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。"

需求摁不住

农业 AI 的拐点显现

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。

不卷人形、不鼓励跨品类泛化  

" 机器人下田 " 仍要过量产成本关

" 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。

不过，成本仍是摆在产业化面前的一道关卡。

" 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。 

出海订单 " 找上门 "

本地化交付是挑战

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。

记者| 郑欣蔚

编辑| 张锦河   余婷婷   杜恒峰

校对 | 程鹏

封面图片来源：主办方提供

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