Автономные сельскохозяйственные роботы: Физический ИИ в сельском хозяйстве

Lisa Ernst · 29.10.2025 · Техника · 4 min

Автономные тракторы, роботы и объединенные парки техники перемещаются из лабораторий на поля, в то время как параллельно растет энергопотребление вычислительных центров ИИ, которые обучают и управляют этими системами. Физический ИИ (Physical AI), то есть системы ИИ, которые вызывают физические изменения, революционизирует сельское хозяйство с помощью автономных машин, которые самостоятельно навигируют, распознают растения и выполняют задачи. В то же время, растущее потребление электроэнергии центрами обработки данных ИИ требует новых энергетических архитектур, включая микросети и системы 800 В DC, для обеспечения эффективности и устойчивости.

Quelle: Собственное представление

Введение

Интеграция Искусственного Интеллекта (ИИ) в физические системы, известная как Физический ИИ (Physical AI), трансформирует такие отрасли, как сельское хозяйство. Автономные рабочие машины берут на себя задачи на полях, в то время как базовая инфраструктура ИИ в центрах обработки данных развивает значительную потребность в энергии. Это развитие требует инновационных решений как в применении, так и в энергоснабжении.

Текущее состояние

28 октября 2025 года Agtonomy завершила раунд финансирования Серии B на сумму 18 миллионов долларов США . Возглавляемый DBL Partners при участии Nuveen, он направлен на масштабирование платформы Физического ИИ компании в сельскохозяйственных и внедорожных приложениях. Отраслевые СМИ, такие как Precision Farming Dealer , подтверждают сумму и цель расширения интеграции OEM и развертывания автопарков. Ранее WineBusiness сообщала о расширении автономных парков техники на юго-восток США и в Австралию, что указывает на реальные пилотные проекты в виноградарстве и садоводстве.

Quelle: saarland-informatics-campus.de

Автономные сельскохозяйственные роботы, подобные этому, уже используются на многих полях и дополняют или заменяют традиционные сельскохозяйственные машины.

Что касается системной стороны, сегодня Delta представила на Energy Taiwan 2025 решение для микросетей, специально предназначенное для центров обработки данных ИИ . Это решение сочетает возобновляемые источники, накопители и дизельные/газовые агрегаты для обеспечения качества напряжения при высокодинамичных нагрузках ИИ. Среди новинок - твердотельные трансформаторы с эффективностью до 98,5 % для 800 В DC. Уже в сентябре Delta продемонстрировала на RE+ архитектуру микросети для центров обработки данных с бесперебойной работой в режиме On/Off-Grid и быстрым регулированием.

Quelle: agtecher.com

Разнообразие автономных сельскохозяйственных роботов простирается от маленьких аппаратов для борьбы с сорняками до более крупных машин для посева и сбора урожая.

Контекстом этих разработок является сильно растущее энергопотребление центров обработки данных. МЭА ожидает, что глобальное потребление электроэнергии центрами обработки данных примерно удвоится к 2030 году , с прогнозом 945 ТВтч и выше. В США, по данным EPRI-Analysen , центры обработки данных могут потреблять до 9 % электроэнергии к 2030 году.

Анализ

Мотивация для использования Физического ИИ в сельском хозяйстве заключается в росте затрат на рабочую силу и нехватке работников в специализированных культурах. Автономные устройства обещают планируемые, безопасные и повторяемые операции. . Для производителей Физический ИИ предлагает возможность реализовать маржу от программного обеспечения на традиционно аппаратных рынках .

В сфере энергетики динамика нагрузок обучения и инференса в центрах обработки данных ИИ требует сочетания возобновляемых источников, накопителей и традиционных источников. Они организуются в микросети для управления качеством, устойчивостью и затратами. Введение 800 В DC в качестве нового магистрального напряжения и твердотельных трансформаторов упрощает цепочку преобразования и снижает потери, что является стратегически интересным для операторов с ограничениями по площади и меди.

Краткий обзор поля: Клип показывает автономную рабочую машину при выполнении типичных задач, таких как кошение и опрыскивание – полезно для понимания реальности использования.

Факты и утверждения

Подтвержден раунд финансирования Agtonomy на 18 миллионов долларов США , его цели и инвесторы. Также подтверждена презентация Delta решения для микросетей центров обработки данных ИИ с ориентацией на 800 В DC и показателями твердотельных трансформаторов. Прогноз МЭА относительно растущего спроса на электроэнергию центрами обработки данных является общедоступным.

Неясно, как быстро системы 800 В DC и микросети будут внедряться повсеместно в существующих центрах обработки данных. Это зависит от разрешений, сетевой ситуации и циклов капитальных затрат. Производители и поставщики полупроводников описывают преимущества, но конкретные пути миграции варьируются в зависимости от местоположения, как показывает STMicroelectronics .

Неверным является утверждение, что ИИ уже сегодня потребляет большую часть электроэнергии центров обработки данных. Серьезные оценки показывают, что ИИ в настоящее время является одним из факторов, который, однако, может значительно вырасти к 2030 году, как объясняет Carbon Brief . Также неверным является предположение, что микросети являются решениями только для Off-Grid; DOE-Definition явно подчеркивает регулярную работу с сетью с опциональным автономным режимом.

Quelle: sydney.edu.au

Сочетание автономных полевых роботов и дронов обеспечивает точный мониторинг и обработку сельскохозяйственных угодий.

Влияние и рекомендации

Для предприятий со специализированными культурами стоит провести пилотный проект с автономными устройствами там, где доминируют повторяющиеся, критически важные для безопасности или времени работы. При этом следует проверить стандарты безопасности, такие как ISO 18497-1 до -4 , и концепции обучения для смешанных парков техники.

Для IT- и энергетических менеджеров в центрах обработки данных целесообразно провести технико-экономическое обоснование микросети. Профили нагрузки, локальное производство/хранение, автономная работа, концепции защиты и возможные дорожные карты 800 В DC должны быть включены в структурированный подход, такой как NREL-CORE-Design. . Для классификации цифр и нарративов рекомендуется сопоставлять прогнозы с первоисточниками, такими как IEA и NREL .

Краткое объяснение: Обзор выставки визуально суммирует подход Delta к микросетям и путям электропитания для центров обработки данных ИИ.

Вывод

Физический ИИ выводит автономные рабочие машины на поля не как шоу-эффект, а как ответ на реальные узкие места в сельском хозяйстве и внедорожных условиях, как показывает финансирование Agtonomy . В то же время, бум ИИ в центрах обработки данных требует новых архитектур электропитания, в которых микросети и 800 В DC объединяют эффективность, качество и устойчивость, движимые растущим спросом на энергию . Те, кто начинает сегодня создавать пилотные площадки и энергетические дорожные карты, быстро учатся и снижают риски. Это создает основу для того, чтобы ИИ не только принимал умные решения, но и надежно и устойчиво действовал в физическом мире.