クロップ ロボティクス 2022、死の谷を越えて

いよいよ農業での省力化ロボットの導入が見られるようになってきましたか？ 簡潔で不十分な要約の答えは「場合による」です。 明らかな進歩の兆しが見えていることは否定できませんが、同時に、さらなる進歩が必要であるという明確な兆しも見られます。 (風景の高解像度コピー.)

今年の初め、 西部生産者協会 を生産した 優れた報告 農業におけるロボット工学の必要性を概説しました。 もちろん、進行中の労働問題は大きな要因ですが、コストの上昇、将来の需要、気候変動の影響、持続可能性なども同様です。 農業生産におけるロボット工学の使用は、作物生産を強化するための機械化と自動化の数十年にわたる次の進歩です。 今日の作物ロボット工学は、これらの以前のソリューションに基づいて構築され、正確なナビゲーション、ビジョンおよびその他のセンサー システム、接続性と相互運用性プロトコル、ディープ ラーニング、人工知能などの新しいテクノロジーを活用して、農家の現在および将来の課題に対処できます。

作物ロボットとは？

我々で ミキシングボウル & ベター・フード・ベンチャーズ さまざまな作成 市場風景マップ 私たちのフードシステムにおけるテクノロジーの使用を捉えています。 これらのランドスケープを作成する目的は、テクノロジの採用が現在どこにあるのかを示すだけでなく、さらに重要なことに、テクノロジがどこに向かっているのかを示すことです。 したがって、この 2022 年の Crop Robotics Landscape を開発したとき、私たちの参照フレームは、機械化を超えて、より自律的な作物ロボット工学への自動化を定義することでした。 この「ロボティクス」への焦点は、おそらく「作物ロボット」の定義という、私たちにとって最も困難な課題を生み出しました。

Oxford English Dictionary の定義によると、「ロボットとは、複雑な一連の動作を自動的に実行できる機械、特にコンピューターによってプログラム可能な機械です。」 農業のことはさておき、その定義は、食洗機、洗濯機、またはエアコンを制御するサーモスタットはすべてロボットと見なすことができ、ほとんどの人にとって「ロボット」を連想させるものではないことを意味します。 今回の分析にあたり、インタビューで「作物ロボットとは」と聞いたところ、「省力化」というテーマが強く出てきました。 作物ロボットは労働を軽減するツールでなければなりませんか? これが、私たちの作物ロボットの定義が「依存する」道を歩み始めた場所ですか?

• マシンがセンシングやデータの収集だけを行っている場合、ロボットを検討するほど省力化できるでしょうか?
• 機械が動き回るための完全に自律的な移動システムを持たない場合 (おそらく標準的なトラクターに引っ張られるだけの道具)、それはロボットでしょうか?
• 機械が、特定の省力化農業タスク用に設計されていない単なる自律移動システムである場合、それはロボットですか?
• 機械が無人航空機 (UAV)/空中ドローンの場合、それはロボットですか? 畑への散布を調整する無人機のフリートが存在する場合、答えは変わりますか?

最終的に、このロボットによるランドスケープ分析の目的で、ハードウェアとソフトウェアを使用して周囲を認識し、データを分析し、人間の介入なしに農作物関連の機能に関連する情報に対してリアルタイムのアクションを実行するマシンに焦点を当てました。

この定義は、決定論的ではなく自律的なアクションを可能にする特性に焦点を当てています。 多くの場合、反復的または制約付きの自動化により、タスクを効率的かつ費用対効果の高い方法で完了することができます。 今日の農場で使用されている既存の不可欠な農業機械と自動化の多くは、その説明に当てはまります。 ただし、農業生産に存在する動的で予測不可能で構造化されていない環境で、より計画外で適切かつタイムリーなアクションを実行できるロボット技術に特に注目したいと考えていました。 これは、精度、器用さ、自律性を高めることにつながります。

クロップロボティクスの展望

本サイトの 2022 作物ロボット工学の展望 現在、作物ロボット システムを開発している約 250 社の企業が含まれています。 ロボットは混在しています: 自走式のものとそうでないもの、自律的に移動できるものとできないもの、正確なものとそうでないもの、地上ベースと空中ベースのシステムの両方、および屋内または屋外の生産に焦点を当てたもの。 一般に、システムは、自律ナビゲーションまたは視覚支援精度、またはその組み合わせをランドスケープに含める必要があります。 これらの含まれる領域は、以下のチャートで金色で強調表示されています。 白い領域は、自律型または完全なロボット システムではなく、ランドスケープには含まれていません。

ランドスケープは、食用作物の生産に利用されるロボットソリューションに限定されています。 動物の飼育や大麻の生産のためのロボット工学は含まれていません。 生産前の苗床と収穫後のセグメントも除外されます (ただし、これらのタスクの高度に自動化されたソリューションが現在市販されていることに注意してください)。 同様に、完全なロボット システムの一部でない限り、センサーのみの分析サービスも含まれません。

さらに、ロボットシステムを商業的に他社に提供している企業のみを含めました。 自社内での使用のみを目的としてロボティクスを開発している、またはサービスを提供しているだけの場合、それらは含まれません。また、商用提供に向かうように見えない限り、学術的またはコンソーシアムの研究プロジェクトにも含まれません。 製品会社は、開発において少なくとも実証可能なプロトタイプの段階に達している必要があります。 最後に、複数または多用途のロボット ソリューションを提供する企業もあるかもしれませんが、企業は一度しか登場しません。 また、最も洗練された、または主要な機能に従って配置されます。

景観は、作物生産システムによって垂直方向に分割されます。広面積の列作物、畑で栽培された特産品、果樹園とブドウ園、および屋内です。 ランドスケープは、自律移動、作物管理、収穫などの機能領域によっても水平に分割されています。 これらの機能領域内には、ここで説明するより具体的なタスク/製品セグメントがあります。

自律移動

ナビゲーション/自律性 – 枕地旋回機能と自律航法システムを備えた、より洗練された自動操舵システム

小型トラクター/プラットフォーム – より小型で人間サイズの自律型トラクターおよび運搬車

大型トラクター – より大型の自律型トラクターおよび運搬車

屋内プラットフォーム – 屋内農場専用の小型自動運搬車

作物管理

スカウティングと屋内スカウティング – 自律マッピングおよび偵察ロボットと空中ドローン; 他のタスク/製品カテゴリに表示されるロボットには、主要な機能に加えて偵察機能がある場合があることに注意してください

準備と植え付け – 自律的な圃場準備および植栽ロボット

ドローンアプリケーション – 空中ドローンの散布と拡散

屋内ドローン保護 – 屋内作物保護空中ドローン

アプリケーションと屋内アプリケーション – ビジョンベースの精密制御システムを含む、自律および/またはビジョン誘導アプリケーション

除草・間引き・剪定 – 視覚ベースの精密制御システムを含む、自律型および/または視覚誘導型の除草、間伐、剪定

室内除葉 – 自律型屋内ブドウ葉除去ロボット

収穫

収穫 – 作物セクター固有の自律的および/または精密収穫ロボット

大型トラクターなどの一部のタスク/製品セグメントは、複数の作物システムにまたがっています。これは、その中のロボット ソリューションが複数の作物タイプに適用できる可能性があるためです。 これらの横長のボックス内のロゴの位置は、必ずしも作物システムの適用性を示しているわけではありません。

ランドスケープに現れる製品の多様性は、おそらく最大のポイントです。 作物ロボット工学は、タスクや作物の種類を問わず非常に活発な分野です。 自律移動の分野では、オートステアが長年にわたって広く使用されてきましたが、より堅牢な自律ナビゲーション技術、完全自律型トラクター、および小型の多目的動力プラットフォームが市場に参入したばかりです。 作物管理では、自走式と牽引式および取り付け式の器具が混在しています。 スポット散布や除草など、視覚を利用した精密な作物管理作業は、特に自動化されていない特殊な作物分野において、活発な開発活動が行われている分野です。 最後に、イチゴ、生鮮市場のトマト、果樹園の果物などの高価値で労働力の高い作物は、多くのロボット収穫イニシアチブの焦点です。 前述のように、多くの活動があります。 ただし、成功した商品化はよりまれです。

スケールを達成するために死の谷を横断する

英国政府は最近、 レポート 園芸の自動化をレビューします。 レポートには、以下に示す自動化ライフサイクル分析のグラフィックが含まれており、「園芸におけるテクノロジーの準備レベル」と呼ばれています。 分析で調査した 600 社以上の企業をマッピングした場合、これらの企業の 90% 以上が依然として「調査」または「システム開発」段階に分類されます。 歴史的に、多くの農業用ロボット企業は成功に失敗し、「死の谷」で滅びてきました。 製品の成功からビジネスの成功と収益性への危険な旅を企業が横断しようとする段階である「商業化」に到達した企業はほんの一握りです。

AG ロボティクスが商業規模に達するまでの失敗率が高い理由はたくさんあります。 本質的に、非ロボットまたは手動のソリューションと同等の価値を農業従事者に提供できる信頼性の高い機械を、費用対効果の高い価格で提供することは非常に困難でした.

作物ロボット企業が直面している技術的課題には、次のようなものがあります。

1. デザイン: 初期の企業は、製品のデザインを変えて新しいことを試したいと思うかもしれません。 しかし、規模が拡大し始めるある時点で、可能な限り標準化を定着させる必要があります。 配備されたシステムの更新は、依然として継続的な課題です。
2. 製造: 成熟した企業は、カスタムから標準化された製造に移行します。 私たちが話をしたある企業は、機械自体を作ることから、単にベースを構築し、ベンダーにサブアセンブリをさせるようになっていました。 今では、すべての製造がパートナーによって行われるため、チーム メンバーは誰もレンチに触れないという成熟点に達しています。
3. 信頼性: 一般的に使用される測定基準は中断のない操作時間であり、スケーリングには「XNUMX マイルあたりの障害数」から「XNUMX 障害あたりのマイル数」に移行する必要があります。 農業生産の不利で予測不可能な条件を処理する能力は、信頼できる機械を作成することの難しさを悪化させます。 一例として、ある人はブドウ果汁の酸が機器の劣化を加速させるブドウ園で働くという予期せぬ挑戦について語った。
4. 操作: スケーリング プロセスのある時点で、ロボット ソリューション プロバイダーのサポート スタッフの立ち会いなしで、農場のスタッフがマシンを操作します。 この時点で、多くの場合、マシンを効果的に操作する方法について解決する必要がある知識のギャップがあります。 スケーリングの第 XNUMX 段階は、農場のスタッフがマシン自体を操作できるようにトレーニングを受けることです。
5. サービス: 私たちが聞いたもう XNUMX つの指標は、サービス サポート リソース要件の削減に関するものでした。ロボティクス企業は、X 人員で XNUMX つのユニットをサポートすることから、XNUMX 人で Y 個の異なるユニットをサポートするように切り替えるにはどうすればよいでしょうか?

スケーリングの最後の技術的側面は、プラットフォームを簡単に変更して、複数の作物や複数のタスクに対応できるようにすることです。 スペースはまだ初期段階にあるため、複数の作物/タスクにテクノロジーを転用することに関するデータポイントはそれほど多くありません. しかし、多くの企業が顧客にアップセルすることを証明したり、より大きな市場にサービスを提供できる可能性があることを投資家に納得させようとしているのは明らかです。

多くの作物ロボットの新興企業や投資家から、まず技術的な課題に取り組む必要があり、その後で経済的およびビジネス的な課題に取り組むことができると聞いています。 もちろん現実には、作物ロボット ソリューションの開発者として成功するには、同時にいくつかの課題に直面しなければなりません。 投資家の関心を維持しながら、Product/Market Fit を改善する。 農家の顧客の関与を維持します。

ビジネス面では、企業が「死の谷」を通過したと主張できる時期を特定しようとしました。 私たちが話をしたグループの XNUMX つは、次の XNUMX つの重要なビジネス上の質問があると非常に簡単に述べています。

1. 販売できますか？
2. 需要が供給を上回っている？
3. ユニットエコノミクスはすべての関係者にとって機能しますか?

「売れますか？」の答え。 通常、ロボットが人間と同等のタスクを実行できるかどうか、つまり、同等のコストで同等のパフォーマンスを発揮できるかどうかに相当します。 その性能は、作物や作業によって明らかに異なります。 一例として、「ピッキング」は、人間の時間、正確さ、およびコストと同等に達成するのが最も難しいタスクであるという共通の感覚がありました。

私たちの会話で出てきたスレッドの XNUMX つは、多くの農家は、ロボットが農業でできることの長期的な可能性をまだ見ていない可能性があるということです。 彼らは、人間が行うタスクを置き換える方法としてのみそれらを見て (そして評価して)、これらの強力なプラットフォームで実現できる人間の能力を超えたより効率的なアプローチには目を向けていません。

私たちの議論では、作物ロボット企業のビジネスモデルが、彼らがそれを販売できるかどうかに大きな違いをもたらしたかどうかを調べました. 「ロボティクス アズ ア サービス」（RaaS）モデルとマシンの購入/リース モデルのメリットがあるかどうかについては、さまざまな回答が寄せられました。 ビジネスモデルに関する私たちの最終的な結論は、企業の発展の初期段階で「Robotics-as-a-Service」（RaaS）を提供することは有利かもしれませんが、長期的には、企業は購入と購入の両方の下で運営することを計画する必要があるということです。 /lease と RaaS モデル。 初期の RaaS の利点は、1) 農業従事者が「購入する前に試してみる」ことができるため、複雑さとコストが削減され、採用の障壁が低くなること、2) スタートアップがより緊密に連携できるようになることです。問題を理解し、解決すべき潜在的な新しい課題を特定するための農家。

多くの新興企業は、市場での事業の成功に伴う多くの複雑さを克服する前に、ソリューションをあまりにも早く「誇大宣伝」してきました。 この「誇大広告」により、多くの農家は一般的に作物ロボット工学に不安を感じています。 農業従事者は、物事が機能することを望んでいる (そして必要としている) だけであり、多くの農家は、完全に成熟していない技術を採用することで、過去にやけどを負った可能性があります。 あるスタートアップが言ったように、「彼らに反復プロセスを理解してもらうのは難しい」. それでも、農家は問題解決者としても知られており、多くの農家は成熟したソリューションを支援するためにスタートアップと関わり続けています。

もちろん、「売れますか？」 質問は本当に「それを販売およびサポートできますか?」に拡大する必要があります。 既存のソリューション プロバイダーと新しいソリューション プロバイダーの間で注目すべき興味深い点は、スタートアップ企業の規模拡大と、それらの企業が費用対効果の高い販売およびサービス チャネルを持つ必要性が生じることです。 もちろん、既存のベンダーにはこれらのチャネルがあり、John Deere と GUSS Automation はまさにそのようなパートナーシップを発表しました。

農家と同じように、投資家も死の谷を横断するロボット工学の新興企業と手を取り合って歩いています。 農業用ロボットに対する投資家の感情はまちまちです。 一方では、この分野で収益性の高い新興企業の顕著なエグジットがなかったことが認められています (望ましい技術を持っているだけの企業とは対照的に)。 一方で、農業の労働問題が深刻化しているという認識もあり、今回は大きな潜在市場が実現する可能性があります。 投資家はまた、テクノロジー チームとスタートアップ チームの質がここ数年で向上していることも確認しています。

数年前よりも多くの投資家がこの分野に注目し、後のラウンドでより大きな小切手を書き、高いバリュエーションで投資しているのを見るのは励みになります。 また、投資家は以前よりも課題をよく理解しているため、開発者がターゲットにしているセグメントを区別することができます。たとえば、露地での収穫と温室での偵察の難しさなどです。

私たちに楽観的な見方を与えるものは何ですか 作物ロボット工学は進歩していますか?

では、上記のことを考えると、作物ロボット工学が健全な進歩を遂げていると楽観視できるのはなぜでしょうか? さまざまな理由から、死の谷は、この分野の企業にとって過去ほど広くなく、致命的でもないかもしれません。

農業における省力化ソリューションの必要性の高まりを超えて、過去XNUMX年ほどの間に起こった基本的な技術の進歩のおかげで、作物ロボット工学が進歩していると私たちは楽観的です. インタビューの中で、「XNUMX年前ならありえなかった」という言葉を何度も耳にしました。 数年前、農業の条件に「機械の準備ができていなかった」と率直に述べた人もいました。 過去 XNUMX 年間で、コア コンピューティング テクノロジ、コンピューター ビジョン システムのアクセシビリティとパフォーマンス、ディープ ラーニング機能、さらには自動化されたモビリティ システムまでもが大幅に改善されました。

改善された技術基盤に加えて、XNUMX 年前よりも熟練した人材が増えており、その人材は成功へのスケーリングに関する洞察を含む、ロボティクス業界全体からさまざまな経験をもたらします。 この点で、作物ロボット工学は、自動運転車と倉庫自動化のより広く、より資金の豊富なロボット工学スペースを活用できます。 同様に重要なのは、成功を収めているほとんどのチームが、ロボット工学の専門家と農場の専門家を組み合わせて採用していることです。 過去の農業ロボティクスチームは、ソリューションを開発する技術力を持っていたかもしれませんが、農業市場や農業環境の現実を理解していなかったかもしれません.

また、私たちのランドスケープに代表される企業の数が示すように、作物ロボットソリューションの深さと幅が拡大しているため、私たちは楽観的です. 米国中西部のような大規模な商品列作物農場は、すでに高度に自動化されており、ロボット自動操縦システムを大量に採用していますが、進歩の非常に明確な兆候は、ここ数年よりも多様な一連の作物ロボット ソリューションを見ていることです。過去。

たとえば、新しいロボット プラットフォームは、難易度が中程度の省力化タスクに成功しています。 おそらくこれの最も良い例は、 グス 果樹園で作業できる自律型噴霧器。 セルフパワーの GUSS マシンは自律的にナビゲートし、超音波センサーに基づいてスプレーを選択的に調整できます。 商業規模にまで達しています。 また、小規模な農場運営やニッチな専門作物システムなど、省力化の自動化ソリューションによって十分なサービスを受けていない農家を対象としたソリューションも増えています。 この例は次のとおりです。 バター, 内尾 or ファームイング. 最後に、「スマート インプルメント」の開発が見られます。 自律的な動きを開発する負担を負わないことで、これらのソリューションはトラクターの後ろに引っ張って、視覚誘導の選択的除草や散布などの複雑な農業作業に集中することができます。 青々, ファームワイズ & カーボンロボティクス は、この種のソリューションの例です。

私たちが注目している有望な傾向の XNUMX つは、特に特殊作物における既存の農業機器プロバイダーの役割です。 John Deere （ブルーリバー、 ベアフラッグロボティクス) とケース ニューホランド (レイヴン産業）は、進行中の社内研究開発の取り組みを補完するために、作物ロボット工学の企業を買収する意欲を示しています。 ヤマハ & トヨタも、ベンチャー ファンドを通じて、この分野と提携して投資したいという願望を示しています。 他の既存の機器プレーヤーが、ロボット ソリューションを市場に投入するために必要な技術と才能の集合体に投資する意欲を持っているかどうかは、まだ分からない。

今後

農業における自動化の推進要因は明らかであり、時間の経過とともに増加し続ける可能性があります。 したがって、農家が生産上の課題を軽減するのに役立つロボット ソリューションには大きなチャンスがあります。 つまり、これらのソリューションが、現実の商業農場運営において適切に機能し、妥当なコストである限り. ランドスケープを調査しているときに観察したように、幅広い作物システムとタスクにわたって作物ロボット工学ソリューションの開発に焦点を当て、過去のプロジェクトよりも商業的な焦点を当てている印象的な数の企業があります。 ただし、企業がこの困難な業界向けに堅牢なソリューションを大規模に作成および展開するという困難なプロセスをナビゲートし続けているため、市場はまだ早いと感じています。 それでも、楽観的な見方をする余地があり、これまで以上に具体的な進歩が見られます。 非常に多くの新興企業が越えられなかった Crop Robotics の「死の谷」は、技術進歩の驚異的なスピードにより、広くなく、不吉になりつつあるように見えます。 作物生産におけるロボット革命はまだしばらく先になる可能性がありますが、有望な進化が見られ、そう遠くない将来に作物ロボット企業がより多くの成功を収めることが期待されています。

謝辞

私たちは、 カリフォルニア大学農業天然資源 & つる 作物ロボット工学への強い関心と、このプロジェクトへの継続的なサポートに対して。 ありがとうございました サイモン・ピアソン、リンカーン農業食品技術研究所所長、農業食品技術教授、 リンカーン大学 彼の洞察と Automation in Horticulture Review レポートからのグラフィックの使用に対して英国で。 ありがとうございました ウォルト・デュフロック 農業ロボット部門に関する彼の詳細な見解を共有してくれた Western Growers Association の。 最も重要なことは、作物ロボット工学を非常に必要とされている現実にするためにたゆまぬ努力をしているすべての新興企業と革新者に感謝したいということです. 私たちと話をし、作物ロボット ビジネスの課題と興奮について独自の見解を提供してくれた起業家と投資家に特に感謝します。

ビオス

クリス·テイラー のシニアコンサルタントです。 ミキシングボウル チームであり、製造、設計、ヘルスケアにおけるグローバルな IT 戦略と開発革新に 20 年以上を費やし、最近では AgTech に焦点を当ててきました。

マイケル・ローズ のパートナーです ミキシングボウル & ベター・フード・ベンチャーズ 25 年以上にわたり、Food Tech、AgTech、レストラン、インターネット、およびモバイル セクターの経営幹部および投資家として、新しいベンチャーの創出とイノベーションに没頭してきました。

ロブ・トライス 設立 ミキシングボウル 思考と行動のリーダーシップのために食品、農業、ITのイノベーターを結びつけ、 ベター・フード・ベンチャーズ Agrifoodtech にプラスの影響を与えるために IT を活用するスタートアップに投資する。