回答一：

智慧农业：

这种被称为“精确农业”的实践使用实时和历史数据以及机器学习算法来针对较小区域和时间增量采取特定操作，而不是以基于例程的方式对非常大的区域执行相同的操作。因此，例如，您可以将较少量的农药施加到特定的树木，灌木丛甚至树叶上，而不是将大量农药施加到特定的树木，灌木丛甚至树叶上，从而降低成本和浪费，同时避免化学物质可能造成的损害。应用于大众......

Prospera，一家希望将农业转变为数据驱动型实践的公司。Prospera使用现场摄像头，传感器和微气候数据来监控并提供有关作物的实时洞察。深度学习和计算机视觉算法分析收集的数据，以便在重要事件发生时学习和报告。这有助于许多努力，例如发现和解决疾病的早期迹象，以防止损害和最大化作物产量。使用计算机视觉分析图像的好处之一是，如果经过良好训练，算法通常可以看到未经检测到的事物被训练有素的人类专家看到。

- 使用智能传感器收集现场的各种数据，如降雨，湿度，作物需水量，水分胁迫，小气候数据，冠层生物量和叶绿素。

- 数据可以帮助农民密切关注他们的作物，并根据实际测量而不是直觉自动化决策和预测。

- 这些任务可以像根据从传感器获得的湿度数据控制田地不同部分的灌溉一样简单，也可以根据预期产量的数量和时间通知分销合作伙伴。

ConserWater是一家使用NASA卫星图像和天气数据以及深度学习算法来预测作物需水量的公司。虽然结果不如现场传感器和摄像机那么精确，但成本的大幅降低将降低预算较低的农民的入门门槛。

在农业中部署人工智能技术的主要挑战之一是各领域的连通性差。这可能会限制数据的收集，这是机器学习算法的核心和土豆。然而，随着对该领域的兴趣增加以及更多公司的迁移，这些障碍正在被克服。

因此，即使投资很少，农民也可以充分利用这项技术，提高产量和利润。

回答二：

除非你有幸在过去的几年中被困在荒岛上，否则你无疑会意识到农业正处于所谓的“技术革命”的尖端。这场革命的推动者：人工智能（AI）。

随着无人机，机器人和智能监控系统的成功应用于研究和现场试验，人工智能或机器学习，随着“超精密”农业的下一阶段即将到来，这将彻底改变农业的未来。

但为什么所有关于人工智能的谈论都是必要的？

根据联合国粮食及农业组织（FAO）的数据，到2050年，全球人口将达到92亿。这意味着全球农业部门面临的压力比以往任何时候都要大，在接下来的33个国家中将有20亿人口供养。年份！可用面积估计仅增加4％，似乎不再是简单种植更多农田或繁殖更多牛的选择。因此，现有农业方法需要提高效率，因为农民将被要求“少花钱多办事”。

专家预测人工智能将提供答案，我们来看看AI如何塑造未来的农场......

无人机

从农业高科技改造中获得的更广泛可用的小工具之一。通过深入的田间分析，长距离作物喷洒和高效作物监测，提供了提高作物产量的新途径，无人机技术正迅速成为农民的宝贵财富。无人机技术的实际应用正在不断增长，因此无人机驱动的解决方案可能会在未来几年内上升。

无人驾驶拖拉机

一系列行业的技术公司已经在很长一段时间内开发了无人驾驶车辆技术的改进，农业也不例外。将更先进的软件与传感器，雷达和GPS系统等“现成”技术相结合，农民很快就能将这台具有百年历史的机器交给机器人。通过自主收获，农民将减轻已经紧张的劳动力的压力，并允许更长的时间段工作更多的面积。

自动灌溉系统

正如任何植物种植者所知，传统的灌溉管理是一项艰巨的任务。这与严重依赖历史天气条件以预测所需资源相结合。值得庆幸的是，自动灌溉系统旨在利用实时机器学习来不断维持所需的土壤条件，以提高平均产量。这不仅需要大量减少劳动力并且有可能降低生产成本，而且世界上70％的淡水用于农业，更好地管理其使用方式的能力也将对世界的供水产生巨大影响。

作物健康监测

类似地，传统的作物健康监测方法非常耗时并且通常是分类的。相比之下，开发自动检测和分析技术的公司 - 例如高光谱成像和3D激光扫描 - 将大大提高所收集数据的精确度和数量。凭借微观数据收集的能力，农民将能够生产针对个别地块甚至单一植物的诊断。

面部识别

面部识别并不是什么新鲜事，但现在这已超越人类进入家畜的世界。虽然“智能”牛监控更为常见，但现有系统主要需要使用物理跟踪设备。面部识别技术将消除安装这些设备的压力，允许以最少的交互轻松监控整个听觉。这样可以对个体行为进行个体监测，及早发现跛足，并准确记录喂养习惯。

虽然被称为农业的未来，人工智能将改变传统家庭农场的日常运作的程度还有待观察。然而，随着新的Agritech公司生产越来越容易获得的技术，未来的“数字农场”可能比我们想象的更接近。