CROP ROBOTICS 2022, UTOVER DØDENS VALLEY

Begynner vi endelig å se innføringen av arbeidsbesparende roboter i landbruket? Det korte og uoppfyllende oppsummerende svaret er "Det kommer an på". Vi ser unektelig tydelige tegn på fremgang, men samtidig ser vi tydelige tegn på behov for mer fremgang. (Høyoppløselig kopi av landskapet.)

Tidligere i år, Vestlig dyrkerforening produsert en utmerket rapport som skisserte behovet for robotikk i landbruket. Pågående arbeidsutfordringer er selvfølgelig en viktig drivkraft, men det er blant annet økende kostnader, fremtidig etterspørsel, klimaendringer og bærekraft. Bruken av robotikk i landbruksproduksjon er den neste progresjonen av flere tiår med økende mekanisering og automatisering for å forbedre avlingsproduksjonen. Dagens avlingsrobotikk kan bygge på disse foregående løsningene og utnytte nyere teknologier som presis navigasjon, syn og andre sensorsystemer, tilkoblings- og interoperabilitetsprotokoller, dyp læring og kunstig intelligens for å møte bøndenes nåværende og fremtidige utfordringer.

Så hva er en Crop Robot?

Vi i Blandebollen og Bedre matforetak lage ulike markedslandskapskart som fanger opp bruken av teknologi i matsystemet vårt. Vår hensikt med å produsere disse landskapene er ikke bare å representere hvor en teknologis bruk er i dag, men, enda viktigere, hvor den er på vei. Så da vi utviklet dette 2022 Crop Robotics Landscape, var vår referanseramme å se forbi mekanisering og definert automatisering til mer autonom avlingsrobotikk. Dette fokuset på "robotikk" skapte kanskje den vanskeligste utfordringen for oss - å definere en "Crop Robot".

I følge definisjonen av Oxford English Dictionary, "En robot er en maskin - spesielt en som kan programmeres av en datamaskin - som er i stand til å utføre en kompleks serie handlinger automatisk." Setter man landbruket til side for et øyeblikk, betyr denne definisjonen at en oppvaskmaskin, vaskemaskin eller en termostat som kontrollerer et klimaanlegg alle kan betraktes som roboter, ikke ting som fremkaller «robot» for folk flest. Når vi spurte "Hva er en avlingsrobot" i intervjuene våre for denne analysen, kom temaet "arbeidssparing" sterkt igjennom. Må en avlingsrobot være et arbeidsreduserende verktøy? Det var her vår definisjon av en avlingsrobot startet oss nedover "Det avhenger"-banen?

• Hvis en maskin bare registrerer eller samler data, sparer den arbeidskraft nok til å vurdere en robot?
• Hvis en maskin ikke har et helt autonomt mobilitetssystem å bevege seg rundt – kanskje bare et redskap trukket av en standard traktor – er det en robot?
• Hvis en maskin kun er et autonomt mobilitetssystem som ikke er designet for noen spesifikke arbeidsbesparende landbruksoppgaver, er det da en robot?
• Hvis maskinen er et ubemannet luftfartøy (UAV)/luftdrone, er det en robot? Endres svaret hvis det er en flåte med droner som koordinerer sprøytingen av et felt mellom seg?

Til slutt, for formålet med denne robotiske landskapsanalysen, fokuserte vi på maskiner som bruker maskinvare og programvare for å oppfatte omgivelser, analysere data og iverksette sanntidshandlinger på informasjon relatert til en landbruksavlingsrelatert funksjon uten menneskelig innblanding.

Denne definisjonen fokuserer på egenskaper som muliggjør autonome, ikke deterministiske, handlinger. I mange tilfeller kan repeterende eller begrenset automatisering få en oppgave fullført på en effektiv og kostnadseffektiv måte. Mye av det eksisterende og uunnværlige landbruksmaskineriet og automatiseringen som brukes på gårder i dag ville passe til den beskrivelsen. Vi ønsket imidlertid å se spesifikt på robotteknologier som kan ta mer uplanlagte, hensiktsmessige og rettidige handlinger i de dynamiske, uforutsigbare og ustrukturerte miljøene som finnes i landbruksproduksjonen. Det betyr mer presisjon, mer fingerferdighet og mer autonomi.

The Crop Robotics Landscape

Vår 2022 Crop Robotics Landscape inkluderer nesten 250 selskaper som utvikler avlingsrobotsystemer i dag. Robotene er en blanding: noen som er selvgående og noen som ikke er det, noen som kan navigere autonomt og de som ikke kan, noen som er presise og noen som ikke er det, både bakkebaserte og luftbaserte systemer , og de som er fokusert på innendørs eller utendørs produksjon. Generelt må systemene tilby autonom navigasjon eller synsstøttet presisjon eller en kombinasjon som skal inkluderes i landskapet. Disse inkluderte områdene er uthevet i gull i diagrammet nedenfor. De hvite områdene er ikke autonome eller ikke komplette robotsystemer og er ikke inkludert i landskapet.

Landskapet er begrenset til robotløsninger som brukes i produksjon av matvekster; det inkluderer ikke robotikk for dyrehold eller for produksjon av cannabis. Pre-produksjon barnehage og post-harvest segmenter er også ekskludert (men merk at svært automatiserte løsninger for disse oppgavene er kommersielt tilgjengelig i dag). På samme måte er det heller ikke inkludert sensor-bare og analytiske tilbud, med mindre de er en del av et komplett robotsystem.

I tillegg inkluderte vi bare selskaper som leverer robotsystemene sine kommersielt til andre. Hvis de utvikler robotikk kun for eget internt bruk eller bare tilbyr tjenester, er de ikke inkludert, og heller ikke akademiske eller konsortiumforskningsprosjekter med mindre de ser ut til å være på vei mot et kommersielt tilbud. Produktbedrifter bør ha nådd minst påvisbar prototype-stadiet i sin utvikling. Endelig vises selskaper bare én gang i landskapet, selv om noen kan tilby flerbruks- eller flerbruksrobotløsninger. De er også plassert i henhold til deres mest sofistikerte eller primære funksjon.

Landskapet er segmentert vertikalt etter avlingsproduksjonssystem: avlinger med bredere rader, feltdyrket spesialitet, frukthage og vingård, og innendørs. Landskapet er også segmentert horisontalt etter funksjonsområde: autonom bevegelse, avlingsforvaltning og høsting. Innenfor disse funksjonsområdene er de mer spesifikke oppgave-/produktsegmentene beskrevet her:

Autonom bevegelse

Navigasjon/Autonomi – mer sofistikerte autostyringssystemer med vendeteigsevne og autonome navigasjonssystemer

Liten traktor/plattform – mindre autonome traktorer og transportører i personstørrelse

Stor traktor – større autonome traktorer og bærere

Innendørs plattform – mindre autonome bærere spesielt for innendørs gårder

Avlingstyring

Speiding og innendørsspeiding – autonome kartleggings- og speiderroboter og luftdroner; Vær oppmerksom på at roboter som vises i andre oppgave-/produktkategorier kan ha speiderfunksjoner i tillegg til primærfunksjonen

Forberedelse og planting – autonome feltbearbeidings- og planteroboter

Droneapplikasjon – sprøyting og spredning av luftdroner

Innendørs dronebeskyttelse – innendørs avlingsbeskyttelsesluftdroner

Påføring og innendørsapplikasjon – autonom og/eller visjonsstyrt applikasjon inkludert visjonsbaserte presisjonskontrollsystemer

Luking, tynning og beskjæring – autonom og/eller synsstyrt luking, tynning og beskjæring, inkludert synsbaserte presisjonskontrollsystemer

Innendørs avløving – autonome innendørs roboter for avdøving av vinavlinger

Innhøsting

høsting – avlingssektorspesifikk autonom og/eller presisjonshøstrobotikk

Noen av oppgave-/produktsegmentene, som Stor traktor, spenner over flere avlingssystemer, da robotløsningene i dem kan være anvendelige for mer enn én avlingstype. Logoposisjoner i disse landskapsboksene er ikke nødvendigvis en indikasjon på avlingssystemets anvendelighet.

Mangfoldet av tilbud som vises i landskapet er kanskje den største takeawayen; crop robotics er en veldig aktiv sektor på tvers av oppgaver og avlingstyper. I Autonomous Movement-området, selv om autostyring har vært i stor bruk i mange år, er mer robust autonom navigasjonsteknologi og fullt autonome traktorer og mindre flerbruksmotivplattformer nettopp på vei inn på markedet. I Crop Management er det en blanding av selvgående og slepte og påmonterte redskaper. Synsstøttede presisjonspleieoppgaver som flekksprøyting og luking er områder med stor utviklingsaktivitet, spesielt for den mindre automatiserte spesialavlingssektoren. Til slutt er avlinger med høy verdi og høy arbeidskraft som jordbær, ferske tomater og frukt i frukthage i fokus for mange robothøstingsinitiativer. Som nevnt er det mye aktivitet; vellykket kommersialisering er imidlertid mer sjelden.

Å krysse Dødens dal for å oppnå skala

Regjeringen i Storbritannia ga nylig ut en rapporterer som vurderer automatisering i hagebruk. I rapporten inkluderer de automasjonslivssyklusanalysegrafikken vist nedenfor som de refererer til som "Technology Readiness Levels in Horticulture". Hvis vi skulle kartlegge de mer enn 600 selskapene vi undersøkte i vår analyse, ville godt over 90 prosent av disse selskapene fortsatt være merket i «Research»- eller «System Development»-fasene. Historisk sett har mange landbruksrobotikkselskaper ikke lyktes, og omkommet i "Dødens Dal". Bare en håndfull selskaper har nådd "kommersialisering", en fase der selskaper forsøker å krysse den farefulle reisen fra produktsuksess til forretningssuksess og lønnsomhet.

Det er mange grunner til at ag robotics har hatt en høy feilrate i å nå kommersiell skala. I kjernen har det vært svært vanskelig å tilby en pålitelig maskin som er i stand til å gi verdi til en bonde på linje med en ikke-robotisk eller manuell løsning til en kostnadseffektiv pris.

Blant de tekniske utfordringene avlingsrobotikkselskaper står overfor er:

1. Design: I de tidlige dagene vil et selskap kanskje variere produktdesignet for å prøve nye ting. Men på et tidspunkt når den begynner å skalere, må den låse fast standardisering i den grad det er mulig. Oppdatering av distribuerte systemer er fortsatt en kontinuerlig utfordring.
2. Produksjon: Modnende selskaper går fra tilpasset til standardisert produksjon. Et selskap vi snakket med hadde gått fra å bygge maskiner selv, til å bare bygge en base og så ha leverandører som delmonterte. Nå har de kommet til et modningspunkt at ikke et eneste teammedlem rører en skiftenøkkel ettersom all produksjon er utført av partnere.
3. Pålitelighet: En beregning som ofte brukes er timer med uavbrutt drift, og skalering krever å gå fra "feil per mil" til "mil per feil". Evnen til å håndtere de ugunstige og uforutsigbare forholdene i landbruksproduksjonen forverrer vanskelighetene med å lage en pålitelig maskin. Som et eksempel fortalte en person om den uforutsette utfordringen med å jobbe i vingårder der syren fra druejuice akselererer forringelse av utstyr.
4. Drift: På et tidspunkt i skaleringsprosessen vil gårdspersonalet betjene maskinen uten tilstedeværelse av støttepersonell fra leverandøren av robotløsninger. På dette tidspunktet er det ofte kunnskapshull om hvordan man effektivt betjener maskinen som må løses. Et skritt i skaleringen er å få gårdspersonell opplært til å betjene maskinene selv.
5. Tjeneste: En annen beregning vi hørte handlet om å redusere ressurskravene til tjenestestøtte: Hvordan kunne et robotfirma bytte fra å ha X antall personer som støtter en enkelt enhet til å ha en enkelt person som støtter Y-antall forskjellige enheter?

En siste teknisk faset ved skalering er hvor enkelt en plattform kan modifiseres for å betjene flere avlinger eller flere oppgaver. Plassen er fortsatt så tidlig at vi ikke har så mange datapunkter om gjenbruk av teknologi for flere avlinger/oppgaver. Det er imidlertid noe mange selskaper åpenbart ønsker å bevise for å selge kunder opp eller overbevise investorer om at de har potensialet til å betjene et større marked.

Vi hørte fra mange oppstarts- og investorer med robotteknologi at teknologiutfordringene må takles først, så kan de økonomiske og forretningsmessige utfordringene løses. Realiteten er selvfølgelig at en vellykket utvikler av robotløsninger for avlinger må møte flere utfordringer samtidig: opprettholde en virksomhet samtidig som produkt-markedet tilpasses for å få betalende kunder; raffinere produkt-markedspassformen samtidig som interessen til investorene opprettholdes; og opprettholde engasjementet til bondekunder.

På forretningssiden prøvde vi å identifisere når et selskap kunne hevde at det hadde kommet seg gjennom "Dødens Dal". En gruppe vi snakket med sa ganske enkelt at det var tre viktige forretningsspørsmål å stille:

1. Kan vi selge den?
2. Overgår etterspørselen tilbudet?
3. Fungerer enhetsøkonomien for alle parter?

Svaret på spørsmålet "Kan vi selge det?" vanligvis likestilt med når og om roboten kunne utføre oppgaven på nivå med et menneske – en sammenlignbar ytelse til en sammenlignbar kostnad. Den ytelsen varierer tydelig etter avling og oppgave. Som et eksempel var det en generelt delt følelse av at "plukking" var den vanskeligste oppgaven å oppnå på nivå med tiden, nøyaktigheten og kostnadene til et menneske.

En tråd som kom opp i våre samtaler er at mange bønder kanskje ennå ikke ser det langsiktige potensialet til hva roboter kan gjøre i landbruket. De ser på (og verdsetter) dem bare som en måte å erstatte oppgavene et menneske gjør – men ser ikke på hvilke mer effektive tilnærminger utover evnene til mennesker som kan aktiveres med disse kraftige plattformene.

I diskusjonene våre undersøkte vi om forretningsmodellen til et avlingsrobotikkselskap gjorde en vesentlig forskjell i om de kunne selge den. Svarene var vidtgående på om det er en fordel å ha en "Robotics as a Service" (RaaS)-modell versus en maskinkjøp/lease-modell. Vår nettokonklusjon angående forretningsmodeller er at selv om det kan være fordelaktig å tilby "Robotics-as-a-Service" (RaaS) i de tidlige stadiene av et selskaps utvikling, bør selskaper på lengre sikt planlegge å operere under både et kjøp /lease og en RaaS-modell. Fordelene med RaaS i de første dagene er at de 1) lar en bonde "prøve før du kjøper", noe som senker kompleksiteten og kostnadene, og dermed senker barrieren for adopsjon og 2) tilbyr en oppstart å jobbe tettere med bønder for å forstå problemer og identifisere potensielle nye utfordringer å løse.

Mange startups har "hypet" løsningene sine for tidlig, før de kunne erobre de mange kompleksitetene som er involvert i å lykkes med å operere i markedet. Denne "hypen" har fått mange bønder til å være skeptiske til avlingsrobotikk generelt. Bønder vil bare ha (og trenger) at ting skal fungere, og mange kan ha blitt brent tidligere ved å ta i bruk teknologier som ikke var helt modne. Som en oppstart sa: "Det er vanskelig å få dem til å forstå den iterative prosessen". Likevel er bønder også kjent som problemløsere, og mange fortsetter å engasjere seg med startups for å hjelpe modne løsninger.

Selvfølgelig, "Kan vi selge det?" Spørsmålet bør egentlig utvides til "Kan vi selge og støtte det?". Et interessant punkt å se mellom etablerte og nye løsningsleverandører vil være skaleringen av startups og det resulterende behovet for disse selskapene for å ha en kostnadseffektiv salgs- og servicekanal. Nåværende leverandører har selvfølgelig disse kanalene, og John Deere og GUSS Automation har annonsert nettopp et slikt partnerskap.

Som bønder går også investorer hånd i hånd med en robotoppstart som krysser Dødens dal. Investors sentiment mot jordbruksrobotikk er blandet. På den ene siden er det en erkjennelse av at det ikke har vært bemerkelsesverdige utganger av lønnsomme startups i dette området (i motsetning til de som bare har ønsket teknologi). På den annen side er det en erkjennelse av at landbrukets arbeidskraftsspørsmål blir mer akutte og store potensielle markeder kan realiseres denne gangen. Investorer ser også at kvaliteten på teknologien og oppstartsteamene har blitt bedre de siste årene.

Det er oppmuntrende å se at flere investorer ser på plassen enn for noen år siden, skriver større sjekker i senere runder og investerer til høye verdier. Investorer forstår også utfordringene bedre enn før, slik at de kan skille mellom segmenter utviklere retter seg mot, f.eks. vanskeligheten med å høste i en åpen åker versus speiding i et drivhus.

Hva gir oss optimisme Crop Robotics gjør fremskritt?

Så, gitt ovenstående, hvorfor føler vi oss optimistiske over at avlingsrobotikk gjør sunne fremskritt? Av flere grunner er Dødens Dal kanskje ikke så bred eller så dødelig som den har vært tidligere for selskaper i dette området.

Utover det økende behovet for arbeidsbesparende løsninger i landbruket, er vi optimistiske om at avlingsrobotikk gjør fremskritt rett og slett på grunn av den underliggende teknologifremgangen som har skjedd det siste tiåret eller så. Igjen og igjen i intervjuene vi gjennomførte, hørte vi setninger som ligner på «dette ville ikke vært mulig for et tiår siden». Noen sa rett og slett at for noen år siden var "maskinene ikke klare" for oppdrettsforholdene. Storskalaforbedringer i kjernedatateknologi, tilgjengelighet og ytelse for datasynssystemer, dyplæringsevner og til og med automatiserte mobilitetssystemer har kommet langt de siste ti årene.

I tillegg til den forbedrede teknologibasen, er det mer erfarne talenter enn for ti år siden, og dette talentet bringer med seg en rekke erfaringer fra hele robotlandskapet, inkludert innsikt i skalering til suksess. I denne forbindelse kan avlingsrobotikk utnytte de bredere, bedre finansierte robotikkområdene til selvkjørende kjøretøy og lagerautomatisering. Like viktig er det at de fleste av teamene som ser suksess, bruker en kombinasjon av roboteksperter og gårdseksperter. Tidligere ag robotikk-team kan ha hatt den teknologiske dyktigheten til å utvikle en løsning, men har kanskje ikke forstått jordbruksmarkedet eller realitetene i oppdrettsmiljøer.

Vi er også optimistiske fordi dybden og bredden av robotløsninger for avling utvides, som illustrert av antall selskaper representert i landskapet vårt. Selv om store avlingsfarmer med råvarer – som de i Midtvesten i USA – allerede er svært automatiserte og til og med har tatt i bruk robotiske autostyringssystemer i massevis, er en veldig klar indikasjon på fremgang at vi ser et mer mangfoldig sett med avlingsrobotløsninger enn på mange år. forbi.

Nye robotplattformer utfører for eksempel arbeidsbesparende oppgaver som er av beskjedne vanskeligheter. Det beste eksemplet på dette er kanskje GUSS autonom sprøyte som kan fungere i frukthager. Den selvdrevne GUSS-maskinen navigerer autonomt og kan justere sprøytingen selektivt basert på ultralydsensorene. Den har nådd kommersiell skala. Vi begynner også å se flere løsninger rettet mot bønder som har blitt underbetjent av arbeidsbesparende automatiseringsløsninger, for eksempel mindre gårdsdrift eller nisje spesialavlingssystemer. Eksempler på dette er esel, Naio or farm-ng. Til slutt ser vi utviklingen av "smarte redskaper". Ved å ikke ta på seg byrden med å utvikle autonom bevegelse, kan disse løsningene trekkes bak en traktor for å fokusere på komplekse landbruksoppgaver som visjonsstyrt selektiv luking og sprøyting. Verdant, Farmwise og Carbon Robotics er eksempler på denne typen løsninger.

En oppmuntrende trend vi også ser på er rollen til eksisterende leverandører av landbruksutstyr, spesielt innen spesialavlinger. John Deere (Blue River, Bear Flag Robotics) samt Case New Holland (Raven Industries) har signalisert en vilje til å kjøpe opp selskaper innen avlingsrobotikk for å komplettere deres pågående interne FoU-innsats. Yamaha og Toyota, gjennom sine venturefond, har også vist et ønske om å samarbeide og investere i plassen. Spørsmålet gjenstår å se om andre eksisterende utstyrsaktører har vilje til å investere i samlingen av teknologi og talent som kreves for å bringe robotløsninger til markedet.

Ser fremover

Driverne for økt automatisering i landbruket er lett synlige og vil sannsynligvis fortsette å øke over tid. Dermed finnes det en stor mulighet for robotløsninger som kan hjelpe bøndene med å redusere sine produksjonsutfordringer. Det vil si, så lenge disse løsningene fungerer godt og til en rimelig pris i den virkelige verden av kommersiell gårdsdrift. Som vi observerte mens vi undersøkte landskapet, er det et imponerende antall selskaper som fokuserer på å utvikle avlingsrobotløsninger på tvers av en rekke avlingssystemer og oppgaver, og med mer kommersielt fokus enn tidligere prosjekter. Imidlertid fortsetter markedet å føles tidlig ettersom selskaper fortsetter å navigere i den vanskelige prosessen med å skape og distribuere robuste løsninger i stor skala for denne utfordrende bransjen. Likevel er det mer rom for optimisme og mer konkrete fremskritt nå enn noen gang før. Crop Robotics "Valley of Death" som så mange startups ikke har klart å krysse, ser ut til å bli mindre bred og illevarslende i stor grad på grunn av den rivende hastigheten til teknologisk fremgang. Selv om en robotrevolusjon innen avlingsproduksjon sannsynligvis fortsatt er litt fri, ser vi en lovende utvikling og forventer å se flere vellykkede avlingsrobotselskaper i en ikke så fjern fremtid.

Takk til

Vi vil gjerne takke University of California landbruk og naturressurser og The Vine for deres sterke interesse for avlingsrobotikk og deres fortsatte støtte til dette prosjektet. Takk til Simon Pearson, direktør, Lincoln Institute for Agri-Food Technology og professor i Agri-Food Technology, University of Lincoln i Storbritannia for hans innsikt og bruken av grafikken fra Automation in Horticulture Review-rapporten. Takk til Walt Duflock fra Western Growers Association for å dele hans detaljerte perspektiv på ag-robotikksektoren. Det viktigste er at vi ønsker å anerkjenne alle start-ups og innovatører som jobber utrettelig for å gjøre avlingsrobotikk til en sårt tiltrengt realitet. En spesiell takk til gründerne og investorene som snakket med oss ​​og ga oss et unikt innblikk i utfordringene og spenningen til en avlingsrobotvirksomhet.

bios

Chris Taylor er seniorkonsulent på Blandebollen team og har brukt mer enn 20 år på global IT-strategi og utviklingsinnovasjon innen produksjon, design og helsevesen, med fokus sist på AgTech.

Michael Rose er partner hos Blandebollen og Bedre matforetak hvor han bringer mer enn 25 år fordypet i ny venture-skaping og innovasjon som en operativ leder og investor på tvers av Food Tech, AgTech, restaurant, Internett og mobilsektorer.

Rob Trice grunnla Blandebollen å koble mat, landbruk og IT-innovatører for tanke- og handlingsledelse og Bedre matforetak å investere i startups som utnytter IT for positiv effekt i Agrifoodtech.