數字技術正在向農業領域蔓延，幫助確保日益增長的食物需求。
機械化是我們目前看到的大規模農作物生產的關鍵，但它遠非完美。需要解決的問題很多，例如，許多農場的龐大規模意味著用水，肥料和殺蟲劑均勻地處理田地，即使實際需求經常在田地之間變化，甚至在同一田地的不同部分之間變化。這種“一刀切”的方法浪費資源并破壞環境。
農業中的物聯網
與其他行業一樣，物聯網（IoT）帶來了更好地做事的力量。被稱為“農業4.0”的農業數字化將使農民能夠以極高的精確度定制他們對作物的關注方式，而不會影響規模。
這可以通過農民現在能夠收集的大量數據實現，從環境信息到天氣預報和作物價格的實時數據。與此同時，基于云的預測分析和人工智能（AI）意味著他們擁有從這些數據中獲取有意義見解的工具，從而在整個運營過程中做出更好的決策。最終，這可以帶來更高的產量和更高的收入以及更好的環境保護。
機器人農業機械近年來一直是農業4.0最顯著的表現之一。這些機器現在被全球導航衛星系統（GNSS）接收器廣泛使用，用于耕種，種植，澆灌，噴灑和收獲田地。除了自動完成一些相對平凡的任務外，這些機器還可以幫助減少土壤壓實，減少資源消耗，并通過減少重疊跨越田地來節省時間。更重要的是，他們可以動態地對來自傳感器的數據做出反應，在適當的時間在適當的時間提供正確的現場處理。

創新可降低成本并提高準確性
最近的創新降低了技術成本，同時實現了更高的準確性。這為農業領域的許多新應用開辟了道路。利用現有的衛星星座，新一代多頻段定位硬件和GNSS校正數據服務，這些服務經過調整，可實現緊湊，多功能和低功耗，厘米級精度現已成為現實。這使農民有機會收集有關其領域的高度精細數據，無論這些數據是多少，并因此更有效地管理它們。
收集數據的另一種方法是從空中收集。以無人農用直升機為例，可以攜帶肥料，除草劑或殺蟲劑等等，高精度的施加不同的量。

由數據和AI驅動
正如我們所討論的那樣，支撐這種更精確的農業是數據。共同的來源可以是收集環境信息的廣泛的傳感器網絡。然后將此數據發送到云，其中典型的用例涉及將其疊加到地圖上。這些可以幫助農民更有效地管理水，肥料或其他資源，甚至可以診斷潛在的作物病害。
更進一步，人工智能技術可用于分析數據集的混合，并挑選出人類或傳統預編程算法可能遺漏的趨勢和模式。傳感器不必在地面上（或在地面上）。無人機安裝的攝像機拍攝天空，使農民能夠測量反射植物的光線，并將其分成40個獨立的頻段，包括可見光和紅外電磁頻譜。
通過適當的機器學習工具提供這類高分辨率數據可以為農民提供非常有價值的見解，包括農作物是否缺乏營養，害蟲是否開始在某個地方有發展的趨勢，雜草在哪里生長等等。

幫助養活不斷增長的人口
這種增加的數據量和更好的分析工具的結合提供了巨大的潛力，幫助農民使用更少的資源種植更健康的作物，并減少其對環境的影響。總而言之高精度定位和無線連接功能發揮著至關重要的作用，他們有能力徹底改變農業，釋放出新的運營戰略，利用數據推動更好的決策。