Carbon Robotics正在把基础模型引入农田。公司以单一的“植物大模型”替代此前针对不同作物分别开发的AI视觉模型，使系统能够理解不同地区、不同物种的植物结构，并让农户按照自己的作物和杂草划分标准，即时调整激光除草机。
Carbon Robotics称，Carbon AI的训练数据涵盖1.5亿个已标注植物。其植物大模型使用从全球采集的数百万张幼苗图像进行预训练，再在田间进行个性化适配。传统视觉系统遇到新作物、杂草或地理环境时，往往需要耗时的重新训练；这套系统则允许农户通过iPad应用查看本田块的缩略图，只需将少量示例标记为“作物”或“杂草”。
借助该工具和基础模型，农户可以指定希望从田间清除的植物。即使某种植物在其他地区或同一农场的其他地块被视为有用作物，种植者也能为每次作业单独设定激光除草目标。
这些示例输入基础模型后，系统即可调整行为，无需部署新模型或下载新软件。同一个通用模型可在亚利桑那州的胡萝卜田选择性清除杂草，再经过数分钟配置，转移到另一农场的生菜或香草地块作业。公司还指出，LaserWeeder处理后的杂草养分会回到土壤中。
通过示例比较即时适配田间作物
Carbon Robotics首席技术官Alex Sergeev在接受The Robot Report采访时表示，公司需要建立一种流程，让农户能够向模型提供示例，而模型无需重新训练就能立即工作。
他解释说，模型能够理解差异，并以很快的速度将农户提供的示例与田间观测到的植物进行比较。这与传统模型分别输出“这是杂草的置信度”或“这是作物的置信度”有所不同：系统比较的是当前植物与农户已经指定为作物、杂草的全部示例，而这一过程必须非常迅速。
iMerit协助构建预训练数据
植物数据标注及基础模型训练是一项庞大工作。Carbon Robotics因此与数据标注企业iMerit合作，由后者提供训练资源和工作流程，处理构建模型所需的数百万张植物图像。
Sergeev回忆，公司早期规模很小，团队白天去农场，晚上聚在酒店房间里自行标注图像，这种做法难以扩大规模。因此，公司在2020年开始寻找标注合作伙伴，并与iMerit建立合作。他表示，团队此前自行标注的图像可能只有约2000张，而iMerit后来已完成约100万张图像的标注。
Carbon Robotics为其特定的标注方式开发了工具，交由iMerit使用。研发团队可以根据模型训练的进展，以及iMerit关于操作可行性和效率的反馈不断改进工具；iMerit也能更有效地完成数据标注。
Carbon ATK进一步推动拖拉机自主作业
Carbon Robotics近期推出Carbon ATK自主化套件，可对现有约翰迪尔6R、8R、8RX和8RT系列拖拉机（2019年及以后型号）进行改装，无需永久性改动车辆。套件能够与LaserWeeder等智能农具集成，根据杂草密度调整作业速度。
Carbon ATK配备感知和位置跟踪所需的摄像头与传感器，可支持障碍物避让、路径规划、跟踪及作业任务设定。
公司表示，搭载Carbon ATK及其智能农具的拖拉机能够在驾驶室无人值守的情况下自主完成除草任务，也可用于耕作、喷洒和收获等其他农业流程。