機器人視覺通常緊密依賴于從真實世界的數(shù)據(jù)資料進行機器學(xué)習(xí)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法獲得了牽引力，進一步提高了機器人通過從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來共享知識的可能性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)作為牽引力，并進一步提高機器人通過從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來分享知識的可能性。
機器人農(nóng)業(yè)中機器人視覺和機器感知的一個公開挑戰(zhàn)是實現(xiàn)開放式學(xué)習(xí)，提高適應(yīng)季節(jié)變化、新出現(xiàn)的病蟲害、新作物品種等的能力。大多數(shù)現(xiàn)有工作只考慮機器人視覺系統(tǒng)部署前的初始訓(xùn)練階段，而不考慮在長期運行過程中學(xué)習(xí)模型的持續(xù)適應(yīng)。開發(fā)用于農(nóng)業(yè)機器人視覺系統(tǒng)的“地面真實感”和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的用戶界面，也是一個開放性挑戰(zhàn)。
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苗木種植、銷售（依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項目，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營活動）
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