来源：Forbes
普华永道指出，基于物联网的农业（IoTAg）监控已经成为联网智能农业领域发展最快的技术领域，市场总额到年预计将增长至45亿美元。根据BIIntelligenceResearch发布的预测报告，到年全球在联网智能农业技术与系统（包括人工智能与机器学习）领域的支出预计将增长两倍，达到亿美元。根据MarketsMarkets公布的数据，仅农业方面的AI技术与解决方案支出预计将由年的10亿美元增长至年的40亿美元，年均复合增长率（CAGR）为25.5%。普华永道指出，基于物联网的农业（IoTAg）监控已经成为联网智能农业领域发展最快的技术领域，市场总额到年预计将增长至45亿美元。AI、机器学习（ML）以及物联网传感器，能够为算法提供丰富的实时数据，借此提高农业生产效率、提高农作物产量并降低食品生产成本。根据联合国关于人口与饥饿问题的预测数据，到年，全球人口将进一步增加20亿，农业生产力需要提高60%才能提供充足的食物。而根据美国农业部经济研究局公布的数据，仅在美国，种植、加工与食品配送业务的市场总额就高达1.7万亿美元。到年，人工智能与机器学习很可能成为新的技术核心，帮助我们从容应对20亿新增人口带来的预期粮食需求。「农业」最具前景的人工智能与机器学习应用场景之一设想一下，在这些通常以数百英亩为基本规划单位的大型耕作区内，至少存在40种需要同步跟踪、凸显与监控的基础流程。深入剖析天气变化、季节性阳光差异、把握鸟类与昆虫的迁徙方式、理解特种肥料的使用需求、为农作物选择适宜的杀虫剂、监督种植周期与灌溉周期等等，对机器学习来说都是有望解决且极具现实意义的重大问题。时至今日，农作物生产正越来越依赖于出色的数据收集与分析能力。正因为如此，农民、合作社以及农业发展企业才决定进一步采用以数据为中心的方法，并不断引入AI与机器学习元素以提高农业产量与农作物质量。着眼于年，以下十种方式有望推动农业进一步发展向前：1.使用基于AI与机器学习的监控系统，跟踪每块作物田地的实时视频源，借此识别动物或人类的违规行为并立即发出警报。AI与机器学习能够减少家畜或野生动物意外破坏农作物、或闯入偏远地区农场的可能性。随着AI与机器学习算法在视频分析领域的快速发展，每一位农业生产参与者都可以借此保护自己的田地与农业设施。AI与机器学习视频监控系统能够轻松扩展以适应大规模农业运营，将