有资料显示，农业领域人工智慧技术和解决方案方面的支出预计将从2020年的100亿美元增长到2026年的40亿美元；到2025年，在智慧、互联农业技术和系统(包括人工智慧和机器学习)上的支出预计将使收入增加两倍，达到1153亿美元。
当前，农民、合作社和农业发展公司正在加倍使用以资料为中心的方法，并扩大他们使用人工智慧和机器学习来提高农业产量和质量的范围和规模。以下是人工智慧在2021年有潜力改善农业的10种方式:
1. 使用基于人工智慧和机器学习的监控系统来保护农田。透过智慧摄像机实时监控每个农田，识别动物或人的违规行为，并立即传送警报，从而降低家养和野生动物意外毁坏庄稼或在偏远农场遭遇入室盗窃的可能性，达到保护自己的田地和建筑物的周边的效果。
2. 人工智慧和机器学习透过实时感测器资料和无人机的视觉分析资料提高预期作物产量。智慧感测器和提供实时影片流的无人机捕捉到大量资料，为农业专家提供了全新的资料集，包括土壤水分、肥料和自然营养水平，专家们可以用之来分析每一种作物随时间的生长模式，使作物产量在各项约束条件内达到。
3. 产量对映是一种农业技术，它依赖监督学习演算法在大规模资料集中寻找模式，并实时理解它们的正交性。透过结合机器学习技术来分析3D地图、来自感测器的环境状况资料以及基于无人机的土壤颜色资料，农业专家现在可以预测给定作物的潜在土壤产量。
4. 将无人机资料与地面感测器相结合，以改善害虫管理。利用无人机的红外摄像资料，再结合田间感测器，可以监测植物的相对健康水平，使用人工智慧的农业团队可以在害虫大规模泛滥之前预测和识别虫害。
5. 智慧拖拉机、农业机器人成为许多难以找到工人的偏远地区农业作业的可行选择。如今，农业工人短缺，使用机器人来种植数百英亩的农作物，将肥料分配到每行作物上，有助于解决劳动力不足的问题，并进一步降低运营成本、提高农田产量，同时也为偏远地区提供了一定的安全保障。
6. 改善农业供应链的跟踪和可追溯性。一个的跟踪系统可以区分入境装运的批次和集装箱级别的材料分配，可预见性的减少库存收缩。制造业正在广泛使用RFID和物联网感测器，以提高配送中心跟踪溯源效能的效率。
7. 化生物可降解农药的正确组合，并将其应用限制在需要处理的领域。透过使用智慧感测器与无人机的可视资料流相结合，农业人工智慧应用可以检测种植区感染最严重的区域。利用监督学习演算法，他们可以确定杀虫剂的组合，以削减害虫进一步蔓延和感染健康作物的威胁。
8. 基于产量的作物价格预测有助于预测总产量。考虑对某一特定作物的总需求，以确定某一特定作物的价格弹性曲线是无弹性的、单一的还是高弹性的，以此决定定价策略将是什么。单单了解这些资料，每年就可以为农业企业节省数百万美元的收入损失。
9. 化灌溉系统。线性规划通常用于计算给定农田或作物达到可接受的产量所需的水量。有监督的机器学习演算法是理想的，可以确保农田和作物获得足够的水，以化产量，而不会在过程中浪费任何水。
10. 监测牲畜的健康。利用人工智慧和机器学习来了解是什么让奶牛每天都争强斗强、开心快乐，生产更多的牛奶是至关重要的。对于许多依靠奶牛和牲畜为生的农场来说，这一领域为农场如何变得更有利可图开辟了全新的视野。
