比如美国的Descartes Labs公司收集了海量农业相关的卫星图像数据，他们对天气的预测比美国农业部的还要精准。Descartes Labs通过人工智能和深度学习，去分析这些图像信息，寻找其跟农作物生长之间的关系，开奖，能对农作物的产量做出精准预测，他预测的玉米产量比以往的预测准确率高出99%。

　　除了天气预测和产量预测，人工智能对农作物各种图像的学习还能判断出农田那里有杂草入侵，那个地块的农作物养分不足，那里片的农作物正在发生病虫害。美国加州的IntelinAir就是一家提供这样服务的公司。

　　（左：InterlinAir识别田间的杂草，右：给出农田的营养建议）

　　从瑞士联邦理工学院衍生出的农业科技公司Gamaya则使用独特的超光谱（高光谱）感应装置，用这些能够探测出肉眼无法观察的光谱，这为农户提供了更全面的数据，向农户提供智能施肥管理、灌溉管理和虫害管理。Gamaya的技术已经在玉米、大豆和甘蔗的种植上应用，并帮助农户大大降低成本和提高产出。

　　牛脸识别，智能穿戴

　　人工智能还可以用在禽畜的养殖业，比如在养牛行业。大家知道吗？牛其实不愿意看到人类的，他们会视人类为捕食者，因此养牛场的工作人员会给牛群带来紧张情绪。那么我们就把农场的管理交给人工智能吧。

　　人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。来自加拿大的Cainthus机器视觉公司正在做这样的事情。

　　除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。荷兰的Connecterra是一家动物智能穿戴技术公司。通过带在奶牛脖子上的智能传感器，结合牧场上的固定探测器共同收集数据。这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。

　　这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。Connecterra大大节省了奶农的工作时间，提高了工作效率，特别是对有机农场更有帮助，因为他们可以很容易的了解放养时间、位置和吃草的时间。

　　让物联网更有价值

　　（在农田中的各种物联网设施）

　　除了智能穿戴还有更多的农业物联网设施，比如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等等。这些设施能够为农业管理提供海量的实时数据，那么如何把这些海量的数据及时的变成有价值的信息，就是人工智能要做的事情。这些数据被实时传送到云服务器上，不同类型的农业服务公司会根据不同的农业状况设置自己的算法，然后通过机器学习和深度学习把这些数据变成对农户有意义的信息，比如那里虫害超标，那里需要灌溉等等。

　　人工智能还可以通过算法给出各种最优化的方案，比如根据土壤环境状况，结合市场行情预测，从而给出今年该地适合种玉米还是大豆。

　　未来的挑战和机遇

　　人工智能在农业领域的应用才刚刚开始，面临的挑战比其他任何行业都要大，因为农业涉及的不可知因素太多了！地理位置、周围环境、气候水土、病虫害、生物多样性、复杂的微生物环境等等，这些因素都在影响着农作生产。你在一个特定环境中测试成功的算法，换一个环境未必就有用了。

　　我们现阶段看到的一些人工智能成功应用的例子大都是在特定的地理环境或者特定的种植养殖模式。当外界环境变换后，如何挑战算法和模型是这些人工智能公司面临的挑战，这需要来自行业间以及农学家之间更多的协作。