联合国报告说，全球每年生产的粮食中大约有三分之一被浪费掉了。然而，除了浪费，还有一个更大的问题，我们许多人没有意识到。具有讽刺意味的是，就在全球浪费的粮食数量急剧上升的同时，全球对粮食的需求也将上升。

随着人口爆炸，全球变暖，可供耕种的土地越来越少，我们实际上面临着全球性的粮食短缺。到2050年，我们将如何养活和维持90亿人口?我们将如何支持人口可能需要的粮食消费59- 98%的增长?就像人类在当今世界面临的许多问题一样，我们正在看到农业领域的数字化转型，尤其是以人工智能(AI)的形式。

传感器和数据

到目前为止，农业技术最大的发展是传感器连接和物联网。在数字转型中成功的农业生产正在变成一场数字游戏。在农业技术的帮助下，联网农民开始共享数据，并在输入、效率和操作流程方面进行改进，这在很大程度上得益于人工智能驱动的传感器。这些传感器可以是地面的、空中的或基于机器的，它们都具有巨大的农业生产潜力。

例如，在地面上，传感器可以监测植物、土壤、动物健康和天气情况。他们可以决定在什么地方种植产量最高，以及种植多少可以防止浪费。在空中，无人机和卫星可以监测作物的健康状况和病虫害，防止作物在收获季节突然减产。农业设备还可以获取预期作物产量的数据。例如，高速种植设备可以提供作物产量和收获产量的“已种植”估计值，使农民能够对销售预测、过剩和短缺进行计划。还不止这些：机器人收割设备甚至可以使用人工智能在合适的时间采摘成熟的水果和蔬菜，节省时间、人力和浪费。

John Deere只是目前在“精密农业”领域做得很好的公司之一，该公司正在开发技术，帮助农民决定在最佳的种植地域，最佳的收割时期。它们甚至可以帮助农民从中央控制中心远程管理设备，从而提高时间效率。

然而，受益的不仅仅是农民。例如， Blue River Technologies公司的研究表明，通过使用人工智能传感器采集的数据，从广播喷洒转向定向喷洒，可以将除草剂的使用量减少90%。减少除草剂对我们人类和地球都有好处。显然，农业的数字化转型不仅有利于粮食生产，也有利于地球的健康。

研究和开发

就像人工智能通过缩短试验和错误开发阶段的时间来帮助加快药物试验一样，它对农业也起到了同样的作用。例如，Monsanto的人工智能团队发现，算法可以帮助他们更快地确定哪种杂交植物在现实种植条件下生长得最好，从而节省大量产品开发时间。例如，在过去，Monsanto公司会对玉米杂交品种进行多年的田间评估，然后将其推向市场——从发现到商业化，这一过程可能需要八年时间。该育种计划将挑选大约500个品种进行试验，这一过程成本和时间都很高。使用一种使用了过去15年的分子标记和田间试验信息的算法，他们将育种过程缩短了整整一年。这是一个难以置信的飞跃，尤其是考虑到我们在未来几十年将面临的人口激增。更妙的是:从理论上讲，全球联网的农民将能够共享这类信息，不仅在Monsanto的农场，而且在全世界范围内实现更大、更快的产品开发。

图像识别

另一个令人兴奋的发展是：人工智能中的图像识别。谷歌正致力于训练人工智能识别5000种动植物，这将提高无人机检测病虫害和农作物损害的能力。这一进步是巨大的，因为它将使农民比以往任何时候都能更快更准确地监测他们的耕地面积，并随着时间的推移了解害虫的模式。

农业数字化转型的收获：需要更多的数量和机构

尽管目前农业科技有巨大的潜力，但也存在一些担忧。首先，与任何人工智能过程一样，农业科技依赖于数据。但在一个以年为间隔产生数据的市场中，数据收集可能是缓慢而困难的。农业领域还发现，在吸引年轻人工智能人才方面，很难与其他精通技术的行业竞争。希望在工作中找到目标的年轻一代，会被这个充满希望的市场所吸引。因为当涉及到农业的数字化转型时，不仅有可能影响农民的生产力，还有数十亿人的生命。