CROP ROBOTICS 2022, 죽음의 계곡 너머

마침내 농업에서 노동 절약형 로봇의 채택을 보기 시작했습니까? 짧고 만족스럽지 못한 요약 답변은 "그것에 달려 있습니다"입니다. 부인할 수 없이, 우리는 진전의 분명한 징후를 보고 있지만 동시에 더 많은 진전이 필요하다는 분명한 징후를 보고 있습니다. (풍경의 고해상도 사본.)

올해 초, 서부 재배자 협회 생산 우수한 보고서 농업에서 로봇의 필요성을 설명했습니다. 지속적인 노동 문제는 물론 주요 동인이지만 비용 상승, 미래 수요, 기후 변화 영향 및 지속 가능성도 마찬가지입니다. 농업 생산에 로봇 공학을 사용하는 것은 작물 생산을 향상시키기 위해 수십 년 동안 기계화 및 자동화가 증가하는 과정의 다음 단계입니다. 오늘날의 작물 로봇은 이러한 선행 솔루션을 기반으로 하고 정밀 탐색, 비전 및 기타 센서 시스템, 연결 및 상호 운용성 프로토콜, 딥 러닝 및 인공 지능과 같은 최신 기술을 활용하여 농부의 현재 및 미래 문제를 해결할 수 있습니다.

그렇다면 작물 로봇이란 무엇입니까?

우리의 믹싱볼 과 더 나은 식품 벤처 다양한 생성 시장 풍경 지도 그것은 우리의 식품 시스템에서 기술의 사용을 포착합니다. 이러한 환경을 생성하려는 우리의 의도는 현재 기술의 채택이 어디에 있는지뿐만 아니라 더 중요하게는 어디로 향하고 있는지를 나타내는 것입니다. 따라서 이 2022년 작물 로봇 공학 환경을 개발할 때 우리의 기준 틀은 기계화 및 정의된 자동화를 넘어 보다 자율적인 작물 로봇 공학으로 보는 것이었습니다. "로봇"에 대한 이러한 초점은 아마도 "작물 로봇"을 정의하는 우리에게 가장 어려운 도전을 만들었습니다.

Oxford English Dictionary의 정의에 따르면 "로봇은 복잡한 일련의 작업을 자동으로 수행할 수 있는 기계, 특히 컴퓨터로 프로그래밍할 수 있는 기계입니다." 농업을 잠시 제쳐두고 그 정의는 대부분의 사람들에게 "로봇"을 불러일으키는 것이 아니라 식기 세척기, 세탁기 또는 에어컨을 제어하는 ​​온도 조절 장치를 모두 로봇으로 간주할 수 있음을 의미합니다. 이 분석을 위한 인터뷰에서 "작물 로봇이란 무엇인가"를 물었을 때 "인건비 절감"이라는 주제가 강하게 나타났습니다. 작물 로봇은 노동력 감소 도구여야만 합니까? 이것이 바로 작물 로봇에 대한 우리의 정의가 "의존적" 경로를 따라 시작한 곳입니까?

• 기계가 데이터를 감지하거나 수집하는 것뿐이라면 로봇을 고려할 만큼 노동력을 절약할 수 있을까요?
• 기계에 이동할 수 있는 완전 자율 이동성 시스템이 없다면(아마도 표준 트랙터가 끄는 도구일 뿐) 로봇입니까?
• 기계가 노동력을 절약하는 특정 농업 작업을 위해 설계되지 않은 유일한 자율 이동 시스템이라면 로봇입니까?
• 기계가 무인항공기(UAV)/공중드론이라면 로봇인가? 드론 무리가 서로 협력하여 들판에 살포하면 답이 바뀌나요?

결국 이 로봇 경관 분석의 목적을 위해 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 주변을 인식하고 데이터를 분석하며 인간의 개입 없이 농작물 관련 기능과 관련된 정보에 실시간 조치를 취하는 기계에 중점을 두었습니다.

이 정의는 결정적이 아니라 자율적인 행동을 가능하게 하는 특성에 초점을 맞춥니다. 많은 경우에 반복적이거나 제한된 자동화는 효율적이고 비용 효율적인 방식으로 작업을 완료할 수 있습니다. 오늘날 농장에서 사용되는 기존의 필수 불가결한 농업 기계 및 자동화의 대부분이 그 설명에 적합할 것입니다. 그러나 우리는 농업 생산에 존재하는 역동적이고 예측할 수 없고 구조화되지 않은 환경에서 보다 계획되지 않고 적절하며 시기적절한 조치를 취할 수 있는 로봇 기술을 구체적으로 살펴보고 싶었습니다. 이는 더 많은 정확성, 더 많은 손재주 및 더 많은 자율성을 의미합니다.

작물 로봇 공학 풍경

당사의 2022년 작물 로봇 공학 풍경 현재 작물 로봇 시스템을 개발하는 거의 250개 회사가 포함되어 있습니다. 로봇은 혼합되어 있습니다. 일부는 자체 추진되고 일부는 그렇지 않고, 일부는 자율적으로 탐색할 수 있고, 일부는 할 수 없으며, 일부는 정밀하고 일부는 그렇지 않습니다. 지상 기반 시스템과 공중 기반 시스템 모두 , 실내 또는 실외 생산에 중점을 둔 제품. 일반적으로 시스템은 자동 탐색 또는 시각 보조 정밀도 또는 경관에 포함될 조합을 제공해야 합니다. 이러한 포함된 영역은 아래 차트에서 금색으로 강조 표시됩니다. 흰색 영역은 자율적이지 않거나 완전한 로봇 시스템이 아니며 풍경에 포함되지 않습니다.

풍경은 식량 작물 생산에 사용되는 로봇 솔루션으로 제한됩니다. 여기에는 가축 사육용 로봇이나 대마초 생산용 로봇은 포함되지 않습니다. 생산 전 묘목 및 수확 후 부문도 제외됩니다(그러나 이러한 작업을 위한 고도로 자동화된 솔루션은 오늘날 상업적으로 이용 가능합니다). 마찬가지로 센서 전용 및 분석 제품도 완전한 로봇 시스템의 일부가 아닌 한 포함되지 않습니다.

또한 다른 사람에게 상업적으로 로봇 시스템을 제공하는 회사만 포함했습니다. 내부용으로만 로봇을 개발하거나 서비스만 제공하는 경우 상업적 제안으로 향하는 것처럼 보이지 않는 한 포함되지 않으며 학술 또는 컨소시엄 연구 프로젝트에도 포함되지 않습니다. 제품 회사는 개발에서 최소한 시연 가능한 프로토타입 단계에 도달해야 합니다. 마지막으로 일부 기업은 다중 또는 다용도 로봇 솔루션을 제공할 수 있지만 기업은 한 번만 등장합니다. 또한 가장 정교하거나 주요 기능에 따라 배치됩니다.

조경은 작물 생산 시스템에 따라 수직으로 분류됩니다: 넓은 범위의 행작물, 밭에서 재배한 특산품, 과수원 및 포도원, 실내. 경관은 또한 기능적 영역(자율 이동, 작물 관리 및 수확)에 따라 수평으로 분류됩니다. 이러한 기능 영역 내에는 여기에 설명된 보다 구체적인 작업/제품 세그먼트가 있습니다.

자율주행

탐색/자율 – 헤드랜드 회전 기능과 자율 내비게이션 시스템을 갖춘 보다 정교한 자동 조향 시스템

소형 트랙터/플랫폼 – 더 작고 사람 크기의 자율 트랙터 및 캐리어

대형 트랙터 – 더 큰 자율 트랙터 및 캐리어

실내 플랫폼 – 특히 실내 농장을 위한 소형 자율 운송업체

작물 관리

스카우트 및 실내 스카우트 – 자율 매핑 및 정찰 로봇 및 공중 드론; 다른 작업/제품 범주에 나타나는 로봇은 주요 기능 외에 스카우트 기능이 있을 수 있습니다.

준비 및 심기 – 자율적인 현장 준비 및 심기 로봇

드론 응용 – 공중 드론 살포 및 살포

실내 드론 보호 – 실내 작물 보호 공중 드론

응용 및 실내 응용 – 비전 기반 정밀 제어 시스템을 포함한 자율 및/또는 비전 가이드 애플리케이션

제초, 솎아내기 및 가지치기 – 비전 기반 정밀 제어 시스템을 포함한 자율 및/또는 비전 기반 잡초 제거, 솎아내기 및 가지치기

실내 Deleafing – 자율 실내 덩굴 수확 로봇

수확

수확 – 작물 분야별 자율 및/또는 정밀 수확 로봇 공학

대형 트랙터와 같은 일부 작업/제품 부문은 여러 작물 시스템에 걸쳐 있는데, 그 안의 로봇 솔루션이 하나 이상의 작물 유형에 적용될 수 있기 때문입니다. 이러한 가로 상자 내의 로고 위치가 반드시 작물 시스템 적용 가능성을 나타내는 것은 아닙니다.

풍경에 나타나는 다양한 제품은 아마도 가장 큰 장점일 것입니다. 작물 로봇은 작업 및 작물 유형 전반에 걸쳐 매우 활발한 분야입니다. 자율 주행 영역에서는 오토스티어가 수년 동안 널리 사용되었지만 보다 강력한 자율 주행 기술과 완전 자율 트랙터 및 더 작은 다용도 동기 플랫폼이 이제 막 시장에 진입하고 있습니다. 작물 관리에는 자체 추진 및 후행 및 부착 도구가 혼합되어 있습니다. 스폿 살포 및 제초와 같은 시각 보조 정밀 작물 관리 작업은 특히 덜 자동화된 특수 작물 부문에서 개발 활동이 많은 영역입니다. 마지막으로, 딸기, 신선 시장 토마토 및 과수원 과일과 같은 고부가가치, 고노동 작물은 많은 로봇 수확 계획의 ​​초점입니다. 언급했듯이 많은 활동이 있습니다. 그러나 성공적인 상업화는 더 드뭅니다.

규모를 달성하기 위해 죽음의 계곡을 횡단

영국 정부가 최근 발표한 신고 원예의 자동화를 검토합니다. 보고서에는 "원예 분야의 기술 준비 수준"이라고 하는 아래에 표시된 자동화 수명 주기 분석 그래픽이 포함되어 있습니다. 분석에서 조사한 600개 이상의 회사를 매핑하면 이러한 회사의 90% 이상이 여전히 "연구" 또는 "시스템 개발" 단계에서 레이블이 지정됩니다. 역사적으로 많은 농업 로봇 회사는 성공에 실패하여 "죽음의 계곡"에서 멸망했습니다. 소수의 회사만이 제품 성공에서 비즈니스 성공 및 수익성에 이르는 위험한 여정을 가로지르는 단계인 "상업화"에 도달했습니다.

ag 로봇이 상업적 규모에 도달하는 데 실패율이 높은 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 기본적으로 비용 효율적인 가격대에서 비 로봇 또는 수동 솔루션과 동등한 가치를 농부에게 제공할 수 있는 신뢰할 수 있는 기계를 제공하는 것은 매우 어려웠습니다.

작물 로봇 회사가 직면한 기술적 과제는 다음과 같습니다.

1. 디자인: 초기에 회사는 새로운 것을 시도하기 위해 제품 디자인을 변경하고자 할 수 있습니다. 그러나 규모가 커지기 시작하는 어느 시점에서 가능한 한 표준화를 고정해야 합니다. 배포된 시스템을 업데이트하는 것은 지속적인 과제로 남아 있습니다.
2. 제조: 성숙한 기업은 맞춤형 제조에서 표준화된 제조로 이동합니다. 우리가 이야기한 한 회사는 기계 자체를 구축하는 것에서 단순히 기지를 구축한 다음 공급업체가 하위 조립을 수행하도록 했습니다. 이제 그들은 모든 제조가 파트너에 의해 이루어지기 때문에 단 한 명의 팀원도 렌치를 만지지 않는 성숙 단계에 이르렀습니다.
3. 신뢰성: 일반적으로 사용되는 메트릭은 중단 없는 작동 시간이며, 확장하려면 "마일당 오류 수"에서 "오류당 마일 수"로 이동해야 합니다. 농업 생산의 불리하고 예측할 수 없는 조건을 처리하는 능력은 신뢰할 수 있는 기계를 만드는 데 어려움을 악화시킵니다. 예를 들어, 한 사람은 포도 주스의 산이 장비 열화를 가속화하는 포도원에서 작업하는 예상치 못한 어려움에 대해 이야기했습니다.
4. 작동: 스케일링 프로세스의 특정 시점에서 농장 직원은 로봇 솔루션 제공업체 지원 직원 없이 기계를 작동합니다. 이 시점에서 해결해야 할 기계를 효과적으로 작동하는 방법에 대한 지식 격차가 있는 경우가 많습니다. 확장의 한 단계는 농장 직원이 기계를 직접 작동하도록 훈련시키는 것입니다.
5. 서비스: 서비스 지원 리소스 요구 사항 감소에 대한 또 다른 측정 기준은 다음과 같습니다. 로봇 공학 회사는 X명의 사람들이 단일 장치를 지원하도록 하는 것에서 Y개의 다른 장치를 지원하는 한 사람으로 어떻게 전환할 수 있습니까?

확장의 마지막 기술 측면은 여러 작물 또는 여러 작업을 제공하도록 플랫폼을 쉽게 수정할 수 있다는 것입니다. 이 공간은 아직 초기 단계여서 여러 작물/작업을 위한 기술 용도 변경에 대한 데이터 포인트가 많지 않습니다. 그러나 많은 기업이 고객을 상향 판매하거나 투자자에게 더 큰 시장에 서비스를 제공할 잠재력이 있다는 것을 증명하기 위해 분명히 찾고 있는 것입니다.

우리는 수많은 작물 로봇 스타트업과 투자자로부터 기술 문제를 먼저 해결해야 경제적 및 비즈니스 문제를 해결할 수 있다고 들었습니다. 물론 현실은 성공적인 작물 로봇 솔루션 개발자가 동시에 몇 가지 도전에 직면해야 한다는 것입니다. 투자자의 관심을 유지하면서 제품 시장 적합성을 개선합니다. 농부 고객의 참여를 유지합니다.

비즈니스 측면에서 우리는 회사가 "죽음의 계곡"을 통과했다고 주장할 수 있는 시점을 확인하려고 했습니다. 우리가 대화를 나눈 한 그룹은 다음과 같은 세 가지 주요 비즈니스 질문이 있다고 아주 간단하게 말했습니다.

1. 우리가 그것을 팔 수 있습니까?
2. 수요가 공급을 초과합니까?
3. 단위 경제는 모든 당사자에게 효과가 있습니까?

"우리가 그것을 팔 수 있습니까?"라는 질문에 대한 대답은 일반적으로 로봇이 인간과 동등한 수준의 작업을 수행할 수 있는 시기와 경우와 동일합니다. 비슷한 비용으로 비슷한 성능을 발휘합니다. 그 성능은 작물과 작업에 따라 분명히 다릅니다. 예를 들어 인간의 시간, 정확성, 비용에 버금가는 '피킹'이 가장 달성하기 어려운 작업이라는 공통된 인식이 있었습니다.

우리의 대화에서 나온 한 가지 실마리는 많은 농부들이 농업에서 로봇이 할 수 있는 일의 장기적인 잠재력을 아직 보지 못할 수도 있다는 것입니다. 그들은 단순히 인간이 하는 일을 대체하는 방법으로 그것들을 보고(그리고 가치 있게 생각합니다), 이러한 강력한 플랫폼으로 가능하게 될 수 있는 인간의 능력을 넘어서는 더 효율적인 접근 방식은 고려하지 않습니다.

토론에서 우리는 작물 로봇 회사의 비즈니스 모델이 판매 가능 여부에 상당한 차이를 만들었는지 조사했습니다. 기계 구매/임대 모델에 비해 "서비스로서의 로봇(Robotics as a Service)"(RaaS) 모델을 사용하는 것이 이점이 있는지 여부에 대한 응답은 광범위했습니다. 비즈니스 모델에 대한 우리의 최종 결론은 회사 개발 초기 단계에서 "서비스로서의 로봇"(RaaS)을 제공하는 것이 유리할 수 있지만 장기적으로 기업은 구매 /리스 및 RaaS 모델. 초기 RaaS의 장점은 1) 농부가 "구매하기 전에 시도"할 수 있도록 하여 복잡성과 비용을 낮추고, 따라서 채택 장벽을 낮추고, 2) 스타트업이 더 긴밀하게 협력할 수 있도록 하는 것입니다. 농부들이 문제를 이해하고 해결해야 할 잠재적인 새로운 문제를 식별합니다.

많은 신생 기업은 시장에서 성공적으로 운영하는 것과 관련된 많은 복잡성을 극복하기 전에 너무 일찍 솔루션을 "과장"했습니다. 이 "과대 광고"로 인해 많은 농부들이 일반적으로 작물 로봇 공학에 대해 경계하게 되었습니다. 농부들은 단지 일을 하기를 원하고 필요하며 많은 사람들이 완전히 성숙하지 않은 기술을 채택함으로써 과거에 불탔을 수 있습니다. 한 스타트업은 “반복적인 과정을 이해시키기 어렵다”고 말했다. 그럼에도 불구하고 농부들은 문제 해결사로도 알려져 있으며 많은 사람들이 성숙한 솔루션을 돕기 위해 계속해서 신생 기업과 협력하고 있습니다.

물론 "팔 수 있을까?" 질문은 실제로 "우리가 그것을 판매하고 지원할 수 있습니까?"로 확장되어야 합니다. 기존 기업과 새로운 솔루션 제공업체 사이에서 주목해야 할 흥미로운 점은 신생 기업의 규모와 그에 따른 기업이 비용 효율적인 판매 및 서비스 채널을 보유해야 하는 필요성입니다. 물론 기존 공급업체에도 이러한 채널이 있으며 John Deere와 GUSS Automation은 바로 그러한 파트너십을 발표했습니다.

농부와 마찬가지로 투자자도 로봇 공학 스타트업과 손을 잡고 죽음의 계곡을 건너고 있습니다. 농업 로봇에 대한 투자 심리는 엇갈리고 있습니다. 한편으로는 이 분야에서 수익성 있는 스타트업의 주목할만한 출구가 없었다는 사실도 인정합니다(바람직한 기술을 보유한 스타트업과 대조적으로). 한편, 농업의 노동문제가 더욱 심각해지고 있어 이번 기회에 큰 잠재시장이 실현될 수 있다는 인식이 있다. 투자자들은 또한 지난 몇 년 동안 기술 및 스타트업 팀의 품질이 향상되었음을 알 수 있습니다.

몇 년 전보다 더 많은 투자자들이 이 공간을 보고 나중에 더 큰 수표를 쓰고 높은 밸류에이션에 투자하는 것을 보는 것은 고무적입니다. 투자자는 또한 개발자가 목표로 삼고 있는 부문(예: 야외에서 수확하는 것의 어려움과 온실에서 정찰하는 것의 어려움)을 구별할 수 있도록 이전보다 문제를 더 잘 이해합니다.

무엇이 우리에게 낙관론을 주는가 작물 로봇 공학이 발전하고 있습니까?

그렇다면 위의 내용을 감안할 때 작물 로봇 공학이 건전한 발전을 하고 있다고 낙관하는 이유는 무엇입니까? 여러 가지 이유로 죽음의 계곡은 이 공간에 있는 회사들에게 과거만큼 넓거나 치명적이지 않을 수 있습니다.

농업에서 노동 절약형 솔루션에 대한 증가하는 요구를 넘어서, 우리는 지난 XNUMX여 년 동안 발생한 기본 기술 발전으로 인해 작물 로봇 공학이 발전하고 있다고 낙관합니다. 우리가 실시한 인터뷰에서 "이것은 XNUMX년 전에는 불가능했을 것"과 유사한 문구를 몇 번이고 들었습니다. 어떤 사람은 몇 년 전만 해도 농사를 짓기에 “기계가 준비되지 않았다”고 단호하게 말했습니다. 핵심 컴퓨팅 기술, 컴퓨터 비전 시스템의 접근성 및 성능, 딥 러닝 기능, 자동화된 모빌리티 시스템의 대규모 개선이 지난 XNUMX년 동안 크게 발전했습니다.

개선된 기술 기반 외에도 XNUMX년 전보다 더 많은 노련한 인재가 있으며 그 인재는 성공을 위한 확장에 대한 통찰력을 포함하여 로봇 공학 분야 전반에서 다양한 경험을 제공합니다. 이와 관련하여 작물 로봇 공학은 자율 주행 차량 및 창고 자동화의 더 광범위하고 더 나은 자금 지원 로봇 공간을 활용할 수 있습니다. 마찬가지로 중요한 것은 성공을 거두고 있는 대부분의 팀이 로봇 공학 전문가와 농장 전문가의 조합을 고용한다는 것입니다. 과거 농업 로봇 팀은 솔루션을 개발할 수 있는 기술력은 있었지만 농업 시장이나 농업 환경의 현실을 이해하지 못했을 수 있습니다.

우리는 또한 우리 풍경에 대표되는 기업의 수에서 알 수 있듯이 작물 로봇 솔루션의 깊이와 폭이 확대되고 있기 때문에 낙관적입니다. 미국 중서부의 농장과 같은 대규모 상품 행 작물 농장은 이미 고도로 자동화되어 있고 로봇 자동 조종 시스템을 대량으로 채택했지만, 진전의 매우 분명한 징후는 우리가 몇 년 동안보다 더 다양한 작물 로봇 솔루션 세트를 보고 있다는 것입니다. 과거.

예를 들어, 새로운 로봇 플랫폼은 보통 수준의 노동 절약 작업을 성공적으로 수행하고 있습니다. 아마도 이것의 가장 좋은 예는 거스 과수원에서 작업할 수 있는 자율 분무기. 자체 동력 GUSS 기계는 자율적으로 탐색하며 초음파 센서를 기반으로 선택적으로 분무를 조정할 수 있습니다. 상업적 규모에 이르렀습니다. 우리는 또한 소규모 농장 운영 또는 틈새 특화 작물 시스템과 같이 노동 절약형 자동화 솔루션의 혜택을 받지 못하는 농부를 대상으로 하는 더 많은 솔루션을 보기 시작했습니다. 이것의 예는 작은 당나귀, 나이오 or 농장-ng. 마지막으로 우리는 "스마트 도구"의 발전을 보고 있습니다. 자율 이동을 개발해야 하는 부담을 짊어지지 않기 때문에 이러한 솔루션은 트랙터 뒤에 숨어 시각 유도 선택적 제초 및 살포와 같은 복잡한 농업 작업에 집중할 수 있습니다. 젊은, 팜와이즈 과 탄소 로봇 공학 이러한 종류의 솔루션의 예입니다.

우리가 또한 관찰하고 있는 고무적인 추세 중 하나는 특히 특수 작물에서 기존 농업 장비 제공업체의 역할입니다. 존 디어(블루 리버, 곰 깃발 로봇 공학) 뿐만 아니라 케이스 뉴 홀랜드(까마귀 산업)은 지속적인 내부 R&D 노력을 보완하기 위해 작물 로봇 공학 회사를 인수할 의향을 나타냈습니다. 야마하 과 도요타, 벤처 펀드를 통해 파트너와 공간에 투자하려는 열망을 보여주었습니다. 다른 기존 장비 플레이어가 로봇 솔루션을 시장에 출시하는 데 필요한 기술과 인재 집합에 투자할 의향이 있는지 여부는 여전히 의문입니다.

앞을

농업에서 자동화 증가의 동인은 쉽게 명백하며 시간이 지남에 따라 계속 증가할 것입니다. 따라서 농부들이 생산 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있는 로봇 솔루션에 대한 큰 기회가 있습니다. 즉, 이러한 솔루션이 상업적 농장 운영의 실제 세계에서 합리적인 비용으로 잘 수행되는 한. 풍경을 조사하면서 관찰한 바와 같이, 과거 프로젝트보다 더 상업적인 초점을 두고 광범위한 작물 시스템 및 작업에 걸쳐 작물 로봇 공학 솔루션을 개발하는 데 집중하는 인상적인 회사가 많이 있습니다. 그러나 기업들이 이 도전적인 산업을 위한 대규모의 강력한 솔루션을 만들고 배포하는 어려운 프로세스를 계속 탐색함에 따라 시장은 여전히 ​​이른 느낌을 받고 있습니다. 그래도 낙관론의 여지가 더 많고 그 어느 때보다 가시적인 진전이 이루어지고 있습니다. 많은 스타트업이 건너지 못한 크롭 로보틱스 "죽음의 계곡"은 기술 발전의 엄청난 속도로 인해 대체로 덜 넓고 불길한 것으로 보입니다. 작물 생산의 로봇 혁명은 아직 시간이 남아 있을 가능성이 높지만, 우리는 유망한 진화를 보고 있으며 멀지 않은 미래에 더 성공적인 작물 로봇 회사를 볼 수 있을 것으로 기대합니다.

감사의 글

우리는 캘리포니아 대학교 농업 및 천연 자원 과 포도 나무 작물 로봇에 대한 강한 관심과 이 프로젝트에 대한 지속적인 지원 덕분입니다. 감사합니다 사이먼 피어슨, Lincoln Institute for Agri-Food Technology 소장 및 Agri-Food Technology 교수, 링컨 대학교 영국의 Automation in Horticulture Review 보고서의 그래픽을 사용하고 통찰력을 얻었습니다. 감사합니다 월트 더플록 농업 로봇 부문에 대한 자세한 관점을 공유해 주셔서 감사합니다. 가장 중요한 것은 작물 로봇 공학이 절실히 필요한 현실이 되도록 끊임없이 노력하는 모든 신생 기업과 혁신가에게 감사를 표하는 것입니다. 우리와 이야기를 나누고 작물 로봇 사업의 도전과 흥분에 대한 독특한 시각을 제공한 기업가와 투자자에게 특별한 감사를 드립니다.

BIOS

크리스 테일러 (Chris Taylor) 에 대한 수석 컨설턴트입니다. 믹싱볼 팀이며 제조, 디자인 및 의료 분야의 글로벌 IT 전략 및 개발 혁신에 20년 이상을 보냈으며 가장 최근에는 AgTech에 중점을 둡니다.

마이클 로즈 파트너입니다. 믹싱볼 과 더 나은 식품 벤처 그는 Food Tech, AgTech, 레스토랑, 인터넷 및 모바일 부문에서 운영 임원 및 투자자로서 25년 이상 새로운 벤처 창출 및 혁신에 몰두했습니다.

롭 트라이스 설립 믹싱볼 사고와 행동 리더십을 위해 식품, 농업 및 IT 혁신가를 연결하고 더 나은 식품 벤처 Agrifoodtech에 긍정적인 영향을 미치기 위해 IT를 활용하는 신생 기업에 투자합니다.