在大田种植领域，机器人正在加速创新发展，应用场景日益丰富。上海交通大学刘成良教授将智能农业机器人的关键技术归纳为“眼—脑—手—脚”协同系统，并展示了多项落地成果。搭载国产AI控制器的东方红无人驾驶拖拉机已能自主完成耕、种、管、收全流程作业；水田除草机器人通过“北斗+视觉+雷达”多传感器融合除草率达到90%，每小时作业面积大于5亩；无人驾驶水稻穴直播机的跟踪误差小于2.5厘米。这些成果标志着大田机器人在精准导航、智能决策与协同控制应用方面取得了实质性进展。然而，芯片等核心部件的国产化仍是亟待进一步突破的瓶颈。

在设施农业领域，机器人正向多样化和专业化方向发展，成为不可或缺的“专业工”。北京市农林科学院陈立平研究员介绍，番茄串收机器人每小时可采收400串，采收率超80%；全自动草莓采摘机器人采用“劈叉式”混联机械臂和“刚柔耦合吞咽折断式采摘手”，损伤率可以控制在3%左右；多臂授粉机器人通过模拟自然风，授粉座果率可以达到98%，展现出机器人惊人的精细化作业能力。但是，面对复杂、非结构化作业环境，需要攻克的感知、协同等技术瓶颈仍然不少。未来，设施机器人将向“一机多用、多机协同”方向发展，以降低使用成本、提高作业效率。

在养殖与农产品加工领域，机器人正向更加智能化和自动化方向发展，从“巡检员”升级为“作业能手”。福州木鸡郎公司的蛋鸡巡检机器人能精准识别并抓取死鸡与异常鸡，有效降低人工巡检用工和劳动强度。中国农业科学院熊本海研究员展示的饲喂机器人系统，能实现“一日一配方”精准投喂，全程节省豆粕23%以上。江苏大学邹小波副校长团队研发的果蔬智能检测与分级机器人，每秒检测速度高达5—15个果蔬，精度可达±1克。这些创新在提升效率的同时，创造了显著的经济效益。这也表明，农业机器人的发展需要坚持问题导向，以实际需求牵引技术创新。

与此同时，加快标准与检测体系建设也已成为行业共识。在农业机器人从“样品”走向“产品”的过程中，标准与检测体系亟待加速完善。北京农林科学院梅鹤波研究员指出，推动农业机器人发展，应系统性构建覆盖“零部件、集成系统、整机”的检测与鉴定认证技术体系。具体而言，要聚焦智能化、安全与可靠性等参数体系，集中突破农业机器人检测技术、标准、专用检测装备与软件等瓶颈，为农业机器人的质量评价与产业落地提供坚实支撑。北京信息科技大学张俊宁教授强调，ISO等国际组织已构建智能农机产业的应用标准架构，但狭义上农业机器人方面的标准仍属空白。为规范引导行业健康发展，需要加快构建涵盖方法标准、基本指标标准、各领域应用标准的三维标准体系框架，并制定术语、分类等相关国家和行业标准，为产业规范化、高质量发展提供支撑。

农业机器人是新质生产力的典型代表，是农机装备智能化发展的重要方向，是农业强国建设的重要支撑。当前，智能农机正经历从“单机智能”到“群体智能”的跨越，发展之路仍然任重道远。若能聚焦重点产业领域，加快完善标准与检测体系建设，在核心部件自主化、复杂场景适应性、成本控制上持续发力，分环节、分场景推进农业机器人研发、熟化与应用，将有助于智能农机更好地扎根田间地头，为我国农业科技自立自强和农业强国建设注入更强劲的智能动力。