在美国亚利桑那州的田间，无人驾驶拖拉机穿梭其中，大批“生菜机器人”在查看每株作物的生长情况，农场主只需通过手机便可掌控农场的核心数据……从土壤分析到作物种植，从水分分布、天气监测到施肥撒药等，由大数据和人工智能驱动的智慧农业，正在把人们的想象变成现实的图景。

　　处于萌芽阶段的智慧农业目前已经显露出诱人的前景。美国杜邦公司认为，未来10年由数据驱动的种植服务预计有5亿美元的市场。不少业界巨头已经开始布局，美国农业生物巨头孟山都公司近年着力打造精准农业部门;日本宫崎县利用云计算和大数据种植卷心菜，产量增加了三成多;谷歌旗下的风投部门最近斥资1500万美元涉足数据农业，通过计算机系统分析和评估农作物的生长、农药使用和作物产量等。目前，该公司对美国17个州的4000多亩土地上的玉米、大豆、小麦等16种作物进行实时追踪，评估农药和化肥使用的工具也在开发中。

　　在人们的印象中，农业靠天吃饭的成分很大，虽然科学种田让农业走上了现代化之路，但较之于日趋智能的工业制造，农业开发的潜力十分巨大。特别是随着人口的增加，可耕地的减少，通过智慧农业释放生产潜力变得十分重要。联合国粮食及农业组织预测，到2050年全球人口将达到90亿。尽管目前的农业生产力较50年前提高了3倍，但粮食生产力还得再提高60%，才能应对人口快速增长带来的压力。另外，人口老龄化加剧带来的农业劳动力不足等问题，也使农业生产方式的变革成为现实挑战，借助大数据，借力机器人，可以更大程度地解放生产力，有望大幅提高效率和产量。

　　智慧农业不仅意味着更加精准，一定程度上还意味着有机和健康。传统的农业种植通常离不开农药。通过精准土壤数据抽样分析，可帮助种植者在正确的时间和地点，精确地对农作物施肥和撒药。科学家估算，未来的农业可以严格控制施肥量，并且只在有需要的作物上撒灭草剂等药物，化学农药的使用数量将减少至目前的一半、甚至是1/10。

　　总体上看，智慧农业目前基本上停留在概念阶段，发达国家应用于农业的人工智能和大数据主要是一些比较分散的单项技术，如土壤、气候分析等，而且基本局限于大型农场。另外，由于整体上缺乏统一的数据标准，不同来源的数据可能造成解释、分析的不匹配。要通过大数据“深耕”农田，还得花大气力整合数据资源、规范数据标准，提高数据的分析应用能力，降低技术成本，才能找到应用推广的突破口。不过，人工智能和云计算等技术总会有一天俯下身来拥抱大地、深耕农田。