自主农业机器人：农业中的物理人工智能
自主拖拉机、机器人和联网车队正从实验室向田间推进，与此同时，用来训练和控制这些系统的AI数据中心的能源需求在增长。物理AI，即能在物理层面引起变化的AI系统，通过能够自主导航、识别植物并执行任务的自主机器，正在革新农业。同时，AI数据中心日益增长的电力消耗需要新的能源架构，包括微电网和800 V 直流系统，以提高效率和韧性。
Quelle: 自有呈现
引言
人工智能（AI）在物理系统中的集成，也被称为物理AI，正在改变诸如农业等行业。自主工作机械在田间承担任务，而支撑它们的 AI 基础设施在数据中心产生了大量能源需求。这一发展需要在应用和能源供应方面都创新解决方案。
现状
在 2025 年 10 月 28 日完成了一轮 1800 万美元的 B 轮融资，由 DBL Partners 领投，Nuveen 参与，公司的物理 AI 平台将扩展到农业和越野应用领域。行业媒体如 Agtonomy 一轮 1800 万美元的 B 轮融资 由 DBL Partners 领投，Nuveen 参与，公司的物理 AI 平台将在农业和越野应用领域扩展规模。 Precision Farming Dealer 确认了融资金额与目标，即扩大 OEM 集成和车队部署。此前有报道 WineBusiness 有关自主车队扩张的报道 在美国东南部和澳大利亚的扩张，表明在葡萄酒和水果栽培领域存在真实试点项目。
Quelle: saarland-informatics-campus.de
自主农业机器人如这一类已经在许多田地投入使用，补充或替代传统的农用机械。
在系统端，Delta 今日在 Energy Taiwan 2025 上展示了一个 专门为 AI 数据中心设计的微电网解决方案 . 该解决方案将可再生能源、储能和柴油/天然气发电机组连接起来，在高动态的 AI 负载下确保电压质量。新颖之处包括最高达 98.5% 效率、用于 800 V DC 的固态变压器。九月在 RE+ 展会上，Delta 已展示了一种 数据中心微电网架构 ，具备无中断的并网/离网运行与快速调控。
Quelle: agtecher.com
自主农业机器人从小型除草机到用于播种和收获的较大型机器，种类繁多。
这些发展的背景是数据中心日益增长的能源需求。IEA 预计到2030年全球数据中心的电力消耗将大约翻倍 到2030年全球数据中心的电力消耗大约翻倍 ，预测为 945 TWh 及以上。美国据称，数据中心到2030年可能消耗高达约 9% 的电力 EPRI-Analysen 到2030年，约占 9% 的电力 的耗电量。
分析
在农业中使用物理AI的动机源于劳动力成本上升和专门作物的劳动力短缺。自主设备承诺实现 可计划、可安全执行且可重复的作业. 对于制造商而言，物理 AI 提供了在传统硬件主导市场中实现软件利润率的机会。 在传统硬件主导市场中的软件利润率 实现。
在能源方面，KI 数据中心中训练和推断负载的动态性迫使采用可再生能源、储能和传统能源的混合。它们在一个 微电网进行编排 ，以便控制质量、韧性和成本。引入 800 V DC 作为新的主干电压 800 V DC 作为新的主干电压 并固态变压器简化了能量转换链路并降低损耗，这对土地面积和铜资源紧张的运营商具有战略意义。
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短片现场观察：该片段展示了一台自主作业机器在割草和喷洒等典型任务中的表现，便于了解实际作业场景。
事实与主张
证据显示的是 , Agtonomy 的 1800 万美元融资轮 , 其目标与投资者。 AI 数据中心微电网解决方案的演示 ，以 800 V DC 定向和固态变压器参数为特征。IEA 对数据中心日益增长的电力需求的预测 IEA 对数据中心日益增长的电力需求的预测 是公开可查的。
目前尚不清楚 800 V DC 与微电网在现有数据中心中的全面部署速度。这取决于许可、网络状况和资本开支周期。制造商和半导体厂商描述了它们的优势，但具体迁移路径因地点而异，如所示。 STMicroelectronics 所示。
错误的说法是，AI 如今已经消耗了数据中心的大部分电力。权威评估认为 AI 目前只是一个因素，但到 2030 年可能显著增长，如所述。 Carbon Brief 所述。 同样错误的是认为微电网只是离网解决方案；它们明确强调常规电网运行 DOE-Definition 明确强调常规电网运行 以及可选的离网模式。
Quelle: sydney.edu.au
自主田间机器人与无人机的组合使对农田的监测与处理更加精准。
影响与建议
对于拥有专门作物的企业，在重复性、对安全有高要求或时效性强的工作占主导的场景，进行自主设备的试点是值得的。在此过程中，应该 安全标准如 ISO 18497-1 至 -4 以及对混合车队的培训方案应被评估。
数据中心 IT 与能源负责人应开展微电网的可行性研究。负载特征、就地发电/储能、离网运行、保护概念以及可能的 800-V DC 路线图，应纳入类似这样的结构化方法中，如 NREL-CORE-Design. 为了对数字与叙事实进行定位，建议将预测与主要来源对照，如 IEA 与 NREL 进行对照。
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简要解释：展会参观以可视化方式概述 Delta 的微电网和 AI 数据中心的电力路径方法。
结论
物理 AI 将自主作业机器带入田间，既非炫技，也不是秀，而是对农业和越野环境中真实瓶颈的应对，如 Agtonomy 的融资所示。 Agtonomy 的融资 如上所述。与此同时，数据中心的 AI 繁荣推动新的电力架构，其中 微电网和 800 V DC 通过日益增长的能源需求，将效率、质量和韧性联系起来，日益增长的能源需求 日益增长的能源需求 如今开始在试点区域和能源路线图上着手，将很快学会并降低风险。这为 AI 不仅能做出明智的决策，而且在物理世界中可靠且可持续地发挥作用奠定基础。