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　　中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究SCI論文產(chǎn)出規(guī)模最大，產(chǎn)業(yè)化發(fā)展還需跟進(jìn)

農(nóng)業(yè)機(jī)器人是一種以農(nóng)產(chǎn)品為操作對(duì)象，兼有人類部分信息感知和肢體行動(dòng)功能，可重復(fù)編程的柔性自動(dòng)化或半自動(dòng)化設(shè)備，是綜合了多種學(xué)科交叉的智能機(jī)械。

運(yùn)用農(nóng)業(yè)機(jī)器人代替人力不但可以降低勞動(dòng)強(qiáng)度，還可提高勞動(dòng)效率，幫助解決勞動(dòng)力稀缺的難題，受到農(nóng)業(yè)人口較少的發(fā)達(dá)國(guó)家的重視，也成為國(guó)際農(nóng)業(yè)裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)之一。

我國(guó)對(duì)機(jī)器人的研究起步相對(duì)較晚，但產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，工業(yè)和信息化部、發(fā)展改革委、財(cái)政部于2016年3月聯(lián)合發(fā)布《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，為農(nóng)業(yè)機(jī)器人的進(jìn)一步發(fā)展提供了新機(jī)遇。

本文以農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究相關(guān)的SCI論文為對(duì)象，對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的論文產(chǎn)出趨勢(shì)、熱點(diǎn)研究主題、國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)及研究前沿進(jìn)行了分析，旨在把握該領(lǐng)域的國(guó)際總體競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和研究前沿方向，為科技布局和科技管理提供決策支撐。

研究前沿分析在檢索到的SCI論文數(shù)據(jù)集中遴選出被引頻次排名在Top10%的論文，再邀請(qǐng)專家甄選，選出重點(diǎn)論文逐篇進(jìn)行內(nèi)容解讀，然后根據(jù)研究主題進(jìn)行聚類分析，獲得當(dāng)前農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究前沿方向及重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。

國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)

2013—2018年，共檢索到與農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究相關(guān)的SCI論文484篇（檢索日期是2018年12月），年度數(shù)量變化呈增加趨勢(shì)，從2013年的53篇增加到2017年的114篇（2018年數(shù)據(jù)不完整），增長(zhǎng)近1倍。說(shuō)明近年來(lái)農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究產(chǎn)出規(guī)模不斷擴(kuò)大，處于研究的上升期，越來(lái)越受到關(guān)注。

1. 領(lǐng)先國(guó)家

2013—2018年，農(nóng)業(yè)機(jī)器人SCI論文來(lái)自全球52個(gè)國(guó)家，其中數(shù)量最多的前10個(gè)國(guó)家依次是中國(guó)、美國(guó)、西班牙、德國(guó)、澳大利亞、荷蘭、以色列、意大利、英國(guó)和日本，10個(gè)領(lǐng)先國(guó)家的論文數(shù)量合計(jì)426篇，約占論文總量的88%。

論文數(shù)量的年度變化顯示，中國(guó)的論文數(shù)量逐年增加，且增勢(shì)明顯，年度論文數(shù)量2014年開始超過(guò)美國(guó)躍居第一。

2. 熱點(diǎn)研究主題

在農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)的SCI論文中，研究主題集中在作業(yè)場(chǎng)景與關(guān)鍵技術(shù)。其中中國(guó)比較關(guān)注收獲機(jī)器人和采摘機(jī)器人研究，而美國(guó)、澳大利亞、荷蘭和英國(guó)等更關(guān)注擠奶機(jī)器人，以色列和日本較為關(guān)注收獲機(jī)器人，德國(guó)與意大利關(guān)注噴灌機(jī)器人。

研究前沿

被引頻次能在一定程度上反映論文的質(zhì)量和影響力，高被引論文的研究?jī)?nèi)容在一定程度上可以反映該領(lǐng)域的研究前沿。

對(duì)檢索到的與農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)的SCI論文進(jìn)行篩選、判讀，研究主題聚為3個(gè)前沿方向，分別是作業(yè)對(duì)象識(shí)別和定位算法優(yōu)化，導(dǎo)航和路徑規(guī)劃算法優(yōu)化，以及作業(yè)對(duì)象的分選與監(jiān)測(cè)研究。

在作業(yè)對(duì)象識(shí)別和定位算法優(yōu)化方面，主要研究對(duì)番茄、甜椒、蘋果、柑橘和荔枝等蔬果及雜草和作物病害等的識(shí)別，中國(guó)在這一方向上的研究產(chǎn)出相對(duì)較多。

美國(guó)在作業(yè)對(duì)象的分選與監(jiān)測(cè)研究上產(chǎn)出相對(duì)較多，研究重點(diǎn)包括果實(shí)分選及水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測(cè)和牛奶產(chǎn)量與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等。

結(jié)束語(yǔ)

全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約化和規(guī)模化進(jìn)程不斷加快，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不斷減少，因此對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的需求將持續(xù)加大。由于農(nóng)業(yè)環(huán)境和作業(yè)對(duì)象的復(fù)雜性、多變性和非結(jié)構(gòu)性，農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)難度大，作業(yè)效果有待提高。

在作業(yè)對(duì)象識(shí)別和定位、導(dǎo)航和路徑規(guī)劃、作業(yè)對(duì)象的分選與監(jiān)測(cè)等前沿方向上，要以開放創(chuàng)新的理念開發(fā)和應(yīng)用新技術(shù)，促進(jìn)具有多環(huán)境適應(yīng)性的智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研發(fā)。

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)技術(shù)的深度融合，農(nóng)業(yè)機(jī)器人作為新一代智能化農(nóng)業(yè)機(jī)械將突破瓶頸并得到廣泛應(yīng)用。

文章來(lái)源：2019年9期《農(nóng)業(yè)工程》（中國(guó)科技核心期刊）

原標(biāo)題：農(nóng)業(yè)機(jī)器人國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)與研究前沿

作者：袁建霞 張秋菊 胡小鹿 柏雨岑 韋真博 吳海華