华体绘（中国大陆）科技股份有限公司官网

　　6月17日IndexBox发布了最新采摘机器人报告，并给出了一个积极预测：2026-2035年，全球采摘机器人市场基准情形下年复合增长率约11.2%。

　　但比增长率更值得关注的，是报告中公开页面列出的20家关键参与者。这表明，采摘机器人市场正在从技术试验走向产业应用：农机巨头、单作物机器人创业公司、温室采摘系统、田间管理机器人平台，正在以不同路径进入同一个农业自动化战场。

　　对此，我们通过报告中公开的摘要部分，并借助AI试图撰写一份《全球采摘机器人洞察解析》。本文尽量只做客观陈述，希望能通过本期内容为大家梳理出现阶段采摘机器人的整体问题。

　　需要注意的是，本文沿用IndexBox的宽口径“收获机器人”市场框架，但分析重点放在果蔬选择性采摘机器人。原报告涉及的大田无人收获平台、视觉系统和田间机器人，仅用于观察产业边界与平台化趋势。

　　值得注意的是，IndexBox同时给出了应用结构、区域结构和前20家代表性企业名单。把这些信息放在一起看，会发现一个更重要的趋势：

　　全球采摘机器人市场并不是单一赛道，而是在向“高价值作物采摘、设施农业、开放田块自动化、平台型农机巨头、专业机器人创业公司、视觉与AI系统供应链”几条路径分化。

　　我们认为这份报告的价值不在于指出“采摘机器人是否有前景”，而是在提醒我们：不要把采摘机器人理解成一台机器，而要理解成一个场景工程。

　　这些信息说明，采摘机器人已经从“概念验证期”进入“商业筛选期”。市场不是没有需求，而是终端客户的需求变得更务实：

　　用户端不再只问“能不能摘”，而是问“每小时摘多少、坏果率多少、几年回本、坏了谁修”（不过这一点在目前的国内市场，多数用户端的理解还是停留在初阶理解）。

　　在基线情景下，IndexBox估计2026-2035年全球收割机器人市场的复合年增长率为11.2%，到2035年市场指数约为285（2025=100）。

　　注：当未公开全部绝对体积时，索引曲线用于比较中期情景轨迹。 有关完整方法论细节和基准表，请参见最新的IndexBox收割机器人市场报告。

　　IndexBox公开摘要页面列出了全球收割机器人市场的20家代表性参与者。

　　从公开摘要看，这份名单的企业边界明显宽于报告给出的产品定义。它既包含直接从事采摘的企业，也包含除草、植保、移动平台和综合农机厂商。因此，这份名单更适合用于观察农业自动化产业生态，不适合被视为严格的采摘机器人竞争排名。并且报告列表中的部分企业或已经被并购、或已破产清算。尽管如此，它依然非常适合用来观察全球采摘机器人产业结构。

　　可以看出，这次的名单并不是单纯由纯采摘机器人公司构成，其大体上可分为三类。

　　John Deere排在首位并不意外，它过去几年持续围绕自动驾驶、机器视觉、精准农业和农业机器人做布局。对农机巨头而言，采摘机器人不是孤立产品，而是其“智能农场平台”的一部分。

　　Kubota和CNH Industrial的逻辑类似。它们真正看重的不是单点采摘，而是未来农机从“有人驾驶机械”向“无人化作业平台”转变。

　　农机巨头的优势不是某一单点技术，而是渠道、维护和平台化。创业团队如果只比拼单台机器，很容易被巨头的服务体系压住；但如果能在特色作物和细分场景形成深度Know-how，仍然有机会。

　　有一点必须重视：在国内如雷沃等头部企业与其它领域的科技巨头也都在关注这个领域，加之技术更为成熟的具身智能机器人公司。当他们转向农业机器人时，我们的竞争优势在哪？

　　名单中最密集的一类，是专注于水果、浆果、番茄、草莓、苹果等高价值作物的创业公司，包括：

　　这些公司的共同特点非常清楚：它们几乎都没有从低价值大宗农产品开始，而是选择了人工成本高、采摘难度高、单品价值较高的作物。因为，采摘机器人要成立，必须同时满足三个条件：

　　作物价值足够高。草莓、苹果、浆果、番茄、柑橘、葡萄等品类，单品价值、采摘窗口和品质损伤都比较敏感，更容易支撑自动化投入。

　　种植模式逐步标准化。例如高架草莓、温室番茄、规则果园、树形改造后的苹果园，都比传统杂乱环境更适合机器人工作。

　　不等于技术先进，而是人工痛点、作物价值、场景标准化和客户付费能力同时成立。

　　这对中国市场同样适用。我们判断，国内更适合优先验证的并不是所有农作物，而是以下几类：

　　这说明另一个问题：全球农业机器人产业并不是严格按照“采摘、除草、喷药、巡检”来分类的。

　　也就是说，采摘机器人最终可能不只是“采摘机器”，而是多功能农业机器人平台的一部分。

　　农业机器人的终局不一定是一种作业对应一台机器，而可能是一个移动平台搭载多个作业模块，在不同季节完成巡检、除草、喷药、修剪、采摘和搬运。

　　如果把“采摘机器人”只理解成“用械臂在果树上摘果”，那么约翰迪尔排第一就会显得很突兀。但如果从更接近产业的角度看，把它理解为覆盖收获、园区作业、自主行驶、机具感知、精准喷施和后市场服务的农业自动化平台，约翰迪尔排首位就很容易理解了。

　　Reuters 直接把约翰迪尔称作“全球最大的农机制造商”，其自动化布局不是单产品，而是整条技术栈：自主行驶、机器视觉、AI、机队管理、与现有农机的 改装套件。

　　从产品线看，它的优势不是“做一个采摘臂”，而是掌握了从大型拖拉机、联合收割机到果园专用自主拖拉机的全套场景入口。

　　2025 年 CES 上，约翰迪尔发布了第二代 autonomy kit，并把自主化从大田作业继续延伸到果园专用拖拉机场景；The Verge 报道称，这款果园拖拉机配备激光雷达与感知系统，目标是服务坚果园等劳动密集、时间窗口极强的喷施和田间作业。对真正的农业客户来说，这种“先从园区自主作业切入，再叠加采摘/分选能力”的平台化打法，往往比单点果实操作机器人更容易形成采购决策。从并购与技术能力看，其过去几年的路线非常清晰：

　　Wired 对这两笔并购的总结非常到位：约翰迪尔把硅谷式的自动驾驶、感知与 AI 能力，直接整合进已有的农业设备平台里，这使它和多数创业公司最大的差别在“能否马上变成可交付产品”。

　　从渠道与商业化证据看，他们的护城河不仅是设备销量，还有纵深极强的经销、维修、零件与金融服务体系。

　　也正因为这种渠道控制力太强，它在美国还遭遇了与维修权相关的 FTC 反垄断诉讼；但从另一面看，这恰恰说明约翰迪尔的售后网络、软件控制和客户粘性足以影响全行业的维修与运维规则。对于农业自动化设备，售后响应速度、收获窗口内的停机损失、备件供给能力往往比实验室成功率更决定排名，这正是这类大型公司相比纯创业公司的现实领先所在。

　　因此，约翰迪尔被排在首位，并不是说它已经是最强的“采摘机器人公司”，更准确的说法是，它是最有可能把农业自动化从单点能力变成规模化商业系统的公司。

　　这包括五个层面：全场景产品入口、可并购吸纳的新技术能力、现成的全球客户基础、经销与维修网络以及把高资本设备转成可融资采购的商业手段。

　　结合IndexBox给出的20家代表性参与者，可以把全球采摘机器人商业化路径分成四类。

　　这类公司通常围绕草莓、浆果、番茄等单一作物做深度开发。优点是技术聚焦、场景明确；缺点是市场天花板取决于作物规模和种植模式标准化程度。

　　这类路径更容易实现高运行时长和稳定作业，适合番茄、黄瓜、草莓、叶菜等。它的优势不是机器人单点能力，而是与温室环境、作物生长系统、采摘计划和数据平台联动。

　　对创业团队和定制研发团队来说，最现实的路线应该是先在一个作物和一个动作上做深，再把底盘、视觉、末端和控制系统模块化，逐步扩展到相邻作物和相邻任务。

　　需要注意的是，这一定不是要我们把“情怀”扯出来，从最难的地方做起，将全部精力、资源、资金投入到复杂场景切入；或者通过整合多少个院校机构、认识多少教授、获得哪家头部机构的精神支持将产品技术拉满，做出一款“夯爆了”的采摘机器人。

　　果园与葡萄园占比35%；温室与室内农场28%；开放式露天大田作物20%；高价值特色作物12%；精准农业与科研平台5%

　　从全球市场看，采摘机器人需求主要集中在果园、设施农业、大田作物、特色经济作物和科研验证等领域。而结合中国农业结构与产业发展现状，这五大场景正在形成不同的发展路径。

　　对于中国市场而言，苹果、柑橘、梨、桃、葡萄等经济果树种植面积庞大，果园采收长期依赖季节性人工。随着农村劳动力老龄化加剧和采摘工成本持续上涨，果园正在成为采摘机器人最现实的落地场景。

　　也许未来果园机器人不只是“采摘”，而将发展成为集采摘、修剪、巡检、病虫害监测于一体的全年作业平台。

　　传统果园枝条结构复杂、树冠遮挡严重、地面环境变化大。如果不配合树形改造、行距标准化和作业流程重构，机器人效率会受到很大限制。

　　目前番茄、黄瓜、草莓等高附加值作物已经成为全球采摘机器人企业最集中的竞争赛道。

　　对于中国企业而言，设施农业可能是采摘机器人最先形成稳定收入的市场。因为这里不仅需要采摘，还需要授粉、巡检、运输、分拣等多种自动化设备协同工作。

　　中国粮食生产已经具备较高机械化水平，小麦、水稻、玉米等主要粮食作物普遍采用联合收割机作业，因此严格意义上的“采摘机器人”需求并不突出。

　　这一领域竞争对手更多来自传统农机企业，而非新兴采摘机器人公司。因此，中国大田场景的发展重点将是“农机智能化”，而不是欧美果蔬领域流行的机械臂采摘模式。

　　这一领域虽然规模不如粮食和果园，但单位面积产值高、人工依赖强，是采摘机器人技术创新最活跃的领域。

　　这些作物普遍存在“人工成本占比高、采摘频次高、品质要求高”的特点。例如茶叶采摘长期面临人工短缺问题；草莓采摘需要柔性抓取；鲜花采收则需要同时判断成熟度、长度和品质等级。

　　未来中国采摘机器人领域最有可能出现独角兽企业的方向，反而可能来自这些细分赛道。

　　虽然市场规模不大，但却是整个产业创新的源头。而且，目前中国大量农业机器人项目仍处于：高校实验室验证、国家重点研发计划、农业科技示范园、智慧农场试点等阶段。

　　未来真正决定产业竞争力的，不是单台机器人，而是机器人与AI、数字孪生、农业大模型、农场管理系统之间的融合能力。

　　注意，这并非来自官方统计，而是基于由AI抓取的公开文献数据、报道、产业部署与场景可控性做的预测推算，仅供大家参考，并不作为投资或产业预测数据：

　　这个估算背后的核心逻辑是：温室与采后先成生意。从公开文献可见，温室番茄、温室草莓已出现较高成功率，而非结构化露地甜椒仍落后较大；这会自然把先发资本和客户预算推向更标准化的场景。

　　截至目前，相比采摘我们更看重采后加工自动化这一市场；因为该环节更容易将客户ROI与自动化技术串联，这也是后期值得关注的赛道。同时畜牧与禽舍机器人也值得行业关注。

　　北美占据35%的市场份额，其中美国因加利福尼亚州和佛罗里达州的高劳动力成本而领先。加拿大安大略省和不列颠哥伦比亚省的温室板块是主要采用者。强大的风险投资资金和主要农业科技初创企业的存在加速了商业化部署。

　　亚太地区占据30%的市场份额，以日本、中国和韩国为主导。日本农业劳动力老龄化和政府对智慧农业的补贴推动了技术采用；中国大规模温室扩张和劳动力成本上升支撑了需求；澳大利亚的园艺板块也有贡献，主要涉及苹果和葡萄的机器人系统。

　　欧洲占据25%的市场份额，荷兰、西班牙和意大利处于前沿。欧盟共同农业政策（CAP）对精准农业的补贴以及园艺领域的劳动力短缺推动了需求。德国和法国是露天大田采收机器人的新兴市场。

　　拉丁美洲占据6%的市场份额，巴西和智利是主要市场。水果出口（浆果、葡萄）领域的劳动力短缺以及政府对农业现代化的激励措施支撑了增长。由于劳动力成本相对较低，采用速度较慢，但预计到2030年将加速。

　　中东与非洲占据4%的市场份额，由阿联酋、沙特阿拉伯和以色列的高科技温室投资驱动。非洲的潜力受制于基础设施差距，但南非的水果出口板块对苹果和柑橘的机器人采收表现出早期兴趣。

　　据报告分析，我们更倾向于把 北美、欧洲、亚太看作前三个核心市场，但原因不同。

　　亚太则靠中国、日本、韩国等地的设施农业、人口老龄化与政策驱动，以及中国日益增强的农业机器人供给能力。

　　而拉美和非洲需求相对不强烈，但近中期更可能以特定出口作物或大型农场为主要客户，而不是全面铺开。

　　日本、韩国和中国都面临农业劳动力老龄化问题，但真正能拉动机器人订单的，不只是劳动力问题，而是高附加值果蔬、设施农业、园区级数字化与政府主导的示范工程。

　　中国在2024 年推出2024—2028智慧农业行动计划，提出建设数字化种植技术体系和国家农业农村大数据平台；2026 年中央一号文件继续强调农业科技创新、AI、种业、农机和粮食安全。这说明中国对农业机器人的政策支持不是偶发性的，而是系统工程华体绘科技股份有限公司的一部分。

　　但中国也有一个必须正视的现实：农业经营主体仍相对分散。Reuters 引用的公开数据称，中国农场平均规模约 0.65 公顷，而美国约 187 公顷、德国约 60 公顷。

　　在欧美，大农场适合高资本设备直销；在中国，更现实的路径往往是合作社/龙头企业/园区平台采购与采收服务模式的尝试运行。

　　对中国创业公司来说，设备本体固然重要，但真正决定成败的，可能是“渠道组织与服务组织”的重建。从应用场景看，中国最有机会先跑通的是四类场景：

　　第三，是园区自主运输、巡检、喷施和协作物流，这种场景更容易形成长期服务收入；

　　第四，是半自动协作采摘，先把人从弯腰、搬运、夜间作业和高频重复劳动中解放出来。

　　金融时报对丰疆的采访很有代表性：公司把农业视为典型的“遗忘行业”，强调不是去追逐最前沿、最贵的通用机器人，而是做“够用、耐用、成本最优”的任务型自动化。

　　这个思路与中国市场高度匹配，也非常值得学习。对中国本土玩家，我们要特别关注三类企业。

　　第一类是平台型农机/自主化企业，例如潍柴雷沃、丰疆这类，它们更容易借助已有设备与渠道把自动化做成规模；

　　第二类是设施农业专用采摘企业，例如面向番茄、草莓、甜椒的单作物创业公司，它们更有机会率先做出正毛利；

　　第三类是采后与园区自动化企业，虽然不会被归类为“采摘机器人”，但其却更可能先形成稳定现金流。

　　中国真正的优势，也许不是做出那一台自封“全球首台”的设备，而是第一个把“采摘 + 运输 + 分选 + 数据 + 售后”串成系统的企业。

　　北美和欧洲劳动力成本上升及最低工资标准提高，使自动化在经济上更具可行性；

　　AI、计算机视觉和软体机器人技术的进步，使高价值作物能够在无损情况下实现精细处理；

　　可控环境农业（温室、垂直农场）的日益普及，为机器人高效作业提供了理想场景；

　　全球采摘机器人需求的强度没有问题，关键在于需求的可支付性与可组织性。要注意的是IndexBox 公布的 11.2% 中期增长预期更像“方向判断”，并不代表所有作物、所有地区、所有模式同时爆发。

　　北美的核心变量是高工资与季节工供给压力。美国劳工部数据显示，2024年H-2A认证岗位已达 384,900，其中佛罗里达、佐治亚、加州、华盛顿、北卡位居前列。（美国 H-2A 签证是一个非移民工作签证项目，允许美国雇主在面临国内劳动力短缺时，合法地雇佣外国公民来美国从事临时性或季节性的农业工作）

　　欧洲的核心变量是温室园艺和浆果链条的利润挤压。英国浆果行业报告显示，2020—2023年种植者非工资运营成本上涨37%，而零售商支付给种植者的平均涨幅仅11.2%，国家生活工资2016—2024年上涨 59%。

　　亚太的核心变量是两类市场叠加：日本式“老龄化 + 智慧农业法律与金融支持”，以及中国式“设施农业 + 政策驱动 + 制造业供给能力提升”。日本 2024 年智慧农业法生效，并提出到 2030 年智慧农业技术使用率达到 50% 以上；中国则提出到 2030 年农业生产信息化率达到 35% 左右。

　　中国短中期最有希望的需求排序是“设施温室采收、采后分选包装质检、园区无人运输与协同作业、半自动协作采摘、露地/果园全自主采摘”，而不是直接照搬全球公开场景份额。

　　下表尽量统一了“试验样本”“成功定义”“场景条件”三类口径。需要特别说明的是，不同论文对“成功率”的定义并不一致，有的按每次尝试统计，有的按每个可采果统计，有的按分阶段动作完成统计；因此不宜把不同论文中的成功率直接当作“作物难度排行榜”。这一点也正是近年学术界专门讨论采摘机器人评价指标的原因之一

　　国家统计局数据显示，2025年全国农民工月均收入为5075元。若仅按照“平均月收入×对应人数×作业月份”进行静态测算，一台机器人每年作业4个月、对应4名工人的人工支出参照值约为8.12万元；若作业期延长至8个月，参照值约为16.24万元。（说明：这组数据主要用于说明设备作业周期和年度利用率对经济性的影响，并不代表机器人的实际节省金额。具体项目还需计入采摘旺季工资溢价、设备购置与折旧、操作维护、能源、备件、停机、漏采、果实损伤及人工补采等成本，因此不能据此直接判断设备的投资回收周期。）

　　这解释了为什么设施草莓、串收华体绘科技股份有限公司番茄、园区运输和采后分选更容易先形成商业闭环。它们作业周期更长、生产密度更高，也更容易让同一套设备承担采摘、运输、分级或数据采集等多项任务。

　　美国季节性农业工人时薪和英国园艺用工成本均处于较高水平，机器人更容易单独依靠节省人工跨过经济门槛。中国劳动力成本虽然持续上升，但更现实的回报通常来自减少旺季招工、延长作业时间、提高品质一致性，以及叠加运输、分选和数据服务。

　　中国设施种植面积超过4000万亩，人工成本约占设施生产成本的60%，机械化率约为40%。因此，中国并非因为人工相对便宜而没有需求，而是更适合先在高价值、高复种、高用工强度的设施场景中形成收入。

　　中国农业仍以小农户为主。第三次全国农业普查口径下，小农户占农业经营主体98%以上，户均经营规模约7.8亩。对于高价值采摘机器人而言，单个农户通常难以承担购置、维护和跨季利用成本。

　　因此，中国市场真正的客户更可能是规模化基地、家庭农场、合作社、农业园区、龙头企业和社会化服务组织。设备也更适合由服务主体统一持有，通过跨园区调度、按季付费或按作业量收费提高利用率。

　　中国已经具备一定的农机服务基础。2024年，全国有农机专业合作社8.03万个、农机维修厂及维修点14.04万个、区域农机社会化服务中心6813家。这些网络主要服务传统农机，但也为农业机器人建立县域服务体系提供了组织基础。

　　问题在于，采摘机器人是软硬件一体化设备，涉及视觉标定、软件诊断、末端耗材和专用备件。果蔬采收又高度依赖农时，一旦旺季停机，经济损失会被迅速放大。备件供应、远程诊断、现场响应和授权维修能力，将直接决定客户是否复购。

　　中国政策正在从泛化支持智能农机，转向按场景遴选和示范。《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》提出推进设施种植数字化和智慧农业装备研发；《全国现代设施农业建设规划（2023—2030年）》明确推动设施农业升级；2026年启动的农业机器人典型应用场景遴选，又将采摘、初加工和储运纳入征集范围。

　　这些政策能够为中试验证、首批采购和示范应用提供条件，但不能被直接理解为市场收入。现行农机补贴仍以品目管理为基础，重点机具补贴比例可适当提高，但采摘机器人能否进入地方目录，仍取决于产品鉴定、场景成熟度和地方执行。

　　因此，政策更适合被视为降低首批验证成本、缩短客户试错周期的放大器。真正决定市场能否持续增长的，仍然是设备能否在真实场景中稳定作业、形成清晰回报，并获得持续的运营和维修支持。

　　中国采摘机器人的核心约束，可以归结为四个问题：能否适应本土农艺，能否获得足够高的年度利用率，是否存在有组织能力的购买与运营主体，以及设备发生故障后能否在农时窗口内迅速恢复。

　　这也决定了中国市场不会从最难的完全自主露地采摘开始放量，而更可能先在设施温室、标准化果园、采后自动化、园区运输和半自动协作采摘中形成稳定收入。

　　IndexBox给出的11.2%增长预期，可以作为观察行业方向的坐标，却不能直接等同于未来收入。

　　报告所采用的“收获机器人”边界很宽，企业名单中既有约翰迪尔这样的大型综合农机集团，也有围绕草莓、苹果和番茄开发专用设备的创业公司，还包括除草、植保和田间管理平台。

　　这种混合本身说明，采摘机器人尚未形成一个边界清晰、产品标准统一的成熟行业。

　　在一个成熟市场中，客户知道自己购买什么，企业按照相对统一的指标竞争，渠道、维修和定价方式也较稳定。采摘机器人目前仍缺少这些条件。不同企业交付的可能是一台机械臂、一套温室机器人、一个无人移动平台，也可能是一项按季提供的采收服务。不同论文中的成功率、作业节拍和损伤率也难以直接横向比较。

　　谁能定义机器人承担的作业单元，谁能建立客户认可的验收指标，谁能把设备接入种植、运输、分选和仓储流程，谁就更有可能掌握下一阶段的产业主动权。单次摘下一个果实，只能证明技术动作成立；

　　连续完成一个采收季，保持商品品质，并让客户愿意下一年继续使用，才意味着商业产品成立。

　　这也解释了大型农机企业与专业创业公司的不同位置。“约翰迪尔”们等企业掌握渠道、金融、备件、维修和农场入口，更容易把新技术装进现有设备体系。创业公司无法在这些方面正面复制巨头，真正的空间在于进入巨头尚未做深的作物和工艺，把农艺知识、视觉模型、末端执行和现场数据积累成专用能力。

　　中国市场不会简单复制北美的大农场整机销售模式。中国果园和设施农业数量庞大，但经营主体分散，树形、棚型、品种和农艺差异明显，同时一些本土生产方式又会改变机器人的感知和执行条件。

　　中国市场真正缺少的，也不只是某一台性能更高的样机，而是一套能够集中采购、跨场景运营、快速维修并持续提高设备利用率的组织体系。

　　因此，中国采摘机器人的第一轮商业化，很可能不会表现为“完全自主机器人大规模替代采摘工”，而会表现为作业流程被逐段自动化。

　　这条路径意味着，温室采收、采后分选包装、园区运输和半自动协作采摘，价值不只在于技术难度是否相对较低。它们更重要的作用，是提前建立客户关系、作业数据、维修网络和项目交付能力。

　　这些能力未来可以继续进入更复杂的果园和露地采摘场景。从这个角度看，露地果园全自主采摘代表行业的长期技术上限，却未必是近期最好的商业起点；采后自动化和设施农业的市场想象力可能没有全自主机器人强，却更容易形成订单、现金流和持续迭代条件。

　　产业最终比拼的，不是谁最早宣布完成一台机器人，而是谁能够沿着真实收入不断提高自动化程度。

　　因此，我们的判断是采摘机器人不会形成一场平均分布的全面爆发，而会出现长期的“分场景落地”。

　　最先增长的，是生产环境稳定、作业周期较长、客户组织能力较强的场景；增长最慢但市场上限更高的，是复杂果园和非结构化露地场景。

　　真正有竞争力的企业，也不会只是一家机器人制造商。它需要同时理解作物、农艺、机械、算法、生产组织和售后服务，把设备从实验室样机变成一项可以被验收、被运营、被维修和被重复采购的生产能力。

　　艾格农业创立于1999年，是中国农食领域专业的研究、咨询与投资机构，致力于为政府、企业、机构等客户提供顶层设计、产业研究、市场调研、战略咨询及投融资专业服务。旗下艾格资本旗下共管理8只基金，引导性直接投资约20亿元，融资服务金额超50亿元。