AI स्मार्ट खेती: XAG P150 Max ड्रोन और R रोवर

Agritechnica 2025 में एक बात साफ दिखी—अब खेती में “मशीन” सिर्फ ताकत नहीं, समझ भी लेकर आ रही है। हनोवर (जर्मनी) के इस मेले में लगभग 5,00,000 विज़िटर और 2,700+ प्रदर्शक आए; लेकिन चर्चा का केंद्र वही टेक्नोलॉजी बनी जो खेत में कम समय, कम इनपुट और ज़्यादा सटीकता दे सके। इसी मंच पर XAG ने अपना P150 Max कृषि ड्रोन और R सीरीज़ कृषि रोवर पेश किया—और ये दोनों मिलकर एक बहुत व्यावहारिक संदेश देते हैं: AI तभी काम का है जब वह खेत के कामों को “ऑटो” नहीं, “सटीक” बनाता है।

भारत जैसे देश में यह बहस अब थ्योरी नहीं रही। मज़दूरों की कमी, कीटनाशकों का बढ़ता खर्च, पानी की अनिश्चितता और छोटे खेतों की जटिलता—इन सबके बीच AI आधारित सटीक खेती (Precision Farming) का मतलब है: जहाँ ज़रूरत हो वहीं उतना ही छिड़काव, उतनी ही खाद, और सही समय पर सही निर्णय। यह पोस्ट हमारी “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ का हिस्सा है—और इसमें मैं बताऊँगा कि XAG का नया ड्रोन-रोवर कॉम्बिनेशन फसल निगरानी, डेटा कलेक्शन, सुरक्षा और उत्पादकता में कैसे मदद कर सकता है, और भारतीय किसानों/एग्री-एंटरप्राइज़ के लिए इससे क्या सीख निकलती है।

Agritechnica 2025 का संकेत: AI अब खेत का ऑपरेटिंग सिस्टम है

AI का असली रोल केवल ऑटो-पायलट उड़ान या रिमोट कंट्रोल नहीं है। खेती में AI का काम है: डेटा → निर्णय → क्रिया को एक लूप में बाँधना। Agritechnica 2025 में यही “कनेक्टेड फार्म” सोच दिखी—ड्रोन, रोवर, ट्रैक्टर ऑटो-स्टेयरिंग, IoT सेंसर और स्मार्ट सिंचाई; सब एक ही दिशा में।

XAG ने भी यही पूरा इकोसिस्टम दिखाया: मल्टी-फंक्शन ड्रोन, हल्के रोवर, ट्रैक्टर/ट्रांसप्लांटर के लिए ऑटोपायलट कंसोल, स्मार्ट फर्टिगेशन और IoT सेंसर। मेरे अनुभव में, जब किसान टेक अपनाने से हिचकते हैं तो वजह “टेक्नोलॉजी” नहीं, वर्कफ़्लो होता है। अगर टेक रोज़ के काम को आसान नहीं बनाती—तो वह खेत से बाहर ही रहती है।

यहाँ P150 Max और R सीरीज़ दिलचस्प इसलिए हैं क्योंकि ये “डेमो-प्रोडक्ट” नहीं लगते; ये सीधे उन कामों पर फोकस करते हैं जिनमें पैसा और समय दोनों लगता है: छिड़काव, फैलाव (स्प्रेडिंग), मैपिंग, और खेत के भीतर लॉजिस्टिक्स।

XAG P150 Max ड्रोन: भारी पेलोड, तेज़ काम, और असली AI सुरक्षा

सीधा जवाब: P150 Max एक ऐसा कृषि ड्रोन है जो बड़े पेलोड और तेज़ डिलीवरी के साथ स्प्रे/स्प्रेड/मैपिंग/लॉजिस्टिक्स जैसे कामों को स्वायत्त (autonomous) तरीके से कर सकता है—और AI आधारित ऑब्स्टेकल अवॉइडेंस इसे व्यावहारिक बनाता है।

80 किग्रा पेलोड का मतलब सिर्फ “बड़ा ड्रोन” नहीं

P150 Max की 80 किग्रा पेलोड क्षमता और 20 मी/से तक की अधिकतम गति बताती है कि यह सिर्फ छोटे प्लॉट के लिए नहीं बना। बड़े ऑपरेशन में असली दर्द टर्नअराउंड टाइम होता है—बार-बार भरना, बार-बार बैटरी बदलना। भारी पेलोड का लाभ यह है कि:

• बड़े खेत में कम ट्रिप्स
• स्प्रे/खाद/बीज के लिए कम रुकावट
• समय-सीमा वाले काम (जैसे कीट प्रकोप) में तेज़ प्रतिक्रिया

RevoSpray 5: स्प्रे की “सही मात्रा” ही बचत है

ड्रोन का स्प्रे सिस्टम 80 लीटर स्मार्ट टैंक के साथ 32 लीटर/मिनट तक अप्लाई कर सकता है। चार-नोज़ल अपग्रेड में फ्लो 46 लीटर/मिनट तक जाता है। ज्यादा फ्लो का फायदा उन फसलों/बागों में है जहाँ कैनोपी घनी होती है और कवरेज कठिन।

एक और व्यावहारिक फीचर: ड्रॉपलेट साइज़ 60–500 माइक्रॉन। यही सटीक खेती की असली भाषा है। छोटे ड्रॉपलेट = बेहतर कवरेज, लेकिन ड्रिफ्ट का जोखिम; बड़े ड्रॉपलेट = ड्रिफ्ट कम, लेकिन कवरेज चुनौती। जब मशीन आपको ड्रॉपलेट कंट्रोल देती है, तो आप फसल, हवा और टार्गेट के हिसाब से निर्णय ले सकते हैं।

RevoCast 5: स्प्रेडिंग में “एक-सा फैलाव” सबसे बड़ा ROI है

फर्टिलाइज़र/सीडिंग/पाउडर के लिए 115 लीटर स्मार्ट ग्रैन्यूल कंटेनर और 300 किग्रा/मिनट तक स्प्रेडिंग क्षमता दी गई है। स्प्रेडिंग में किसानों को अक्सर दो समस्याएँ मारती हैं—हवा में असमान फैलाव और ओवर/अंडर-डोज़। वर्टिकल वेविंग ब्रॉडकास्ट मैकेनिज़्म का दावा यही है कि हवा में भी यूनिफॉर्म कवरेज बना रहे।

RealTerra मैपिंग: AI खेती का पहला कदम “मैप” है

P150 Max में इन-बिल्ट फील्ड मैपिंग सिस्टम है जो एक उड़ान में 20 हेक्टेयर तक का सर्वे सपोर्ट करता है। खेती में AI आधारित निर्णय (जैसे उपज पूर्वानुमान या रोग पहचान) की शुरुआत हमेशा अच्छे डेटा से होती है।

मैं इसे ऐसे समझाता हूँ: अगर खेत का डिजिटल नक्शा गलत है, तो AI भी गलत सलाह देगा। मैपिंग से आप:

• खेत की सीमाएँ और बाधाएँ (पोल, तार, सिंचाई पाइप) रिकॉर्ड कर सकते हैं
• अलग-अलग ज़ोन (कमज़ोर/मज़बूत ग्रोथ) पहचान सकते हैं
• आगे चलकर वेरिएबल रेट एप्लीकेशन की नींव बना सकते हैं

सेंटीमीटर-लेवल ऑटोनॉमी: असली फर्क “रिपीटेबल एक्यूरेसी” से पड़ता है

SuperX 5 Ultra कंट्रोल सिस्टम के साथ सेंटीमीटर-लेवल पोज़िशनिंग की बात की गई है, जिसे 4D इमेजिंग रडार और वाइड-एंगल FPV कैमरा सपोर्ट करते हैं। भारत में यह फीचर खासकर इसलिए अहम है क्योंकि खेतों में:

• बिजली के तार और पोल आम हैं
• सीमाएँ टेढ़ी-मेढ़ी होती हैं
• नेटवर्क/इंटरनेट हर जगह स्थिर नहीं होता

XRTK मोबाइल स्टेशन से कम सिग्नल/बिना इंटरनेट वाले इलाकों में भी पोज़िशनिंग बनाए रखने का दावा किया गया है। यही वह जगह है जहाँ “AI” का लाभ वास्तविक लगता है—जब वह आपकी मजबूरी (कनेक्टिविटी) के बावजूद काम करे।

और हाँ, चार्जिंग: 7 मिनट में रिचार्ज (पैरेलल चार्जिंग किट के साथ) का मतलब है कि ऑपरेटर का वेटिंग टाइम कम होगा—और दिन का आउटपुट बढ़ेगा।

XAG R सीरीज़ रोवर: बागवानी और ग्रीनहाउस के लिए ज़मीन पर AI

सीधा जवाब: R सीरीज़ रोवर उन जगहों के लिए बना है जहाँ ट्रैक्टर जाना मुश्किल है—घने बाग, संकरी कतारें, ग्रीनहाउस—और AI/मैपिंग के साथ छिड़काव और सामग्री ढुलाई को ज्यादा सुरक्षित और दोहराने योग्य बनाता है।

R100 बनाम R200: क्षमता और ड्राइव सिस्टम ही असली अंतर

R सीरीज़ में दो मॉडल हैं:

• R100: 120-लीटर टैंक, 4-व्हील ड्राइव, 2 JetSprayers — ग्रीनहाउस/करीबी स्पेसिंग वाली फसलें
• R200: 240-लीटर टैंक, 6-व्हील ड्राइव, 4 JetSprayers — बाग/अंगूर के बाग/वाइड स्पेसिंग

भारतीय संदर्भ में देखें तो R200 जैसे रोवर फल बागानों (आम, साइट्रस, अनार) और अंगूर/केला जैसी कतार वाली खेती में फिट बैठते हैं, जहाँ ट्रैक्टर से पत्तियों/टहनियों को नुकसान का जोखिम रहता है और स्प्रे कवरेज भी चुनौती होती है।

60–200 माइक्रॉन ड्रॉपलेट: कम पानी, कम केमिकल, बेहतर कवरेज

R सीरीज़ का हाई-स्पीड सेंट्रीफ्यूगल JetSprayer 60–200 माइक्रॉन ड्रॉपलेट देता है। इसका सीधा असर इन तीन बातों पर पड़ता है:

1. कवरेज: पत्ती के नीचे तक पहुँचने की संभावना बढ़ती है
2. इनपुट लागत: पानी/केमिकल का ओवर-यूज़ घटता है
3. स्वास्थ्य सुरक्षा: ऑपरेटर का एक्सपोज़र कम किया जा सकता है

रिमोट ऑपरेशन: “किसान की सेहत” भी ROI है

SRC 5 रिमोट कंट्रोल के साथ FPV लाइव व्यू और XLink कनेक्टिविटी का मतलब है कि ऑपरेटर छिड़काव से दूर रह सकता है। खेती में इस बिंदु को अक्सर कम आँका जाता है। कीटनाशक एक्सपोज़र का नुकसान धीरे-धीरे दिखता है, लेकिन नुकसान वास्तविक होता है—और लंबे समय में परिवार और श्रमिक दोनों पर असर डालता है।

रोवर की Cruise Mode, Path Tracking, Repeat Mode जैसी सुविधाएँ दैनिक काम को स्टैंडर्ड ऑपरेशन में बदलती हैं। यानी आज आपने जिस पाथ पर छिड़काव किया, कल वही रिपीट कर सकते हैं। यही “प्रिसिजन” है—काम का एक-सा होना।

ऑटो-स्टेयरिंग और स्मार्ट फर्टिगेशन: AI के लिए डेटा की पाइपलाइन

सीधा जवाब: ड्रोन/रोवर तभी पूरा लाभ देते हैं जब खेत की बाकी प्रक्रियाएँ भी डिजिटल और मापनीय हों—ऑटो-स्टेयरिंग और फर्टिगेशन सिस्टम उसी कड़ी का हिस्सा हैं।

XAG ने Agritechnica में APC2 Flex ऑटोपायलट कंसोल और स्मार्ट फर्टिगेशन सिस्टम भी दिखाया। यहाँ दो सीख खास हैं:

1) ऑटो-स्टेयरिंग छोटे-और-मध्यम ट्रैक्टरों में भी संभव

कंसोल 20 मिनट के भीतर इंस्टॉल होने और कई ब्रांड्स के साथ कम्पैटिबल होने की बात करता है। भारतीय बाजार में “रेट्रोफिट” मॉडल (पुरानी मशीन पर स्मार्ट एड-ऑन) तेजी से अपनाया जा सकता है, क्योंकि हर किसान नया ट्रैक्टर नहीं खरीदेगा।

2) फर्टिगेशन में AI का सबसे स्पष्ट उपयोग: सही मात्रा, सही समय

स्मार्ट इलेक्ट्रिक वाल्व और फर्टिलाइज़र इंजेक्टर के जरिए जड़ तक पानी/पोषक तत्व पहुँचाना—यह ड्रिप/माइक्रो इरिगेशन वाले राज्यों में खास उपयोगी है। रिमोट मॉनिटरिंग और लोकल सर्वर/वायरलेस रिले जैसे फीचर उन जगहों पर मायने रखते हैं जहाँ नेटवर्क भरोसेमंद नहीं।

AI आधारित मौसम विश्लेषण और उपज पूर्वानुमान की बात हम तब ही कर पाएँगे जब सिंचाई/खाद का रिकॉर्ड नियमित, टाइम-स्टैम्प्ड और ज़ोन-आधारित हो। फर्टिगेशन सिस्टम यही डेटा बनाता है।

भारत में अपनाने का व्यावहारिक प्लान: “खरीद” नहीं, “उपयोग” सोचिए

AI स्मार्ट खेती का सबसे बड़ा मिथक यह है कि आपको पहले दिन से सब कुछ खरीदना होगा। बेहतर तरीका यह है कि आप एक हाई-इम्पैक्ट वर्कफ़्लो चुनें और उसी पर टेक फिट करें।

कहाँ से शुरू करें (3 स्टेप)

1. एक दर्द चुनें: जैसे बाग में स्प्रे कवरेज, या मजदूर की कमी, या फर्टिगेशन का अनियमित शेड्यूल
2. मापने योग्य लक्ष्य तय करें (30–60 दिन):
   • प्रति एकड़ स्प्रे घोल/पानी में कितनी कमी
   • एक दिन में कितने एकड़ कवर
   • ऑपरेटर एक्सपोज़र में कमी (काम के घंटे/सेफ्टी)
3. डाटा कैप्चर अनिवार्य करें: कौन-सा प्लॉट, कब, कितनी मात्रा, कौन-सी दवा/खाद—यह लॉगिंग ही AI को “स्मार्ट” बनाती है

खरीदने से पहले यह 7 सवाल पूछिए

• आपके खेत/बाग में बिजली के तार/पोल कितने हैं और रास्ते कितने जटिल हैं?
• क्या आपके पास स्थिर RTK/पोज़िशनिंग की व्यवस्था है या ऑफलाइन विकल्प चाहिए?
• आपकी फसल में ड्रॉपलेट साइज़ का सही रेंज क्या होगा?
• क्या आप मैपिंग का इस्तेमाल सिर्फ बॉर्डर के लिए करेंगे या जोन मैनेजमेंट के लिए?
• बैटरी/चार्जिंग के लिए खेत पर लॉजिस्टिक्स (चार्जिंग पॉइंट, ट्रांसपोर्ट) क्या है?
• ऑपरेटर ट्रेनिंग: कौन चलाएगा और कितने दिन की ट्रेनिंग संभव है?
• सर्विस/स्पेयर/अपटाइम: सीज़न में मशीन बंद हुई तो बैकअप क्या होगा?

एक लाइन में: AI कृषि में ROI “फीचर” से नहीं, अपटाइम + सही ऑपरेशन से आता है।

किसान, FPO और एग्री-उद्यमियों के लिए लीड्स वाला नजरिया

अगर आप किसान हैं, तो सबसे व्यावहारिक मॉडल अक्सर कस्टम हायरिंग/ड्रोन-एज़-ए-सर्विस होता है—खासकर जब आपके पास 10–20 एकड़ का बाग है और सीज़न में स्प्रे के कई राउंड लगते हैं।

और अगर आप FPO, एग्री-इनपुट डीलर, या एग्री-सेवा प्रदाता हैं, तो P150 Max जैसे हाई-पेलोड ड्रोन और R सीरीज़ रोवर आपके लिए एक सर्विस पोर्टफोलियो बना सकते हैं:

• बागों में प्रिसिजन स्प्रे पैकेज (ड्रॉपलेट-कैलिब्रेटेड)
• मैपिंग + जोन रिपोर्ट (उपज/दबाव वाले हिस्से)
• खेत/ग्रीनहाउस में सेफ्टी-फर्स्ट रोवर स्प्रे
• सीज़न पीक में लॉजिस्टिक्स सपोर्ट (इनपुट/प्रोड्यूस मूवमेंट)

दिसंबर 2025 में, जब कई राज्यों में रबी सीज़न चल रहा है और बागों में प्रूनिंग/स्प्रे शेड्यूल बन रहे हैं, यही सही समय है कि आप 2026 के लिए टेक-आधारित ऑपरेशन प्लान बना लें—क्योंकि टेक का लाभ तुरंत नहीं, प्रोसेस सेट होने के बाद तेजी से दिखता है।

आगे का रास्ता: AI को “खेती का साथी” बनाइए, शोपीस नहीं

P150 Max और R सीरीज़ यह दिखाते हैं कि AI स्मार्ट खेती का भविष्य सिर्फ आसमान में नहीं है—जमीन पर भी उतना ही जरूरी है। ड्रोन तेज़ी और कवरेज देता है; रोवर संकरी जगहों में सटीकता और सुरक्षा देता है; और ऑटो-स्टेयरिंग व फर्टिगेशन डेटा की पाइपलाइन बनाते हैं।

अगर आप “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ को फॉलो कर रहे हैं, तो मेरी सलाह सीधी है: 2026 में AI अपनाने का लक्ष्य “एक मशीन” नहीं, एक वर्कफ़्लो होना चाहिए—जैसे “बाग में स्प्रे को मानकीकृत करना” या “फर्टिगेशन को डेटा-ड्रिवन बनाना”।

आप अपने खेत/बाग के हिसाब से क्या चुनेंगे—मैपिंग से शुरुआत, स्प्रे में सटीकता, या सिंचाई-खाद का ऑटो कंट्रोल? यही सवाल आपके AI रोडमैप को दिशा देगा।