Робот Harvest CROO B8 - як виглядає комерційно життєздатне автономне збирання полуниці

Наприкінці сезону полуниці у Флориді компанія Harvest CROO повідомила про результат, на який агроринок чекав роками: польові випробування їхнього роботизованого комбайна B8 показали комерційну життєздатність автоматизованого збирання - зі швидкістю, порівнянною з ручним збиранням у реальній комерційній операції.

Для ягідної галузі це не просто ще один прототип. Полуниця - одна з найскладніших культур для автоматизації: плоди ніжні, різняться за стиглістю, часто ховаються під листям, а збір вимагає делікатності та стабільної якості. Тому саме комерційний рівень продуктивності в полі - ключова межа між цікавим R&D і технологією, яку можна масштабувати у виробництво.

Що саме продемонстрували у Флориді

У повідомленні Harvest CROO йдеться про польовий показ у Duette (Флорида) 24 квітня 2025 року, де команда та представники галузі спостерігали, як B8 Harvester автономно рухається між рядками, а роботизовані модулі знизу шасі збирають ягоду.

Компанія прямо підкреслює, що початковою метою було зняти проблему дефіциту робочої сили, але поточна ітерація машини стала ширшою платформою, що поєднує AI, машинне навчання, інновації з харчової безпеки та підходи до селекції (як елемент системного рішення під механізоване збирання).

Цікава деталь для розуміння прогресу: за словами компанії, за останній рік вони отримали різкий стрибок обчислювальної потужності - із застосуванням нового покоління чипів NVIDIA можливості обробки зору на платформі стали у 200 разів потужнішими, що в комплексі з патентами та робототехнікою допомогло досягти продуктивності на рівні людини.

Архітектура B8 - 16 роботів в одному комбайні

Ключ до продуктивності B8 - паралельність. На сторінці про технології Harvest CROO зазначає: кожен Harvester має 16 незалежно працюючих роботів, які збирають ягоду, поки машина автономно проходить гектари плантацій.

У матеріалі компанії про AI та комп’ютерний зір прямо сказано: 16 роботів інтегровані в кожен B8 Strawberry Harvester, а їхні системи Computer Vision та AI є основою рішення формату pick-to-pack.

Фактично це схоже на міні-лінію з багатьма маніпуляторами, яка рухається полем без зупинки, а не на одиночний "рукав", що намагається встигнути за конвеєром. Для ягід така модель часто виглядає більш логічною: краще мати багато "легких" виконавців, ніж одного надскладного.

Навігація та безпека: LIDAR і 360° бачення поля

Для автономної машини в полі критично не лише "вміти рвати ягоду", а й стабільно та безпечно рухатися в рядках. Harvest CROO описує встановлену на комбайні LIDAR-систему, яка дає 360° 3D-огляд і допомагає точніше навігувати, уникаючи зіткнень із рядками, людьми чи перешкодами.

Це важливо для комерційної експлуатації: чим менше "нервових" ручних втручань, тим ближче техніка до сервісної моделі, коли виробник може гарантувати стабільний результат.

Комп’ютерний зір: сканування кожної ягоди і відбір за стиглістю

Другий фундамент - розпізнавання та рішення "зривати чи ні". Harvest CROO зазначає, що їхня система AI та машинного зору сканує кожну ягоду на рослині, щоб визначити, чи вона стигла, здорова і готова до збирання, після чого робот налаштовується зірвати плід без пошкодження.

У практичній площині це означає дві речі:

1. Машина від природи орієнтована на якість партії, а не лише на кількість зібраного.
2. Система може накопичувати дані по рослинах і плантації - і тут компанія прямо говорить про аналітику.

Програмна екосистема: веб та мобільні застосунки для контролю і аналітики

Harvest CROO описує власне ПЗ як екосистему, створену "з нуля" для надання виробнику даних, що підтримують управлінські рішення і супроводжують клієнта протягом усього досвіду. Вони прямо зазначають, що їхній набір веб- та мобільних застосунків забезпечує моніторинг і контроль комбайнів плюс інсайти з роботів і полів.

Серед заявлених можливостей - live-моніторинг збирання, системний і реальний моніторинг, аналітика, планування, збір інформації по окремих рослинах для аудиту, автономна інспекція пакування/процесингу/відбракування, прямий контроль Harvester і софт для тестування та навчання операцій.

Для агробізнесу це часто навіть важливіше за "залізо": масштабування автоматизації майже завжди впирається в диспетчеризацію, контроль якості, прогнозування і сервіс.

Патенти, модульність і масштабування

Компанія наголошує на модульній та масштабованій побудові екосистеми та зазначає, що вже має 13 виданих патентів у США та за кордоном (і додаткові в процесі).

Це сигнал про стратегію довгого циклу: захист технологій, підготовка до серійної експлуатації і поступове розширення на інші культури або сегменти.

ESG-ефект: зменшення CO2 та проблема "незібраного врожаю"

Окремо Harvest CROO робить акцент на сталості. На сторінці Sustainability компанія заявляє, що їхній новий Harvester зменшує викиди CO2 від традиційного ручного збирання на 96%.

Також вони стверджують, що через гострий дефіцит робочої сили частина виробників залишає приблизно 20% врожаю незібраним щороку, і позиціонують B8 як спосіб знизити цю втрату.

Навіть якщо винести за дужки точні методики розрахунків, логіка зрозуміла: у високовартісних культурах основна втрата - не лише в собівартості збору, а в ризику не зібрати врожай у потрібне "вікно" стиглості.

Чому це важливо для ринку і що може означати для України

Історично автоматизація збирання в "ніжних" культурах гальмувалась трьома речами: точність відбору стиглості, делікатність маніпулятора і економіка швидкості. Якщо B8 справді демонструє продуктивність на рівні ручного збору в полі, це означає:

• Автономний збір виходить із зони експериментів у зону операційного інструменту.
• "Дані з поля" стають частиною моделі - не як додаток, а як серцевина продукту.
• З’являється прецедент, який може прискорити автоматизацію і в інших нішевих культурах, як про це говорить компанія у своєму прес-релізі.

Для українського агросектору тут цікава рамка: навіть якщо B8 створений під специфіку американських полуничних господарств, сам підхід "платформа роботів + комп’ютерний зір + софт керування + модульність" може стати шаблоном для рішень у трудомістких нішах, де стабільність збору визначає економіку бізнесу.

Harvest CROO B8 цікавий не лише тим, що "робот збирає полуницю". Компанія заявляє про комерційно життєздатну швидкість, порівнянну з ручним збиранням, і підкріплює це системною архітектурою: 16 роботів у комбайні, автономна навігація з LIDAR, комп’ютерний зір, що сканує кожну ягоду, та програмна екосистема з веб- і мобільними застосунками для контролю й аналітики.

Якщо заявлені показники підтвердяться при масштабуванні, B8 може стати одним із перших прикладів, коли автономне збирання ягоди переходить у регулярну комерційну практику - з усіма наслідками для собівартості, доступності продукції та технологічної конкуренції в агроіндустрії.