登录
 机构网站
  1. 首页
  2. 情报产品
  3. 快讯详情

《机器人作物监测、农业AI诊断、金融科技......》

  • 来源专题：农机装备
  • 编译者： 江浩
  • 发布时间：2025-07-08

  • 在智慧农业领域，多家初创企业通过创新技术和融资推进了农业科技的发展。

     1. **Fotenix**：英国初创公司Fotenix完成了210万英镑的融资，用于扩展其AI作物健康诊断平台。该公司利用多光谱成像和3D数字孪生技术，实现病虫害的早期检测，旨在帮助种植者提高产量、减少损失，并优化农药使用。

     2. **Ambrook**：美国农业财务科技公司Ambrook宣布完成2900万美元的融资，打造农业金融基础设施。其平台为超过2500家美国农场提供现代化财务管理服务，包括记账、支付和财务分析，致力于提高农户的财务透明度和融资能力。

     3. **Agrobiomics**：Agrobiomics获得了欧盟EIC加速器最高750万欧元的资助，推出了耐旱耐盐的新型生物刺激素，以帮助番茄和大豆等作物在恶劣环境中高产。

     4. **VOCSens**：VOCSens获得了比利时农业基金50万欧元的投资，推广其氨气传感技术。这项技术通过多气体实时传感器，降低养殖场排放，并改善动物福利。

     5. **Saga Robotics**：Saga Robotics与Bitwise Agronomy和Chambers Farm合作，推出了具有果实识别和成熟度评分功能的“草莓机器人”Thorvald，实现了精准采收规划。 这些企业的创新技术和融资支持，为农业科技的可持续发展和智能化提供了新的动力。

  • 原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNDUyNjQ3OQ==&mid=2247497533&idx=2&sn=fd55f6e24d727b05f66db015549de959&scene=0#wechat_redirect
19浏览量
原文链接
相关报告

  • 《全球科技巨头的数字化农业AI布局》
    • 来源专题：农机装备
    • 编译者：袁雪
    • 发布时间：2025-04-14
    • 点击上方蓝字 轻松关注我们 农业的数字化转型正在加速推进，科技巨头与传统农业的融合成为关键动力。微软、IBM、谷歌、华为和亚马逊等公司，正凭借其技术专长推动农业创新，重塑这一古老行业。英特尔的芯片、华为的5G网络、NVIDIA的GPU虽未直接应用于农田，却成为农业AI模型和作物管理系统的核心。与此同时，OpenAI 和 Anthropic 等开发大型语言模型（LLM）的企业，也通过深度学习和神经网络间接赋能农业，帮助打造更强大的行业专用工具。 NVIDIA数据中心 AI 在农业中的应用正不断拓展：卫星图像结合机器学习可预测作物产量，数字孪生技术精确模拟生长环境，自然语言处理提炼多语种农业智慧，基因组学模型更是深入植物分子结构，革新遗传研究。 在应对人口增长与气候变化的关键时刻，这些科技力量是否能解决农业的长期挑战？本文将聚焦 亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔、华为等公司在农业AI上的布局，并探讨 OpenAI、Anthropic 和 NVIDIA 的间接作用，揭示一个由代码驱动、深刻影响土地与人类关系的全新农业生态系统。 农业AI解决方案的主要直接参与者 AWS：为农业提供自动化数据洞察的核心平台 亚马逊云服务（AWS）正以超过240种云服务构建起现代农业的数字支柱，助力农民将数据转化为高价值作物。AWS 全球农业主管 Elizabeth Fastiggi 指出：“农业是一个数据丰富的行业”，强调了数据作为资产的战略意义。AWS 提供从精准农业到供应链管理、可持续发展等多领域工具，广泛应用物联网、机器学习和人工智能技术。 以色列农艺农场管理平台（“CropX 平台”）和应用程序使用 AWS 解决方案来推动更高效、更经济的农业生产 AWS 致力于技术的“民主化”，即为各类农业用户提供公平获取一流技术的机会。在高度安全的环境下，农企得以大胆试验、验证和扩展新技术。这一策略不仅赋能单个农场，更通过支持第三方开发者生态系统，推动农业AI解决方案的大规模部署，形成不断壮大的数据与智能资源库。 微软：打造面向未来的AI农业平台 微软通过 Azure 农业数据管理器和 Project FarmVibes.AI 两大核心项目，推动农业AI发展。2023年9月推出的 Azure 数据管理器整合了来自传感器、无人机、卫星等多源数据，实现实时分析与可视化。农业食品首席技术官 Ranveer Chandra 表示，这种数字生态系统将数据转化为农民可执行的决策信息。 Azure 农业数据管理器功能 Project FarmVibes.AI 则是技术的“大脑”，面向研究人员和从业者提供易用且经济的数字农业工具。这些工具支持在网络覆盖不全的地区运行，有效缩小农村数字鸿沟。Chandra 也展望未来生成式AI的集成，如 AI 副驾驶、聊天机器人等，能够提供本地语言、个性化的实时建议，为农业带来深层次变革。 微软的 Farm Vibes 项目在浦那巴拉马蒂试验田的卫星图像 谷歌：借助卫星图像与AI推动农业可持续性 谷歌利用其在数据分析和机器学习方面的优势，将农业与遥感技术深度结合。Google Climate Engine 平台整合了 Earth Engine 和 Google Cloud，通过分析长达50年的地球观测数据，为农业气候适应和可持续发展提供支持。 谷歌不仅服务于跨国企业（如 Regrow 和联合利华），还助力初创公司如 ListenField，为超3万名东南亚农民提供生产优化建议。谷歌持续开发作物识别与产量预测模型，推动卫星图像在农业中的深度应用，从而同时提升产量与环境友好型农业实践。 IBM：用AI和环境数据守护粮食安全 面对气候变化等环境挑战，IBM 利用其 Environmental Intelligence Suite 提取关键气候数据，解决粮食安全问题。在与 dsm-firmenich 的合作中，IBM 的AI系统帮助预测并预防谷物霉菌毒素污染，每年可为欧洲节省数百万欧元。IBM ESG 副总裁 Kendra DeKeyrel 指出，AI 不仅提升农业效率，也是应对干旱、洪水等风险的关键工具。 IBM 还持续优化其环境智能平台，使数据科学家与开发者能更深入地推动农业与气候数据的融合，目标是“领先天气一步，保护农产品”。 英特尔：以边缘计算和AI设备重塑农业现场 与注重云计算的其他公司不同，英特尔聚焦于农业现场的智能化转型。通过边缘计算、计算机视觉和网络技术，英特尔推动实时监控与自动化管理，涵盖从气候感知到生产物流的全链条。 在与 NatureFresh 农场的合作中，英特尔的AI平台实现了温室设施的智能升级。该农场IT负责人 Keith Bradley 表示，英特尔在多代CPU之间分配AI负载的能力，保障了农业场景的高可扩展性和灵活响应。这种软硬件协同的技术生态正在推动农业实现前所未有的精准与高效。 华为：通过5G打造全球智慧农业示范 华为在全球推动5G智慧农业，尤其在奥地利实施的5G无人机监控农场项目，已显著提高效率、减少农药使用并改善农村网络基础设施。其解决方案融合5G、物联网与云计算，全面覆盖精准农业、远程监测和数据分析。 华为海外5G智能农场 尽管面临部分市场的地缘挑战，华为依然凭借技术创新和在“一带一路”沿线国家的广泛布局，成为农业AI发展的重要推动者。其“绿色现场”项目展示了其对全球数字农业未来的持续投入与承诺。 农业科技的“隐形影响者” OpenAI 与 Anthropic：生成式AI与农业的潜在结合 尽管 OpenAI 和 Anthropic 尚未推出专为农业定制的产品，但它们在生成式 AI 和大型语言模型（LLM）方面的前沿研究，为农业应用打开了全新可能。这些公司开发的语言模型已被广泛应用于科研、教育和决策辅助等领域，其潜力同样适用于农业。 例如，LLM 可用于自动解读农业研究论文、生成作物管理建议，或辅助农民进行技术学习。OpenAI 在强化学习方面的突破性成果，也可能用于优化农业机器人路径规划或精准作业流程。虽然目前的影响是间接的，但随着 AI 技术的快速演进，这些模型将可能在农业知识提取、农业教育、农艺模拟等方面发挥更直接作用。 NVIDIA：支撑农业AI背后的计算引擎 NVIDIA 虽不直接开发农业产品，但作为全球领先的 AI 芯片提供商，其GPU技术正是大多数农业人工智能模型运行的基石。从卫星图像分析到基因组研究，NVIDIA 提供了处理海量数据与复杂算法所需的高性能计算能力，推动了精准农业、作物预测、环境监测等核心场景的智能化发展。 NVIDIA 首席执行官黄仁勋也高度重视农业的AI潜力。公司已与多家农业科技企业展开合作，应用 GPU 加速的模型实现精准灌溉、病虫害监测、土壤健康评估等功能。这些合作不仅提升了产量，也大幅降低了资源消耗，展现出技术驱动的可持续农业未来。 黄仁勋提出，将 AI 应用于农业不仅是提升效率，更是应对全球粮食安全与气候挑战的重要手段。NVIDIA 的角色正体现了跨行业科技融合的趋势：即便不直接面向农业，其核心技术也能在背后推动农业变革。这种“隐形”的技术支持，正在重塑我们对农业创新生态的理解。 比较分析 在深入探索科技巨头推动农业人工智能的路径时，可以清晰地看到几大关键趋势与差异。 首先，在基础设施与解决方案方面，AWS、Google Cloud 和 Microsoft 凭借强大的云服务平台，为农业AI提供了广泛支持，成为众多第三方农业科技解决方案的基石。而IBM则更侧重于开发垂直整合的端到端方案，专门应对农业中的特定挑战，如气候风险与粮食安全。 在硬件与软件的技术重心上，英特尔与NVIDIA聚焦于算力基础，为高性能农业AI模型提供GPU和边缘计算芯片支持，尤其适用于需要实时处理的田间作业。而微软和AWS则发挥其在AI算法和机器学习方面的优势，打造用于作物产量预测、病虫害识别等复杂任务的软件解决方案。 核心技术与市场集中度方面，目前主导AI应用的Transformer架构和大型语言模型（LLM）需要庞大的算力与数据支撑，仅少数科技公司具备独立开发这些模型的能力。这种能力的集中，也导致了农业AI生态中的技术壁垒：部分公司可自主构建模型，而更多企业则依赖外部合作或开放平台。 在数据源的整合与利用方式上，各家公司展现出不同的技术路线。微软的 FarmVibes 强调多源数据融合，包括IoT设备、卫星图像与气象数据，实现对农场运行状态的全局掌控；谷歌则发挥其在地理空间分析上的优势，通过遥感影像实现大范围作物监测；IBM聚焦于环境与气候数据的深度融合，用于精准预报与风险管理；AWS构建的云平台能够整合传感器数据与历史记录，为农场运营提供数据驱动支持；英特尔则主打边缘计算，在田间现场实现实时感知与响应；华为通过将5G、物联网和云计算相结合，打造包括无人机监测、智能分析在内的全面智慧农业系统。 尽管路径不同，这些企业面对的共同挑战是：如何将庞杂的数据转化为对农民真正有价值的洞察和工具。每家公司在数据整合方式上的选择，不仅体现了其技术优势，也反映了其在农业AI领域的战略定位。 正如国际园艺学会（ISHS）人工智能参考小组主席 Graeme Smith 所言：“人工智能正在开启农业的新时代，彻底改变从作物规划到消费的各个方面。”科技巨头的行动，不只是技术部署，更是在塑造全球农业的未来格局。 人工智能的核心在于通过对数据的学习实现预测与决策。在农业领域，这意味着算法可以分析来自卫星图像、传感器、气象站和摄像头等多源数据，实现对农作物的实时感知与成像，为农民提供切实可行的指导意见。 面对气候变化、害虫抗药性增强、市场波动、劳动力短缺与可持续发展的压力，农业正以前所未有的速度向科技化、智能化转型。受控环境农业（CEA）的兴起正是这一变革的缩影：大型温室群在全球范围迅速扩张，生成了极为复杂的数据系统，推动了人工智能的深度嵌入。从精准灌溉、作物预测到资源配置，AI 正在重新定义农业的运作逻辑，并开始对全球经济、贸易结构、劳动力市场乃至国家间关系产生影响。 国际园艺学会人工智能参考小组主席 Graeme Smith 认为，AI 将农业从基于经验的传统工艺转变为高度数据驱动的科学。通过整合环境、表型与基因组等多维数据，人工智能可大幅提升农业的可持续性、生产效率与资源利用水平。从农田实时监控平台到基于卫星图像的产量预测系统，这些技术不仅提升了农民的决策能力，也预示着新农业范式的到来。 AI 的价值不止于优化当下，更在于构建面向未来的气候适应型农业模式。以AI驱动的CEA系统为例，不仅节水高达95%，节地显著，单位产量远超传统农业，还能显著减少运输、施肥和能源环节的碳排放，推动农业向高效、低碳、智能的方向发展。同时，AI在户外农业中的应用亦日益广泛，预测性模型帮助农民规避气候异常，减少产量损失与资源浪费。 知名经济学家 Steve Keen 指出，主流经济模型常忽视气温升高对降水和农业系统的连锁反应。他强调，AI 可以为农民提供传统思维难以实现的应对策略，弥补气候建模与农业决策之间的落差。正如 IBM 环境智能套件的实践所示，AI 正成为农民在不确定气候中稳产保收的重要工具。近期 NASA 的研究更警告，即使没有最极端的气候剧变，仅在高排放情境下，2030年前全球玉米产量可能下降四分之一，凸显应对挑战的紧迫性。 与此同时，人工智能的崛起也正催生“自主农业”新格局。英特尔的边缘计算与 NVIDIA 的GPU正在为农业设备提供实时决策能力，自主作业成为可能，农业生产正迈向前所未有的精确化和自动化。然而，技术革新也伴随着伦理与社会结构的挑战，包括数据隐私、技术垄断、以及中小农户在数字转型中面临的边缘化风险。 农业AI的未来不仅关乎技术突破，更取决于科技公司、政策制定者与农业从业者之间的协作治理。我们正站在农业新时代的门槛，人工智能所带来的不仅是产量的提升，更是对全球粮食安全、环境适应能力以及公平可持续发展的深刻回应。 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信（扫描下方二维码，备注：来意-姓名-单位，若二维码添加失败，请公众号后台私信留言“入群”） 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源：本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑：傅莹 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
    263浏览量
    原文链接

  • 《投融资 | 新华网战略投资粤十机器人 助力智慧农业发展》
    • 来源专题：农机装备
    • 编译者：江浩
    • 发布时间：2025-06-09
    • 点击上方蓝字 轻松关注我们 新华网北京6月5日电 在中央一号文件“强化农业科技装备支撑”的战略引领下，我国农业现代化正以磅礴之势，加速迈向数字化、智能化的全新发展阶段。 近日，新华网创业投资有限公司正式完成对低温科技领军企业深圳粤十机器人科技有限公司（以下简称“粤十机器人”）的战略投资，双方将携手构建冷链仓储物流全链条智能化解决方案，以“政策引领、技术筑基、场景驱动”为战略支点，共同助力智慧农业发展，为乡村振兴战略注入强劲科技动能。 服务国家战略 锻造农业科技利器 当今世界，全球农业竞争日益聚焦争夺科技创新的制高点。中央农村工作会议明确要求，要推进农业科技力量协同攻关，加速科技成果的转化应用，以科技力量赋能农业强国建设。新华网作为互联网新闻传播的国家队和主力军，始终立足国家战略前沿，积极践行媒体责任，以服务乡村振兴战略为己任，以赋能农业新质生产力为目标，深度融入国家农业现代化建设大局。此次战略投资，正是新华网以资本为纽带，以技术为引擎，深度参与农业现代化建设，助力农业强国梦想的生动实践。 今年3月21日，在新华网主办的“人工智能应用生态合作伙伴共创会暨AI创新与社会治理思客会”上，新华网宣布与粤十机器人携手，共同开发低温环境AI智能识别系统，粤十机器人成为冷链领域战略合作伙伴。双方将深度整合算力基础设施、数据要素与智能应用全链条，推动人工智能技术深度赋能实体经济，为农业现代化发展注入澎湃的数字动能。   依托此次战略投资，双方将聚焦五大核心技术领域，实现关键性突破：一是研发基于认知计算的超维预测优化系统，重构农产品供需匹配逻辑，实现精准农业；二是构建全息孪生冷链生态平台，实现仓储物流全流程数字化，打造智慧冷链新标杆；三是搭建分布式智能共识溯源网络，筑牢食品安全防线，守护“舌尖上的安全”；四是打造自主决策型冷链元机器人集群，推动无人化作业规模化落地，引领冷链物流变革；五是构建多模态深度学习风控体系，保障全链条安全运行，为智慧农业发展保驾护航。   此次战略投资的资金，将专项用于核心技术攻关与全球战略布局。双方计划在“一带一路”沿线及RCEP区域，设立15个海外服务中心，输出中国冷链数字化方案，构建全球农业新基建的“技术基座”，为世界农业现代化发展贡献中国方案。 深耕冷链场景 赋能全产业链转型升级 农业现代化的核心，在于产业链的数字化重构与升级。粤十机器人母公司前海粤十，业务已覆盖全国5700万吨冷链园区，服务商户超37万家，其成熟的冷链无人化解决方案，能够实时监测调控冷库温湿度，优化货物调度，有效降低能耗与货损超30%，为“数字农业+供应链金融”模式创新提供坚实的数据支撑。新华网的战略投资，将进一步深化双方在冷链智能化领域的战略合作，加速农业全链条的数字化、智能化升级，推动农业产业高质量发展。 在RCEP框架下，中国冷链标准正日益成为区域贸易规则的重要组成部分，影响力与日俱增。新华网将充分发挥其国际传播优势，助力粤十机器人技术标准向东南亚、中东等地区推广，促进区域农业现代化发展，共享中国智慧，共筑繁荣未来。   值得关注的是，中国牵头制定的首个冷链物流无接触配送领域国际标准（ISO 31511:2024）已正式发布，这标志着我国在该领域的国际话语权和规则制定权显著提升。新华网将以此为契机，积极推动中国冷链数字化方案“走出去”，为全球冷链物流发展贡献中国智慧，展现中国担当。 构建AI应用能力 赋能高质量发展新征程 作为中央重点新闻网站，新华网拥有众多行业的海量数据资源与强大的分布式算力支持能力，正积极构建人工智能产业创新赋能底座。通过这一底座，新华网为粤十机器人优化低温环境感知、提供农产品智能分级分选等算法，有效提升AI在复杂农业场景的泛化应用能力，推动冷链行业高质量发展。这种“技术赋能+场景落地”的创新模式，不仅为冷链行业树立了标杆，也为人工智能技术在其他领域的复制推广提供了有益的借鉴。   展望未来，新华网将继续以国家战略为引领，以资源整合为支撑，以技术赋能为动力，以品牌传播为纽带，与更多科技创新企业深化合作，共同探索农业现代化发展的新路径，为推动农业高质量发展，实现乡村振兴战略目标作出新的更大贡献。 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信（扫描下方二维码，备注：来意-姓名-单位，若二维码添加失败，请公众号后台私信留言“入群”） 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源：本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑：傅莹 来源：新华网 向思敏 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
    191浏览量
    原文链接