信息就是金钱。对农民来说，信息往往是决定收成好坏的因素。随着人工智能（AI）和物联网（IoT）越来越成为各行业的支柱，人类最古老的职业之一——农业，将为21世纪的变革做好准备。
毫不奇怪，农业技术市场正在爆炸式增长。最近一份市场研究报告预测，2019年至2024年间，人工智能农业市场的复合年增长率将达到28.38%。
随着农业劳动力供应的萎缩以及其他问题的出现，这种重新设想再及时不过了。今天，农业综合企业正将目光投向人工智能和物联网，以使其工作更加高效和可持续。
通过使用物联网收集作物数据，然后使用机器学习等技术处理这些数据，农业综合企业能够更好地监测其作物的状态，并收到有助于减少污染和农药使用的建议。这些技术不仅有助于使农业更具可持续性，而且也使其更具生产力和利润。
方法如下。
利用物联网监测作物
到目前为止，农民主要是在工作时间人工收集有关作物的信息。这带来了两个重大问题。首先，手工操作时，通常会有更大的出错空间。第二，人工监测只能每隔一段时间进行，以免农民把一整天的时间都花在检查作物上，而无法从事其他工作。
图1。直到现在，农民们还得手工收集农作物的信息。
物联网为这两个问题提供了一个潜在的解决方案。通过连接监控设备并将数据发送回农民可以访问的中央集线器，农业综合企业可以实时、更准确地监测他们的作物。当需要采取行动时，农民可以立即收到警报，而不是等到下次检查时才知道。
约翰迪尔已经开始实施其中的一些技术。它正致力于将拖拉机连接到互联网上，以便收集有关作物产量的数据。此外，该公司正在尝试开发自动驾驶拖拉机，这意味着数据采集和相当一部分的农活可以完全自动化。在我们面临全球农业劳动力短缺的重大问题之际，这是一个可喜的变化。
但智能农业技术有潜力在软件即在云服务的帮助下超越单个农场。卢旺达农业和动物资源部最近实施了一个由N-Frnds构建的智能农业系统，这是一个基于云的数字分发平台，在SaaS云模式下运行。该系统向卢旺达农民提供信息，使他们能够访问可搜索的知识库，并向他们发送推送通知等其他功能。
最终，随着物联网农业技术应用的增加，将其与SaaS分销服务相结合有可能在全国乃至国际范围内大大提高农业效率。这是因为SaaS模型比传统的IT基础设施提供了许多重要的优势，例如更高的可访问性、更高的成本节约和易扩展性。
具体来说，SaaS和IoT硬件可以一起使用来捕获数据，并深入了解如何管理农场的运营。这包括作物形态、天气周期、收获和土壤质量等方面的信息。
所有这些数据将被存储在云中，以便被整齐地组织起来，并且始终可以访问，从而使现场操作能够在任何时间和任何地点被监控。对于实际经营农场企业来说，这也是至关重要的信息。例如，基于云的会计解决方案将确保通过实时收集数据、将数据存储在远程服务器上以及自动化财务流程来优化财务运营。
用人工智能分析数据和自动化过程
预计2021年，国际人工智能支出将达到576亿美元，因此，各公司正在研究人工智能如何与更传统的农业做法协同工作，这一点也不奇怪。目前，人工智能的焦点集中在两个方面：从数据中获取建议和自动化。
虽然物联网使信息的实时监控和广泛分布成为可能，但人工智能可以通过帮助农民通过这些数据和做出决策来提高生产力和效率。
同时，人工智能和物联网经常与几乎无限量的基于云的服务器结合使用，更好的是，云本质上不依赖于一个系统，即使一台计算机或服务器崩溃，云也不会随之崩溃。
案例研究：TalentCloud
第一批使用人工智能和物联网的智能农业技术的成功实施之一来自中国的TalentCloud公司。前提很简单：农民提高了生产力，但农民并不是每天都能获得教育和最新研究成果。此外，农民如果没有跟上研究的最新进展，可能会过度使用杀虫剂和污染物导致气候变化。
图2。TalentCloud的农业大脑系统创建实时数据，为农民定制提供作物管理建议。
为了解决这个问题，TalentCloud创建了一个建立在Microsoft Azure平台上的农业大脑系统，该系统将来自田间的实时数据与最新的农业研究相结合，为农民提供定制的作物管理建议，例如如何控制病虫害、如何优化种植条件以及你的生命周期作物。
TalentCloud使用物联网传感器收集土壤条件、湿度和空气温度的定量数据，并使用摄像头收集定性数据。数据被发送到微软Azure的物联网中心，由Azure机器学习训练TalentCloud的专有模型进行处理。
从本质上讲，这给农民带来了与农业教育类似的生产力效益，但这是一个交钥匙的解决方案。它还可以提高可持续性，这在当今的环境危机中很重要。
使古老的实践现代化
人工智能和物联网与传统农业实践的结合为农业进入数字时代提供了机会。面对如此多的问题，这无疑是一个值得欢迎的变化。随着越来越多的公司进入不断增长的农业技术领域，利用人工智能和物联网创建全自动化农业解决方案，这一目标越来越近。
