农机行业的前方是什么，在农业走上人工智能道路之后

农业实现数字化比其他行业更困难，因为田间环境比道路系统或制造车间更具挑战性。

然而，随着连接性的差距不断缩小，捕获数据的机会巨大，这些数据最终可以带来人工智能 (AI) 等变革性技术。

简单地说，人工智能允许计算机系统完成通常由人类执行的任务，鉴于这一定义，人工智能可能意味着从数据分析和预测等认知任务到喷洒杂草和采摘农产品等物理任务。正如美国设备制造商协会的白皮书《食品生产的未来》中所述，已经有一些例子强化AI可以产生的积极影响。例如，利用机器学习的机器人可以在很短的时间内检测和采摘可收获的水果。

一步一个脚印

不过，通往人工智能和完整机器自主的道路是漫长的。

在今天，完全取代人类非常困难。Topcon农业业务发展副总裁迈克尔·戈麦斯表示，在迈向人工智能的过程中，可以采取几个重要步骤，这些步骤会对食物的生产方式产生深远的影响。在道路汽车的世界中，行业已经概述了五个级别的自动化。在第5级之前，每个级别都会获得额外的自主操作元素，直到第5级不需要人工交互。

戈麦斯表示，在非道路行业，第一步是机械化。接下来是某种形式的自动化，农业设备行业已经在这样做了。然后真正的机会出现了，即一个由智能互联产品组成的农业系统。

从农业的现状来看，我们仍处于了解其自动化、数字化潜力的早期阶段。技术仍在开发中。数据不仅要被捕获，还要被处理成可实现的东西，使机器最终能够自行执行任务。

具有一定机器学习能力的智能互联设备如今已经可以理解相关的命令。

农机行业如何做好准备

农业设备制造商必须首先确定他们目前在人工智能进程中所处的位置，然后再决定最终要达到的目的地。与开发这些技术的公司密切合作以确保设备能够执行所需的任务就显得非常重要了。

对于最终用户来说，一小部分人正在使用目前可用的技术工具。对于那些对机器学习和人工智能等事物感兴趣的人来说，了解正在开发的东西很重要。与制造商和经销商讨论可用的选项。精准农业技术提供商还可以帮助农民了解当前的技术和未来的预期。

值得信赖的顾问还可以帮助农民驾驭快速发展的技术和机器学习领域。研究人工智能在农业中的潜力是实现未来十年转型的另一个关键因素。

除了加强合作外，业界还需要继续鼓励政府帮助想要获得这种技术的生产商。可以从其他国家成功的各种项目中学习，还可以继续改进精密农业技术的工厂安装领域。

未来正在成为焦点

随着时间的推移，人工智能和农业效率优化的路线变得越来越清晰。

随着人口和粮食需求的增加，农业必须找到适应的方法。人工智能是更可持续地种植粮食的核心部分之一。传感器可以帮助确定农田实际需要应用的领域。用水是另一个巨大的驱动力。地面上的水分传感器可以识别植物何时达到枯萎点并且实际需要用水。

根据戈麦斯的说法，技术类似时尚，因为它总是在变化，有时这种变化会让人有点担心。没有人喜欢改变，但大多数人确实喜欢进步，不同之处在于改变是否有目的。

互联互通、传感器、机器学习和人工智能等转型技术在农业行业的目的非常明确：能够满足更高的生产需求，同时减少对环境的影响。