შეესაბამება ამ აღწერას. თუმცა, ჩვენ გვინდოდა შეგვეხედა კონკრეტულად რობოტულ ტექნოლოგიებზე, რომლებსაც შეუძლიათ მიიღონ უფრო დაუგეგმავი, შესაბამისი და დროული ქმედება სოფლის მეურნეობის წარმოებაში არსებულ დინამიურ, არაპროგნოზირებად და არასტრუქტურირებულ გარემოში. ეს ნიშნავს მეტ სიზუსტეს, მეტ მოხერხებულობას და მეტ ავტონომიას.

Crop Robotics პეიზაჟი

ჩვენი 2022 Crop Robotics Landscape მოიცავს თითქმის 250 კომპანიას, რომლებიც დღეს ავითარებენ მოსავლის რობოტულ სისტემებს. რობოტები ნაზავია: ზოგი თვითმავალია და ზოგი არა, ზოგს შეუძლია ავტონომიურად ნავიგაცია და ზოგს ვერ, ზოგი ზუსტი და ზოგი არა, როგორც სახმელეთო, ისე საჰაერო სისტემები. და ისინი, რომლებიც ორიენტირებულია შიდა ან გარე წარმოებაზე. ზოგადად, სისტემებს უნდა შესთავაზონ ავტონომიური ნავიგაცია ან ხედვით დამხმარე სიზუსტე ან კომბინაცია, რომელიც უნდა იყოს ჩართული ლანდშაფტზე. ეს ტერიტორიები მონიშნულია ოქროთი ქვემოთ მოცემულ სქემაში. თეთრი ადგილები არ არის ავტონომიური ან არასრული რობოტული სისტემები და არ შედის ლანდშაფტზე.

ლანდშაფტი შემოიფარგლება რობოტული გადაწყვეტილებებით, რომლებიც გამოიყენება საკვები კულტურების წარმოებაში; ის არ მოიცავს რობოტიკას მეცხოველეობისთვის და კანაფის წარმოებისთვის. ასევე გამორიცხულია წარმოების წინა სანერგე და მოსავლის აღების შემდგომი სეგმენტები (მაგრამ გაითვალისწინეთ, რომ ამ ამოცანების მაღალ ავტომატიზირებული გადაწყვეტილებები დღეს კომერციულად ხელმისაწვდომია). ანალოგიურად, მხოლოდ სენსორული და ანალიტიკური შეთავაზებები ასევე არ შედის, თუ ისინი არ არიან სრული რობოტული სისტემის ნაწილი.

გარდა ამისა, ჩვენ ჩავრთეთ მხოლოდ კომპანიები, რომლებიც თავიანთ რობოტულ სისტემებს კომერციულად აწვდიან სხვებს. თუ ისინი ავითარებენ რობოტიკას მხოლოდ საკუთარი შიდა გამოყენებისთვის ან მხოლოდ სერვისებს სთავაზობენ, მაშინ ისინი არ შედიან, არც აკადემიური ან კონსორციუმის კვლევითი პროექტები, თუ ისინი არ მიდიან კომერციულ შეთავაზებაზე. პროდუქტის კომპანიებმა უნდა მიაღწიონ მინიმუმ დემონსტრირებადი პროტოტიპის ეტაპს თავიანთი განვითარების პროცესში. და ბოლოს, კომპანიები მხოლოდ ერთხელ ჩნდებიან ლანდშაფტზე, მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთმა შეიძლება შესთავაზოს მრავალჯერადი ან მრავალჯერადი რობოტული გადაწყვეტილებები. ისინი ასევე განთავსებულია მათი ყველაზე დახვეწილი ან პირველადი ფუნქციის მიხედვით.

ლანდშაფტი ვერტიკალურად არის დაყოფილი კულტურების წარმოების სისტემით: ფართო რიგის კულტურები, მინდორში მოყვანილი სპეციალობა, ბაღი და ვენახი და შიდა. ლანდშაფტი ასევე დაყოფილია ჰორიზონტალურად ფუნქციური არეალის მიხედვით: ავტონომიური მოძრაობა, მოსავლის მართვა და მოსავლის აღება. ამ ფუნქციურ სფეროებში არის აქ აღწერილი უფრო კონკრეტული ამოცანების/პროდუქტის სეგმენტები:

ავტონომიური მოძრაობა

ნავიგაცია/ავტონომია - უფრო დახვეწილი ავტომმართველობის სისტემები სათავე შემობრუნების შესაძლებლობით და ავტონომიური სანავიგაციო სისტემებით

მცირე ტრაქტორი/პლატფორმა - უფრო პატარა, ადამიანების ზომის ავტონომიური ტრაქტორები და გადამზიდები

დიდი ტრაქტორი - უფრო დიდი ავტონომიური ტრაქტორები და მატარებლები

შიდა პლატფორმა - უფრო მცირე ავტონომიური მატარებლები სპეციალურად შიდა ფერმებისთვის

მოსავლის მენეჯმენტი

სკაუტინგი და შიდა სკაუტინგი - ავტონომიური რუკების და სკაუტური რობოტები და საჰაერო დრონები; გაითვალისწინეთ, რომ რობოტებს, რომლებიც ჩნდებიან სხვა დავალების/პროდუქტის კატეგორიებში, შეიძლება ჰქონდეთ სკაუტური შესაძლებლობები, გარდა მათი ძირითადი ფუნქციისა.

მომზადება და დარგვა - ავტონომიური მინდვრის მომზადებისა და დარგვის რობოტები

დრონის აპლიკაცია – საჰაერო დრონების შესხურება და გავრცელება

შიდა დრონის დაცვა - შიდა მოსავლის დაცვის საჰაერო დრონები

აპლიკაცია და შიდა აპლიკაცია - ავტონომიური და/ან ხედვით მართვადი აპლიკაცია, ხედვაზე დაფუძნებული ზუსტი კონტროლის სისტემების ჩათვლით

ჩელიტასა და სარეველების დათესვა, გათხელება და გასხვლა - ავტონომიური და/ან მხედველობით მართვადი სარეველა, გათხელება და გასხვლა, მხედველობაზე დაფუძნებული ზუსტი კონტროლის სისტემების ჩათვლით

შიდა Deleafing - ავტონომიური შიდა ვაზის მოსავლის გამანადგურებელი რობოტები

რთველი

დალაგება – მოსავლის სექტორისთვის სპეციფიკური ავტონომიური და/ან ზუსტი მოსავლის რობოტიკა

ამოცანების/პროდუქტის ზოგიერთი სეგმენტი, როგორიცაა დიდი ტრაქტორი, მოიცავს მრავალ მოსავლის სისტემას, რადგან მათში არსებული რობოტული გადაწყვეტილებები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ერთზე მეტ მოსავალზე. ლოგოს პოზიციები ამ ლანდშაფტის ყუთებში სულაც არ მიუთითებს მოსავლის სისტემის გამოყენებაზე.

ლანდშაფტზე გამოჩენილი შეთავაზებების მრავალფეროვნება, ალბათ, ყველაზე დიდი გამოსავალია; მოსავლის რობოტიკა არის ძალიან აქტიური სექტორი ამოცანებისა და კულტურების ტიპების მიხედვით. ავტონომიური მოძრაობის ზონაში, მიუხედავად იმისა, რომ ავტომმართველობა ფართოდ გამოიყენება მრავალი წლის განმავლობაში, უფრო ძლიერი ავტონომიური ნავიგაციის ტექნოლოგია და სრულად ავტონომიური ტრაქტორები და მცირე მრავალფუნქციური მოტივის პლატფორმები ახლახან შემოდის ბაზარზე. მოსავლის მენეჯმენტში არის თვითმავალი და მიმავალი და მიმაგრებული ხელსაწყოების ნაზავი. მხედველობითი დახმარებით მოსავლის მოვლის ზუსტი ამოცანები, როგორიცაა ადგილზე შესხურება და სარეველა ბალახის მოცილება, მძიმე განვითარების სფეროა, განსაკუთრებით ნაკლებად ავტომატიზირებული სპეციალიზებული მოსავლის სექტორისთვის. დაბოლოს, მაღალი ღირებულების, მაღალი შრომისმოყვარე კულტურები, როგორიცაა მარწყვი, ახალი ბაზრის პომიდორი და ბაღის ხილი, არის ფოკუსირებული მრავალი რობოტული მოსავლის აღების ინიციატივისთვის. როგორც აღინიშნა, დიდი აქტივობაა; თუმცა, წარმატებული კომერციალიზაცია უფრო იშვიათია.

სიკვდილის ველის გავლა მასშტაბის მისაღწევად

გაერთიანებული სამეფოს მთავრობამ ცოტა ხნის წინ გაავრცელა ა მოხსენება რომელიც მიმოიხილავს ავტომატიზაციას მებაღეობაში. ანგარიშში ისინი მოიცავს ავტომატიზაციის სასიცოცხლო ციკლის ანალიზის გრაფიკს, რომელიც ნაჩვენებია ქვემოთ, რომელსაც ისინი მოიხსენიებენ, როგორც „ტექნოლოგიური მზადყოფნის დონეები მებაღეობაში“. თუ ჩვენ 600-ზე მეტი კომპანიის რუქას დავადგენთ, რომლებიც ჩვენ გამოვიკვლიეთ ჩვენს ანალიზში, ამ კომპანიების 90 პროცენტზე მეტი მაინც დასახელდება „კვლევის“ ან „სისტემის განვითარების“ ფაზებში. ისტორიულად, სოფლის მეურნეობის რობოტების ბევრმა კომპანიამ ვერ მიაღწია წარმატებას, დაიღუპნენ "სიკვდილის ხეობაში". მხოლოდ რამდენიმე კომპანიამ მიაღწია "კომერციალიზაციას", ფაზას, როდესაც კომპანიები ცდილობენ გაიარონ სახიფათო გზა პროდუქტის წარმატებიდან ბიზნესის წარმატებამდე და მომგებიანობამდე.

არსებობს მრავალი მიზეზი, რის გამოც ag robotics–ს ჰქონდა მაღალი წარუმატებლობის მაჩვენებელი კომერციული მასშტაბის მიღწევაში. თავის არსში, ძალიან რთული იყო საიმედო აპარატის მიწოდება, რომელსაც შეეძლო ფერმერისთვის ღირებულების მიწოდება არა-რობოტული ან მექანიკური გადაწყვეტის ანალოგიურად დანახარჯებით ეფექტური ფასით.

მოსავლის რობოტიკის კომპანიებს შორის ტექნიკურ გამოწვევებს შორისაა:

1. დიზაინი: პირველ დღეებში კომპანიას შეიძლება სურდეს შეცვალოს თავისი პროდუქტის დიზაინი ახალი ნივთების მოსინჯვის მიზნით. მაგრამ რაღაც მომენტში, როდესაც ის იწყებს მასშტაბირებას, მას სჭირდება სტანდარტიზაციის ჩაკეტვა შეძლებისდაგვარად. განლაგებული სისტემების განახლება უწყვეტ გამოწვევად რჩება.
2. წარმოება: მომწიფებული კომპანიები გადადიან საბაჟოდან სტანდარტიზებულ წარმოებაზე. ერთმა კომპანიამ, რომელთანაც ჩვენ ვესაუბრეთ, თავად მანქანების აშენებიდან გადავიდა მხოლოდ ბაზის აშენებამდე და შემდეგ მოვაჭრეებს, რომლებიც ასრულებდნენ ქვე-აწყობას. ახლა ისინი მიაღწიეს მომწიფების წერტილს, რომ გუნდის არც ერთი წევრი არ შეეხოს ქანჩს, რადგან ყველა წარმოებას პარტნიორები აკეთებენ.
3. საიმედოობა: ჩვეულებრივ გამოყენებული მეტრიკა არის საათობით უწყვეტი მუშაობა და სკალირება მოითხოვს გადაადგილებას „შეცდომებიდან ერთ მილზე“ „მილი თითო ბრალზე“. სასოფლო-სამეურნეო წარმოების არახელსაყრელი და არაპროგნოზირებადი პირობების გატარების უნარი ამძაფრებს საიმედო მანქანის შექმნის სირთულეს. მაგალითად, ერთმა ადამიანმა უამბო ვენახებში მუშაობის გაუთვალისწინებელ გამოწვევაზე, სადაც ყურძნის წვენიდან მიღებული მჟავა აჩქარებს აღჭურვილობის გაფუჭებას.
4. ექსპლუატაცია: სკალირების პროცესის გარკვეულ მომენტში ფერმის პერსონალი იმუშავებს მანქანას რობოტული გადაწყვეტის მიმწოდებლის დამხმარე პერსონალის გარეშე. ამ ეტაპზე, ხშირად არის ცოდნის ხარვეზები იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა ეფექტურად იმუშაოს მანქანა, რომელიც უნდა მოგვარდეს. სკალირების ნაბიჯი არის ფერმის პერსონალის მომზადება, რათა თავად მართონ მანქანები.
5. სერვისი: კიდევ ერთი მეტრიკა, რომელიც მოვისმინეთ, ეხებოდა სერვისის მხარდაჭერის რესურსის მოთხოვნების შემცირებას: როგორ შეიძლება გადავიდეს რობოტიკის კომპანია X ადამიანთა მხარდაჭერისგან ერთი ერთეულის მხარდაჭერით ერთი ადამიანის მხარდაჭერაზე Y რაოდენობის სხვადასხვა ერთეულზე?

სკალირების ბოლო ტექნიკური ასპექტი არის მარტივი, რომლითაც პლატფორმა შეიძლება შეიცვალოს მრავალი მოსავლის ან მრავალი ამოცანის შესასრულებლად. სივრცე ჯერ კიდევ იმდენად ადრეა, რომ ჩვენ არ გვაქვს ამდენი მონაცემი მრავალი მოსავლის/დავალებისთვის ტექნოლოგიის ხელახალი დანიშნულების შესახებ. თუმცა, ეს არის ის, რასაც ბევრი კომპანია აშკარად ცდილობს დაამტკიცოს, რომ გაყიდოს მომხმარებლები ან დაარწმუნოს ინვესტორები, რომ მათ აქვთ პოტენციალი, მოემსახურონ უფრო დიდ ბაზარს.

ჩვენ მოვისმინეთ მრავალი მოსავლის რობოტი სტარტაპისგან და ინვესტორისგან, რომ ჯერ ტექნოლოგიური გამოწვევების მოგვარებაა საჭირო, შემდეგ კი ეკონომიკური და ბიზნეს გამოწვევების მოგვარება. რეალობა, რა თქმა უნდა, არის ის, რომ წარმატებული მოსავლის რობოტული გადაწყვეტილებების დეველოპერს უნდა შეხვდეს რამდენიმე გამოწვევა ერთდროულად: ბიზნესის შენარჩუნება, ხოლო პროდუქტის ბაზრის დახვეწა, რათა მიიღონ გადამხდელი მომხმარებლები; პროდუქტის ბაზრის შესაბამისობის დახვეწა ინვესტორების ინტერესის შენარჩუნებისას; და ფერმერი მომხმარებლების ჩართულობის შენარჩუნება.

ბიზნესის მხრივ, ჩვენ შევეცადეთ დაგვედგინა, როდის შეეძლო კომპანიას ეთქვა, რომ მან გაიარა „სიკვდილის ველი“. ერთმა ჯგუფმა, რომელთანაც ვესაუბრეთ ძალიან მარტივად, თქვა, რომ სამი ძირითადი ბიზნეს კითხვა იყო დასასმელი:

1. შეგვიძლია გავყიდოთ?
2. აჭარბებს თუ არა მოთხოვნა მიწოდებას?
3. მუშაობს თუ არა ერთეულის ეკონომიკა ყველა მხარისთვის?

პასუხი კითხვაზე "შეგვიძლია გავყიდოთ?" ჩვეულებრივ უტოლდება იმას, თუ როდის და შეძლებს თუ არა რობოტს დავალებების შესრულება ადამიანის თანაბარ დონეზე - შესადარებელი შესრულება შესადარებელი ღირებულებით. ეს შესრულება აშკარად განსხვავდება მოსავლისა და ამოცანის მიხედვით. მაგალითად, არსებობდა საერთო აზრი, რომ „არჩევა“ ყველაზე რთული ამოცანა იყო ადამიანის დროის, სიზუსტისა და ღირებულების შესასრულებლად.

ერთ-ერთი თემა, რომელიც ჩვენს საუბრებში გაჩნდა, არის ის, რომ ბევრ ფერმერს შესაძლოა ჯერ კიდევ არ ჰქონდეს დანახული გრძელვადიანი პოტენციალი იმისა, რისი გაკეთებაც რობოტებს შეუძლიათ სოფლის მეურნეობაში. ისინი უყურებენ (და აფასებენ) მათ უბრალოდ, როგორც ადამიანის მიერ შესრულებული ამოცანების ჩანაცვლების გზას - მაგრამ არ უყურებენ რა უფრო ეფექტური მიდგომებია ადამიანების შესაძლებლობებს მიღმა, რაც შეიძლება ჩართული იყოს ამ მძლავრი პლატფორმებით.

ჩვენს დისკუსიებში ჩვენ გამოვიკვლიეთ, მოახდინა თუ არა მნიშვნელოვანი განსხვავება მოსავლის რობოტების კომპანიის ბიზნეს მოდელმა მის გაყიდვაში. პასუხები იყო ფართო სპექტრი იმის შესახებ, არის თუ არა სარგებელი „რობოტიკა როგორც სერვისი“ (RaaS) მოდელის ყიდვის/იჯარის მოდელის წინააღმდეგ. ჩვენი წმინდა დასკვნა ბიზნეს მოდელებთან დაკავშირებით არის ის, რომ მიუხედავად იმისა, რომ შესაძლოა მომგებიანი იყოს კომპანიის განვითარების ადრეულ ეტაპებზე „რობოტიკა-როგორც სერვისის“ (RaaS) შეთავაზება, გრძელვადიან პერსპექტივაში კომპანიებმა უნდა დაგეგმონ მუშაობა ორივე ყიდვის პირობებში. /იჯარა და RaaS მოდელი. RaaS-ის უპირატესობები ადრეულ დღეებში არის ის, რომ ისინი 1) საშუალებას აძლევს ფერმერს „სცადოს სანამ იყიდი“, რაც ამცირებს სირთულეს და ღირებულებას და, ამრიგად, ამცირებს შვილად აყვანის ბარიერს და 2) სთავაზობს სტარტაპს უფრო მჭიდროდ იმუშაოს. ფერმერებმა გააცნობიერონ პრობლემები და დაადგინონ პოტენციური ახალი გამოწვევები.

ბევრმა სტარტაპმა თავისი გადაწყვეტილებები ნაადრევად „აჟღერა“ მანამ, სანამ ბაზარზე წარმატებით ოპერირებასთან დაკავშირებული სირთულეების დაძლევას შეძლებდა. ამ „აჟიოტაჟმა“ გამოიწვია ბევრი ფერმერი ზოგადად მოსავლის რობოტიკის მიმართ გულგრილი. ფერმერებს უბრალოდ სურთ (და სჭირდებათ) რამ იმუშაოს და ბევრი შეიძლება დაიწვა წარსულში ტექნოლოგიების მიღებით, რომლებიც ბოლომდე არ იყო მომწიფებული. როგორც ერთ-ერთმა სტარტაპმა თქვა, „ძნელია მათი გაგება განმეორებითი პროცესის შესახებ“. მიუხედავად ამისა, ფერმერები ასევე ცნობილია, როგორც პრობლემების გადამჭრელები და ბევრი აგრძელებს სტარტაპებთან თანამშრომლობას, რათა დაეხმაროს სექსუალურ გადაწყვეტილებებს.

რა თქმა უნდა, "შეგვიძლია გავყიდოთ?" კითხვა ნამდვილად უნდა გავრცელდეს „შეგვიძლია გავყიდოთ და მხარი დავუჭიროთ?“. საინტერესო მომენტი, რომელსაც უნდა უყუროთ მოქმედ კომპანიებსა და ახალ გადაწყვეტილებების პროვაიდერებს შორის, იქნება სტარტაპების მასშტაბირება და შედეგად ამ კომპანიებს ჰქონდეთ ხარჯთეფექტური გაყიდვებისა და მომსახურების არხი. მოქმედ მომწოდებლებს, რა თქმა უნდა, აქვთ ეს არხები და John Deere-მა და GUSS Automation-მა სწორედ ასეთი პარტნიორობა გამოაცხადეს.

ფერმერების მსგავსად, ინვესტორებიც ხელიხელჩაკიდებულნი დადიან რობოტების სტარტაპთან, რომელიც კვეთს სიკვდილის ველს. ინვესტორების განწყობა სოფლის მეურნეობის რობოტიკის მიმართ შერეულია. ერთის მხრივ, არის აღიარება, რომ ამ სივრცეში არ ყოფილა მომგებიანი სტარტაპების შესამჩნევი გასვლა (განსხვავებით იმათგან, რომლებსაც უბრალოდ სასურველი ტექნოლოგია აქვთ). მეორე მხრივ, აღიარებულია, რომ სოფლის მეურნეობის შრომითი საკითხები სულ უფრო მწვავე ხდება და ამჯერად შესაძლებელია დიდი პოტენციური ბაზრების რეალიზება. ინვესტორები ასევე ხედავენ, რომ ტექნოლოგიების ხარისხი და სტარტაპ გუნდები გაუმჯობესდა ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში.

გამამხნევებელია იმის დანახვა, რომ უფრო მეტი ინვესტორი უყურებს სივრცეს, ვიდრე რამდენიმე წლის წინ, უფრო დიდ ჩეკებს წერენ შემდგომ რაუნდებში და ინვესტირებას ახდენენ მაღალი შეფასებებით. ინვესტორებს ასევე უკეთ ესმით გამოწვევები, ვიდრე ადრე, რათა მათ შეეძლოთ განასხვავონ სეგმენტები, რომლებსაც დეველოპერები მიზნად ისახავს, ​​მაგალითად, ღია მინდორში მოსავლის აღების სირთულე სათბურში სკაუტურის წინააღმდეგ.

რა გვაძლევს ოპტიმიზმს Crop Robotics პროგრესირებს?

მაშ, ზემოაღნიშნულიდან გამომდინარე, რატომ ვართ ოპტიმისტურად განწყობილი, რომ მოსავლის რობოტიკა ჯანსაღ პროგრესს აღწევს? მრავალი მიზეზის გამო, სიკვდილის ველი შეიძლება არ იყოს ისეთი ფართო და არც ისეთი საბედისწერო, როგორც წარსულში იყო ამ სივრცეში მყოფი კომპანიებისთვის.

სოფლის მეურნეობაში შრომის დაზოგვის გადაწყვეტილებების მზარდი საჭიროების მიღმა, ჩვენ ოპტიმისტურად ვართ განწყობილი, რომ მოსავლის რობოტიკა პროგრესირებს მხოლოდ ძირითადი ტექნოლოგიური პროგრესის გამო, რომელიც მოხდა ბოლო ათწლეულში. ჩვენ მიერ ჩატარებულ ინტერვიუებში ისევ და ისევ გვესმოდა მსგავსი ფრაზები „ათი წლის წინ ეს შეუძლებელი იქნებოდა“. ვიღაცამ პირდაპირ განაცხადა, რომ რამდენიმე წლის წინ „მანქანები მზად არ იყო“ მეურნეობის პირობებისთვის. ძირითადი გამოთვლითი ტექნოლოგიების ფართომასშტაბიანი გაუმჯობესება, კომპიუტერული ხედვის სისტემების ხელმისაწვდომობა და შესრულება, ღრმა სწავლის შესაძლებლობები და მობილობის ავტომატიზირებული სისტემებიც კი შორს წავიდა ბოლო ათი წლის განმავლობაში.

გაუმჯობესებული ტექნოლოგიური ბაზის გარდა, უფრო მეტი გამოცდილი ნიჭია, ვიდრე ათწლეულის წინ და ეს ნიჭი მოაქვს მთელი რიგი გამოცდილების მთელ რიგს რობოტიკის ლანდშაფტიდან, მათ შორის წარმატების მიღწევამდე. ამ მხრივ, მოსავლის რობოტიკას შეუძლია გამოიყენოს თვითმართვადი მანქანების უფრო ფართო, უკეთ დაფინანსებული რობოტების სივრცეები და საწყობის ავტომატიზაცია. თანაბრად მნიშვნელოვანია, რომ გუნდების უმეტესობა, რომლებიც წარმატებას ხედავენ, იყენებენ რობოტიკის ექსპერტებისა და ფერმის ექსპერტების კომბინაციას. ag-ის რობოტიკის წარსულ გუნდებს შესაძლოა ჰქონოდათ ტექნოლოგიური შესაძლებლობები, რათა შეემუშავებინათ გამოსავალი, მაგრამ არ ესმოდათ ag-ის ბაზარი ან ფერმერული გარემოს რეალობა.

ჩვენ ასევე ოპტიმისტურად ვართ განწყობილნი, რადგან მოსავლის რობოტული გადაწყვეტილებების სიღრმე და სიგანე ფართოვდება, რაც ასახავს ჩვენს ლანდშაფტზე წარმოდგენილი კომპანიების რაოდენობას. მიუხედავად იმისა, რომ მსხვილი სასაქონლო რიგის მოსავლის მეურნეობები - როგორიცაა შუა დასავლეთის შეერთებული შტატები - უკვე ძალიან ავტომატიზირებულია და მასობრივად მიიღეს რობოტული ავტოსამართავი სისტემები, პროგრესის ძალიან ნათელი მაჩვენებელია ის, რომ ჩვენ ვხედავთ მოსავლის რობოტული გადაწყვეტილებების უფრო მრავალფეროვან კომპლექტს, ვიდრე წლების განმავლობაში. წარსული.

მაგალითად, ახალი რობოტული პლატფორმები წარმატებით ახორციელებენ შრომის დაზოგვის ამოცანებს, რომლებიც მოკრძალებული სირთულისაა. ალბათ ამის საუკეთესო მაგალითია GUSS ავტონომიური გამფრქვევი, რომელსაც შეუძლია ბაღებში მუშაობა. თვითმმართველობითი GUSS მანქანა ნავიგაციას ახდენს ავტონომიურად და შეუძლია შერჩევითად დაარეგულიროს მისი შესხურება მისი ულტრაბგერითი სენსორების საფუძველზე. კომერციულ მასშტაბებს მიაღწია. ჩვენ ასევე ვიწყებთ უფრო მეტი გადაწყვეტილებების ხილვას, რომლებიც მიზნად ისახავს ფერმერებს, რომლებსაც არ ემსახურებიან შრომის დაზოგვის ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებები, როგორიცაა მცირე ფერმის ოპერაციები ან ნიშა სპეციალიზებული მოსავლის სისტემები. ამის მაგალითებია ბურრო, ნაიო or ფერმა-ნგ. და ბოლოს, ჩვენ ვხედავთ "ჭკვიანი ხელსაწყოების" განვითარებას. ავტონომიური მოძრაობის განვითარების ტვირთის არ აღებით, ეს გადაწყვეტილებები შეიძლება ამოღებული იყოს ტრაქტორის უკან, რათა ფოკუსირება მოახდინოს სოფლის მეურნეობის რთულ ამოცანებზე, როგორიცაა ხედვით მართვადი შერჩევითი სარეველა და შესხურება. გამწვანებული, ფერმაში მდე ნახშირბადის რობოტიკა არის ამ სახის გადაწყვეტის მაგალითები.

ერთი წამახალისებელი ტენდენცია, რომელსაც ჩვენ ასევე ვუყურებთ, არის სოფლის მეურნეობის აღჭურვილობის მოქმედი პროვაიდერების როლი, განსაკუთრებით სპეციალიზებულ კულტურებში. ჯონ დირი (ლურჯი მდინარე, Bear Flag რობოტიკა) ასევე Case New Holland (Raven Industries) გამოხატეს მზადყოფნა შეიძინონ კომპანიები მოსავლის რობოტიკაში, რათა შეავსონ მათი შიდა R&D ძალისხმევა. Yamaha მდე Toyotaვენჩურული ფონდების მეშვეობით, ასევე გამოავლინეს პარტნიორობისა და სივრცეში ინვესტირების სურვილი. რჩება კითხვა, აქვთ თუ არა სხვა მოქმედი აღჭურვილობის მოთამაშეებს მზადყოფნა განახორციელონ ინვესტიცია ტექნოლოგიისა და ნიჭის შეკრებაში, რომელიც საჭიროა რობოტული გადაწყვეტილებების ბაზარზე მოსატანად.

ვეძებთ წინ

სოფლის მეურნეობაში გაზრდილი ავტომატიზაციის ფაქტორები აშკარაა და, სავარაუდოდ, დროთა განმავლობაში გაიზრდება. ამრიგად, დიდი შესაძლებლობა არსებობს რობოტული გადაწყვეტილებებისთვის, რომლებიც ფერმერებს შეუძლიათ შეამსუბუქონ თავიანთი წარმოების გამოწვევები. ანუ, სანამ ეს გადაწყვეტილებები კარგად და გონივრულ ფასად მუშაობს კომერციული ფერმის ოპერაციების რეალურ სამყაროში. როგორც დავინახეთ ლანდშაფტის შესწავლისას, არის კომპანიების შთამბეჭდავი რაოდენობა, რომლებიც ორიენტირებულია მოსავლის რობოტიკის გადაწყვეტილებების შემუშავებაზე მოსავლის სისტემებისა და ამოცანების სიგანის მასშტაბით და უფრო მეტი კომერციული აქცენტით, ვიდრე წინა პროექტები. თუმცა, ბაზარი აგრძელებს ადრეულ გრძნობას, რადგან კომპანიები აგრძელებენ ნავიგაციას ამ რთული ინდუსტრიისთვის ძლიერი გადაწყვეტილებების შექმნისა და დანერგვის რთულ პროცესზე. მიუხედავად ამისა, ახლა უფრო მეტი ადგილია ოპტიმიზმისთვის და უფრო ხელშესახები პროგრესისთვის, ვიდრე ოდესმე. Crop Robotics „სიკვდილის ველი“, რომლის გადალახვაც ამდენმა სტარტაპმა ვერ შეძლო, როგორც ჩანს, ნაკლებად ფართო და ავისმომასწავებელი ხდება, უმეტესწილად, ტექნოლოგიური პროგრესის არაჩვეულებრივი სიჩქარის გამო. მიუხედავად იმისა, რომ მოსავლის წარმოებაში რობოტული რევოლუცია, სავარაუდოდ, ჯერ კიდევ გარკვეული დროა, ჩვენ ვხედავთ პერსპექტიულ ევოლუციას და ველოდებით უფრო წარმატებულ მოსავლის რობოტ კომპანიებს არც თუ ისე შორეულ მომავალში.

მადლობა

გვინდა მადლობა გადავუხადოთ კალიფორნიის სოფლის მეურნეობისა და ბუნებრივი რესურსების უნივერსიტეტი მდე ვაზი მოსავლის რობოტიკისადმი მათი ძლიერი ინტერესისთვის და ამ პროექტის მუდმივი მხარდაჭერისთვის. მადლობა საიმონ პირსონილინკოლნის აგროსასურსათო ტექნოლოგიების ინსტიტუტის დირექტორი და აგრო-სასურსათო ტექნოლოგიების პროფესორი, ლინკოლნის უნივერსიტეტი დიდ ბრიტანეთში მისი შეხედულებებისა და გრაფიკის გამოყენებისათვის ავტომატიზაციის მებაღეობის მიმოხილვის ანგარიშიდან. მადლობა უოლტ დაფლოკი დასავლეთის მწარმოებლების ასოციაციის მიერ მისი დეტალური პერსპექტივის გაზიარებისთვის აგ რობოტიკის სექტორის შესახებ. რაც მთავარია, ჩვენ გვსურს ვაღიაროთ ყველა დამწყები და ნოვატორი, რომლებიც დაუღალავად მუშაობენ მოსავლის რობოტიკა მეტად საჭირო რეალობად აქციაზე. განსაკუთრებული მადლობა იმ მეწარმეებს და ინვესტორებს, რომლებმაც ისაუბრეს ჩვენთან და წარმოადგინეს უნიკალური ხედვა მოსავლის რობოტული ბიზნესის გამოწვევებზე და აღფრთოვანებაზე.

Bios

კრის ტეილორი არის უფროსი კონსულტანტი შერევის თასი გუნდი და 20 წელზე მეტი დახარჯა გლობალური IT სტრატეგიისა და განვითარების ინოვაციების წარმოებაში, დიზაინსა და ჯანდაცვაში, ბოლო დროს ფოკუსირებულია AgTech-ზე.

მაიკლ როუზი არის პარტნიორი შერევის თასი მდე უკეთესი კვების საწარმოები სადაც მას მოაქვს 25 წელზე მეტი ხნის განმავლობაში ჩაძირული ახალი საწარმოს შექმნასა და ინოვაციებში, როგორც მოქმედი აღმასრულებელი და ინვესტორი Food Tech, AgTech, რესტორნები, ინტერნეტი და მობილური სექტორებში.

რობ ტრაისი დაფუძნდა შერევის თასი კვების, სოფლის მეურნეობისა და IT ინოვატორების დაკავშირება აზროვნებისა და მოქმედების ხელმძღვანელობისთვის და უკეთესი კვების საწარმოები ინვესტირებას სტარტაპებში, რომლებიც იყენებენ IT პოზიტიურ გავლენას Agrifoodtech-ში.