无人驾驶拖拉机在市场上正在成为趋势，因为这些拖拉机可以使用基于GPS的技术自动转向，从地面举起工具，识别农场的边界并可以使用平板电脑进行远程操作。一队较小的自动拖拉机可以将农民的收入提高10%以上，并可以减少农场的劳动力成本。

主要亮点

使用机器学习技术最大化农作物产量正在推动市场。物种选择是一个繁琐的过程，需要寻找特定的基因来确定水和养分利用的有效性，对气候变化的适应性，抗病性以及养分含量或更好的口味。机器学习，尤其是深度学习算法，需要数十年的田间数据来分析各种气候下的农作物生长，并可以基于此数据建立概率模型，该模型可以预测哪些基因最有可能对植物产生有益的性状。

越来越多的采用牛脸部识别技术正在推动市场。通过应用先进的度量标准，包括牛的面部识别程序和结合了身体状况评分和喂养方式的图像分类，奶牛场现在能够单独监视一组牛的所有行为方面。

农业领域中无人机的使用可以用于紧凑型多光谱成像传感器的作物田间扫描，通过机载摄像头创建的GPS地图，重型有效载荷运输以及使用配有热成像摄像机的无人机进行牲畜监控，这增加了无人机的需求。

但是，由于缺乏数据收集标准，并且缺乏数据共享，标准化工作的缺乏限制了市场的增长，并且机器学习和人工智能以及先进的算法设计发展得如此之快，但收集有良好标签，有意义的农业数据落后。

市场走向

农业无人机推动市场增长

到2050年，全球人口预计将超过90亿，农业消费量预计将增长70%，无人驾驶飞机现已成为智能农业的主流，可帮助农民完成从分析和计划到作物实际种植的一系列任务，以及随后对田野的监视以确定健康和成长。

配备高光谱，多光谱或热传感器的无人机能够识别需要灌溉的区域。一旦农作物开始生长，这些传感器就可以通过测量农作物的热量特征来计算其植被指数以及通过AI得出的健康指标。

没有人喜欢化学喷雾的想法，但是目前，它是大规模农业的必要组成部分。幸运的是，智能农业无人机正在帮助减少其对环境的影响。专门的无人机(无人机)配备了具有多种技术的喷雾器，例如超声回波设备和激光设备，它们可以以极高的精度测量距离。结果是总体喷雾量大大减少，到达地下水的化学物含量大大降低。