在2026世界机器人大会上，农业AI领域国家级专精特新 “小巨人” 麦麦科技创始人李楠作为农业AI企业唯一主论坛演讲嘉宾受访表示，农业有望率先实现机器人单场景量产破千台。

　　麦麦科技2021‑2022年转向垂类作物大模型研发，现已形成业务闭环；今年初AI农业拐点显现，资本与产业加速入局，不过中小客户付费能力有限。企业联合高校研发的割胶机器人作业效率已超一级胶工，但产业化受制于成本，公司不提倡机器人跨品类泛化，正开展模块化研发。

　　麦麦科技已拿到马来西亚2万台特种机器人出海订单，海外付费能力更强但本地化交付难度大，以马来西亚、广西为出海支点。企业计划明年建设训练中心并开放历史项目数据，定下千台机器人交付目标；李楠预判部分高价值作物将率先落地AI应用，赛道仍需攻克降本、场景适配、海外交付等现实难题。

　　在8月23日收官的“2026世界机器人大会”（WRC）上，麦麦科技创始人、董事长兼CEO（首席执行官）李楠是大会主论坛唯一受邀演讲的农业AI（人工智能）企业代表。这家2015年注册成立的公司，是农业AI领域的国家级专精特新“小巨人”企业。

　　本硕毕业于北京大学的李楠在投资、互联网行业深耕十几年后，转身投入了农业。“当时觉得互联网到瓶颈了，结构性创新不太多了。”在大会现场接受《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）专访时，回顾创业之初的抉择，李楠感慨，当初认为“工业门槛太高，农业进入门槛低”，但真正入局之后才发现农业的实际门槛同样很高。

　　据李楠演讲中展示的多家调研机构数据，未来5至10年，全球农业机器人市场规模下限将近500亿美元。他认为，随着务农人口老龄化，农业对机器人落地的需求刚性真实；传统农机保有量庞大，目前正处在智能化换代的窗口期。农业作为最传统的产业，将是AI和机器人释放“后发红利”最显著的赛道之一。

　　“今年大家都在论证，机器人进入产业后哪个领域可实现单场景落地量产破千台。”李楠说，“第一个冲破这个量级的垂类赛道，大概率在农业。”

　　2019年正式开启运营的麦麦科技彼时打造的是“智慧农业”，即通过软硬件结合实现农业增产提质，但AI并非当时的主力方向。

　　“那时候人工智能甚至还不是一个特别正面的词汇，大家觉得太遥远了。”李楠告诉每经记者，直到2021年、2022年，麦麦科技才坚定了聚焦AI农业的方向，“泛智能化的东西之前都尝试了，后来发现只有人工智能可以帮我们了解作物的客观需求，模拟作物的当下和未来状态，这个技术路径完全有可行性”。

　　这一押注甚至诞生于“ChatGPT时刻”之前，在AI前景尚未明晰之时，麦麦科技就想清楚了方向，并开始做减法——舍弃硬件等不擅长的领域，集中做垂类作物模型研发。

　　对于未来能成功与否，李楠坦言当时没有百分百的信心。所幸随着通用大模型的爆发，算力、芯片水平大幅提高，训练成本、速度、效果均得到快速改善。

　　“说实话有一定运气成分，让我们能在短时间内开始下场解决问题并且盈利。”据李楠介绍，如今，麦麦科技以自研作物生长大模型为核心，构建“数据采集—模型分析—智能决策—自动执行—反馈优化”闭环体系，覆盖20余个作物大品类、300余种作物小品类、2000余个垂直场景，服务总产能超百亿元。

　　李楠表示，训练垂类作物模型本身困难不多，真正的困难在应用端——产业对AI进入农业生产的信任与信心。变化在逐渐发生：“2022年、2023年大众对AI看法分化，有些人相信未来，有些人认为遥不可及；2024年开始，（大家）对人工智能先进、有用已经达成共识。”

　　需求迅速涌了进来。大型农机厂商倒逼麦麦科技落地应用模型：国内外头部农机厂商纷纷抛出技术升级需求，希望打造AI版本的农机产品——不仅能无人驾驶，还可由机器根据种子类型自主制定播种策略、不同地块差异化施肥⋯⋯“AI版农机缺的就是一个模型、一个大脑。农机厂商对AI非常坚定，推着我们往前走。”李楠表示。

　　“短时间内，AI农业在一定规模以下的应用还是很贵的。”李楠还观察到，不少中小农业合作社也已开始探索AI应用，比如用智能眼镜辅助耕地等。但受投入产出比约束，其付费能力尚弱，行业还需要发掘更灵活的商业模式为中小客户提供低成本AI服务。

　　在李楠看来，AI农业的拐点自今年初已明确显现。“需求摁不住、快速增长，供给也正快速进来，头部具身厂商已开始注意这个领域，人才和资金不断流入。”

　　每经记者注意到，资本和产业的目光，的确正加速涌入农业这个曾经并不热门的赛道。

　　2025年11月注册的禾芯动力，成立90天内完成数千万元天使轮融资，投后估值达5亿元；2026年3月，该企业亮相AWE（中国家电及消费电子博览会）完成首秀，推出了覆盖植保、巡检、采摘、除草、运输五大类的“农业机器人矩阵”。由中科院微电子所孵化的中科原动力，则在今年7月完成B2轮数亿元融资，现已形成农机无人作业系统、纯电智能农机整机、具身智能农业机器人和智能农具等产品矩阵，累计完成无人标准化作业超100万亩次。

　　而相关上市公司也纷纷加大研发布局，托普云农（SZ301556，股价56.23元，市值47.59亿元）作为智慧农业领域的行业老将，先后推出了农业智能体“垂元”和“问稷”，2025年研发投入达5121.41万元。

　　“农业机器人只是农业智能装备的一种较高级形态，我们对机器人的界定在于是否有感知、决策、反馈能力，而非是否人形——人形对于农业不一定是最优解。”李楠告诉每经记者，麦麦科技很早就计划布局这条赛道。

　　“大概三年前我们就开始研究，完成原型机和模型搭建，甚至第一个版本都出来了。直到去年，机器人行业成本快速下降，合作伙伴数量快速增加。”伴随机器人产业的爆发，农业机器人应用也迎来供给侧和需求侧的巨变：供给端成本下降、性能提升；需求端，曾经观望的客户纷纷发来订单。

　　“这给了我们容错空间，以及真实下场迭代的机会。”李楠分享了一个机器人真正“下地干活”的案例——割胶。

　　曾亲自体验割胶的李楠感受过那份艰辛：受橡胶生物特性限制，割胶只能在夜间23点到凌晨5点进行；橡胶林往往位置偏远、高温高湿、蛇虫蚊蚁盛行。在广东茂名的橡胶林，李楠干了20分钟就败下阵来，即使身体状态最好的同事也坚持不过40分钟。而常年劳作的割胶工人，不得不饱受严重脊椎病、蛇虫叮咬、昼夜颠倒的煎熬。

　　在人力成本上升、橡胶价格未涨的背景下，近年来割胶从业者快速下滑，全球多地出现“弃胶不割”现象。在麦麦科技看来，机器人正是这一困境的解药。

　　“机器人应用有两个方向：跟人一起提高效率，做人做不了或不想做的事。割胶属于后者，这不是简单的效率问题，是能不能、有没有的问题。”李楠说。

　　为此，麦麦科技与北京理工大学团队共同研发了割胶机器人：高校团队研究本体，麦麦科技提供具体算法、农业机理等。经过多次迭代，割胶机器人最新实测数据已达每小时割110棵树，超过一级胶工标准。

　　“一个机器人可能需要两到三个人的人工成本。”李楠算了一笔账：产量上1000台，价格降40%；上2000台，再降20%，“成本还有很大的下降空间，这跟产量、工程化有关”。他同时给出了努力的方向：在1年至1年半内，让割胶机器人在速度、效率、成本上都能全面超过真人劳动力。

　　除了联动高校团队外，麦麦科技还与超20家机器人厂商展开合作。麦麦科技出农业领域模型，机器人厂商出本体，共同打造适配各类农业场景作业的机器人。

　　对于差异化农业场景中机器人的通用性问题，李楠态度明确：在一个品类内追求泛化，但不鼓励跨品类泛化。“作业环境、温湿度、光完全不同，追求通用会牺牲很大效率。”在他看来，农业的一大特点是每个品类市场空间都足够大，将单个品类生产场景的机器人打磨成熟即可获得足够收益。

　　与此同时，麦麦科技也在尝试另一条路：模块化拆解，把机器人拆成胳膊、脑袋和腿分别开发。例如摘梨和摘苹果的机器人大脑不一样、抓手却可以类似，但底盘则需适配水泥、土地、沙地等不同工况。“所以对于跨品类我们会尝试形成模块化拆解，像拼积木、搭乐高一样。”李楠称，目前研发已有一定进展，但整体工程难度高，未来有望在一定区域内落地运用。

　　就在农业机器人国内订单增长的同时，今年6月，麦麦科技签下了标志性出海订单——马来西亚一批核心头部企业集体下单，涵盖16个场景的2万台特种机器人。

　　“实际上，我们去年没有发力开拓海外市场。”李楠向每经记者坦言，公司出海属于相对被动的过程。当前欧美主流技术厂商优先保障本土订单，东盟等中间地带国家获取技术并不容易，“他们习惯跟中国寻求合作，所以订单都找上了门。既然机会来了，我们肯定要快速投入”。

　　对于国内外市场的差异，李楠指出，国内市场竞争非常激烈，国外付费意愿、能力相对更强，允许技术公司有一定利润空间，但交付难度更大。在东南亚等地，寻找本地部署工程师更是“难于登天”。麦麦科技的解决方案则是本地化——首个海外子公司及东盟总部已在马来西亚吉隆坡落地，同时加强国内人才输出。

　　李楠认为，当下出海最有机会的市场是东南亚、中东、非洲，其中东盟国家是首要开拓重点。与东南亚相邻的广西则是麦麦科技出海的重点支点，其在广西设立的研发中心位于平陆运河入海口钦州港，未来将借运河开通契机加速出海。

　　有需求、有订单，但李楠也坦承交付存在压力——公司今年目标交付千台农业机器人，2028年实现不低于20个场景的农业机器人进入批量交付。

　　针对机器人下地的一大障碍——缺少农业场景作业数据，麦麦科技计划明年主导、参建两个农业机器人需求和场景训练中心，并将近10年累积的2000多个项目数据进行全量开放，推动建立农业数据生态。

　　谈及AI与机器人在农业领域的未来，李楠用三个维度给出了三年后的坐标：橡胶、棕榈等部分经济价值高、劳动力紧缺、需求旺的品类能率先实现AI应用全面落地；全球农业发展悬殊，无法在三年内全面AI化，但部分农业发达地区可率先局部实现。

　　“直接卖机器人可能成本太高，但‘本体租赁+农业服务’的模式已有探索。农服企业、机器人租赁公司、机器人4S店⋯⋯三年内肯定会跑通一些商业模式。”李楠如是说。

　　可以看到，订单与需求正在打开农业AI的想象空间，然而量产降本、场景适配、本地化交付等难题仍待破解。技术红利能否兑现，终究要回到田间地头，由规模化落地与市场收益给出最终答案。

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