蓝侠自研的多品类 AI 视觉识别算法。在蓝莓、冬枣场景实测准确率约 95%，适配晨露、密植、枝叶遮挡等复杂田间环境，为机械臂提供稳定可靠的识别与位姿输出。
果实识别是采摘作业的第一道判断。算法要回答的不是「看见果实」，而是「这一颗能不能采」。
这套算法不依赖实验室条件。晨露反光、强逆光、枝叶遮挡与密植往往同时出现在真实果园里，算法需要在这样的条件下稳定检出目标，并判断成熟度与果径。目前算法已申请多项专利，并在蓝莓、冬枣两类已落地作物上完成实测验证。
从图像输入到可执行的抓取目标，算法由四部分构成，缺一不可。
算法从实验室走向田间，要依次通过仿真、鲁棒性、泛化与基线四道检验。
在仿真环境中批量复现田间工况，验证算法在大规模场景下的稳定性。
针对光照变化、枝叶遮挡、密植等边界条件，检验算法的稳定表现。
验证各模块的实际贡献，检验模型在未见作物与场景上的泛化能力。
与基线模型横向对比，确认每一版迭代都带来实质提升。
「算法整体」与「分机型」是两组不同的统计口径：前者为多品类算法在蓝莓 / 冬枣场景的整体实测值，后者为两台量产机型各自的实测值。作为对比，行业平均识别精准度为 80%–90%。
| 统计口径 | 识别精准度 | 说明 |
|---|---|---|
| 算法整体 | 约 95% | 多品类 AI 视觉识别算法在蓝莓 / 冬枣场景的整体实测值 |
| 分机型 · 冬枣 | 96% | 冬枣采摘机器人，已量产落地，田间实测 |
| 分机型 · 蓝莓 | 92% | 蓝莓采摘机器人，已量产落地，田间实测 |
在「感知—决策—规划—控制—执行」的全链路闭环中，AI 果实识别承担最前端的感知职责：向上为决策与规划提供输入，向下驱动执行机构。
多品类果实识别、成熟度与果径判定、三维位姿计算，输出机械臂可直接执行的抓取目标。
「农场大脑」慢思考做决策：基于多模态融合感知，结合作物知识库与智能决策引擎，完成精准作业决策。
「机器人小脑」快思考做规划与执行：手眼协同算法、车臂联动控制与力觉反馈，保障采摘动作的稳定与精准。
技术支撑体系中的柔性执行器技术、先进视觉伺服系统、自适应运动规划与控制、鲁棒的定位导航，与 AI 视觉算法共同构成机器人的完整作业能力。