以农业为例，高通投资了数字农业公司奥科美，目前它已经注册了超过5,000 家的农场，每家农场贡献了6 大类30 组数据，包括气候、土壤、种子、输入品（化肥、农药等）、种植过程和销售等等。

　　这为精准农业和智慧农业提供了数据基础，也为人工智能／机器学习提供了数据“燃料”。可以想象，各种植物的最佳生长模式，基于计算机视觉的病虫害的提前预告成为可能。而高通在以色列投资的Prospera 已经在5 个农场用计算机视觉和机器学习进行生长监控和病虫害预报。

　　图4:人工智能用于农业病虫害的预警

　　小结

　　不论是无人机／机器人，还是AR/VR，前沿科技进入了期望值点的低谷，这也是理性发展的开始。就好像跑马拉松的选手，必须调整策略，降低体力开支，开始适合自己的长跑。