एग्रीटेक्निका 2025: AI-स्मार्ट खेती की 3 सीख

एग्रीटेक्निका 2025 में आधे मिलियन से ज़्यादा लोग पहुँचे और करीब 3,000 प्रदर्शक (exhibitors) एक ही छत के नीचे दिखे। इतने बड़े शो का एक असर सीधा होता है—ट्रेंड्स कागज़ पर नहीं, मशीनों पर चलते हुए दिखते हैं। और इस साल का साफ संदेश है: AI अब “फ्यूचर” नहीं, खेत का ऑपरेटिंग सिस्टम बन रहा है।

हमारी “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ में मैं अक्सर एक बात दोहराता हूँ—टेक्नोलॉजी तभी काम की है जब किसान को तीन चीज़ें दे: समय बचे, पानी/इनपुट घटें, और फैसला साफ हो। एग्रीटेक्निका 2025 के तीन हाइलाइट्स इसी कसौटी पर खरे उतरते हैं: एक सोलर-रोबोट जो निराई-बीजाई-स्प्रे तक करता है, एक सिंचाई रोबोट जो पानी और मज़दूरी बचाने का दावा करता है, और एक विज़न-AI गाइडेंस सिस्टम जो GPS से भी बेहतर कतार पहचानने की बात करता है।

नीचे मैं इन तीनों को सिर्फ “न्यू प्रोडक्ट” की तरह नहीं, बल्कि भारत के खेतों में लागू होने वाली AI-स्मार्ट खेती के नज़रिए से खोलकर बता रहा हूँ—क्या सीखें, कहाँ सावधानी रखें, और आप 2026 सीज़न से पहले क्या तैयारी कर सकते हैं।

1) ऑटोनॉमस रोबोट: एक मशीन नहीं, पूरा वर्कफ़्लो

एग्रीटेक्निका 2025 में जो चीज़ सबसे तेज़ी से चर्चा में आई, वो है ऑटोनॉमस फार्म रोबोट का “मल्टी-टास्क” होना। उदाहरण के तौर पर FarmDroid FD20 जैसा सोलर-पावर्ड रोबोट सीडिंग, वीडिंग और स्प्रे—तीनों काम करने का दावा करता है और कई फसलों के लिए अनुकूलता (compatibility) की बात करता है।

यहाँ असली बात रोबोट नहीं, वर्कफ़्लो है। अगर एक ही प्लेटफ़ॉर्म खेत में:

• बीज गिराए (सीड प्लेसमेंट),
• शुरुआती स्टेज में खरपतवार हटाए (मैकेनिकल/प्रिसाइज़न वीडिंग),
• और जरूरत के हिसाब से स्पॉट/लाइन स्प्रे करे,

तो किसान के लिए यह “नई मशीन” नहीं रहती—यह सीज़न की प्लानिंग बदल देती है। खासकर उन जगहों पर जहाँ मज़दूरी की अनिश्चितता और समय पर ऑपरेशन सबसे बड़ी चुनौती है।

AI कहाँ फिट बैठता है?

ऑटोनॉमी सिर्फ मोटर और बैटरी से नहीं चलती। इसमें आमतौर पर रूट प्लानिंग, सेफ्टी लॉजिक, सेंसर फ्यूज़न और कई बार कंप्यूटर विज़न शामिल होता है। किसान की भाषा में कहें तो:

• मशीन को यह “समझ” चाहिए कि कहाँ चलना है, कहाँ नहीं।
• कतारें कहाँ हैं, पौधा कहाँ है, खरपतवार कहाँ है।
• और खेत की हालत बदलने पर (कीचड़, ढलान, छाया) भी स्थिर काम करना है।

भारत में इसका सबसे व्यावहारिक फायदा उन फसलों में दिख सकता है जहाँ कतारों में बोआई होती है और शुरुआती 30-45 दिन निराई-गुड़ाई का खर्च भारी पड़ता है—जैसे कपास, मक्का, सब्ज़ियाँ, गन्ने की शुरुआती देखभाल आदि।

अपनाने से पहले ये 5 सवाल ज़रूर पूछें

मैंने देखा है कि किसान/एग्री-उद्यमी अक्सर “रोबोट देख कर” जल्दी प्रभावित हो जाते हैं। बेहतर तरीका यह है कि आप ROI को खेत की भाषा में तोड़ें:

1. एक दिन में कितना क्षेत्र कवर करेगा? (एकड़/दिन)
2. कतार दूरी (row spacing) और टर्निंग स्पेस आपके खेत में संभव है?
3. सर्विस/स्पेयर/डाउनटाइम का प्लान क्या है?
4. सेफ्टी और चोरी/डैमेज से बचाव कैसे होगा?
5. डेटा किसका रहेगा? ऑपरेशन डेटा, मैप, लॉग—यह बाद में बहुत मायने रखता है।

स्निपेट-योग्य बात: ऑटोनॉमस रोबोट तभी सही निवेश है जब वह “मजदूरी की कमी” नहीं, “ऑपरेशन की टाइमिंग” की समस्या हल करे।

2) “स्मार्ट सिंचाई” का अगला कदम: मोबाइल इरिगेशन रोबोट

दूसरा हाइलाइट एक स्टार्टअप पिच से निकला—Rain2Soil का Rain Butler, जिसे “सबसे सटीक रेन क्लाउड” जैसा मार्केटिंग टैग मिला। दावा है कि यह पूरी तरह ऑटोनॉमस सिंचाई रोबोट है जो रोटरी स्प्रिंकलर जैसी समान जल-वितरण क्षमता और होज़-रील जैसी लचीलापन देता है, और खेत की ज्योमेट्री बदले बिना काम करता है।

कंपनी के दावों में तीन नंबर खास हैं:

• 80% वर्किंग टाइम बचत
• 25% पानी की बचत
• 10% उपज वृद्धि

अब, किसी भी डेमो/दावे पर आँख बंद कर भरोसा नहीं करना चाहिए। फिर भी, समस्या असली है—भारत में 2025 के अंत तक आते-आते कई राज्यों में सिंचाई का “कॉस्ट” सिर्फ बिजली/डीज़ल नहीं रहा; पानी का भरोसा और सही समय पर सिंचाई सबसे बड़ा मुद्दा है।

AI और प्रिसिजन इरिगेशन: असली फायदा कहाँ है?

मेरी राय में स्मार्ट सिंचाई का सबसे बड़ा फायदा “ऑटोमेशन” नहीं, सटीकता है—कब, कितना, कहाँ। AI वहाँ मदद करता है जहाँ डेटा जुड़ता है:

• मिट्टी की नमी (soil moisture) सेंसर
• मौसम पूर्वानुमान
• फसल अवस्था (growth stage)
• खेत का ज़ोन मैप (उच्च-निम्न, जलधारण क्षमता)

अगर रोबोट/सिस्टम इन संकेतों के आधार पर पानी दे, तो 25% पानी बचत का रास्ता बनता है—क्योंकि ओवर-इरिगेशन घटता है।

भारत के संदर्भ में 3 व्यावहारिक उपयोग

1. सब्ज़ी बेल्ट और हाई-वैल्यू फसलें: जहाँ पानी की थोड़ी भी गलती क्वालिटी गिराती है।
2. अनियमित आकार वाले खेत: जहाँ ड्रिप/स्प्रिंकलर लेआउट महँगा या जटिल पड़ता है।
3. कस्टम हायरिंग मॉडल: किसान नहीं, FPO/एग्री-सेवा प्रदाता रोबोट चलाए—जैसे हार्वेस्टर का मॉडल है।

सावधानी: पानी बचत “सिस्टम” से आती है, सिर्फ मशीन से नहीं

अगर आपके खेत में:

• लेवलिंग खराब है,
• पाइपलाइन/प्रेशर अस्थिर है,
• या सिंचाई शेड्यूल फसल के हिसाब से नहीं,

तो कोई भी स्मार्ट मशीन सीमित फायदा देगी। बेहतर तरीका: पहले जोनिंग + सेंसर बेसलाइन बनाइए, फिर ऑटोमेशन जोड़िए।

स्निपेट-योग्य बात: AI-सिंचाई का ROI पानी बचत से कम, ‘गलत समय पर पानी’ रोकने से ज़्यादा आता है।

3) विज़न AI गाइडेंस: GPS से आगे, “कतारें दिखाकर” चलाना

तीसरी टेक्नोलॉजी मुझे सबसे प्रैक्टिकल लगती है, क्योंकि यह उन किसानों तक भी पहुँच सकती है जो तुरंत रोबोट नहीं खरीदेंगे। CHC Navigation का VG100 Vision AI Guidance System एक कैमरा-बेस्ड, AI-ड्रिवन क्रॉप-रिकग्निशन गाइडेंस सिस्टम है, जिसका लक्ष्य है वीडिंग और स्प्रे में सटीकता बढ़ाना।

इसका दावा यह है कि यह अलग-अलग फील्ड कंडीशन में लाइव क्रॉप रो को पहचानकर ट्रैक कर सकता है, और वाहन/इम्प्लीमेंट को कतारों के बीच सही चलाता है। खास लाइन यह है कि जटिल परिस्थितियों में विज़ुअल रो डिटेक्शन, GPS-ओनली सॉल्यूशन से बेहतर हो सकता है।

भारत में यह कहाँ “सीधा” फिट होता है?

• कपास, सोयाबीन, मक्का जैसी कतार वाली फसलों में इंटर-कल्टीवेशन
• स्प्रे ड्रिफ्ट और ओवरलैप कम करना
• कम अनुभवी ट्रैक्टर ऑपरेटर के साथ भी लाइन में चलना

यहाँ AI का फायदा यह है कि यह “मैप” नहीं, आँख देता है—कैमरा पौधे को देखता है और सॉफ्टवेयर लाइन निकालकर गाइड करता है। और कई बार खेत में:

• GPS सिग्नल/करेक्शन सीमित,
• हेडलैंड/टर्न पर लाइन गड़बड़,
• या बुवाई में हल्का टेढ़ापन,

तो कैमरा-बेस्ड गाइडेंस ज़्यादा स्थिर हो सकता है।

खरीदने/लगाने से पहले चेकलिस्ट

• आपकी फसल में रो विज़िबिलिटी कैसी रहती है? (गैप, मल्च, खरपतवार)
• आपके स्प्रे/कल्टीवेटर की मैकेनिकल प्ले (ढीलापन) कितनी है?
• सिस्टम लो-लाइट/धूल में कैसा परफॉर्म करता है?
• क्या यह आपके मौजूदा ट्रैक्टर/इम्प्लीमेंट के साथ इंटरऑपरेबल है?

स्निपेट-योग्य बात: विज़न-AI गाइडेंस उन खेतों में सबसे तेज़ ROI देता है जहाँ ‘कुशल ऑपरेटर’ मिलना मुश्किल हो गया है।

2026 की तैयारी: AI-स्मार्ट खेती अपनाने का 4-स्टेप प्लान

एग्रीटेक्निका जैसे शो देखकर अक्सर लोग दो छोर पर चले जाते हैं—या तो “सब दिखावा है”, या “कल से यही करना है”। सही रास्ता बीच का है: पायलट, माप, स्केल।

1) एक समस्या चुनिए (और उसी पर टेक्नोलॉजी लगाइए)

सबसे आम 3 समस्याएँ:

• निराई/स्प्रे का खर्च और समय
• पानी की अनिश्चितता और ओवर-इरिगेशन
• ऑपरेटर स्किल और ओवरलैप/मिस-आउट

2) बेसलाइन बनाइए (टेक्नोलॉजी से पहले)

• प्रति एकड़ ऑपरेशन कॉस्ट
• पानी का औसत उपयोग (घंटे/एकड़ या mm)
• उपज और क्वालिटी के पिछले 2 सीज़न के रिकॉर्ड

3) छोटा पायलट: 5-10 एकड़ या 1 प्लॉट

पायलट में सिर्फ एक KPI पकड़ें:

• स्प्रे ओवरलैप %
• पानी बचत %
• मजदूरी घंटे/एकड़

4) डेटा-ओनरशिप और सर्विस मॉडल स्पष्ट रखें

AI-स्मार्ट खेती में सपोर्ट और डेटा दोनों बड़े मुद्दे हैं। खरीदने से पहले लिखित में तय करें:

• सर्विस TAT (टर्नअराउंड टाइम)
• सॉफ्टवेयर अपडेट/सब्सक्रिप्शन
• डेटा एक्सपोर्ट और उपयोग अधिकार

किसान, FPO और एग्री-सेवा प्रदाताओं के लिए सीधी सीख

एग्रीटेक्निका 2025 की तीन झलकियाँ एक ही दिशा दिखाती हैं: AI अब खेत के काम को “माइक्रो-लेवल” पर नियंत्रित कर रहा है—कतार, बूंद और सेंटीमीटर तक। मेरे हिसाब से भारत में 2026-27 के बीच सबसे तेज़ अपनाने योग्य श्रेणी रोबोट नहीं, विज़न-AI गाइडेंस और प्रिसिजन ऑपरेशन होगी—क्योंकि यह मौजूदा मशीनरी पर भी बैठ सकती है और स्किल-गैप भरती है।

अगर आप इस “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ को फॉलो कर रहे हैं, तो अगला कदम सीधा है: अपने खेत/क्लाइंट के लिए एक AI-रेडी चेकलिस्ट बनाइए—कहाँ सेंसर चाहिए, कहाँ कैमरा-गाइडेंस चाहिए, और कहाँ ऑटोनॉमी का स्कोप है।

आख़िर में एक सवाल—आपके खेत में अगले सीज़न सबसे महँगी चीज़ क्या होगी: पानी, मज़दूरी, या गलत फैसले की कीमत? उसी के हिसाब से AI का इस्तेमाल तय कीजिए।