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設(shè)備與工具
據(jù)統(tǒng)計，美國約翰迪爾公司是世界上最大的農(nóng)業(yè)機械制造商--拖拉機、聯(lián)合收割機制造商。根據(jù)Statista（一個在線的統(tǒng)計數(shù)據(jù)門戶。它提供了來自各主要市場、國家和民意調(diào)查的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)主要來自商業(yè)組織和政府機構(gòu)。）公布的數(shù)字，這家擁有185年歷史的美國巨頭在2020年創(chuàng)造了近320億美元的收入。
排名后三位的公司依次是久保田（150億美元）、紐荷蘭和凱斯（CNH）工業(yè)（110億美元）和愛科（90億美元）。因此，迪爾現(xiàn)在顯然處于領(lǐng)先地位，但這三家公司中的一家--凱斯紐荷蘭工業(yè)公司--可能處于未來擴大市場份額的有利地位，因為它在幾年前推出了一款外觀相當(dāng)引人注目的自主拖拉機。
雖然CNH的機器對于大多數(shù)農(nóng)場來說可能看起來太過未來主義，可能導(dǎo)致人們相信它不會很快超越，但約翰迪爾還是通過推出自己的無人駕駛拖拉機（如下圖）來響應(yīng)整個自主趨勢，并在最近的CES2022中展示。
中國AGV網(wǎng)（www.chinaagv.com)編譯美國科技媒體《機器人與自動化新聞》記者Abdul Montaqim（簡稱AM）采訪約翰迪爾公司的種植、噴灑和營養(yǎng)液應(yīng)用業(yè)務(wù)經(jīng)理Jesse Haecker；
Haecker沒有透露該公司幾個月后推出的自主拖拉機的任何細(xì)節(jié)，但越來越明顯的是--尤其是在以3.05億美元收購藍(lán)河公司之后--約翰迪爾希望在新興的自主市場上有實質(zhì)性的動作，或許還能將該技術(shù)進(jìn)一步擴展到其他市場，如建筑業(yè)。
AM：你在約翰迪爾的工作性質(zhì)是什么？
Jesse Haecker：我在迪爾公司已經(jīng)工作了23年，我目前的職位是全球噴灑和播種工作的業(yè)務(wù)經(jīng)理。這意味著，從本質(zhì)上講，我的團隊負(fù)責(zé)未來的產(chǎn)品組合規(guī)劃和向市場推出新產(chǎn)品，然后也負(fù)責(zé)那些這些產(chǎn)品的業(yè)務(wù)成果。
AM：我想你的工作已經(jīng)變得更加繁忙，或者說你的部門已經(jīng)變得更加繁忙，因為機器已經(jīng)變得更加計算機化。你能給我們講講在過去的幾年里，事情是如何從機械化變成越來越計算機化的嗎？
JH：是的，所以我的小組有點新。約翰迪爾在過去6個月里進(jìn)行了重組，把更多的精力放在技術(shù)上。所以我的團隊基本上是新的。但是，當(dāng)你考慮到設(shè)備技術(shù)的演變時，這已經(jīng)是約翰迪爾20多年來的一個歷程。使用GPS引導(dǎo)車輛行駛，讓設(shè)備行駛的想法，已經(jīng)有15年的歷史了。在過去的15到20年里，我們已經(jīng)有了機器人技術(shù)的不同表現(xiàn)形式。因此，在設(shè)備上使用技術(shù)和計算機算法以及這些東西并不新鮮。但迪爾在過去的三到五年里所做的是加速了這一點，而且每年都在繼續(xù)加速，越來越多。
AM：你把這種加速歸因于什么？是不是因為人工智能和計算基礎(chǔ)設(shè)施變得更可用，更小，更便宜，而且更有能力運行人工智能系統(tǒng)？而人工智能做的是什么樣的事情？
JH：我想說就驅(qū)動力而言，有兩件事：一個是宏觀趨勢，另一個是一般技術(shù)的進(jìn)步。
因此，當(dāng)你考慮宏觀趨勢時，我們都知道，到2050年全球人口將達(dá)到100億左右，這比我們現(xiàn)在的70億人口有了巨大的增長。但是，如果你把它歸結(jié)為食物，隨著飲食的變化，我們需要多生產(chǎn)50%的食物來養(yǎng)活這些人口，而且我們需要能夠使農(nóng)民的總體生產(chǎn)力比今天高60％。好的，所以這就是宏觀驅(qū)動力之一。
另一個宏觀驅(qū)動因素是勞動力的減少。農(nóng)場里的人越來越少，這意味著單個農(nóng)民需要用更少的錢做更多的事。然后，最后一點是環(huán)境壓力的增加。環(huán)境管理、可持續(xù)性等等。這些宏觀趨勢正在推動像約翰迪爾這樣的公司以不同的方式做事，把事情做得更好，更有成效。反過來說，技術(shù)的發(fā)展能夠釋放這種潛力，無論是機器人技術(shù)的進(jìn)步、傳感器的進(jìn)步、人工智能與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合等等。我想說的是，這些都是導(dǎo)致這種加速的因素。我可以給你舉很多例子，但我要指出兩個都是迪爾最近發(fā)布的產(chǎn)品。
一個是去年夏天。我們向市場推出了一種新的聯(lián)合收割機（收割機），可以從田間收割谷物。那臺聯(lián)合收割機，在宏觀層面上，在相同的框架內(nèi)，比它的前代產(chǎn)品高出10%到20%的產(chǎn)量。因此，同樣的信封，同樣的相對尺寸，但生產(chǎn)力提高了10-20％。當(dāng)你放大那臺設(shè)備時，當(dāng)那臺機器穿過田地時，大約有18萬粒玉米，比如說，穿過那臺機器。
我們在這個系統(tǒng)中利用了攝像技術(shù)、人工智能和機器學(xué)習(xí)。每秒鐘有180粒谷物通過機器，我們利用人工智能計算機視覺機器學(xué)習(xí)來分析這些谷物，并在聯(lián)合收割機上進(jìn)行實時調(diào)整，以確保我們獲得干凈的谷物樣本，并確保我們不會損壞這些谷物。另一個例子是我們在上個月剛剛宣布的，圍繞著我們的 "看到并噴灑 "技術(shù)，我們在120英尺的吊桿上使用了36個攝像頭，這些攝像頭可以識別不到一英寸高的雜草，并激活96個機器人噴嘴中的一個，只噴灑該雜草，而不是噴灑整個機器。
AM: 你怎么看市場上的大趨勢，農(nóng)業(yè)部門，在人工智能系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和車輛本身變得更加自主和智能方面的發(fā)展？初創(chuàng)企業(yè)或成熟的公司是否會利用這些技術(shù)威脅到迪爾的主導(dǎo)地位？
JH：我認(rèn)為，農(nóng)業(yè)的趨勢是朝著這樣的技術(shù)發(fā)展--而且這不僅僅是約翰迪爾。我們并不是唯一認(rèn)識到這種趨勢的公司。
但約翰迪爾在研發(fā)方面的投資比業(yè)內(nèi)任何人都多，尤其是在這個領(lǐng)域，因為我們致力于此。我們相信，這是幫助到2050年實現(xiàn)這些目標(biāo)的最重要方式--需要增加的糧食產(chǎn)量的目標(biāo)。有很多人對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域感興趣，我們致力于推進(jìn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的這項技術(shù)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)一直是競爭性的，無論是20年前、50年前還是100年前，在全球范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)一直是競爭性的。
今天的區(qū)別是，競爭態(tài)勢已經(jīng)從更多的鐵制品變成了具有許多不同技術(shù)的高度集成、高度技術(shù)產(chǎn)品。因此，一方面，我們的傳統(tǒng)競爭對手正在認(rèn)識到同樣的機會，以幫助種植更多的食物，并幫助減少客戶的任務(wù)負(fù)擔(dān)，而我們也是如此。另一方面，你已經(jīng)有了專注于不同技術(shù)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司。
從我們的角度來看，我們專注于到2050年為100億人提供食物的愿景和使命，并幫助農(nóng)民變得更有利可圖、更可持續(xù)，并減少他們的任務(wù)負(fù)擔(dān)。而且我們在很多地方下注。你可能知道，在2015-17年期間，我們收購了加州的藍(lán)河科技，這是一家計算機視覺機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司。它專注于 "見縫插針 "的核心技術(shù)。在Agri-Technica展會上，我們展示了一臺電動拖拉機。我們介紹了其他一些自主概念，這些概念與我們今天的設(shè)備有很大的不同。
因此，鑒于我們在行業(yè)中的地位，我們專注于推動行業(yè)的發(fā)展，并在許多獨特的技術(shù)和許多獨特的領(lǐng)域進(jìn)行投資以實現(xiàn)這一目標(biāo)。
AM：軟件是你的專業(yè)領(lǐng)域。你面臨什么樣的挑戰(zhàn)或？什么更困難--硬件還是軟件？還是它們都以一種不可分割的方式聯(lián)系在一起？
JH：說實話，它們都提供了獨特的挑戰(zhàn)，而且它們的應(yīng)用也不同。我給你舉幾個不同的例子。圍繞硬件和傳感器技術(shù)的主要挑戰(zhàn)之一是我們操作環(huán)境的嚴(yán)酷性--你不是在一個封閉的建筑里，比如在工廠里，你不是在一個半控制的環(huán)境里。
多年來，如果你的手機掉進(jìn)湖里，你會把它放在一袋大米里，希望它能恢復(fù)正常。那是一個表里如一的環(huán)境--傳感器上的雨水、灰塵、污垢的磨損、沖擊。這些都是我們開發(fā)的真實環(huán)境，所以這確實給硬件方面的農(nóng)業(yè)帶來了挑戰(zhàn)。我們必須對硬件進(jìn)行加固，使其在惡劣的環(huán)境中生存。所以你有這些挑戰(zhàn)。當(dāng)你到了軟件方面，在農(nóng)業(yè)方面有很多多樣性。因此，讓我們考慮一下機器學(xué)習(xí)的算法。
這是真正有趣的，因為我們的大腦可以看一個雜草或一塊草或外面的東西，不管太陽在哪里，我們都能認(rèn)出它是一個雜草。但是，如果你對著太陽看它，遠(yuǎn)離太陽看它，顏色就會發(fā)生巨大變化，我們的大腦就會認(rèn)為它是綠色的。這是因為我們在使用我們的心理模型的其他部分來做這件事。因此，當(dāng)你考慮到它的軟件方面，以及我們試圖看到和識別的東西的巨大多樣性，它不是一個受控的工廠環(huán)境，在那里我們正在尋找一個看起來不完美的焊縫。這實際上是一個非常動態(tài)的環(huán)境。因此，我們訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型和我們從軟件角度所做的事情變得非常復(fù)雜，非?？臁?/p>
所以我想說，這兩種情況都構(gòu)成了它們的挑戰(zhàn)。
AM: 你對農(nóng)業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有何看法？因此，例如，遍布田間的傳感器發(fā)現(xiàn)雜草和其他問題，并使用無人機進(jìn)行噴灑雜草，甚至可能是播種的事情。它們是與基于車輛或拖拉機的耕作系統(tǒng)競爭，還是一起工作？
JH：我認(rèn)為這是一個圍繞技術(shù)能力與可擴展性的偉大問題。因此，一個問題是，"技術(shù)--把固定的田間傳感器放進(jìn)去并采取不同的方法--是否能夠?qū)嶋H完成我們客戶的工作？是的，我想說技術(shù)可能是有能力的。
但是，當(dāng)你談到可擴展性問題時，我的意思是，只是為了把這個問題納入視野，我將使用美式足球場的比喻--我為沒有使用歐洲足球而道歉，這是我的錯--但如果你想一想美式足球場。我們會在一塊場地上施用營養(yǎng)劑和殺蟲劑。今天，我們可以在20秒內(nèi)覆蓋一個足球場。
因此，當(dāng)你考慮到可擴展性時，我們可以我們可以在60秒內(nèi)把種子放在那個相同的足球場上--60秒內(nèi)有5萬到20萬粒種子。因此，如果你考慮到在60秒內(nèi)將50,000到200,000顆種子放在那么大的區(qū)域，無人機和固定傳感器的想法就會成為一個挑戰(zhàn)。它成為一個重大的挑戰(zhàn)
約翰迪爾公司自1837年以來就一直存在，我們已經(jīng)學(xué)會了如何使客戶在短暫的天氣窗口內(nèi)盡可能多地進(jìn)入農(nóng)田，同時完成多項任務(wù)，并以超級準(zhǔn)確、超級可持續(xù)和超級有效的方式完成，所以這是我們考慮的事情之一。農(nóng)民在田地里經(jīng)過的每一秒鐘，你知道它不僅僅是轉(zhuǎn)動方向盤。他們周圍有幾十件事情在進(jìn)行。我們喜歡說農(nóng)民是終極多任務(wù)者和終極微觀管理者。當(dāng)我提到你每分鐘有46,000到200,000顆種子進(jìn)入地里時，農(nóng)民的目標(biāo)是對這些種子中的每一顆進(jìn)行微觀管理，以獲得最大潛力。而與此同時，他們周圍有很多事情要做。因此，利用機器人技術(shù)和所有這些技術(shù)的想法對這些農(nóng)民來說超級關(guān)鍵，使他們能夠做得更好。
一個典型的農(nóng)場，對于美國客戶來說，將有7.5億株植物在上面。
AM：約翰迪爾是否開發(fā)了任何用于農(nóng)業(yè)的無人機？
JH：不，我們還沒有開發(fā)任何無人機。但是，在你先前的一個評論的基礎(chǔ)上，它真正歸結(jié)為傳感器融合。當(dāng)你通過一些領(lǐng)域時，我們可以在車輛上感應(yīng)到一些東西。然后有可能來自其他傳感器的其他輸入或來自其他地方的其他信息。在約翰迪爾，我們有一個基于云的應(yīng)用程序，稱為 "運營中心"，這是我們?yōu)榭蛻籼峁┑臄?shù)字工具，以監(jiān)測他們的操作，收集關(guān)于操作的數(shù)據(jù)，并分析這些數(shù)據(jù)。運營中心是一個工具，通過API對其他供應(yīng)商開放。它能夠?qū)⑵渌麛?shù)據(jù)融合到該系統(tǒng)中。
該平臺通過調(diào)制解調(diào)器連接到我們的設(shè)備上，我們可以無縫地將信息從車輛上傳到云平臺上，并將機器上的數(shù)據(jù)與來自生態(tài)系統(tǒng)中其他地方的數(shù)據(jù)相融合。
AM: 約翰迪爾有任何采摘水果的機器嗎？或者它正在開發(fā)任何，也許使用類似于聯(lián)合收割機的技術(shù)原理？我讀過一些創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)的水果采摘機或機器人--它們看起來非常復(fù)雜。
JH：我們的投資組合中沒有水果采摘設(shè)備。最接近的是棉花采摘機，從植物上采摘棉花，這與從植物上剝離谷物是一個非常不同的機器人挑戰(zhàn)。
你可以想象它走到一棵棉花樹上，把棉花從樹上摘下來--這更像是一種機械手段，而不是完全的機器人手段。但是，自20世紀(jì)40年代末以來，我們已經(jīng)能夠通過技術(shù)手段從植物上機械地抓取單個棉花。
因此，這將是我們得到的最接近你所描述的那種機器人行動或手臂從樹上摘下水果或那些東西的東西。
AM：約翰迪爾公司銷售了很多車輛，但你們99%的車輛是由人駕駛的。我想象，在未來，所有這些車輛都將成為自動駕駛，因為對于像你們這樣的公司來說，獲得、開發(fā)或?qū)嵤┻@項技術(shù)似乎并不困難。
JH：我想回到我之前的評論。如果駕駛是操作者唯一做的事情，我們基本上就到了。
我們今天已經(jīng)有了技術(shù)：自動跟蹤GPS導(dǎo)航，可以引導(dǎo)你沿著一個路徑，正負(fù)半英寸，我們已經(jīng)能夠做到10年了；我們已經(jīng)有了技術(shù)，可以在田地的末端自動轉(zhuǎn)向車輛，回到另一個方向；我們現(xiàn)在已經(jīng)有了技術(shù)，在你第一次通過田地后，它會自動為其他每一個通過田地的操作創(chuàng)建路徑。
因此，你知道你可以從字面上把車開進(jìn)田里，然后按下一個按鈕，我們已經(jīng)有足夠的技術(shù)來驅(qū)動車輛。
然后，挑戰(zhàn)就變成了你在田地里行駛時發(fā)生的所有其他事情。甚至在指導(dǎo)可以駕駛方向盤和驅(qū)動機器之前，客戶花更多的時間來觀察他們和他們的車輛后面的所有事情--優(yōu)化將種子放入地里、噴灑雜草、將作物運出田地等的工作。
因此，在農(nóng)業(yè)方面的旅程較少圍繞著像汽車一樣思考自動駕駛車輛 - 我們今天真的很接近能夠做到這一點。事實上，非常有能力做到這一點。我們面臨的挑戰(zhàn)是，在一輛典型的農(nóng)用車后面還有六到十二件其他的事情要做。
在農(nóng)業(yè)方面，未來幾年將專注于通過利用機器人技術(shù)、人工智能和機器學(xué)習(xí)以及傳感器和攝像頭等的自動化任務(wù)，減少操作員的任務(wù)負(fù)擔(dān)。我們將結(jié)合所有這些東西來減少操作員在駕駛部分之外的任務(wù)數(shù)量。
另一件要認(rèn)識到的事情是，你的典型農(nóng)民是他或她的公司的CEO：他們在管理物流--投入到田里的東西和離開田里的東西；他們在營銷糧食和銷售糧食；他們是人力資源管理人員；等等。他們正在做所有這些事情。因此，今天，隨著我們?yōu)檗r(nóng)業(yè)設(shè)備帶來的自動化和技術(shù)，拖拉機聯(lián)合收割機的駕駛室成為他們的移動辦公室。他們實際上是在手機上銷售谷物，他們正在檢查天氣，他們正在做所有這些事情，因為他們正在穿過田野。
而自動化和機器人技術(shù)已經(jīng)能夠為客戶做的是讓他們把駕駛室變成他們的辦公室，除了管理其他事情之外。所以這是一個很長的方式，沒有直接回答你的問題，但我認(rèn)為現(xiàn)實是，農(nóng)業(yè)的跑道是一個巨大的自動化和減少客戶必須做的任務(wù)。此外，那輛出租車已經(jīng)成為他們的移動辦公室，他們在那里開展經(jīng)營整個公司的業(yè)務(wù)。因此，自動駕駛本質(zhì)上是，比如，我們基本上在那里。重點是運營商需要做的所有其他事情，客戶需要做的事情。有了我們在駕駛室里的所有連接，他們實際上已經(jīng)選擇把駕駛室作為他們的移動辦公室來運行他們的業(yè)務(wù)。
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