RoboVision 正在通过利用尖端的人工智能驱动的计算机视觉技术来彻底改变农业自动化，从而转变传统的耕作方式。这个创新的平台使农业企业能够超越手动流程，从而简化从细致的作物监测到精准收割的各种任务。通过将先进的人工智能集成到日常运营中，RoboVision 为提高效率、减少资源消耗和提高整个农业部门的整体生产力提供了途径。
RoboVision 在设计时就考虑到了易用性，提供了实用的无代码自动化工具，无需广泛的开发人员参与。这种以用户为中心的方法确保农场运营商和农业专家可以轻松采用和部署复杂的人工智能解决方案，最大限度地减少复杂性和中断，同时最大限度地发挥先进技术的优势。该平台的直观界面支持无缝的数据管理、模型训练和部署，使更广泛的农业企业能够实现高科技农业。
主要特点
RoboVision 以其无代码人工智能平台脱颖而出，该平台经过专门设计，旨在简化复杂计算机视觉技术在农业环境中的集成。这使得农场运营商能够轻松上传和标记数据、测试模型，并在各种农业场景中部署它们，而无需深入的编程专业知识。对于旨在利用先进自动化同时将运营复杂性降至最低的农业企业来说，这种可访问性至关重要。
RoboVision 功能的核心是其先进的 3D 计算机视觉技术。该平台采用 3D 深度学习软件结合多摄像头 3D 视觉，利用多个 2D RGB 和深度摄像头，以及 LiDAR 和立体视觉。这种复杂的设置能够创建超精确的植物 3D 模型，这对于执行复杂的操纵和精确的农业任务至关重要。
该平台提供全面的 AI 生命周期管理，指导用户完成从图像捕获到算法训练和结果分析的整个过程，最终将精确的指令反馈给机器。这包括强大的数据功能，例如轻松的数据上传和标记、通过迁移学习和超参数调整进行优化的模型训练，以及完全的可追溯性。对损失曲线、批次测试以及异常值和标记问题的自我检查进行实时监控，可确保模型的持续改进和最佳性能。
RoboVision 被设计为一个可扩展且适应性强的人工智能平台，非常适合希望开发人工智能驱动机械的 OEM 公司以及寻求优化运营的个体农民。其独特的优势在于植物专家能够轻松地为不同的作物重新训练模型，从而确保系统能够适应各种植物形态和品种。此外，其相机无关的特性允许与现有农业机械集成，从而促进逐步、分步地融入当前的农业基础设施。
技术规格
| 规格 | 值 |
|---|---|
| 平台类型 | 无代码人工智能和计算机视觉平台 |
| 核心技术 | 3D 计算机视觉和深度学习 |
| 支持的视觉传感器 | 多个 2D RGB 和深度摄像头、LiDAR、立体视觉 |
| 数据处理能力 | 轻松的数据上传和标记、模型测试和部署 |
| 模型优化 | 迁移学习、超参数调整 |
| 可追溯性 | 训练数据和参数完全可追溯 |
| 监控能力 | 损失曲线实时监控 |
| 质量保证 | 批次测试、异常值和标记问题的自我检查 |
| 用户界面 | 简化，方便非技术用户有效操作 |
| 部署选项 | 云、本地、混合 |
| 可扩展性 | 专为 OEM 集成和农场优化而设计 |
| 适应性 | 模型可重新训练以适应不同的作物形态和品种 |
| 集成 | 相机无关，可与现有农业机械集成 |
| 全球部署 | 已在 40 个国家部署超过 1,000 台人工智能驱动的机器 |
用例与应用
RoboVision 的多功能性使其能够在农业领域实现广泛的应用。在作物健康监测方面，该平台可以检测疾病、营养缺乏和病虫害的早期迹象，从而及时进行干预并防止大范围的作物损失。对于自动化收割解决方案，RoboVision 可以准确识别成熟的作物并指导精准收割，确保最佳的产量和质量，例如在黄瓜、草莓、番茄、苹果、葡萄和李子上的应用。
该技术在自动化复杂的温室作业方面也发挥着重要作用，能够高精度地处理播种、种植、去叶、精确的植物监测、施肥和收割等任务。在智慧农业方面，RoboVision 为除草机器人提供动力，用于靶向除草剂施用，可将化学品使用量减少高达 80-90%，并增强田间人工智能驱动的无人机和收割机的能力。此外，它还通过为植物科学和育种提供不知疲倦的数据收集和分析来支持生物技术应用，并支持预测性自动化，以预测疾病爆发、病虫害等风险，并优化收获时间和产量预测。
优势与劣势
| 优势 ✅ | 劣势 ⚠️ |
|---|---|
| 无代码人工智能平台：对非技术用户高度可访问，简化了复杂人工智能和计算机视觉技术在农业中的应用。 | 定价透明度：未公开具体定价详情，需要直接咨询。 |
| 先进的 3D 视觉：利用 3D 深度学习、多摄像头 3D 视觉、LiDAR 和立体视觉来实现超精确的植物建模和操作。 | 初始数据标记工作量：虽然已简化，但新任务或新作物数据的初始上传和标记仍需要用户付出努力。 |
| 高度的适应性和可扩展性：模型可轻松重新训练以适应不同的作物和品种，适用于各种农业运营和 OEM 集成。 | 硬件依赖性：需要与现有或新的机器人机械和适当的摄像头系统集成，这可能会产生额外的硬件成本。 |
| 全面的 AI 生命周期管理：提供用于捕获、训练、分析和部署模型的工具，具有完全的可追溯性和实时监控。 | |
| 可持续影响：通过靶向施用，显著减少除草剂的使用（高达 80-90%），为更环保的耕作方式做出贡献。 | |
| 灵活的部署：支持云、本地和混合部署选项，满足各种基础设施需求。 |
对农民的好处
RoboVision 通过优化农业生产的各个方面，为农民带来巨大的商业价值。农民可以通过靶向施用除草剂和肥料等资源来大幅降低成本，从而最大限度地减少浪费和投入费用。收割、去叶和监测等劳动密集型任务的自动化转化为可观的时间节省，并解决了劳动力可用性方面的挑战。
该平台的精准能力通过确保最佳收获时间、准确的缺陷检测和及早识别作物健康问题来提高产量。这种积极主动的方法有助于防止损失，并最大限度地提高农产品的质量和数量。此外，RoboVision 通过大幅减少对化学品投入的依赖，倡导可持续发展影响，促进更环保、更高效的耕作方式。
集成与兼容性
RoboVision 旨在无缝集成到现有的农场运营中。其核心设计原则是相机无关，这意味着它可以与各种摄像头系统接口，包括 2D RGB、深度摄像头、LiDAR 和立体视觉。这种灵活性允许农民利用他们当前的成像硬件或根据他们的具体需求选择新组件。
该平台明确设计用于与现有农业机械集成，从而实现分阶段采用，可以将人工智能功能添加到当前设备中，而无需进行彻底的改造。这使其成为希望将人工智能融入其机械的 OEM 以及寻求逐步升级其运营的农民的理想解决方案。部署选项进一步增强了兼容性，提供云、本地或混合解决方案，以匹配不同的 IT 基础设施和运营偏好。
常见问题解答
| 问题 | 回答 |
|---|---|
| 该产品如何工作？ | RoboVision 利用无代码人工智能和 3D 计算机视觉平台。用户上传和标记农业数据，然后使用这些数据来训练深度学习模型。这些模型分析来自摄像头（RGB、深度、LiDAR）的视觉信息，以识别作物、疾病、杂草或成熟度，然后指示机器人机械执行特定任务，如收割、喷洒或监测。 |
| 典型的投资回报率是多少？ | 该平台旨在通过提高运营效率、降低劳动力成本和优化资源使用来提供可观的投资回报率。例如，靶向除草剂施用可将除草剂使用量减少高达 80-90%，从而带来可观的成本节约和环境效益。改进的作物监测和预测性自动化也有助于提高产量和减少损失。 |
| 需要什么设置/安装？ | RoboVision 是一个相机无关的平台，旨在与现有农业机械集成。部署选项包括云、本地或混合设置，允许灵活实施。无代码界面简化了初始设置和模型部署，最大限度地减少了农场运营商的复杂性。 |
| 需要什么维护？ | 维护主要包括监控模型性能、分析实时数据以及定期使用新数据重新训练模型以适应不断变化的情况或作物种类。该平台包含用于异常值和标记问题的自我检查工具，有助于保持模型随时间的准确性。 |
| 使用此产品需要培训吗？ | 尽管该平台设计有用户友好的无代码界面，适合非技术用户，但对数据标记、模型测试和部署工作流程进行基本培训将是有益的。RoboVision 旨在最大限度地缩短学习曲线，使农场运营商和植物专家能够有效地开发和管理人工智能模型。 |
| 它与哪些系统集成？ | RoboVision 是一个相机无关的平台，这意味着它可以与各种 2D RGB、深度摄像头、LiDAR 和立体视觉系统集成。它旨在与现有农业机械配合使用，允许 OEM 构建人工智能驱动的设备，并允许农民用计算机视觉能力增强其现有设备。 |
| RoboVision 如何为可持续农业做出贡献？ | RoboVision 通过实现精准农业为可持续农业做出了重大贡献。其靶向除草剂施用能力可将除草剂使用量减少高达 80-90%。此外，优化施肥、灌溉和病虫害检测可最大限度地减少浪费和农业运营的环境足迹。 |
| 系统可以适应不同的作物种类吗？ | 是的，RoboVision 的一个关键特性是其适应性。植物专家可以轻松地为不同的作物和品种重新训练模型，以适应不同的植物形态。这确保了系统在各种农业场景和不断变化的作物类型中保持有效。 |
定价与可用性
RoboVision AI-Enhanced Agri Robotics 平台的具体定价未公开披露，因为它基于核心功能和用于生产中运行模型的推理许可证的平台许可证，具体取决于复杂性以及模型或参与者的数量。部署选项，包括云、本地或混合，也会影响总体成本。有关根据您的具体农业需求和运营规模量身定制的详细定价信息，请通过此页面上的“询价”按钮联系我们。
支持与培训
RoboVision 提供全面的支持，以确保其人工智能增强型农业机器人解决方案的成功实施和持续优化。虽然无代码平台设计易于使用，但仍提供资源来协助用户进行数据管理、模型训练、部署和故障排除。这种支持有助于农场运营商和植物专家最大限度地发挥平台的能力，并有效地将其适应不断变化的农业需求。
