1. 使用基于AI和機器學習的監控系統來監測每個農作物田的實時視頻信號，識別動物或人類的違規行為，立即發出警報。

AI和機器學習減少了家畜和野生動物意外毀壞農作物或遠程農場遭遇闖入或盜竊的可能性。鑒于在AI和機器學習算法的推動下，視頻分析的快速發展，每個參與農業的人都可以保護他們的田地和建筑物的周邊。AI和機器學習視頻監控系統對于大規模農業經營和單個農場來說，同樣可以輕松擴展。基于機器學習的監控系統可以通過編程或訓練，隨著時間的推移，識別員工與車輛。事實證明，通過使用機器學習來識別現場工作的員工，可以有效地保護遠程設施的安全，優化作物和阻止入侵者。

2. AI和機器學習通過無人機的實時傳感器數據和視覺分析數據，提高作物產量預測。

智能傳感器和提供實時視頻流的無人機所采集的數據量為農業專家提供了他們以前從未接觸過的全新數據集。現在可以將水分、肥料和天然養分的地內傳感器數據結合起來，分析每種作物隨時間的生長模式。機器學習是結合海量數據集并為優化作物產量提供建議的完美技術。

3. 產量圖譜是一種農業技術，它依靠有監督的機器學習算法來尋找大規模數據集的模式，并實時了解它們的正交性，這些對于作物規劃來說都是非常寶貴的。

在植被周期開始之前，就可以知道某塊田地的潛在產量率。結合使用機器學習技術分析3D地圖、傳感器的社會狀況數據和基于無人機的土壤顏色數據，農業專家現在可以預測特定作物的潛在土壤產量。一系列的收集完成后，可以得到最準確的數據集。

4. 聯合國、國際機構和大規模農業作業正在率先將無人機數據與地面傳感器相結合，以改善病蟲害管理。

利用無人機的紅外相機數據與田間的傳感器相結合，可以監測植物的相對健康水平，使用AI的農業團隊可以在蟲害發生之前預測和識別蟲害。

5. 如今，農業工人短缺，使得基于AI和機器學習的智能拖拉機、農業機器人和機器人技術成為許多難以找到工人的遠程農業作業的可行選擇。

大規模的農業企業找不到足夠的員工，于是轉而使用機器人來管理數百畝的農作物，同時也為偏遠地區的周邊提供安全保障。對自走式機器人機械進行編程，在每行作物上分配肥料，有助于降低運營成本，進一步提高田間產量。

6. 提高農業供應鏈的可追蹤性，為更新鮮、更安全的農作物進入市場掃除路障，是當下必須要做的事情。

疫情在2020年加速了所有農業供應鏈的跟蹤和可追溯性，并將在今年繼續推動其采用。一個管理良好的跟蹤和追溯系統有助于通過在供應鏈上提供更大的可視性和控制來減少庫存。一個先進的跟蹤系統可以區分入庫貨物的批次和集裝箱級別的物料分配。大多數先進的跟蹤和追溯系統依靠先進的傳感器來獲得對每個貨物狀況的更多了解。

7. 優化可生物降解農藥的正確組合，并將其僅限制在需要處理的田間區域施用，以降低成本，同時提高產量，這是AI和機器學習在當今農業中最常見的用途之一。

通過使用智能傳感器結合無人機的視覺數據流，農業AI應用現在可以檢測出種植區最容易感染的區域。然后，使用監督的機器學習算法，它們可以定義農藥的最佳組合，以減少害蟲的威脅進一步擴散并感染健康的作物。

8. 根據產量率對作物進行價格預測，幫助預測生產總量，這對確定特定作物的定價策略非常寶貴。

了解農作物的產量和質量水平有助于農業公司、合作社和農民更好地進行談判，為他們的收成爭取最佳價格。考慮特定作物的總需求，確定特定作物的價格彈性曲線是無彈性、單一性還是高彈性，定義了定價策略的內容。僅僅是了解這些數據，就能為農業企業每年節省數百萬美元的收入損失。

9. 尋找灌溉漏點，優化灌溉系統，衡量頻繁灌溉的農作物如何有效提高產量率，這些都是AI有助于提高農業效率的領域。

在北美許多地方，水是最稀缺的資源，尤其是在最依賴農業為核心業務的社區。高效地使用水，可能意味著農場或農業經營能否保持盈利的差異。線性編程通常用于計算給定田地或作物達到可接受產量水平所需的最佳水量。監督的機器學習算法是確保田地和作物獲得足夠的水以優化產量的理想選擇，而不會在這個過程中浪費任何水。

10. 監測牲畜的健康，包括生命體征、日常活動水平和食物攝入量，確保它們的健康是AI和機器學習在農業領域增長最快的方面之一。

了解每一種牲畜對飲食和寄養條件的反應是非常寶貴的，可以了解如何長期對它們進行最佳治療。使用AI和機器學習來了解是什么讓日常奶牛保持滿足和快樂，生產更多的牛奶是必不可少的。對于許多依賴奶牛和牲畜的農場來說，這一領域為農場如何提高盈利能力開辟了全新的見解。

本文作者Louis Columbus，清研智庫李梓涵編譯