農(nóng)業(yè)活動中關于作物產(chǎn)量的預測，長久以來依靠的更多是從業(yè)人員的“經(jīng)驗”而非準確量化的技術。然而準確預測的意義卻不言而喻，它對于市場狀況的把握以及其他方面都將會產(chǎn)生非常重大的影響。

　　為了解決農(nóng)業(yè)發(fā)展在產(chǎn)量預測上的這一痛點，來自以色列農(nóng)業(yè)工程學院和特拉維夫大學的研究人員目前啟動了一個新的項目，計劃通過聲納機器人“AGRYbot”來預測水果等農(nóng)作物產(chǎn)量。AGRYbot上所搭載的聲納系統(tǒng)可以通過作物園地塊不同物體的聲學特征，對農(nóng)作物的生長環(huán)境的狀況進行評估，并利用智能算法對聲波結果進行分析計算，從而得出關于產(chǎn)量的量化預測。

　　據(jù)本次研究團隊的負責人AvitalBechar博士介紹，AGRYbot不僅可以識別多種不同因素，包括果樹的品種、溫度的差異變化等等，甚至還能夠準確計算出每一棵樹上的葉片數(shù)量和果實重量，可用識別范圍在100g以內。“我們可以區(qū)分出不同的溫室環(huán)境中的基礎設施。”Bechar博士表示，這是因為這一聲納系統(tǒng)能夠穿透樹葉葉片，這也是AGRYbot的突出技術優(yōu)勢。

　　“到目前為止，關于農(nóng)作物的產(chǎn)量信息都是根據(jù)農(nóng)民的人為預測做出的，沒有特別準確的預測工具，大多數(shù)只能依靠肉眼對某些樣本的觀察進行。”Bechar博士說道，“這種預測方式50%都有可能是錯誤的。相比之下，我們這項技術在作物產(chǎn)量上能夠給出精度相當高的預測結果。不僅如此，它還能繪制出具體的產(chǎn)量圖，準確定位出某一特定位置的產(chǎn)量，因此能方便農(nóng)民對造成產(chǎn)量差異的因素進行評估。”

　　準確的產(chǎn)量評估對于農(nóng)作物的產(chǎn)出質量而言也有很大影響。例如，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，一個農(nóng)民或許想要的是更大的果實，因為這些特點才能讓它們賣得出去。在這種情況下，他就可以通過聲納技術繪制的地圖提早鏟除一些不合格的果實，避免資源浪費，確保植株的其他部分能夠獲得足夠的營養(yǎng)生長。

　　目前，團隊正在對AGRYbot的原型進行調試，已經(jīng)可以在室內室外兩種環(huán)境下操作使用。“下一個階段，我們將繼續(xù)開發(fā)這一聲納系統(tǒng)，并找到愿意采用這一技術的合作伙伴，將技術落地。”Bechar說，“我認為市場對這種能夠解決收益率評估問題的方案會產(chǎn)生很大興趣。”