Gemini Robotics in Agriculture: Applications, Models, Fruit Industry, and Future Perspectives

方法

文献综述，梳理语言引导导航、VLA草莓采摘等案例与架构。

发现

VLA在导航与闭环操作有进展，但跨作物泛化、实时性与安全验证不足。

机会点

可研究面向水果采摘的边缘VLA推理、遮挡感知与跨品种持续学习。

摘要 农业机器人正从特定任务自动化迈向集成多模态感知、语言、推理与物理动作的具身系统。本章在农业语境下，尤其以水果生产为重点，综述了Gemini Robotics及密切相关的视觉语言模型（VLM）与视觉语言动作（VLA）的发展。首先提出一个概念性农业架构，将感知、认知、决策与控制、执行、连接性、动力与安全相联结。随后考察来自语言引导农业导航、空间记忆系统、遮挡感知采收规划、基于VLA的草莓采收、障碍物分离与文本提示多水果采摘的新兴证据。所综述的研究显示，在导航、语义推理与闭环操作方面能力不断增强，但也暴露出在农业验证、跨作物泛化、动作数据集、实时计算、安全与商业化准备方面的重要局限。对于水果系统，主要技术挑战仍在于遮挡、成熟度与可及性评估、三维定位、精细分离以及跨品种、冠层与季节的适应。因此，本章提出以多模态农业基础模型、边缘VLA推理、软体与触觉操作、持续学习、自然语言人机协作以及无人机-地面无人车-机械臂协同系统为核心的未来路径。Gemini Robotics为农业机器人从孤立的感知-动作流水线迈向通用具身智能提供了有前景的基础，但在广泛部署前仍需大量田间验证。