中科原動力正在為中國農(nóng)業(yè)提供一種新的技術(shù)可能性：不追求炫技，只追求可用，真正地改變耕地的方式。

文｜胡嘉琦

ID | BMR2004

在中國多個糧食主產(chǎn)區(qū)，一批拖拉機正在脫離傳統(tǒng)意義上的“駕駛員”。它們可以在沒有網(wǎng)絡(luò)、粉塵彌漫、作業(yè)窗口期極短的環(huán)境中，完成耕、種、管、收等關(guān)鍵農(nóng)業(yè)作業(yè)流程。

這些設(shè)備來自中科原動力，這是一家成立于2019年的農(nóng)業(yè)智能裝備企業(yè)。公司孵化自中國科學(xué)院微電子研究所，目前已在東北、新疆、華北及部分海外農(nóng)業(yè)國家實現(xiàn)規(guī)?；涞兀⑼瞥龆嗫頛4級無人駕駛農(nóng)機及新能源電動拖拉機產(chǎn)品。

近日，中科原動力與土耳其客戶正式簽訂電動拖拉機海外銷售協(xié)議。由中科原動力自主研發(fā)生產(chǎn)的純電智能農(nóng)機將批量出口“一帶一路”關(guān)鍵節(jié)點國家土耳其，開啟國際化合作新篇章。

在農(nóng)業(yè)這一驗證周期以“年”為單位、對可靠性要求極端嚴(yán)苛的領(lǐng)域，中科原動力用6年時間完成了從技術(shù)驗證到批量交付的跨越，成為中國少數(shù)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)無人駕駛?cè)鞒躺虡I(yè)化的企業(yè)之一。

“黃牛退休、鐵牛耕地、農(nóng)民進城、專家種田”是中國工程院院士、中科原動力首席科學(xué)家李德毅在2018年提出的愿景，這也是中科原動力的創(chuàng)業(yè)初衷。

李德毅認(rèn)為，無人駕駛將在農(nóng)村發(fā)揮重要作用。未來，曾由拖拉機手操作的農(nóng)機有望轉(zhuǎn)變?yōu)榭山换?、會學(xué)習(xí)、自我成長的農(nóng)田作業(yè)機器人。團隊計劃逐步攻克農(nóng)業(yè)全過程的各類作業(yè)環(huán)節(jié)，包括深耕、松土和平整土地等。

中科原動力是如何打造智慧農(nóng)業(yè)的？2025年底，《商學(xué)院》記者專訪了中科原動力創(chuàng)始人韓威。

01

打造農(nóng)業(yè)場景下的“駕駛腦”

如何利用智能算法應(yīng)對非標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境，是農(nóng)業(yè)無人駕駛的核心問題。

中科原動力目前已切入農(nóng)業(yè)全流程作業(yè)，覆蓋耕、種、管、收多個環(huán)節(jié)。韓威向記者表示，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的重要性和復(fù)雜程度存在不同排序。按對增產(chǎn)的貢獻來看，他認(rèn)為最關(guān)鍵的是“種”，其次是“收”，再是田間管理，最后是耕整地。韓威解釋道：“農(nóng)業(yè)最終的目標(biāo)是增產(chǎn)。種得好是一切的前提，其次收獲環(huán)節(jié)直接影響產(chǎn)量和損耗率，決定了能收上來多少。管理和耕整地雖重要，但對產(chǎn)量的直接作用相對次之。”

然而，從操作復(fù)雜性角度來看，排序則有所不同。韓威指出，田間管理的復(fù)雜性最高，因為作物已生長起來，作業(yè)空間狹窄、障礙物多、人員干擾及不確定性增加，同時對作業(yè)工具與作物的協(xié)調(diào)要求嚴(yán)格。這使得管理環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的“長尾”異常情況更多，需要更高的技術(shù)應(yīng)對能力。

在技術(shù)架構(gòu)上，中科原動力延續(xù)了李德毅提出的“駕駛腦”體系，即通過感知、認(rèn)知、決策與控制構(gòu)建擬人化駕駛系統(tǒng)。李德毅作為我國人工智能領(lǐng)域頂級學(xué)者，在不確定性AI方面成就卓著，并推動了無人駕駛技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化。他創(chuàng)新性提出的“駕駛腦”概念，為中科原動力的無人駕駛與農(nóng)業(yè)智能裝備提供了核心技術(shù)架構(gòu)。

“駕駛腦”體系從創(chuàng)立以來不斷迭代，認(rèn)知模型、ODA模型（通常指開放文檔體系結(jié)構(gòu)），這是一種支持應(yīng)用系統(tǒng)可移植、可剪裁，并實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點互操作的體系結(jié)構(gòu)，構(gòu)成開放應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)（OAA）的技術(shù)基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，團隊進行垂直場景的定制化開發(fā)，通過裁剪特定數(shù)據(jù)集和模型，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)場景的精準(zhǔn)應(yīng)用。然而，農(nóng)業(yè)場景面臨獨特挑戰(zhàn)：網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足或完全無網(wǎng)，使得傳統(tǒng)依賴服務(wù)器的AI方案難以直接使用。

為應(yīng)對這些問題，中科原動力采取了分窗口處理的策略，先解決局部問題，再預(yù)測下一個作業(yè)窗口；同時，將部分算法實現(xiàn)離線化，使系統(tǒng)能夠在無網(wǎng)絡(luò)或低算力環(huán)境下穩(wěn)定運行，保證無人駕駛與農(nóng)業(yè)智能裝備的可靠性與可行性。

韓威坦言，農(nóng)業(yè)無人駕駛在規(guī)模化落地過程中面臨諸多挑戰(zhàn)。與道路無人駕駛相比，農(nóng)業(yè)環(huán)境的最大不同在于“非標(biāo)性”極強：沒有兩塊地完全相同，也沒有兩批作物完全相同。因此，如何利用智能算法應(yīng)對這種非標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境，是農(nóng)業(yè)無人駕駛的核心問題。農(nóng)業(yè)無人駕駛系統(tǒng)必須具備高可靠性和穩(wěn)定性，因為作業(yè)存在明顯的季節(jié)性和短時窗口，例如搶種、搶收。在小規(guī)模試點向大規(guī)模推廣的過程中，不僅算法和硬件需要高度匹配，服務(wù)體系的支撐能力也直接決定了產(chǎn)品能否實現(xiàn)批量交付。

在最初的研發(fā)和產(chǎn)品落地過程中，韓威指出，團隊主要遇到幾類難題。首先是對農(nóng)藝?yán)斫獠蛔?。例如，拖拉機在地頭掉頭，看似簡單，但如果操作不當(dāng)，會損壞農(nóng)具、影響土地和效率。操作細(xì)節(jié)涉及翻轉(zhuǎn)犁、輪距與作業(yè)痕跡貼合、放犁時機等，每一步都關(guān)系到土地的耕作質(zhì)量和產(chǎn)量。其次地塊的隨機性問題也很常見，如退耕還林地中存在大樹根或障礙物。處理方法需要區(qū)別對待：經(jīng)驗豐富的操作者會提升犁通過障礙，而非單純加油硬拉，以避免設(shè)備損傷，并在后續(xù)通過機械清理障礙。

此外，農(nóng)業(yè)場景的數(shù)據(jù)缺乏也構(gòu)成挑戰(zhàn)。與道路無人駕駛有完善的開放數(shù)據(jù)集不同。韓威表示，團隊進入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域之初，幾乎沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)積累，團隊第一年的主要工作就是在實際生產(chǎn)場景中學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)，并逐步深耕、積累數(shù)據(jù)。他指出，從控制系統(tǒng)設(shè)計的宏觀邏輯來看，無人駕駛汽車與無人駕駛農(nóng)機在本質(zhì)上是一脈相承的：都是構(gòu)建一個“虛擬駕駛員”，核心流程包括感知、決策和控制循環(huán)。

但具體應(yīng)用存在顯著差異。韓威解釋，無論是出租車司機還是拖拉機手，兩者的作業(yè)環(huán)境、工具和評價指標(biāo)完全不同。道路車輛主要關(guān)注運輸效率，而農(nóng)機作為生產(chǎn)工具，評價指標(biāo)更注重作業(yè)質(zhì)量、能耗以及對作物和土地的影響。此外，農(nóng)業(yè)場景的非標(biāo)性極高：田塊形狀各異，存在粉塵、震動、沖擊、陰影和遮擋等長期環(huán)境因素，這對軟硬件系統(tǒng)的魯棒性提出了更高要求。

與鋪裝道路上的汽車不同，農(nóng)業(yè)無人駕駛不僅要控制拖拉機，還需同步控制后部農(nóng)具，綜合考慮土壤、作物和作業(yè)機械的耦合。這意味著智能化系統(tǒng)必須與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和運維體系形成完整閉環(huán)，才能實現(xiàn)高質(zhì)量、高可靠性地作業(yè)。

韓威向記者表示，公司自創(chuàng)立開始就在無人駕駛和農(nóng)業(yè)智能裝備中廣泛應(yīng)用AI技術(shù)。在無人駕駛系統(tǒng)中，感知與智能規(guī)劃算法均依賴AI，而在采摘機器人（如番茄采摘機器人）中，運動控制、果實成熟度識別、位姿估算及可達性判斷等環(huán)節(jié)，也都高度依賴AI算法。

韓威介紹道，團隊自2008年起跟隨李德毅院士開始無人駕駛及AI相關(guān)研究，較早應(yīng)用AI技術(shù)。對于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，他指出，公司所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)均自行采集、清洗和標(biāo)注，因此能夠確保數(shù)據(jù)可靠性。農(nóng)業(yè)識別算法的核心模塊由團隊自主開發(fā)，同時在必要時借助通用基礎(chǔ)模型，但主要模型均為自研。

在技術(shù)應(yīng)用上，韓威強調(diào)，AI的應(yīng)用程度取決于場景的標(biāo)準(zhǔn)化程度。標(biāo)準(zhǔn)化程度高的工業(yè)場景可用規(guī)則驅(qū)動系統(tǒng)解決問題，而農(nóng)業(yè)場景非標(biāo)性強，需要AI提供更高的泛化能力，以應(yīng)對作物、田塊及環(huán)境的多樣性。

02

電動農(nóng)機：繞開傳統(tǒng)路徑的技術(shù)選擇

借鑒中國乘用電動汽車的成功經(jīng)驗，有望在農(nóng)機領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“彎道超車”，甚至領(lǐng)跑市場。

在無人駕駛系統(tǒng)逐步成熟后，中科原動力做出一個關(guān)鍵決策：進入新能源電動農(nóng)機領(lǐng)域。

原因很直接，國產(chǎn)大馬力農(nóng)機與國際品牌仍存在顯著代差，而電動化提供了一次“繞開發(fā)動機與變速箱”的機會。

目前，公司已推出25—260馬力的電動拖拉機，其中140馬力產(chǎn)品成為主力型號。

韓威表示，公司在3年前啟動了電動農(nóng)機研發(fā)。起初，團隊的無人駕駛系統(tǒng)都是安裝在現(xiàn)有農(nóng)機上，但在東北、新疆等地，市場上幾乎全是進口農(nóng)機，國產(chǎn)大馬力農(nóng)機與進口產(chǎn)品存在約20年的代差，主要體現(xiàn)在變速箱、發(fā)動機及整體可靠性上。韓威認(rèn)為，借鑒中國乘用電動汽車的成功經(jīng)驗，有望在農(nóng)機領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“彎道超車”，甚至領(lǐng)跑市場。

研發(fā)電動拖拉機并非簡單移植汽車技術(shù)。例如，汽車電機強調(diào)高速與轉(zhuǎn)速，而農(nóng)業(yè)場景更關(guān)注低速高扭矩的持續(xù)輸出，以保證牽引力、爬坡能力及重載作業(yè)的可靠性與耐久性。此外，能量管理要求也不同：汽車可回收部分能量，但農(nóng)機持續(xù)做功，產(chǎn)生大量熱量，熱管理對電機、功率器件及整機設(shè)計提出了更高挑戰(zhàn)。

韓威認(rèn)為，電動農(nóng)機在農(nóng)業(yè)中具有顯著優(yōu)勢。一方面，運營成本低，其作業(yè)成本僅為傳統(tǒng)柴油拖拉機的約30%；另一方面，結(jié)構(gòu)簡化后故障點減少，可靠性顯著提升，為農(nóng)業(yè)無人化提供了良好的基礎(chǔ)條件。

當(dāng)然，電動農(nóng)機也有減碳的隱性價值。在全球范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)既是重要排放源，也是受氣候變化影響最直接的行業(yè)之一。中科原動力的智能電動農(nóng)機，在減碳層面具備直接替代柴油能源，并通過精細(xì)化作業(yè)降低農(nóng)資浪費雙重價值。

韓威表示，農(nóng)業(yè)歷來是全球重要的碳排放源，同時也是受氣候變化影響最嚴(yán)重的領(lǐng)域之一。因此，歐美等國家逐漸重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳排放管理。例如，公司合作的百事集團就希望在生產(chǎn)環(huán)節(jié)全面采用綠色、智能化農(nóng)機。

他指出，智能電動農(nóng)機在農(nóng)業(yè)減碳方面有直接作用：首先，電動化減少了對柴油的依賴，從而降低排放。其次，如果電力來源為太陽能、風(fēng)能或光伏等清潔能源，則生產(chǎn)過程幾乎全程綠色；即便部分電力來自火電，也能實現(xiàn)顯著減碳。

此外，電動化農(nóng)機具有精細(xì)化作業(yè)能力，可實現(xiàn)更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集和作業(yè)控制，從而優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程。韓威強調(diào)，許多國際客戶采購智能農(nóng)機，正是出于ESG與“雙碳”目標(biāo)的需求，希望從源頭上實現(xiàn)農(nóng)業(yè)減碳。

03

實驗周期耗時3年

土地集中度提升，為自動化、智能化提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)。

農(nóng)業(yè)是一個非標(biāo)性極強、“長尾”事件密集、容錯率極低的生產(chǎn)系統(tǒng)。任何一次失敗，意味著整季產(chǎn)量風(fēng)險。

正因如此，中科原動力在產(chǎn)品導(dǎo)入期經(jīng)歷了“3年3季”的完整周期，才進入商業(yè)化。韓威在接受《商學(xué)院》記者采訪時回憶，創(chuàng)業(yè)初期，公司在自動駕駛領(lǐng)域已取得多項國內(nèi)里程碑式進展，因此一度認(rèn)為農(nóng)業(yè)場景相對簡單：沒有復(fù)雜道路結(jié)構(gòu)，也缺乏交通信號燈和密集的交通參與者，看似更容易實現(xiàn)無人駕駛落地。

但真正進入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域后，這一判斷很快被現(xiàn)實推翻。由于對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)律理解不足，產(chǎn)品從研發(fā)到被用戶真正接受，導(dǎo)入期整整用了3年，相當(dāng)于對應(yīng)3季糧食作業(yè)周期。

“第一年更多是試驗?！表n威解釋說，農(nóng)戶最關(guān)心的不是買不買，而是“能不能用”。而所謂“能用”，歸根結(jié)底只有一個標(biāo)準(zhǔn)：是否實現(xiàn)增產(chǎn)增收。這一結(jié)果只能在收獲季才能驗證。以東北地區(qū)為例，一年一熟，試驗周期極長。

因此，第一年團隊幾乎都在田里“重新學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)”，理解種田的節(jié)奏和不確定性，這也徹底顛覆了創(chuàng)業(yè)初期對農(nóng)業(yè)的淺層認(rèn)知。到第二年，產(chǎn)品才進入示范階段。從1塊地擴展到2塊、3塊，進行小范圍復(fù)制驗證，又耗去整整一年。直到第三年，客戶才愿意將一定規(guī)模的土地交由團隊進行小批量應(yīng)用，進入中試階段。

韓威坦言，中科原動力的技術(shù)源頭來自無人駕駛與人工智能研究。團隊在創(chuàng)業(yè)前，已在該領(lǐng)域深耕近20年，并直接參與中國無人駕駛早期產(chǎn)業(yè)化進程。

2019年，中科原動力將無人駕駛與人工智能技術(shù)帶入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。選擇這一方向，韓威向記者表示，背后有三重現(xiàn)實判斷：第一，農(nóng)業(yè)的國家戰(zhàn)略重要性。糧食安全是長期命題，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式正面臨結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。第二，勞動力結(jié)構(gòu)變化。在東北、新疆等地區(qū)，大型農(nóng)場并不缺設(shè)備，而是“有機無人的矛盾”日益突出。第三，規(guī)?；?jīng)營的窗口期。土地集中度提升，為自動化、智能化提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)。“這不是一個快行業(yè)，但一定是一個長期行業(yè)。”韓威說。

04

落地全國20個省市

隨著作業(yè)面積不斷擴大、實地經(jīng)驗持續(xù)積累，團隊正通過不斷優(yōu)化系統(tǒng)與產(chǎn)品狀態(tài)，提高無人駕駛技術(shù)在復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定性和適應(yīng)能力。

在長期主義的理念下，中科原動力在扎實地拓展市場，韓威向記者表示，公司起步于東北齊齊哈爾，目前已在全國至少20個省市實現(xiàn)小規(guī)模落地應(yīng)用，覆蓋新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、山東、北京、河北等北方地區(qū)，并逐步拓展至福建廈門、四川宜賓等南方區(qū)域。在海外市場，相關(guān)技術(shù)也已在白俄羅斯、巴基斯坦等國家開始規(guī)?；瘧?yīng)用。

韓威認(rèn)為，這一選擇與農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)性需求高度相關(guān)。一方面，東北是我國糧食生產(chǎn)的“壓艙石”，地方政府和農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體對穩(wěn)產(chǎn)、增產(chǎn)具有高度共識，對新技術(shù)的接受度相對較高；另一方面，東北及新疆等地區(qū)土地規(guī)模大、人口持續(xù)流出，大型農(nóng)場對自動化、無人化技術(shù)的需求更為迫切，使農(nóng)業(yè)無人駕駛具備更強的現(xiàn)實剛需。

不過，在跨區(qū)域推廣過程中，技術(shù)挑戰(zhàn)同樣顯著。韓威指出，農(nóng)業(yè)無人駕駛算法與作物類型和地域條件高度相關(guān)。例如，玉米與棉花的種植方式差異明顯；即便是同一種作物，在東北與新疆，由于氣候、土壤和農(nóng)藝體系不同，對作業(yè)路徑、節(jié)奏和參數(shù)的要求也并不一致。這對無人駕駛系統(tǒng)在農(nóng)藝適配層面的普適性提出了更高要求。

此外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在大量隨機性和“長尾”問題。在實際作業(yè)中，設(shè)備可能遭遇農(nóng)具脫扣、漏播、堵籽等機械問題，也可能遇到地塊內(nèi)的大石頭、樹根、電線桿及拉線等復(fù)雜障礙。這類高頻、非標(biāo)準(zhǔn)化的異常情況，是農(nóng)業(yè)場景中的常態(tài)。韓威表示，隨著作業(yè)面積不斷擴大、實地經(jīng)驗持續(xù)積累，團隊正通過不斷優(yōu)化系統(tǒng)與產(chǎn)品狀態(tài)，提高無人駕駛技術(shù)在復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定性和適應(yīng)能力。

在資金端，在完成B輪融資后，中科原動力進入新的發(fā)展階段。韓威判斷：過去完成的是研發(fā)，接下來更關(guān)鍵的是產(chǎn)能建設(shè)、交付體系與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。公司正在將產(chǎn)品從原型轉(zhuǎn)化為商品化，形成“研發(fā)—生產(chǎn)—銷售”一體化體系。目前研發(fā)部分已基本完成，接下來的重點是提升產(chǎn)能、交付能力，以及建設(shè)銷售與服務(wù)體系。

他指出，公司生產(chǎn)和服務(wù)體系的建設(shè)將參考傳統(tǒng)國際農(nóng)機的成熟經(jīng)驗，包括如何高質(zhì)量生產(chǎn)農(nóng)機和維護設(shè)備。同時，由于交付的是智能化、電動化的新型農(nóng)機，品牌宣傳和客戶獲取也需要突破傳統(tǒng)經(jīng)銷模式，建立差異化的營銷和服務(wù)體系。

農(nóng)業(yè)是一門慢生意，但一旦被驗證可靠，就具備高度集中化的市場特征。在所有AI應(yīng)用場景中，農(nóng)業(yè)可能是最不性感的那個。它沒有即時反饋，沒有爆款邏輯，甚至連失敗都需要一年才能確認(rèn)。但也正因如此，它成為最需要系統(tǒng)能力、工程能力與耐心的戰(zhàn)場。中科原動力選擇了這條路，也正在為中國農(nóng)業(yè)提供一種新的技術(shù)可能性：不追求炫技，只追求可用，真正地改變耕地的方式。