随着我国农业资源出现过度开发的现象，可用耕地在逐年减少，同时，对农业资源的浪费和无故开发导致了我国农业劳动的环境越来越恶化。现在，我国人口老龄化程度越来越严重，从事农业劳动的劳动力越来越少，无人种地的困局越来越明显。而物联网、云计算、大数据以及人工智能等信息技术在农业领域的深度应用，使得无人农场具备了产生的经济条件、社会条件以及技术条件。

无人农场是一种全新的农业生产模式，不需要劳动力的过多参与，通过物联网、大数据、人工智能、第五代（５Ｇ）技术和机器人等多种前沿技术的联合使用，通过远程控制，全过程执行无人农场的所有生产活动，实现设备、机械和机器人的自主作业，全过程执行无人农场的所有生产活动。

无人农场使用传感器技术来监测动植物的生长状况以及各种生产设备的工作状况，并使用可靠、高效的通信技术将数据传输到云中，例如无线传输通信技术；云平台通过大数据技术分析和处理数据，生成生产和运营决策，然后将决策信息传送给机器人，最后由机器人执行特定的生产活动。

在无人农场中，农业生产和经营的全过程要实现精准的管理、自我决策、无人操作以及个性化的服务，从而实现农业生产的可持续发展目标。无人农场的体系结构由基础层、决策层和应用程序服务层共同组成，其角色和组件描述如下：（１）基础层包括通信系统和基础设施系统。（２）决策层是用于无人农场的智能决策云平台，该平台进行大量数据资源的分析、处理和存储，并产生决策。（３）应用层是自动作业设备系统，它利用智能农业设备和物联网技术，是无人农场的核心组件。

无人农场的三层结构扮演着不同的角色：基础层对于支持其他系统的运行是必不可少的，基础层的基础设施系统和通信系统负责数据的收集和传输；决策层执行数据管理并做出与生产和运营相关的决策；应用程序层使用机器而不是人员来进行生产操作。这三层结构相互配合，实现了无人农场安全可靠的智能运行。

机器学习在田间杂草识别中的应用。在农业生产活动中，田间杂草是不可避免的伴生植物，目前我国使用的主要除草方式是化学除草、人工除草、机械除草、生物除草等，传统的除草工作费时费力，在当今“无人种地”的形势下，不可能依赖于传统的除草技术，所以基于机器学习的除草技术已经变得越来越重要。在田间的杂草管理中，通过改进各种机器学习算法，使杂草的识别准确率已经很高，但大多是在实验室进行种植、采集数据，并没有在田间进行实地测试，由于在田间的环境更加复杂，会加大机器学习算法的识别难度，应加强落地实验，通过实际的田间场景改进算法模型，使机器学习算法更好地应用在田间杂草识别项目中。

机器学习在病虫害检测中的应用。在农业中除了杂草问题对作物的影响较大之外，病虫害控制是作物种植的另一个重要的问题，在针对病虫害的问题上，目前常用的做法就是在种植区域均匀的喷洒化学药剂，这种方法虽然是最有效的，但是化学药剂的使用还会造成环境污染，对环境安全造成威胁；由于深度学习在精准农业中的使用，使得在病虫害防治的过程中实现精准喷施，减少了农药的使用。

机器学习在产量预测中的作用。通过对机器学习在种植业中的相关文献进行总结，发现经过改进的机器学习算法，其识别准确率以及预测效果都非常好，这表明了机器学习可以在无人农场中进行应用，但也应加强算法的嵌入式研究，进行实地测验，使得机器学习能够更好的在无人农场中应用，更快地推动无人农场的智能化发展。

机器学习在牲畜精准识别中的应用。利用机器学习对鱼类进行智能化识别，为进一步的渔情预测打下基础，精确的渔情预测数据能够解决目前多数渔业标准服务系统中缺少基于标准体系的渔业标准服务问题，并能够为渔业标准修订指南提供数据决策依据，同时还能为渔场主提供实时监测鱼类的生长健康数据，为鱼类养殖提供数据支持。对牲畜进行精准识别分类，在畜牧养殖中占据重要的地位，在近几年的牲畜识别研究中，各学者对机器学习算法进行改进，已经达到了非常高的识别准确率，也为牲畜的行为识别、健康监测等打下坚实的基础