在过去二十年中，全球初级作物产量增长了50%以上。农业公司是如何在20年内将产量翻一番的？面对不断增长的全球人口，他们如何取得更令人振奋的成果？简而言之，就是不断创新农业技术。
01
农业中的物联网创新互联农业是农业有前景的趋势之一，有助于我们了解农业企业如何生产足够的粮食来满足日益增长的需求。
互联农业是指在农业周期的生产前、生产和生产后阶段，使用农业中的新技术来监测、管理、控制并终改进关键的农业操作和农业流程。
互联农业是通过各种物联网设备的生态系统实现的，这些设备在现场、设备内、云中和公司办公室收集和交换数据。
田间环境监测是一个很好的实例，可以展示物联网技术等农业创新如何取代低效和耗时的方法。通过布置传感器在田间跟踪土壤状况、空气温度和湿度水平。一旦特定参数的级别达到黄色区域，种植人员就会收到实时通知，以便预警他们采取必要的行动。
由于该系统具有高度的可定制性，通过配套的调整措施，可以在多数情况下不需要人工参与。例如依据传感器的数据来触发灌溉系统。
田间灌溉设备
物联网创新农业技术已经被用于各种农业场景。主要用例包括：
*通过各种类型的田间和农场传感器进行集成数据收集，包括自动驾驶农机传感器、控制器、可穿戴设备和监控设备
*通过4G、LoRaWAN、Wi-Fi、LTE-M和其他连接技术提供的基于物联网的监控实现远程温室和田间管理
*用于灌溉、作物健康管理、田间灌溉等的自动化系统
*气象及田间环境的数据采集报告和预测分析
02
农业中的大数据预测分析在农业生命周期的每个阶段，种植者都必须做出数十个及时有效的决策。过去，品种选择、土壤准备、肥料使用、种子播种、灌溉、除草、收割和储存都是根据经验、现场调研后做出的决定。
如今，农业决策者可以利用机器学习（ML）和人工智能（AI）技术推动的农业创新理念，节省大量时间，获得准确的预测，并做出更好的决策。
基于人工智能和机器学习的创新农业技术可用于多种场景，从作物种植可持续性的预测分析和需求预测分析，到杂草和作物病虫害感染的主动识别，以及在大限度减少损失的情况下进行采收。大数据分析可以以各种方式应用，例如用于智能放牧、智慧灌溉、水肥需求预测。
简单地说，市场上提供的人工智能驱动的农业创新可以分为两类：功能多样或具体的解决方案。
现在，考虑一种基于大数据采集分析的解决方案，帮助农艺专家评估田间投入对作物的表现，并揭示作物管理过程的弱点。然而，基于人工智能的农业创新的大规模采用仍然受到终用户对算法普遍缺乏信任。好消息是，可解释的人工智能系统正在快速发展，这意味着越来越多的种植者能够从数据中了解农场的运作情况。