## 771｜从除草机器人到1.5亿数据的大植物模型：一家农业科技公司的AI壁垒

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在美国佐治亚州，有一家叫Bland Farms的农场，已经种了75年的甜洋葱。这种洋葱也叫维达利亚洋葱，以佐治亚州的维达利亚市命名，是当地的招牌农产品，核心特点就是极低辛辣度、高甜度和脆嫩口感，主要用在三明治、沙拉里，可直接食用。但这么多年来，农场一直被一个问题困扰：洋葱幼苗长得太慢，而杂草长得太快。

因为没有对洋葱足够安全的化学除草剂，整个地区的洋葱都只能用“先育苗后移栽”的方式种植。这种方式成本高、耗人工，可直接播种的话，杂草会在几周内把洋葱幼苗淹没。直到他们引入了一台机器人，这个困境才得以解决。

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这台机器人来自一家叫Carbon Robotics的公司，名字叫LaserWeeder，是一台激光除草机器人。它能精准识别洋葱幼苗和杂草，再用激光把杂草烧死，不伤作物分毫。引入这台机器后，这家农场历史上第一次实现了维达利亚洋葱的直接播种。据Carbon Robotics公司的案例数据显示，洋葱产量翻了一倍，杂草控制成本下降了80%。

但我今天想聊的不是这台机器人有多厉害，而是这家公司最近发布的另一个成果——全球首个“大植物模型”，英文是Large Plant Model，简称LPM。咱们AI学习圈的同学都知道，现在的主流AI模型也叫大语言模型，简称LLM。

所以我看到这个名字时，第一反应是：一个做农业机器人的公司，怎么突然做出了“大模型”？还是全球首个？而且这个看起来连名字都在蹭AI的热度啊。

但深入研究后我发现，这个故事很有意思。它揭示了AI时代一个越来越重要的逻辑：真正的壁垒不在算法，而在数据。而数据的入口，往往藏在那些看起来“不性感”的硬件里，今天这台除草机器人就是一个典型例子。

Carbon Robotics公司给“大植物模型”的定义是：全球最先进的植物检测与识别AI模型。这话听起来有点狂，但他们确实有底气。

因为他们说拥有1.5亿株已标注的植物数据，这是什么概念？OpenAI训练ChatGPT用的是几千亿个文本token，而Carbon Robotics用的是1.5亿株真实植物的高清图像。

而且，这些数据不是从网上爬来的，而是从真实农田里采集的。他们在全球15个国家、100多个农场部署了激光除草机器人，每一张图像都带有GPS定位、光照条件、土壤类型、作物生长阶段等标签。这种数据，网上找不到，实验室也造不出来。

传统的农业AI是怎么做的？给它看一堆洋葱和杂草的照片，让它记住这两种东西长什么样。可放到新环境里，大概率就会失效了，要是遇到没见过的杂草变种，就得重新采集数据、标注、训练，整个流程要几周甚至几个月。这对农业来说是大问题，因为农作物不等人，错过了农时，产量就没了。

但Carbon Robotics的这个大模型不一样。它不需要事先见过某种特定植物，也能通过理解植物的视觉特征、生物结构和上下文环境，判断出这是什么、该不该清除。CEO保罗·迈克塞尔（Paul Mikesell）说，这就像人类看到从没见过的生物，也能根据它的外形、生长位置，判断它是不是杂草。

其实就像我们平常使用的AI工具一样，当参数足够多，智能就会一下子涌现出来，哪怕到今天，AI科学家也无法清晰解释这种智能涌现的底层原理。这个大植物模型也是如此，学过的植物数据足够多，就能理解不同植物之间的特征和关联。

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更让我觉得实用的是一个叫“植物档案”（Plant Profiles）的功能。当农民在田里遇到一种模型不认识的杂草，或是想保护某种伴生植物时，完全不需要懂技术，只要在iPad上选2到3张这种植物的照片上传，系统几分钟内就能学会识别它。

这个功能本质上是“小样本学习”在物理世界的应用。就像你给ChatGPT几个例子，它就能举一反三。植物档案把这种能力搬到了农田里，给机器人看几张照片，它就知道该打哪个、该放过哪个。

还有一个更隐蔽但更厉害的设计：车队共同进化。这家公司卖出去的每一台激光除草机，都是一个行走的数据采集器。这些机器人在全球不同气候、不同土壤、不同作物的农场里工作，每天采集各种杂草图像，再把数据回传给中央系统。一台机器人在澳大利亚遇到抗药性杂草后学到的特征数据，能立刻同步给苏格兰和美国加州的机器人。

这个业务运转逻辑非常符合亚马逊创始人杰夫·贝索斯所提出的“飞轮理论”：机器卖得越多，采集的数据越多样，模型就越强；而模型越强，客户使用效果越好，就有更多人买机器。这个循环一旦转起来，后来者很难追上。而且完全不需要投入大量人力物力收集数据，客户买了机器人，正常使用的过程中，每天除的草越多，积累的数据就越丰富。

有了这个大植物模型，AI在农业中的作用就不再是简单的“图像识别”了。传统计算机视觉做的是像素级的模式匹配，看到绿色、叶子形状符合某个模板的，就判断是杂草。可这种方法一旦遇到光照变化、作物生长阶段不同、杂草和作物长得太像，就容易出错。

而拥有海量数据的大植物模型做的是“理解植物”——不是死记硬背每种杂草的样子，而是学会了植物的生物学特征，比如叶片纹理、茎的结构、生长姿态、在土壤中的位置。就像人类农学家不用背所有杂草的图鉴，看一眼就能判断“这东西不该在这儿”。

这种AI的理解能力，也支撑着激光除草这种纯物理硬件的精准执行。LaserWeeder这台机器上有30个激光发射器，配合42个摄像头，可全天候工作。AI模型实时处理图像，识别出杂草后，激光会在几毫秒内烧毁杂草的生长点，也就是植物维持生长的核心细胞。

这种方式有三个传统除草做不到的优势。首先是零作物损伤，激光精度达到亚毫米级，哪怕杂草紧贴作物幼苗，也能精准剔除。其次是零土壤扰动，传统机械除草会翻动土壤，惊醒埋在深处的杂草种子，引发新一轮杂草爆发，而激光完全不接触地面。更重要的是，杂草无法进化出抗性。化学除草剂用久了会催生超级杂草，但物理烧毁是降维打击，杂草在生物学上没法对抗高能激光。

回到开头Bland Farms的案例，在引入激光除草机器人后，农场不仅产量翻了一倍、成本下降80%，洋葱品质也大幅提升：球茎更大、硬度更高、保质期更长。

据Carbon Robotics的案例数据，洋葱产量达到53.66吨/英亩，其中45%是最高经济价值的巨型洋葱，40%是大型洋葱。而人工成本方面，一台全速运转的LaserWeeder，每分钟能射击5000次以上，每小时消灭超过20万株杂草，这个工作量相当于75名工人。当然，这里不是说会让75名工人失业，而是以前因为工作量巨大，农场压根不敢考虑直接播种的方案。

说到这里，你可能会想，这个大植物模型技术上很厉害，但为什么是Carbon Robotics这家农业机械公司做出来的，而不是谷歌、OpenAI这些AI巨头？

答案就在于：Carbon Robotics是做除草机器人起家的。

这不是一句废话。在AI时代，数据是一切的基础。大语言模型能做起来，是因为互联网上有海量文本可爬取；图像生成模型能做起来，是因为有几十亿张图片可训练。但植物识别的数据源在哪里？不在网上，而在农田里。

而农田里的数据，只有真正把硬件设备部署到田间地头的公司才能拿到。这家公司从2018年开始做激光除草机器人，至今已在全球15个国家、100多个农场部署了设备。每一台机器，都是一个行走的高清摄像头阵列，每天在真实农业环境中采集数据。

这些数据的价值在于多样性和真实性：跨越了北美、欧洲、澳大利亚三大洲，涵盖数十种经济作物、数百种杂草形态、多样的土壤类型，以及从清晨到深夜的全天候光照条件。

更关键的是，这些数据都带有标签。每一次激光击发，都相当于给模型提供一个训练样本：这是杂草，应该消灭；这是作物，应该保护。而且这些标签质量极高，因为来自真实农业生产环境，客户会用脚投票。如果机器误伤了作物，农民会立刻投诉；如果漏掉了杂草，下一次巡田就能发现。

这就是为什么Carbon Robotics能做出LPM：不是他们的算法比别人强，而是他们有别人拿不到的数据。

我曾在2025年第371期广播站里，分享过我期待机器狗能发挥作用的几个生活场景。当时就提到，机器狗可以作为小区巡视狗，大量收集小区绿化里各种树木在各个生长阶段的高清图片，尤其要标注好哪些需要打药、哪些需要特殊养护。

只要这套流程跑通了，随着机器狗越来越便宜，未来很多识别和喷药的活儿，完全可以交给机器狗完成，可能一个成熟员工就能控制十几条机器狗巡查。这更重要的不是节省几名员工，而是模式跑通后，完全可以从当地企业，把模式复制到更多城市或小区，进而形成数据飞轮。

这里插一句，我们常说的前瞻意识，就是要发现AI未来能干、但现在还干不好的事情。尤其是现在AI能力提升越来越快，想到就去做。等做好了，AI的基础能力可能也发展到了新阶段，我们站在巨人的肩膀上，就能变得更强大。

今天介绍的这台除草机器人，看起来“不性感”，长得像拖拉机。但每卖出一台这样的机器，就多一个数据采集点；每多一个采集点，模型就更强一分；模型越强，客户使用效果越好，就有更多人买机器。这个飞轮一旦转起来，形成的壁垒比任何算法专利都牢固。

所以，我想再和你强调那个常被忽视的事实：在AI时代，真正的竞争不在算法层，而在数据层。

算法可以复制，论文可以公开，但数据是独家的。尤其是那些需要在真实物理世界中采集、带有高质量标签、跨越多个维度的数据，更是无法复制的护城河。

当然，你不用过分关注Carbon Robotics这家公司，我拿他们发布的大植物模型举例，只是希望给你一个可迁移的启发。如果你想在某个垂直领域做AI，最好的方式不是先做一个通用模型再去找场景，而是先深耕场景、掌握数据入口，再顺势做出别人做不出来的模型。

这个逻辑不只适用于美国。在大洋的这一边，中国也在推进农业大模型和智能硬件的落地。比如中国农业大学的“神农大模型”、中国农业科学院的“農耕大模型”，都在各自领域积累数据、构建壁垒。无论是认知决策型的大模型，还是物理执行型的激光除草机器人，最终都指向同一个方向：在真实场景中积累数据，用数据构建壁垒。

特别是在咱们身边，其实有庞大的市场广度和纵深。举个例子，哪怕“油条”这么一个常见的早点，现在整个市场里，从小型单锅智能机器人，再到商用生产线都有相关设备，通过视觉识别油条的金黄程度，来决定是否需要机械臂翻面。你看，如果连炸油条都能实现AI智能化，是不是还有很多领域值得我们去挖掘，用AI改造一遍？

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> Carbon Robotics官网：
> https://carbonrobotics.com/

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