如今，農民也漸漸開始了解和接受用高新科技武裝農業生產，提高作物整體產出。越來越多的田間使用的植保無人機就是一個開端，相信不久之后，當人們習慣了數字農業、精準農業帶來的高效便捷，大數據、物聯網、云計算、認知計算和人工智能這些現在看來高大上的技術，會慢慢滲透到田野間。

衛星航拍 大數據分析蘋果產量

前美國航空航天局（NASA）大數據科學家張弓2015年回國創立了自己的公司——佳格天地，公司的任務是通過衛星和氣象大數據收集、處理、分析和可視化系統，為農場提供種植面積測算、作物長勢監測、生長周期估算、產量預估、自然災害預測、病蟲害預警等服務。

他們在陜西千陽承包了千畝蘋果園，蘋果開花的周期只有一周，張弓和他的團隊正在完成一項看似不可能的任務，利用衛星和航拍，數清每一棵樹上蘋果花的數量，而且要精確到每一朵，通過對蘋果花數量的評估，以及后續一系列大數據分析，對蘋果的未來產量進行預估。

AI控制合理施肥

藍河科技是位于美國硅谷一家主要研究用于農業生產的計算機視覺技術的初創公司。是由2名斯坦福大學學生創立的，開發出了的產品包括：精密除草劑噴霧機器人See & Spray、間苗機器人LettuceBot、植保無人機、作物長勢分析軟件ARPA-E TERRA等。2017年被美國大農業機械制造商約翰迪爾公司以3.05億美元收購。

藍河科技發明的機器人可以通過安裝在架子上的攝像頭“看到”秧苗，在幾毫秒之內，它就能識別出強壯的植物，并給弱小的植物施肥。

藍河科技的See and Spray（看而噴）系統可以用來消除棉花田中的雜草，這個系統利用AI來分析高分辨率圖像，并檢測出雜草的存在和位置。另外，實踐表明，通過高度精確和有針對性的噴霧應用，他們可以減少90%的除草劑用量。

AI覆蓋農業生產全過程

要想通過AI改變農業的生產質量與效率，那么全方位全階段的滲入則是勢在必行。

產前：育種選種、土壤分析

在產前階段，可利用物聯網獲取的數據，對灌溉用水、土壤成分乃至農作物的市場周期需求進行大數據的分析和預測，選擇適合種植的農作物品種，避免產銷脫節引發價格劇烈波動，造成經濟損失和農產品浪費。另外，云計算、大數據分析和機器學習等技術，還可以幫助篩選和改良農作物基因，達到提升口味、增強抗蟲性、增加產量的目的。

產中：病蟲害管理、自動采收

在產中階段，人工智能技術可用于監測環境數據和農作物生長情況。通過建立病蟲草害特征分類數據庫，并利用計算機視覺技術識別作物品種、病害程度和雜草生長情況，可實現智能預防和管理病蟲草害，減少經濟損失。不僅如此，這在一定程度上還可減少除草劑和殺蟲劑的使用，提升農產品安全性，減輕環境影響。

針對傳統農業“看天吃飯”的缺陷，利用機器學習技術處理衛星圖像數據，可預測天氣等環境變化對作物的影響，提前應對。在采收環節，計算機視覺技術與機械臂或機器人結合，可實現24小時自動化采收，節省人力，降低成本。此外，大數據處理和語音識別等技術可運用于農業智能專家系統中，為農業從業者提供專業咨詢服務和指導，幫助解決生產中各種技術問題。

產后：品質檢測、優化物流

在產后階段，具有計算機視覺的機械臂可進行農產品售前品質檢測、分類和包裝等工作；用大數據分析市場行情，可幫助農產品電商運營，引導企業制定更靈活準確的銷售策略；通過人工智能遺傳算法和多目標路徑優化數學模型，可對物流配送路徑進行智能優化，完善生鮮農產品供應鏈等。

科技巨頭紛紛布局

數字化農業對企業的技術水平有了更高的要求，在海外，活躍在這一領域的科技巨頭主要有思科（Cisco），IBM和微軟等。

思科正在開發用物聯網（IoT）遠程管理農作物的技術，并且還投資了一家專注于計算機視覺、數據處理研究的公司Prospera Technologies，開發農業專用的人工智能系統。

IBM的沃森公司不僅應用于精準醫療，也在開發精準農業領域的應用，開始用人工智能技術為農業構建數字模型，主要用于預測、模擬未來農業可能出現的不確定性，幫助農民作出更準確的決策。

微軟則正在用機器學習和智能助手cortana、物聯網打造現代農業解決方案，在印度播種實驗中，微軟利用人工智能技術優化了播種過程，使農田每公頃平均產量提高了30％。

近些年，中國的幾個科技巨頭BATJ也都紛紛入局智慧農業，嘗試用科技改變傳統農業。先是阿里發起農村電商；京東計劃做全產業鏈的智慧農業；百度側重和農業企業進行合作，搭建智能平臺。騰訊在今年4月份也宣布了自己的智慧農業平臺。

百度ABC農業

ABC即AI，Big Data，Cloud Computing。ABC+農業的核心是：通過IoT和智能傳感設備更精確更實時地收集農業生產各方面的信息，這些信息再實時地上傳到云端服務器，云端服務器由大數據支撐進行深度學習，把數據變成有用的信息，有些信息再轉變成相應的指令發給農戶或者智能終端。

"MAP智農”是中化農業推出的智慧農業服務，在百度云ABC（AI，Big Data，Cloud Computing）的深入賦能下，正在開拓出越來越多的應用場景。在內蒙古正藍旗農場的馬鈴薯種植基地，“MAP智農”能夠在異常天氣提醒方面，基于馬鈴薯生理模型，提前推送針對性氣象災害發生概率、持續時間等信息給種植戶，提供未來3小時短臨降雨提醒；在農事提醒方面，基于馬鈴薯的物候期需肥水規律，設立相應的生產種植農事歷，通過自動抓取關鍵生理指標，結合種植模型和未來天氣，提前推送出佳適宜施肥和灌溉建議；在病蟲害爆發提醒方面，基于馬鈴薯生理模型進行與氣候強相關的病蟲害爆發概率、影響程度、爆發時間、病蟲害癥狀處理等信息內容的推送。

阿里ET農業大腦

2018年6月7日，云棲大會·上海峰會正式發布阿里云ET農業大腦，希望將人工智能與農業深入結合，目前已應用于生豬養殖、蘋果及甜瓜種植，已具備數字檔案生成、全生命周期管理、智能農事分析、全鏈路溯源等功能。

在陜西，10000畝海升蘋果的生產資料已經匯聚到ET農業大腦，可以對每棵果樹進行個性化管理，大大提高果園的管理效率。果農再也不用一筆一劃記錄每棵果樹的澆水量、施肥量、施藥量，再分頭錄入EXCEL匯總到管理層。一部手機、一個管理軟件，就可以實時記錄、實時同步相關人員；未來掃一掃果樹旁的二維碼，還能看到這棵果樹的歷史澆水、施肥、施藥情況。

通過對這些歷史數據的智能分析，ET農業大腦能建立起一整套知識庫，指導果農播種、施肥和耕作，提供優決策；還可以進行智慧選址，針對不同品種的果樹選擇適宜的水土環境。

阿里與國強合作社合作的“用AI扶貧”，將 ET農業大腦應用到了國強甜瓜圃：每個甜瓜都有一個二維碼身份證，對甜瓜全生命周期進行監控，確保瓜農按照標準化手冊操作，不打激素，讓每一個瓜長足天數，是真正的“瓜熟蒂落”。

騰訊智慧農場

騰訊AI Lab的AI專家根據植物學、生物學和物理學等相關學科知識進行建模，建立起模擬氣候環境和作物生長的仿真器。

隨后，該團隊開創性地搭建出一個農業人工智能系統，通過創新的強化學習方法，將iGrow農業專家的知識和經驗自然地嵌入仿真器中，使人類專家能夠在種植密度、灌溉施肥、打頂剪枝等方面，實現對AI的有效干預，提高AI學習效率，終在資源優化的同時，大程度地提升了作物產量。