Deepoc 具身模型开发板在农田植保机器人自主作业中的应用研究随着智慧农业持续推进,农田植保作业对机器人的自主感知、动态决策与环境适应能力提出更高要求。大田与设施农业环境复杂多变,传统植保机器人在非结构化场景中存在识别精度有限、路径规划僵化、环境鲁棒性不足等问题,难以满足精细化、轻量化、低成本的落地需求。本文以 VLA 视觉‑语言‑动作边缘智能架构为基础,探讨 Deepoc 具身模型开发板在植保机器人自主作业中的技术实现与应用价值,仅作纯技术研究分享,无营销推广性质。 一、农田植保机器人面临的典型技术难点 环境干扰强,识别稳定性不足 田间光照变化大、作物遮挡频繁、杂