农业除草，这一精细活儿，正因AI工具而迎来变革。杂草，作为农业领域最顽固的挑战之一，其处理方式正悄然改变。现代农民面临的难题，已非简单除草，而是如何在不伤及作物的前提下，精准识别并消灭杂草。

保罗·米克塞尔，这位碳机器人公司的创始人，同时也是优步前基础设施工程总监，六年来一直致力于开发AI系统，以解决这一难题。他的杰作——LaserWeeder G2，一款搭载激光阵列的智能除草机，能自动检测杂草并精准打击。

米克塞尔向商业内幕透露，神经网络在此过程中扮演着关键角色，它不仅能定位杂草，更能找到最佳除草点。神经网络，这一受生物大脑学习信息处理方式启发的计算模型，正是现代AI系统的核心。

在农业领域，AI工具正逐渐展现其威力，为对抗气候危机、贸易波动等挑战的农业行业带来福音。从复杂的机器人到智能聊天机器人，农民们正尝试各种工具，以优化流程，实现曾遥不可及的目标。

机器学习引领农业变革

米克塞尔在优步的自动驾驶车辆基础设施建设经验，为碳机器人公司的农业AI之路提供了宝贵启示。自动驾驶车辆，包括汽车、拖拉机等农业设备中使用的计算机视觉系统，常依赖卷积神经网络（CNN）这一神经网络形式，通过训练识别图像中的模式。

碳机器人公司将杂草图像上传至自有数据库，由人工标注员识别杂草与作物，形成图像-标签对，用于训练杂草识别CNN。该系统通过LaserWeeder的机载摄像头和计算机硬件实现杂草检测，无需网络连接。

全球最大的农业设备公司约翰迪尔，同样采用CNN技术，应用于其自动驾驶拖拉机和See & Spray杂草检测系统。在2025年国际消费电子展上，公司展示了新一代“自动驾驶套件”，可部分或全自动完成耕作、除草等任务。

约翰迪尔新兴技术总监莎拉·辛克尔表示，AI已显著提升其农业设备性能。2024年，See & Spray系统已应用于超过100万英亩农田，通过精准喷洒，节省了800万加仑除草剂，同时提高了生产力和可持续性。

此外，该技术还赋予农民更多人员配置灵活性。半自动收割设备借助AI辅助，能比传统操作员更快调整设备。“即使非专业收割机操作员，也能在驾驶室内实现高效作业。”辛克尔说。

农民热议ChatGPT

大型农业公司正利用复杂CNN和其他机器学习技术开发工具，而一些农民则开始使用更易获取的AI工具。农业咨询公司Nine Creeks Consulting的合伙人菲利普·古思里，常就农业新技术发表演讲，包括生成式AI。他发现，农民们已开始使用ChatGPT进行规划和咨询。

古思里回忆起一位农民的案例，该农民在使用数据分析平台监测农场天气时遇到困难，于是将原始天气数据输入ChatGPT进行分析，成功解决了问题。古思里预计，更多农民将以类似特定且创新的方式使用生成式AI工具，甚至可能绕过专业农业科技软件公司。

农业生成式AI的两种愿景

CNN等AI技术在现代农业设备中的应用，标志着技术的巨大飞跃。LaserWeeder G2和约翰迪尔See & Spray等系统，十年前还难以想象。然而，这些特定任务的农业AI示例如何与新兴的生成式AI工具融合，尚不明朗。

米克塞尔认为，解决方案可能在于集成。碳机器人公司，与约翰迪尔一样，目前未在其设备中使用生成式AI，也未公布相关计划。但他表示，生成式AI可作为“规划和人机接口”，用于操作公司的自动化激光除草机。“我可以告诉生成式AI系统，我想清理这2000英亩土地，然后它可能会提出解决方案，建议我按此模式部署激光除草机。”

古思里则认为，生成式AI可能推动农业行业的“民主化”，这是大型公司可能错过的机遇。尽管行业始终需要重型设备，但农民们常对昂贵且高度专业化的软件表示不满。“他们不需要另一个只能做一件事的工具，他们想要的是一个能做所有事的工具。”古思里说。

随着生成式AI的不断进步，“农民们将能够自己构建工具、进行分析、实现自动化，并专注于自己的需求。”“这对我来说，将改变农业的格局。”