数字技术正在向农业领域蔓延，帮助确保日益增长的食物需求。
机械化是我们目前看到的大规模农作物生产的关键，但它远非完美。需要解决的问题很多，例如，许多农场的庞大规模意味着用水，肥料和杀虫剂均匀地处理田地，即使实际需求经常在田地之间变化，甚至在同一田地的不同部分之间变化。这种“一刀切”的方法浪费资源并破坏环境。

农业中的物联网
与其他行业一样，物联网（IoT）带来了更好地做事的力量。被称为“农业4.0”的农业数字化将使农民能够以极高的精确度定制他们对作物的关注方式，而不会影响规模。
这可以通过农民现在能够收集的大量数据实现，从环境信息到天气预报和作物价格的实时数据。与此同时，基于云的预测分析和人工智能（AI）意味着他们拥有从这些数据中获取有意义见解的工具，从而在整个运营过程中做出更好的决策。最终，这可以带来更高的产量和更高的收入以及更好的环境保护。
机器人农业机械近年来一直是农业4.0最显着的表现之一。这些机器现在被全球导航卫星系统（GNSS）接收器广泛使用，用于耕种，种植，浇灌，喷洒和收获田地。除了自动完成一些相对平凡的任务外，这些机器还可以帮助减少土壤压实，减少资源消耗，并通过减少重叠跨越田地来节省时间。更重要的是，他们可以动态地对来自传感器的数据做出反应，在适当的时间在适当的时间提供正确的现场处理。

创新可降低成本并提高准确性
最近的创新降低了技术成本，同时实现了更高的准确性。这为农业领域的许多新应用开辟了道路。利用现有的卫星星座，新一代多频段定位硬件和GNSS校正数据服务，这些服务经过调整，可实现紧凑，多功能和低功耗，厘米级精度现已成为现实。这使农民有机会收集有关其领域的高度精细数据，无论这些数据是多少，并因此更有效地管理它们。
收集数据的另一种方法是从空中收集。以无人农用直升机为例，可以携带肥料，除草剂或杀虫剂等等，高精度的施加不同的量。

由数据和AI驱动
正如我们所讨论的那样，支撑这种更精确的农业是数据。共同的来源可以是收集环境信息的广泛的传感器网络。然后将此数据发送到云，其中典型的用例涉及将其叠加到地图上。这些可以帮助农民更有效地管理水，肥料或其他资源，甚至可以诊断潜在的作物病害。
更进一步，人工智能技术可用于分析数据集的混合，并挑选出人类或传统预编程算法可能遗漏的趋势和模式。传感器不必在地面上（或在地面上）。无人机安装的摄像机拍摄天空，使农民能够测量反射植物的光线，并将其分成40个独立的频段，包括可见光和红外电磁频谱。
通过适当的机器学习工具提供这类高分辨率数据可以为农民提供非常有价值的见解，包括农作物是否缺乏营养，害虫是否开始在某个地方有发展的趋势，杂草在哪里生长等等。

帮助养活不断增长的人口
这种增加的数据量和更好的分析工具的结合提供了巨大的潜力，帮助农民使用更少的资源种植更健康的作物，并减少其对环境的影响。总而言之高精度定位和无线连接功能发挥着至关重要的作用，他们有能力彻底改变农业，释放出新的运营战略，利用数据推动更好的决策。