在苹果的生产中，采摘对人工的需求量是巨大的。
我国是世界第一大苹果生产国，苹果年产量大约3500万吨。当苹果上市时，东部苹果产区、西部苹果产区几乎在短短的几日内都需要大量的采摘工人来对苹果进行采摘。而当地大多数农民又都在自家果园种植苹果，再加上“年轻人出村务工，农业从业人员老龄化”等问题，导致了苹果采摘期时常出现“用工荒”的问题。
于是，为了解决这个问题，我国大约在2011年前后就已经在研究能采摘苹果的机器人了，至今已经颇有成果。
举个例子，国内某科技公司设计的苹果采摘机器人在陕西洛川果园试验中，可以通过分析苹果的大小、颜色、形状等来判断是否对苹果进行采摘、如何对苹果进行采摘。它有6个采摘机械臂，采用了比较流行的吸附式采摘，可以24小时不间断工作，一天能采摘苹果3万多斤。
当然了，这是在果园试验中的数据，实际应用中肯定是有会遇到不少难题。
除了国内，国外对苹果采摘机器人的研究更加“痴迷”。
1985年的时候，法国就已经研发成功了第一个苹果采摘机器人，基本上能在试验环境下10s采摘一个苹果。
再后来，比利时、日本、美国、以色列等农业发达国家也加入了对苹果采摘机器人的研究，也都颇有成功。
例如，以色列的某苹果采摘机器人公司于2022年对嘎啦苹果的采摘进行了试验。试验的苹果采摘机器人拥有12个采摘机械臂，采用了“3爪式”设计，类似抓娃娃一样，把苹果一个个的摘下来。
该以色列机器人公司说，他们在试验中的苹果采摘效率已经是人工采摘苹果的8-10倍。
再例如，美国的某机器人采摘公司在哥伦比亚盆地的果园中采摘了红富士苹果，采摘速度最高达到了1000个/小时。
如果按这个速度来算，那么一天24小时最快将能采摘2.4万个苹果。
不管是国内，还是国外的苹果采摘机器人研究，从采摘速度上来看，苹果采摘机器人看似已经非常成功了。但是，在实际应用中，为什么苹果采摘机器还是难以落地呢？
这可能跟一些媒体的宣传有关，都只告诉你了苹果采摘机器人有多厉害、有多凶猛，然后眼下苹果采摘机器人遇到技术上的实际困难，却很少有人提及。
其实，苹果采摘机器人要想普及开来，还是很难的。
第一大难题是眼睛
要想机器人能学会采摘苹果，就得先让机器人认识苹果。
给苹果采摘机器人装上一双不近视的“好眼睛”是非常必要的，这是苹果采摘机器人的视觉系统。
最早的苹果采摘机器人的视觉系统采用的是“相机”（影像传感器），刚开始大多数苹果采摘机器人的相机都安装在机械采摘臂的末端，方便近距离观察和识别苹果。相机的类型也多以彩色CCD影像传感器为主，它能很清楚的对苹果的每一个细节进行辨别。
但是，在采摘试验中，彩色CCD影像传感器遇到了很多“尴尬”的问题。
首先，机械采摘臂到被苹果之间的距离彩色CCD相机经常难以判断准确，这导致苹果采摘时经常“摘空”，采摘失败率偏高。
其次，彩色CCD影像传感器对光影过于敏感。在不少果园里，苹果是大几率会被苹果叶子遮挡住的，这个时候彩色CCD影像传感器就容易识别错误，露采掉很多苹果。
所以，在往后的试验中，一些公司又为苹果采摘机器人增添了新的“眼睛”，如激光测距系统，可以精准的判断机械采摘臂末端到苹果的距离。再有，又加上了3D相机，来精准的识别苹果的形状和大小。
但是，仅仅是靠提高眼睛的“视力”也是很难提高采摘准确率的。
第二大难题是大脑
当苹果采摘机器人能“看到”一个挂在树上的苹果时，如果它能一下子就判断出来这就是一个苹果，那就可以下达命令，挥动机械臂去把苹果采摘下来。
如果判断那不是一个苹果，它当然可以不动，继续前行采摘其它的苹果去。
但最麻烦的是，当它的视觉系统中出现了一个“看起来像苹果又不像苹果”的东西时，这个时候该怎么办？
这就需要一个强大的“大脑”来进行判断了，也就是我们常说的“算法”。
算法才当今是苹果采摘机器人的核心。
果园的环境并非是试验场地上的环境，在枝叶密集的苹果树上，很多时候机械手臂要想采摘下来一个苹果，它必须学会如何绕开遮挡物，精准的抓住那个苹果。
这就跟你在娃娃机里抓娃娃差不多，但是更难。
你抓娃娃的时候要用大脑来思考如何抓住布娃娃，苹果采摘机器人也要这样，它要“思考”如何绕开枝条，如何选择一个合适的路径来把苹果摘下来，甚至还要判断是不是要把枝条用另一只机械臂给挪开。
这些都是算法要做出的决定。
我们要是从咱们人类的角度来看，这很简单，3岁的小孩儿可能都能知道该怎么摘苹果。但是较早的苹果采摘机器人都是“机械式思维”的，一就是一，二就是二，遇到什么指令做出什么反应，这几乎是不变的。
这种僵硬的“算法”也就导致了苹果采摘机器人在实际果园中的采摘准确率偏低。
当前，也有苹果采摘机器人采用了“AI算法”，类似当下大火的ChatGPT，可以基于深度学习的仿神经网络系统，对树枝上挂着的苹果进行智能化的采摘，并且可以逐步优化自己的采摘方式。
不过，这类苹果采摘机器人还处于初级阶段。要想真的实现商业化采摘，估计还需要大量的时间、不同的果园来进行“训练”。
有时候仔细想想，教会机器人准确的采摘苹果，可能比教会一只猴子爬树去采摘苹果都要难。
第三大难题是手
当眼睛发现苹果、大脑做出采摘的判断后，真正去执行采摘苹果的是苹果采摘机器人的末端执行器，其实也就是“手”。
关于苹果采摘机器人的手的设计很难。
刚刚开始设计的是偏“硬”的机械爪，结果先不说采摘的掉果率，仅仅是被抓烂的苹果就非常多，果园基本上都承担不了这样的损失。
后来又设计出了硅胶软体的“手”，采摘苹果时的损伤率降低了，但依然掉果率依然非常高。
这是材质上遇到的难题。
在形状上也遇到了很多难题。
像眼下的苹果采摘机器人有的是“两爪”，机器人执行末端有“两根手指”，摘苹果时，这两根手指把苹果捏住，然后进行扭转，把苹果从树枝上给扭下来。也有设计成“三爪”的，都是利用了扭转采摘苹果的方式。
还有比较干脆的设计，把一只手设计成了剪刀，直接把苹果剪断。在掉下来的苹果下边提前伸出托盘或者网兜，接住掉下来的苹果。
这些设计各有优劣。
当下国内外最常见的“手”的设计应该是漏斗状的真空吸盘。
直接把苹果给牢牢的吸住，然后摇断果梗拽下来。这种漏斗状的真空吸盘对于苹果的损伤目前应该是最小的，所以得到了广泛的应用。但是灵活性好像不如“爪子”，有时候个别位置刁钻的苹果就很难吸得到。
距离我们还多远？
苹果采摘机器人距离我们看起来已经不远了，但是“行百里者半九十”，前边很多的研究、攻关方向可能都是在速度上，然而，在复杂的果园环境下，准确度和低损伤度可以说是更重要的。
如果采摘的时候漏摘了苹果或者损伤苹果过多，这样的苹果机器人在省人工上的预期就大大降低了。就好像一些所谓的自动化设备，明明说着是省人工，然后实际生产中，还得雇一个人盯着这个设备，不然就很容易出错。
这种不稳定性是苹果采摘机器人需要进行重点攻克的。
至于采摘速度上快一点和慢一点还好说，毕竟机器人是可以24小时不间断采摘的，用较长的工作时间可以抵消工作效率的不足。
只是，即便解决了这些难题。
在实际的果园生产中，我们很多果园还是没有办法用这种机器人的。
原因很简单，不少老果园的苹果栽培模式都是“随心所欲”的，树冠极大，两排树之间留下的间距过窄，采摘机器人根本进不去。再有，很多果园都在山上，种植也都是这一棵那一棵，这种也不利于采摘机器人的作业。
未来的苹果采摘机器人更多是适用于大规模的现代化苹果种植园。
苹果采摘机器人对于小果园来说，那还是很遥远的。
对于现代化的大型苹果种植园可能的确不会太远了。
