作者Deanna Kovar 是John Deere（約翰迪爾）生產和 Precision Ag 生產系統副總裁。

預計到2050年，世界人口將達到近100億，而農民正處于養活他們的第一線。這種人口變化將要求對食物的需求增加50%，這意味著農民將需要在使用相同或更少資源的情況下種植更多的食物。面對農業固有的眾多挑戰，如不可預測的天氣、勞動力短缺和可耕地減少，他們還必須在生產力和效率方面做出這種階梯式的改變。

農民們最依賴的是一件事：土地。這是他們的工作場所，他們的熱情，以及他們現在和將來為他們的家庭和我們所有人提供的方式。當務之急是，農民能夠以一種為后代創造環境長壽的方式種植今天所需要的東西。這些當前的需求需要創新思維和新的解決方案。

一種創新已經在發生：先進的農業技術

當然，無論技術如何普及，農民為其經營帶來的知識、專長和關鍵決策技能都是不可替代的。然而，人工智能（AI）、物聯網和地理空間定位系統（GPS）的進步放大了農民已經在做的事情，以加快他們的效率和準確性，并最終增加產出，為我們的世界提供服務。智能機器人機器放大了農民每天已經使用的感官，使他們能夠擴展這些感官，同時使他們的觀察更快、更有效、更精確。

利用計算機視覺看到更多

計算機視覺，一種人工智能，幫助農民 "看到 "超出人類的能力。人工智能顯示了在關鍵時刻發生的事情，為重要的、當下的決策提供信息。例如，一個大型的大豆農場在一個季節里可以有大約7.5億株植物生長。每一株大豆都在一個獨特的微環境中生長，因為土壤條件可能因植物而異。這些條件影響著一切，從大豆本身的大小到每棵植物的產量。就像養育孩子一樣，農民需要對每一株植物進行單獨照料。然而，面對7.5億株植物，不可能給植物提供它們需要的一對一的 "時間"。這就是計算機視覺、機器學習和傳感器等技術的幫助所在。

今天，技術先進的農場設備利用計算機視覺和機器學習來檢測植物和威脅其健康的雜草之間的區別，因此只有雜草被噴灑除草劑。這些設備利用深度學習、照相機和機器人技術來了解其周圍的環境，并且隨著時間的推移，它變得更加智能，因為它在操作過程中通過收集的圖像進行 "學習"。支持計算機視覺的農業設備可以完成更多的任務，專注于用更少的除草劑種植更健康、更成功的農作物。其結果是節省了成本，同時提高了環境管理水平。

精準技術是可持續農業實踐的關鍵

農民還依靠連接性、傳感器和GPS，以超出人類能力的速度和規模放大他們的觀察和感覺。在過去的二十年里，GPS幫助農民以令人難以置信的精確度在田間移動巨大的設備。再加上傳感器，這些機器了解它們周圍的環境，并在田地里蹣跚而行，而不會碾過農作物。通過使用GPS繪制田地和作物的邊界，農民可以通過智能手機 "駕駛 "自主拖拉機，或者減少對供不應求的人類勞動力的依賴，為田地導航。通過根據GPS的邊界自動轉向，拖拉機可以最大限度地減少在田地里的通行，減少土壤的壓實，防止作物被踩踏。GPS還能讓農民騰出手來做其他高價值的工作，比如分析機器的數據，以更好地通知他們本季的下一步工作。

這些先進技術的整合是通過改善連接，以及通過物聯網的實時數據收集和共享而實現的。在物聯網成為現實之前，農民在利用他們在整個季節收集的數據之前等待收獲。然后，這些數據--通常是每塊田地的投入和產量結果的應用數據--被儲存在活頁中，很少再看。沒有物聯網和GPS數據，農民就無法做出有數據依據的決策。他們依靠的是直覺，但由于環境和植物層面的變化，這種直覺并不總是正確的。今天，農民可以獲得實時數據，顯示什么在運作，什么不在運作。有了這些數據，農民可以積極主動地管理他們的工作，提高生產力，并增加對工作按計劃執行的信心，并考慮到可持續性。

用數據革新農業

正如消費者在不斷學習和發展以實現可持續發展一樣，為我們提供食物、燃料和纖維的農民也是如此。對他們來說，這是一個適應自然界的變化和城市化影響的問題，并采用技術來解決這些問題。有了人工智能、傳感器、GPS和數據分析等創新，農民可以最大限度地提高他們的產出，支持我們不斷增長的世界，同時維護我們所有人都非常重視的土地。