Fyzická AI v zemědělství: roboti, co zvládnou sad

Ještě před pár lety se většina debat o AI v zemědělství točila kolem „chytrých“ tabulek, map výnosů a předpovědí počasí. Dnes se těžiště posouvá: AI se přesouvá z obrazovek do terénu. A to je zásadní rozdíl. Když se model umí nejen „dívat a počítat“, ale také řídit stroj, rozhodovat v reálném čase a vydržet prach, tmu i nerovnosti, začíná zemědělství měnit způsobem, který je prakticky hmatatelný.

Právě to vystihuje pojem fyzická AI (Physical AI) – AI, která se projevuje jako chování v reálném světě: navigace, manipulace, sběr dat, autonomní práce. A letošní vlna pozornosti po veletrhu CES i následné investice do agrobotiky ukazují, že nejde o krátkodobý hype. Jedním z nejviditelnějších signálů je financování společnosti Bonsai Robotics, která staví autonomní systémy do náročných podmínek sadů.

V rámci naší série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ se dnes podíváme na to, co fyzická AI reálně znamená pro farmy a potravinový řetězec: co už funguje, kde jsou limity, a jak poznat projekt, který dává ekonomický smysl.

Co je „fyzická AI“ a proč je najednou všude

Fyzická AI je propojení AI modelů se senzory a stroji tak, aby uměly bezpečně jednat v reálném prostředí. Nejde jen o rozpoznání obrazu, ale o celý rozhodovací cyklus: vnímání → interpretace → akce → kontrola výsledku.

V zemědělství má tenhle přístup výhodu, kterou CFO pochopí během minuty: snižuje závislost na dostupnosti lidí a stabilizuje kvalitu práce. A to je v roce 2025 téma samo o sobě – tlak na náklady, nedostatek sezónních pracovníků, požadavky na dohledatelnost a kvalitu.

Zároveň se fyzická AI rodí z velmi praktického problému: zemědělské prostředí je nepřátelské pro elektroniku i algoritmy. Prach, měnící se světlo, bláto, listí, odlesky, úzké řádky, nerovnosti. V laboratorních demo videích to vypadá snadno. V sadu v noci už méně.

Bonsai Robotics jako signál: autonomie v sadu dospívá

Oznámení Bonsai Robotics o financování ve výši 15 milionů USD (Series A) je důležité hlavně jako potvrzení trendu: investoři sázejí na „AI, která jezdí“. Bonsai staví autonomní systém pro práci v sadech a vinicích, kde je navigace typicky náročnější než na otevřeném poli.

Jejich vlajková technologie se zaměřuje na dvě věci:

• Autonomní navigaci mezi řádky stromů
• Sběr a analýzu dat přímo během průjezdu

Firma uvádí, že má přes 40 nasazených jednotek a nasbírala data z více než 500 000 akrů (pro představu: to je přes 200 000 hektarů). I kdybychom odhlédli od marketingu, je to už objem, který obvykle znamená, že systém prošel stovkami „ošklivých“ situací v terénu – a přežil.

Proč jsou sady ideální „testovací aréna“ pro fyzickou AI

Sady jsou pro robotiku přísné, ale zároveň ekonomicky zajímavé:

• Hodnota produkce na hektar bývá vysoká (ovoce, mandle, citrusy).
• Operací je hodně: monitoring, řez, postřik, mechanická kultivace, logistika.
• Strukturované prostředí (řádky) je pro navigaci vhodnější než volný terén – ale světelné a povrchové podmínky jsou proměnlivé.

Pokud autonomie funguje v sadu v prachu a šeru, často se dá rozumně adaptovat i jinde.

Co přináší computer vision v praxi: méně dojmů, víc měření

Computer vision v zemědělství má jednu hlavní hodnotu: převádí vizuální realitu na měřitelná data. V sadu to typicky znamená:

• detekci řádků a překážek (bezpečná jízda)
• odhad hustoty koruny, vitality, „mezer“ v porostu
• sledování eroze, kolejí a problémů s povrchem
• mapování provozních událostí (kde se zastavuje, kde je úzké místo)

Největší přínos nebývá „AI něco pozná“. Největší přínos je, že AI to pozná konzistentně – v každé směně, u každého řádku, s dohledatelným výstupem.

Dobrá fyzická AI není ta, která udělá dokonalé demo. Je to ta, která udělá „dost dobrý“ výsledek desetitisíckrát za sebou.

Od monitoringu k zásahu: proč je autonomie další logický krok

V naší sérii často píšeme o monitoringu plodin, předpovědi výnosů a optimalizaci vstupů. Fyzická AI to posouvá: z monitoringu se stává akce.

Prakticky:

• Všimnout si problému (stres, choroba, poškození) je fajn.
• Ještě lepší je, když systém zajistí zásah: cílený postřik, mechanické odplevelení, úpravu závlahy, nebo aspoň přesnou navigaci lidí a strojů na místo.

Tohle je důvod, proč „roboti v poli“ v roce 2025 tolik táhnou: přinášejí výsledky tam, kde dashboardy končí.

Ekonomika nasazení: kde se fyzická AI vyplatí nejdřív

Nejrychlejší návratnost má fyzická AI tam, kde je drahá práce, vysoké ztráty a opakované rutinní jízdy. U sadů se to často potkává v jedné sezóně.

Typické zdroje ROI:

1. Méně přejezdů a lepší plánování (nižší palivo, čas, opotřebení)
2. Nižší zmetkovitost a škody (nárazy, nešetrné průjezdy, zbytečné utužení)
3. Stabilnější provoz (noční práce, práce v prašnu, v hůře obsaditelných směnách)
4. Data pro rozhodování (co skutečně stojí provoz a kde mizí výkon)

Co bych si pohlídal, kdybych to kupoval já

Tři otázky, které oddělí reálný projekt od drahé hračky:

• Jak systém degraduje? Když je špína na kameře nebo mlha, zpomalí bezpečně, zastaví, nebo „jede dál“?
• Kdo vlastní data a jak je využiju? Data bez workflow jsou jen úložiště.
• Jak vypadá servis a sezónní dostupnost? V zemědělství vás porucha v okně sklizně bolí násobně.

A čtvrtá, nepříjemná, ale praktická: Kolik hodin ročně to opravdu pojede autonomně? Ne „umí to“. Ale „kolik směn to dá“.

Rizika a limity fyzické AI: realita terénu se nedá okecat

Fyzická AI je tvrdší disciplína než čistě digitální AI, protože chyby stojí peníze okamžitě a někdy i bezpečnost. Nejčastější slabiny, které vidím napříč projekty (nejen u sadů):

1) Robustnost vůči „šumu“ prostředí

Stíny, protisvětlo, prach, kapky na optice, listí ve větru. Systém musí být stavěný na to, že realita vypadá jinak než tréninková data.

2) Integrace do farmního provozu

Robot, který vyžaduje speciální přípravu řádku nebo hodinu kalibrace denně, bude v praxi překážet. Vyhrává řešení, které se přizpůsobí farmě – ne farma robotovi.

3) Bezpečnost a odpovědnost

Autonomie potřebuje jasné režimy (autonomní / asistovaný / manuální), záznamy událostí a možnost okamžitého převzetí. V Evropě navíc roste tlak na dokumentaci a compliance u strojů i dat.

4) Lidský faktor

Technologie často narazí na to, že „to nikdo nechce obsluhovat“. Pomáhá jednoduché pravidlo: nejdřív vyřešit bolest lidí v provozu, teprve potom přidávat sofistikované funkce.

Co to znamená pro české farmy a potravinářství v roce 2026

Česko nebude kopírovat Kalifornii, ale princip je stejný: kdo bude mít data a automatizované operace, bude stabilnější v nákladech i kvalitě. U nás dává fyzická AI smysl hlavně tam, kde:

• chybí pracovní síla nebo je extrémně sezónní
• jsou opakované přejezdy (monitoring, ochrana, mechanická kultivace)
• je potřeba kvalitní dokumentace zásahů (audit, certifikace, trasovatelnost)

Pro potravinářství je dopad nepřímý, ale významný: lepší a konzistentnější produkce znamená stabilnější kvalitu suroviny, méně výkyvů a lepší plánování výroby. A to je v dodavatelském řetězci často cennější než „o pár procent vyšší výnos“.

Praktický start: pilot, který nezabije sezonu

Pokud o fyzické AI uvažujete, držel bych se jednoduchého postupu:

1. Vyberte jednu operaci (např. autonomní průjezd pro monitoring).
2. Nastavte měřitelná KPI: hodiny autonomního provozu, počet zásahů operátora, pokrytí hektarů za směnu, incidenty.
3. Požadujte provozní report po týdnech, ne po sezóně.
4. Teprve potom rozšiřujte na zásahy (cílený postřik, kultivace).

Tohle není opatrnictví. To je způsob, jak z AI udělat investici, ne experiment.

Kam fyzická AI míří dál: méně humanoidů, víc specializovaných strojů

Po CES se znovu rozjela debata o tom, kam se AI posune „v těle“. V zemědělství bych si vsadil na jednu věc: vyhrají specializované stroje, ne obecní humanoidi.

Důvod je prostý: farma nepotřebuje robota, který umí všechno. Potřebuje stroj, který:

• zvládne konkrétní úkol levněji a stabilněji
• vydrží prostředí
• dá se servisovat
• přinese data, která zlepší další rozhodování

Bonsai a podobné firmy ukazují, že tenhle směr už není jen na papíře. A pro celý obor „umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ to znamená jasný posun: od analýz k automatizaci.

Na konci roku 2025 je dobrý čas si položit jednoduchou otázku: Která jedna činnost na vaší farmě je tak opakovaná a nákladná, že by si zasloužila fyzickou AI? Odpověď často není technická. Je provozní. A právě proto to může vyjít.