有資料顯示，農業領域人工智慧技術和解決方案方面的支出預計將從2020年的10億美元增長到2026年的40億美元；到2025年，全球在智慧、互聯農業技術和系統(包括人工智慧和機器學習)上的支出預計將使收入增加兩倍，達到153億美元。

當前，農民、合作社和農業發展公司正在加倍使用以資料為中心的方法，並擴大他們使用人工智慧和機器學習來提高農業產量和質量的範圍和規模。以下是人工智慧在2021年有潛力改善農業的10種方式:

1. 使用基於人工智慧和機器學習的監控系統來保護農田。透過智慧攝像機實時監控每個農田，識別動物或人的違規行為，並立即傳送警報，從而降低家養和野生動物意外毀壞莊稼或在偏遠農場遭遇入室盜竊的可能性，達到保護自己的田地和建築物的周邊的效果。

2. 人工智慧和機器學習透過實時感測器資料和無人機的視覺分析資料提高預期作物產量。智慧感測器和提供實時影片流的無人機捕捉到大量資料，為農業專家提供了全新的資料集，包括土壤水分、肥料和自然營養水平，專家們可以用之來分析每一種作物隨時間的生長模式，使作物產量在各項約束條件內達到最大化。

3. 產量對映是一種農業技術，它依賴監督學習演算法在大規模資料集中尋找模式，並實時理解它們的正交性。透過結合機器學習技術來分析3D地圖、來自感測器的環境狀況資料以及基於無人機的土壤顏色資料，農業專家現在可以預測給定作物的潛在土壤產量。

4. 將無人機資料與地面感測器相結合，以改善害蟲管理。利用無人機的紅外攝像資料，再結合田間感測器，可以監測植物的相對健康水平，使用人工智慧的農業團隊可以在害蟲大規模氾濫之前預測和識別蟲害。

5. 智慧拖拉機、農業機器人成為許多難以找到工人的偏遠地區農業作業的可行選擇。如今，農業工人短缺，使用機器人來種植數百英畝的農作物，將肥料分配到每行作物上，有助於解決勞動力不足的問題，並進一步降低運營成本、提高農田產量，同時也為偏遠地區提供了一定的安全保障。

6. 改善農業供應鏈的跟蹤和可追溯性。一個最先進的跟蹤系統可以區分入境裝運的批次和集裝箱級別的材料分配，可預見性的減少庫存收縮。製造業正在廣泛使用RFID和物聯網感測器，以提高配送中心跟蹤溯源效能的效率。

7. 最佳化生物可降解農藥的正確組合，並將其應用限制在需要處理的領域。透過使用智慧感測器與無人機的可視資料流相結合，農業人工智慧應用可以檢測種植區感染最嚴重的區域。利用監督學習演算法，他們可以確定殺蟲劑的最佳組合，以削減害蟲進一步蔓延和感染健康作物的威脅。

8. 基於產量的作物價格預測有助於預測總產量。考慮對某一特定作物的總需求，以確定某一特定作物的價格彈性曲線是無彈性的、單一的還是高彈性的，以此決定定價策略將是什麼。單單瞭解這些資料，每年就可以為農業企業節省數百萬美元的收入損失。

9. 最佳化灌溉系統。線性規劃通常用於計算給定農田或作物達到可接受的產量所需的最佳水量。有監督的機器學習演算法是理想的，可以確保農田和作物獲得足夠的水，以最佳化產量，而不會在過程中浪費任何水。

10. 監測牲畜的健康。利用人工智慧和機器學習來了解是什麼讓奶牛每天都爭強鬥強、開心快樂，生產更多的牛奶是至關重要的。對於許多依靠奶牛和牲畜為生的農場來說，這一領域為農場如何變得更有利可圖開闢了全新的視野。