AI और कृषि रोबोटिक्स: GOFAR से सीखें स्मार्ट खेती

खेत में काम करने वाली मशीनें अब सिर्फ ट्रैक्टर तक सीमित नहीं रहीं। 15/12/2025 को फ्रांस के टूलूज़ में GOFAR ने जो घोषणा की—कि वह साल में एक बार होने वाले ट्रेड शो से आगे बढ़कर कृषि रोबोटिक्स के लिए ग्लोबल “एक्सीलरेटर” बनेगा—वह एक साफ संकेत है: कृषि रोबोटिक्स प्रोटोटाइप वाले दौर से निकलकर वास्तविक अपनाने (adoption) के दौर में पहुंच चुकी है।

और यह बदलाव सिर्फ यूरोप की कहानी नहीं है। भारत जैसे देशों में जहां मज़दूर उपलब्धता, लागत, और समय पर ऑपरेशन (बुवाई, निराई, छिड़काव, कटाई) सबसे बड़ा फर्क पैदा करते हैं, वहां AI-आधारित स्मार्ट खेती का अगला व्यावहारिक कदम अक्सर रोबोटिक्स ही बनता है। मेरी नजर में 2026–2028 का समय “कृषि में AI” के लिए वही भूमिका निभाएगा जो 2016–2019 में मोबाइल-आधारित एग्री-ऐप्स ने निभाई थी—बस फर्क यह है कि अब AI निर्णय ही नहीं देगा, काम भी करके दिखाएगा।

यह पोस्ट हमारी “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ का हिस्सा है। यहां हम GOFAR की इस रणनीतिक पिवट को आधार बनाकर समझेंगे कि AI + रोबोटिक्स किस तरह सटीक खेती, निगरानी, लागत नियंत्रण और टिकाऊ कृषि को जमीन पर उतार रहा है—और किसान, एग्री-उद्यमी, और एग्रीटेक कंपनियां 2026 की तैयारी कैसे करें।

GOFAR का पिवट: अब इवेंट नहीं, अपनाने की मशीनरी

सीधा मतलब: GOFAR अब सिर्फ मंच नहीं देगा, बल्कि बाजार में गोद लेने की गति बढ़ाने के लिए पूरे साल काम करेगा। GOFAR के अध्यक्ष Aymeric Barthes के शब्दों का सार यही है कि 2016 में जो चीजें “डेमो/प्रोटोटाइप” थीं, वे अब खेतों में कमर्शियल डिप्लॉयमेंट में हैं—और इसलिए संस्था की भूमिका भी बदलनी चाहिए।

GOFAR की नई दिशा तीन स्तरों पर adoption तेज करने पर टिकी है:

1. किसानों में अपनाने की गति: फील्ड डेमो, वास्तविक उपयोगकर्ता फीडबैक, peer-to-peer सीख
2. मैच्योर कंपनियों की कमर्शियल ग्रोथ: डिस्ट्रीब्यूटर्स और एंड-यूज़र्स से कनेक्शन
3. स्टार्टअप्स का स्केल-अप: मार्केट और निवेशकों तक पहुंच

यह मॉडल भारत में बहुत प्रासंगिक है, क्योंकि यहां तकनीक अक्सर “लॉन्च” तो हो जाती है, लेकिन स्थानीय परिस्थितियों (फसल-प्रकार, खेत का आकार, मिट्टी, सिंचाई, धूल, नेटवर्क, सर्विस) में टिके रहना ही असली परीक्षा है।

स्मार्ट खेती में असली बाधा तकनीक नहीं, भरोसा और सर्विस नेटवर्क है। GOFAR जैसी पहलें इसी गैप को भरने की कोशिश हैं।

कृषि रोबोटिक्स में AI का काम क्या है? (और क्यों इसके बिना रोबोट अधूरा है)

कृषि रोबोटिक्स का “रोबोट” हिस्सा लोगों को दिखता है—पहिए, आर्म, टूल, बैटरी। लेकिन खेत में काम कराने वाला दिमाग AI होता है। AI यहां चार काम करता है:

1) देखने की क्षमता: कंप्यूटर विज़न

कई रोबोट कैमरों/सेंसर से फसल बनाम खरपतवार पहचानते हैं, पौधे की कतार पकड़ते हैं, फल/गुच्छे की लोकेशन समझते हैं। यही आधार है:

• ऑटो-वीडिंग (स्वचालित निराई)
• स्पॉट स्प्रे (जहां जरूरत, वहीं छिड़काव)
• प्लांट काउंट/स्टैंड काउंट

2) निर्णय क्षमता: प्रिस्क्रिप्शन और ऑप्टिमाइजेशन

AI तय करता है कि:

• कौन-सी लाइन में कितनी स्पीड से जाना है
• किस जगह कितनी मात्रा में स्प्रे/कटिंग/टूल एक्शन चाहिए
• बैटरी/फ्यूल और काम के समय का सर्वोत्तम शेड्यूल क्या हो

3) नेविगेशन और सुरक्षा: ऑटोनॉमी स्टैक

खेत में GPS, IMU, LiDAR, कैमरा, और मैपिंग मिलकर रोबोट को चलाते हैं। लेकिन खेत “रोड” नहीं है—यहां:

• ढलान, कीचड़, उबड़-खाबड़ जमीन
• अचानक इंसान/जानवर
• फसल की ऊंचाई बदलना

इसलिए सेफ्टी और फेल-सेफ मोड किसी भी कृषि रोबोट की असली कसौटी है।

4) सीखने की क्षमता: फीडबैक लूप

GOFAR ने खास तौर पर किसान-उपयोगकर्ताओं से रीयल फीडबैक को अपनाने का केंद्र बनाया है। यह AI के लिए “डेटा” नहीं, काम का सबक होता है:

• हैंडलिंग में क्या दिक्कत आती है?
• ROI कितने सीजन में दिखता है?
• किन परिस्थितियों में मशीन सीमित हो जाती है?

GOFAR Tour 2026: “किसान बताएगा, कंपनी नहीं”—यही फर्क बनाता है

GOFAR Tour की शुरुआत 05/02/2026 को टूलूज़ में तय है, और खास बात यह है कि अलग-अलग ट्रैक (फील्ड क्रॉप्स/सब्ज़ी, बागवानी, अंगूर/वाइनयार्ड) में किसान खुद मशीनें प्रस्तुत करेंगे। इस approach का असर सीधा adoption पर पड़ता है, क्योंकि किसान इन सवालों के जवाब चाहते हैं:

• वास्तविक ROI: “कितने घंटे/एकड़ बचा?”
• वास्तविक गुणवत्ता: “निराई/स्प्रे की एक्यूरेसी कैसी रही?”
• वास्तविक सीमाएं: “कब मशीन ने काम रोक दिया?”

GOFAR ने जिन उपकरणों/रोबोट्स का ज़िक्र किया, वह संकेत देता है कि बाजार अब “एक काम” वाली मशीन से आगे बढ़कर फसल-विशेष और ऑपरेशन-विशेष मशीनों की तरफ जा रहा है—जैसे निराई, कटिंग, बाग/वाइनयार्ड संचालन आदि।

भारत के लिए सीख: एग्रीटेक कंपनियों को डेमो में फीचर दिखाने से ज्यादा, वर्कफ्लो दिखाना चाहिए—एक दिन का ऑपरेशन, मेंटेनेंस, बैटरी/फ्यूल, और मजदूर के साथ तालमेल।

भारत में स्मार्ट खेती के लिए रोबोटिक्स कहाँ सबसे पहले फिट बैठेगा?

सीधा जवाब: जहां लागत उच्च, मज़दूर की अनिश्चितता, और सटीकता की जरूरत साथ आती है। भारत में शुरुआती “विनिंग यूज़-केस” आम तौर पर ये हैं:

1) खरपतवार नियंत्रण (Autonomous/AI Weeding)

रसायन लागत और प्रतिरोध (resistance) की समस्या बढ़ रही है। AI-आधारित निराई में:

• कम केमिकल, अधिक लक्ष्यित नियंत्रण
• बार-बार निराई संभव (schedule-based)
• श्रम पर निर्भरता कम

2) बागवानी/अंगूर/सब्ज़ियों में रोबोटिक ऑपरेशन

हाई-वैल्यू फसलों में:

• ऑपरेशन समय पर न हो तो नुकसान ज्यादा होता है
• कतारें स्पष्ट होती हैं (navigation आसान)
• प्रति एकड़ रिटर्न ज्यादा, इसलिए ROI जल्दी दिखता है

3) सटीक छिड़काव और स्पॉट एप्लिकेशन

AI अगर “बीमारी/कीट/घास” को पहचान सके तो स्पॉट स्प्रे से:

• रसायन की खपत घटती है
• ड्रिफ्ट कम होता है
• अनुपालन (compliance) और फूड सेफ्टी बेहतर होती है

4) निगरानी + निर्णय + कार्रवाई का एकीकृत मॉडल

आज कई जगह निगरानी ड्रोन/कैमरा से होती है, और कार्रवाई मानव करता है। अगला कदम है:

• AI से पहचान → रोबोट से कार्रवाई

यही “स्मार्ट खेती में AI” की असली मंज़िल है: अनुमान नहीं, निष्पादन।

किसान/एफपीओ/एग्री-उद्यमी: 2026 में रोबोट खरीदने से पहले ये 8 सवाल पूछें

यह हिस्सा मैंने जानबूझकर प्रैक्टिकल रखा है, क्योंकि लीड्स तभी बनती हैं जब निर्णय स्पष्ट हों। किसी भी कृषि रोबोटिक्स समाधान का मूल्यांकन इस चेकलिस्ट से करें:

1. ऑपरेशन फोकस क्या है? (निराई/स्प्रे/कटिंग/मॉनिटरिंग)
2. एक दिन में वास्तविक क्षमता कितनी है? (एकड़/घंटा)
3. फील्ड कंडीशन सीमा: ढलान, कीचड़, फसल ऊंचाई, घना कैनोपी
4. सेफ्टी फीचर्स: इंसान/जानवर आने पर व्यवहार क्या होगा?
5. सर्विस और स्पेयर: 48–72 घंटे में सपोर्ट संभव है?
6. डेटा ओनरशिप: फील्ड डेटा किसका होगा? एक्सपोर्ट मिलती है?
7. ROI मॉडल: किराये पर चलाकर कितने सीजन में ब्रेक-ईवन?
8. इंटीग्रेशन: क्या यह आपके मौजूदा फार्म मैनेजमेंट/सेंसर सिस्टम से जुड़ सकता है?

अगर इन सवालों के जवाब साफ नहीं हैं, तो मशीन “अच्छी” होने के बावजूद आपके खेत के लिए गलत हो सकती है।

एग्रीटेक कंपनियों के लिए संदेश: असली प्रोडक्ट = तकनीक + गो-टू-मार्केट

GOFAR का “एक्सीलरेटर” बनना बताता है कि अब प्रतिस्पर्धा सिर्फ मॉडल/सेंसर पर नहीं है। जीतने वाले वे होंगे जो गो-टू-मार्केट मजबूत करेंगे:

• किसान-स्तर पर डेमो और प्रशिक्षण (दिन-भर का ऑपरेशन)
• फाइनेंसिंग/लीज़िंग/पे-पर-यूज़ मॉडल
• सर्विस नेटवर्क और स्पेयर सप्लाई
• स्थानीय फसल/स्थानीय रीति से AI मॉडल ट्यूनिंग

भारत में खास तौर पर कॉन्ट्रैक्ट फार्मिंग, कस्टम हायरिंग सेंटर, FPO मॉडल के जरिए रोबोटिक्स का adoption तेज हो सकता है, क्योंकि खरीद का बोझ साझा होता है और उपयोग अधिक सुनिश्चित।

अगले 12 महीनों में क्या बदलने वाला है?

सीधा अनुमान: 2026 में कृषि रोबोटिक्स की चर्चा “क्या यह संभव है?” से हटकर “किस ऑपरेशन में यह सबसे तेज ROI देता है?” पर आ जाएगी। GOFAR Tour जैसे फील्ड-डेमो केंद्रित कार्यक्रम इसी बदलाव की गति बढ़ाते हैं।

अगर आप किसान, FPO, या एग्री-उद्यमी हैं, तो अभी सही समय है कि आप अपने खेत के 1–2 ऑपरेशन चुनें और AI-रोबोटिक्स पायलट चलाने की तैयारी करें। अगर आप एग्रीटेक कंपनी हैं, तो “एक डेमो” नहीं—एक सीजन का परिणाम आपका असली मार्केटिंग एसेट होगा।

आपके हिसाब से भारतीय खेती में AI रोबोटिक्स का सबसे पहले बड़ा उपयोग किस जगह होगा—निराई, छिड़काव, या बागवानी ऑपरेशन?