智能选种
很多公司正在研究如何使用人工智能扫描具有理想特性的种子的DNA序列。如果机器能帮忙选种，农民将不再需要投入时间和精力来进行种子的交叉变异实验。
种子本身有发芽率，或“种子休眠”，这意味着它们只有在特定条件下才会发芽和开始生长。研究人员可以利用人工智能找出种子发芽的最佳条件，如温度和湿度水平，使作物能够比预期的更早开始生长。这减少了等待时间，并可以使作物全年种植。
机器学习支持的图像分析的新应用，加上移动成像的自动化控制，可以测试种子的表型，以确定使用哪种种子最好。这方面的实例可以在种子发芽技术中找到，该技术已经用于测试番茄和玉米等作物。
土壤管理
在世界各地种植农作物时，土壤营养也会发挥作用。通过特殊的算法，深度学习被带到这里的最前沿，这些算法可以帮助监测种植前和生长过程中土壤的健康状况。
土壤退化和侵蚀也是影响农作物生长的重要因素，但这两个问题都可以用人工智能解决，他们开发了一种能分析土壤缺陷的设备。加上无人机的视觉感知能力，它们可以探测到作物的生长区域，这些作物可能生长在有缺陷的土壤中，或会遭受区域里疾病和害虫的侵袭。
它通过对叶子成像，然后通过一个软件运行，这个软件可以区分正常和不健康的生长模式。更重要的是，软件会向农民提出解决问题的方法。
灌溉和用水
植物要想正常生长，就需要持续不断的水供应。在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地区，种植作物尤其困难。就像你的花园洒水器可以设置定时器一样，现代的人工智能灌溉方法比这更进一步。
他们可以通过农业环境中的机器学习技术实时跟踪土壤中的水分含量，从而准确地知道何时向作物提供水，以及如何合理节约水的消耗。这意味着农民有更多时间来做其他的重要工作，而不必费心亲自灌溉作物。
据估计，地球上约70%的淡水供应用于农业生产，因此更有效地管理淡水供应将对如何利用这一宝贵资源产生连锁反应。
基于图像的养分和肥料使用解决方案
土壤本身并不总是为作物提供最好的营养，农民定期轮作。在过去，肥料是植物的主要肥料，但农业现代化带来了大量新的和创新的施肥方案。
农民花大量时间在地里以氮肥的形式为作物提供必要的营养，然而人工智能现在已经成为这个领域的主要参与者。
现代人工智能解决方案不仅可以检测出需要多少肥料才能减少浪费，而且还有可用的硬件来辅助运输过程。这是一台基于图像的机器，它在作物生长期间收集植物数据，只向最需要化肥的作物提供肥料，从而提高原本收成较低的作物的产量。
预测天气状况
人工智能技术能预测天气模式，使农民能够提前采取正确的措施。
它能测量一切：从太阳辐射到降水、温度推测和风速，以提供有关潜在作物生长和产量的准确数据。
例如，如果你知道两天后会有大量降雨，就不需要用昂贵的灌溉用水。或者，如果你知道接下来的几天会带来高温，那么你可以确保作物在早晨早些时候浇水，为温度上升做好准备，减少土壤蒸发。
监测杂草和害虫问题
人工智能传感器也正在开发中，利用图像传感技术来检测植物叶片的病害特征。这与通过人工智能机器进行的彩色成像有关。人工智能机器能够区分健康和患病的叶子，然后通过与机器人集成来去除它们。
目前已经开发了害虫预测界面，可以识别破坏农作物的昆虫。在很短的时间内，对农作物的害虫进行诊断和消灭。
这项技术最多可以减少80%的化学物质的使用，而花在除草剂上的钱会减少90%。
杂草控制对农民来说非常重要，因为目前约有250个品种对现代除草剂具有抗药性，仅大豆和玉米作物上的杂草生长每年就造成400多亿美元的损失。
无人机的崛起
无人机已经在许多方面得到了应用，要使现有的无人机适应农业生产，所需要的只是硬件和软件的集成，这为这些飞行器提供了额外的用途。
智能摄像头可以在很远的地方为农民提供反馈和信息，从作物生长受阻和缺水到土壤条件和病虫害监测。未来的农民不再需要步行数英里穿过他们的庄稼和农田来评估它的状况，而是用无人机在几分钟内飞去所关注的地区。
到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。无人驾驶拖拉机也将成为现实，在没有真人指导的情况下，通过编程使其以一定的速度行驶，同时以有效的方式执行特定任务。
小结
传统的农业劳作如种植、收获等，通常按照固定的时间安排来进行。新技术的发展给农业生产提供了可参考的依据，通过收集天气、土壤、空气质量的数据，观察作物成熟度，还有设备和劳动力成本，可以对农业生产做出更准确的规划，甚至能预测分析出未来的生产状况。
精细农业要求实时收集和处理数据，帮助农民在种植、施肥、收获作物时做出最佳决策。用于测量土壤和周围空气温度、湿度的传感器遍布整个农田。使用卫星图像和无人机拍摄实时照片，图像可以展示作物成熟度，并与天气模型结合，提前进行预测。
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