作者Deanna Kovar 是John Deere（约翰迪尔）生产和 Precision Ag 生产系统副总裁。

预计到2050年，世界人口将达到近100亿，而农民正处于养活他们的第一线。这种人口变化将要求对食物的需求增加50%，这意味着农民将需要在使用相同或更少资源的情况下种植更多的食物。面对农业固有的众多挑战，如不可预测的天气、劳动力短缺和可耕地减少，他们还必须在生产力和效率方面做出这种阶梯式的改变。

农民们最依赖的是一件事：土地。这是他们的工作场所，他们的热情，以及他们现在和将来为他们的家庭和我们所有人提供的方式。当务之急是，农民能够以一种为后代创造环境长寿的方式种植今天所需要的东西。这些当前的需求需要创新思维和新的解决方案。

一种创新已经在发生：先进的农业技术

当然，无论技术如何普及，农民为其经营带来的知识、专长和关键决策技能都是不可替代的。然而，人工智能（AI）、物联网和地理空间定位系统（GPS）的进步放大了农民已经在做的事情，以加快他们的效率和准确性，并最终增加产出，为我们的世界提供服务。智能机器人机器放大了农民每天已经使用的感官，使他们能够扩展这些感官，同时使他们的观察更快、更有效、更精确。

利用计算机视觉看到更多

计算机视觉，一种人工智能，帮助农民 "看到 "超出人类的能力。人工智能显示了在关键时刻发生的事情，为重要的、当下的决策提供信息。例如，一个大型的大豆农场在一个季节里可以有大约7.5亿株植物生长。每一株大豆都在一个独特的微环境中生长，因为土壤条件可能因植物而异。这些条件影响着一切，从大豆本身的大小到每棵植物的产量。就像养育孩子一样，农民需要对每一株植物进行单独照料。然而，面对7.5亿株植物，不可能给植物提供它们需要的一对一的 "时间"。这就是计算机视觉、机器学习和传感器等技术的帮助所在。

今天，技术先进的农场设备利用计算机视觉和机器学习来检测植物和威胁其健康的杂草之间的区别，因此只有杂草被喷洒除草剂。这些设备利用深度学习、照相机和机器人技术来了解其周围的环境，并且随着时间的推移，它变得更加智能，因为它在操作过程中通过收集的图像进行 "学习"。支持计算机视觉的农业设备可以完成更多的任务，专注于用更少的除草剂种植更健康、更成功的农作物。其结果是节省了成本，同时提高了环境管理水平。

精准技术是可持续农业实践的关键

农民还依靠连接性、传感器和GPS，以超出人类能力的速度和规模放大他们的观察和感觉。在过去的二十年里，GPS帮助农民以令人难以置信的精确度在田间移动巨大的设备。再加上传感器，这些机器了解它们周围的环境，并在田地里蹒跚而行，而不会碾过农作物。通过使用GPS绘制田地和作物的边界，农民可以通过智能手机 "驾驶 "自主拖拉机，或者减少对供不应求的人类劳动力的依赖，为田地导航。通过根据GPS的边界自动转向，拖拉机可以最大限度地减少在田地里的通行，减少土壤的压实，防止作物被踩踏。GPS还能让农民腾出手来做其他高价值的工作，比如分析机器的数据，以更好地通知他们本季的下一步工作。

这些先进技术的整合是通过改善连接，以及通过物联网的实时数据收集和共享而实现的。在物联网成为现实之前，农民在利用他们在整个季节收集的数据之前等待收获。然后，这些数据--通常是每块田地的投入和产量结果的应用数据--被储存在活页中，很少再看。没有物联网和GPS数据，农民就无法做出有数据依据的决策。他们依靠的是直觉，但由于环境和植物层面的变化，这种直觉并不总是正确的。今天，农民可以获得实时数据，显示什么在运作，什么不在运作。有了这些数据，农民可以积极主动地管理他们的工作，提高生产力，并增加对工作按计划执行的信心，并考虑到可持续性。

用数据革新农业

正如消费者在不断学习和发展以实现可持续发展一样，为我们提供食物、燃料和纤维的农民也是如此。对他们来说，这是一个适应自然界的变化和城市化影响的问题，并采用技术来解决这些问题。有了人工智能、传感器、GPS和数据分析等创新，农民可以最大限度地提高他们的产出，支持我们不断增长的世界，同时维护我们所有人都非常重视的土地。