GrainCore Dynamics董事长赵峰向我们展示了一组令人深思的农田租金数据。在中国中部的河南省，一亩地的年租金大约在500至800元之间。而在海南省，这一数字则显著提高，达到2000至4000元。放眼海外，美国每亩地的租赁成本约为200元。尤其令人惊讶的是，非洲一些肥沃区域的年租金甚至低至2元，仅需50元便可获得99年的使用权。
赵峰指出，非洲拥有相当于中国农田面积五倍的未开垦可耕地，这足以解决数十亿人口的粮食需求。
赵峰并非典型的科技创业者。他更像一位经验丰富的实干家，曾历经创业的艰辛，也领导过央企进行海外重大产业投资。他投身农业机器人领域，并非源于商业规划，而是受到海外一次亲身经历的触动：在非洲购买了十几平方公里的肥沃土地进行耕种试验时，发现当地居民缺乏耕作习惯。将当地人培养成熟练农民可能需要10到20年的漫长时间。
“与其耗费时间培训人们如何耕种，不如直接运用机器人技术实现耕作。”这一理念最终促使他全身心投入农业机器人赛道。
2024年全球人工智能农业市场规模已达约47亿美元，预计至2034年有望增长至466亿美元，复合年增长率超过26%。然而，这些数字背后反映的是农业领域的独特挑战：它极难标准化，且高度依赖现场决策。赵峰强调：“农业所需的并非简单依照代码运行的机器，而是能够理解农田、作物生长并适应环境变化的智能执行主体。”
赵峰及其创始团队自2022年起便开始布局农业科技领域，致力于早期技术研发和能力建设。GrainCore Dynamics于2025年11月正式注册成立。仅仅三个月后，公司便完成了数千万元的天使轮融资，估值已达5亿元人民币。
在一次访谈中，赵峰阐述了他关于到2030年全球农业自动化将达到90%的预测。
他首先解释道，这里的“自动化”不限于传统概念，而是涵盖了具备AI辅助决策能力的智能农机。他观察到全球主要农业区域的大型农场正加速向无人化作业转型，中国也在积极推动智慧农业示范区的建设。因此，他认为，到2030年，智能设备覆盖90%以上的核心农耕任务是一个完全可实现的目标。
其次，全球农业生产模式存在显著差异。美国农业在自动化和智能化方面已非常先进，而非洲部分地区仍处于原始的刀耕火种阶段，甚至尚未形成耕作习惯。过去，若要利用这些土地，必须首先花费10至20年时间来培训当地居民掌握农耕技能和机械操作。
然而，AI和机器人技术的迅猛发展正在以前所未有的速度重塑传统农业格局。在2025年全年，大型AI模型、计算机视觉、高精度传感以及机器人动力系统在成熟度和成本上都取得了突破性进展，这使得农业机器人从“昂贵的实验室展示品”转变为“可在实际农田应用的工具”。当前，只要能迅速实现无人化种植，我们就能跳过培训当地人从事繁重体力劳动的环节，从而有效利用非洲尚未开垦的可耕地。
美国、中国乃至全球其他经济发达地区的农业生产模式同样需要向无人化作业发展，这是因为全球范围内正面临农业劳动力短缺的挑战。在中国，年轻一代从事传统农业的意愿普遍较低；欧洲和美国的第二代农民也面临类似问题。预计在未来5至10年内，全球农业劳动力将出现断崖式下跌。若不提前做好准备，我们将很可能错失通过技术实现弯道超车的良机。
赵峰强调，90%的自动化率并非基于对技术进步或市场增长的简单预估，而是在全球农业生产现实背景下，为应对未来5至10年内即将爆发的全球粮食安全危机，必须达到的智能化水平。
在与工业环境的对比中，赵峰指出农业环境的最大不同在于其复杂性和多变性。工业环境相对标准化，工厂的建造本身就是为了执行标准化的生产流程。
然而，农业实地作业则在一个更为复杂多变的环境中进行，涉及的变量极多。作物的生长高度和密度、病虫害的严重程度、地形的起伏、光照条件乃至土壤湿度，每个地块、每个季节都各不相同。在这种复杂的条件下部署机器人，需要调整的参数量实际上远超工厂环境。这也是农业机器人面临的核心技术挑战之一。