未來農業(yè)領域六大數(shù)字化轉型趨勢

　　據(jù)福布斯雜志報道，近年來，農業(yè)技術(又稱AgTech)正在迅速改變這個行業(yè)。2015年，農業(yè)領域的科技投資高達46億美元，而這已經是三年前的事了!不過，隨著地球上人口的持續(xù)增長，將來資源供應可能受到嚴重影響。**近的研究發(fā)現(xiàn)，到2030年，農業(yè)產量必須增長60%才能滿足人類需求。

　　那么我們該如何做?農業(yè)領域(包括農民、食品生產者)必須接受農業(yè)數(shù)字化轉型趨勢。通過將技術作為可持續(xù)發(fā)展、可擴展的資源，我們將能夠把農業(yè)推向新的高度，在未來保持農業(yè)繼續(xù)發(fā)展。下面就讓我們細數(shù)下農業(yè)領域的六大數(shù)字化轉型趨勢：

　　1.農田中的物聯(lián)網和傳感器

　　物聯(lián)網正在以絕好的方式顛覆農業(yè)產業(yè)。事實上，物聯(lián)網在食品部門擁有巨大潛力。據(jù)思科公司發(fā)布的報告顯示，僅物聯(lián)網就能為農業(yè)創(chuàng)造14.4萬億美元的價值。物聯(lián)網正在利用設備和材料上的傳感器簡化農業(yè)資源的收集、檢查和全面分配。將傳感器在農田中進行戰(zhàn)略部署，再加上圖像識別技術的幫助，可以讓農民在世界任何地方看到他們的作物。

　　這些傳感器實時地向農民發(fā)送**新信息，因此他們可以根據(jù)作物當時的生長情況做出相應的改變。雖然我沒有多少園藝技能，但我可以依賴這樣的應用程序呀，它可以告訴我后院的植物需要澆水或其他類型的營養(yǎng)物，我想這能讓它們長得更好。農業(yè)領域的物聯(lián)網傳感器也在為農民做同樣的事情，但顯然更大規(guī)模的部署會幫助提高糧食產量并減少浪費，而這正是這個行業(yè)所需要的。

　　2.設備中的物聯(lián)網和傳感器

　　與農田中的技術非常相似，傳感器也可以被安裝在農業(yè)設備上，以追蹤機器的健康狀況。使用“精準農業(yè)”的術語來描述這種情況，即拖拉機和其他農業(yè)設備都被植入導航系統(tǒng)和各種傳感器。其中有些傳感器可以用來彌補GPS系統(tǒng)的不足，以應對不平坦的地形。有些傳感器則用于繪制產量圖和收獲文檔。而在拖拉機需要維修時，其他傳感器可進行監(jiān)督?？傊?，這些傳感器正在減少停機時間。

　　3.無人機和作物監(jiān)測

　　當你在花園工作時，你通常可以一眼看到所有植物，但是農民在橫跨數(shù)百公頃的土地上工作，這意味著他們能夠鳥瞰農田的****方法就是依靠飛機。想象一下，如果農民可以利用空中資源來可視化他們的作物，而不必包租飛機，那么他們的投資回報是否會增加?無人機正被廣泛用于美國各地的農作物監(jiān)測，作為對抗干旱和其他有害環(huán)境因素的手段。能夠產生三維圖像的無人機可以通過分析和規(guī)劃種子種植模式來預測土壤質量。

　　無人機也被用來為作物噴灑農藥，**近的研究表明，與其他類型的機器相比，無人機可以將噴灑速度提高5倍。

　　4.農業(yè)和機器人

　　就像在其他行業(yè)使用機器人和人工智能(AI)一樣，農業(yè)領域中的機器人技術也能夠幫助提高生產率，并幫助提高產量和收獲效率。這樣的機器人，比如**近被John Deere公司收購的噴灑和除草機器人，它們可以減少90%的農藥使用。

　　其它機器人初創(chuàng)公司正在試驗激光和攝像頭技術，以幫助識別和清除雜草，且不需要人工干預。這些機器人可以被用于在不同的作物之間導航，從而減少其背后的人力。其他公司也在制造植物移植機器人，以提高傳統(tǒng)農業(yè)方法的效率。**后，自動化正在被測試用于水果采摘和堅果收獲。

　　5.RFID技術和追蹤

　　收獲莊稼后，RFID技術(RFID是一種無線系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于控制、檢測和跟蹤物體)可以被用來追蹤食品從田地進入市場再到終端用戶廚房的過程。中端用戶或消費者能夠追蹤他們從市場中購買的食物的詳細生產路線。這種技術可以增加制造商的可信賴度，迫使它們總是提供新鮮產品。

　　這并不是說它可以減少大腸桿菌或其他有害細菌的爆發(fā)，但如果爆發(fā)了疫情，可以很容易追溯產出和加工農產品的農場或工廠。如果所有農作物都應用上RFID技術，那么疫情和恐慌就可以**小化。這些追蹤系統(tǒng)可以減少消費者對過敏原的擔憂。而對于農民來說，他們的產品可以被跟蹤的想法會帶來一種解脫感。畢竟，他們可以確保自己的產品能夠安全地進入消費者的廚房。

　　6.機器學習和分析

　　也許數(shù)字轉型中**具創(chuàng)新性的部分之一是能夠使用機器學習和高級分析來挖掘數(shù)據(jù)趨勢，這可以在種子播種前就開始。機器學習可以預測那些性狀和基因**適合的作物，為世界各地的農民提供**適合當?shù)氐乩砦恢煤蜌夂驐l件的種子。

　　機器學習算法也可以用于農業(yè)生產方面，即消費者購買他們的產品。這些算法可以顯示哪些產品被購買的**多，哪些產品在市場上被淘汰。因此，為未來農業(yè)創(chuàng)造熟練而有效的預測。我相信農業(yè)的未來取決于它的數(shù)字化轉型。農民將從農業(yè)的數(shù)字化轉型趨勢中受益，使他們不必再擔憂環(huán)境，能夠種植更高產的作物，并以有效的全新方法管理作物。隨著全球人口的持續(xù)增長，農業(yè)技術也必須隨之快速發(fā)展。