隨著我國農業資源的過度開發，可用耕地逐年減少。同時，農業資源的浪費和無故開發使我國農業勞動環境日益惡化。如今，我國人口老齡化水平越來越嚴重，從事農業勞動的勞動力越來越少，無人耕地的困境也越來越明顯。物聯網、云計算、大數據、人工智能、智能設備等信息技術在農業領域的深度應用，使無人農場具備了經濟條件、社會條件和技術條件。

無人農場是一種新的農業生產模式，不需要太多的勞動力參與，通過物聯網、大數據、人工智能、第五代(5G)技術與機器人等尖端技術的結合，通過遠程操作，實施無人農場的所有生產活動，實現設備、機械、機器人的獨立工作，實施無人農場的所有生產活動。

無人農場利用傳感器技術監測動植物的生長和各種生產設備的工作，利用可靠高效的通信技術將數據傳輸到云中，如無線通信技術;云平臺通過大數據技術分析和處理數據生成生產和運營決策，然后將決策信息傳輸給機器人，最終由機器人進行特定的生產活動。

在無人農場中，實現農業生產經營全過程的準確管理、自我決策、無人經營和個性化服務，實現農業生產的可持續發展目標。無人農場的系統結構由基礎層、管理層和應用程序服務層組成，其角色和部件描述如下：(1)基礎層包括通信系統和基礎設施系統。(2)管理層是無人農場的智能決策云平臺，分析、處理和存儲大量的數據資源，并做出決策。(3)網絡層是一個自動工作設備系統，利用智能農業設備和物聯網技術是無人農場的核心組成部分。

無人農場的三層結構扮演著不同的角色：基對支持其他系統的運行至關重要，基礎設施系統和通信系統負責數據的收集和傳輸;管理層實施數據管理，做出與生產經營相關的決策;應用程序層使用機器而不是人員進行生產經營。三層結構相互配合，實現無人農場安全可靠的智能運行。

機器學習在野草識別中的應用。在農業生產活動中，野草是不可避免地伴生植物。目前我國主要采用化學除草、人工除草、機械除草、生物除草等除草方法。傳統的除草工作既費時又費力。“無人種田”在這種情況下，不可能依賴于傳統的除草技術，因此基于機器學習的除草技術變得越來越重要。在田間雜草管理中，通過改進各種機器學習算法，雜草識別精度很高，但大多在實驗室種植，收集數據，不在田間現場測試，由于田間環境更復雜，會增加機器學習算法識別難度，應加強登陸試驗，通過實際田間場景改進算法模型，使機器學習算法更好地應用于田間雜草識別項目。

機器學習在病蟲害檢測中的應用。在農業中，除了雜草問題對作物的影響外，病蟲害控制是作物種植的另一個重要問題。針對病蟲害問題，常用的方法是在種植區均勻噴灑化學物質。雖然這種方法最有效，但化學物質的使用也會造成環境污染，對環境安全構成威脅;由于深度學習在精準農業中的應用，促進了害蟲防治過程中的精準噴灑，減少了農藥的使用。

機器學習在產量預測中的作用。通過總結種植業機器學習的相關文獻，發現改進的機器學習算法具有良好的識別準確性和預測效果，表明機器學習可以應用于無人農場，但也應加強算法嵌入式研究、現場測試，促進機器學習更好地應用于無人農場，更快地促進無人農場的智能發展。

機器學習在牲畜精確識別中的應用。利用機器學習智能識別魚，為進一步的漁業預測奠定基礎，準確的漁業預測數據可以解決大多數漁業標準服務系統缺乏基于標準體系的漁業標準服務問題，可以為漁業標準修訂指南提供重要的數據依據，也可以為漁民提供實時監測魚類生長健康數據，為魚類養殖提供數據支持。牲畜的準確識別和分類在畜牧業中占有重要地位。在近年來的牲畜識別研究中，學者們改進了機器學習算法，達到了非常高的識別準確性，為牲畜的行為識別和健康監測奠定了堅實的基礎。