以無人農場為代表的智慧農業時代，生產過程中創造利潤的不僅僅是農產品，寶貴的農業數據未來可能更值錢。

當前，以數字化、智能化為特征的新一輪工業革命蓬勃興起，物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術與農業加速滲透融合，推動后者邁向智慧農業時代。英國、美國、荷蘭、德國、日本等陸續開始建設無人農場，項目涵蓋糧食生產、畜牧、漁業等。

尤為值得關注的是，在一些國家的探索中，無人農場的收成并不止于實體的肉、禽、蛋、奶、糧，還延伸至無形的“大數據生意”。

讓無人拖拉機像掃地機器人那樣干活

“你看，只要在系統中設置好這個田塊四個角的位置參數，田塊的數字地圖馬上就能在云端導入拖拉機的終端設備中，拖拉機的耕地軌跡可一鍵生成、自動規劃，比以前方便多了!”

上海市嘉定區的一片農田旁，一個青年在手中的平板設備上點擊了幾下，一輛拖拉機便收到“召喚”駛入眼前這片面積為20.5畝的田塊中，開始翻耕土地，泥土的清香飄散在空氣中。和傳統拖拉機不同的是，這輛拖拉機的駕駛座上空空如也，并沒有人。

“只要在系統中設置好參數和要求，田塊的數字地圖馬上就能通過云端導入拖拉機的終端設備中，拖拉機的耕地軌跡可一鍵生成，自動規劃、執行，比以前方便多了!”小伙子講解道。

驅動無人拖拉機耕田，精準方便得宛如尋常家庭里的掃地機器人，這樣的場景在全球農業智慧化發展的進程中時時出現。

然而，當時光倒流到7年前，全球第一個無人農場在英國誕生時，一切并不那么容易——2017年，英國什羅普郡哈珀亞當斯大學的一個研究小組嘗試創建全球第一家無人農場。在沒有任何人進入農田的情況下，研究人員開發的一種自動拖拉機可由農場主在控制室操作，進行播種和噴灑。與此同時，無人機負責監控作物生長情況，這樣人們就不必去田間觀察。第一批實驗田里已經種上了春播作物大麥，經過數月耕作，當年8月和9月收割，一臺自動聯合收割機完成這個任務。

“我知道有現成的相關技術可用，3年前我們就有了這個想法，但花了不少時間才獲得項目經費和支持?！鄙罡麩o人機領域的吉爾操縱著設備對田地和作物進行空中評估，他說，“我們已設法播種和翻地，現在只等待種子發芽?！?/p>

“作為一個團隊，我們認為自動化農業已無技術障礙。這個項目賦予我們證明這一點并改變公眾觀念的機會。”富蘭克林希望把各種技術統一起來，創建一整套系統，好讓人們在從播種到收割的整個耕種過程中都不必下田。

“這是世界首創，工程研究就是要不斷突破限制?！边@位27歲的講師堅定不移地認為自動化是“農業的未來”，而且不會導致農民失業。他說：“我們現在正處于農業機械規模已不可持續的階段。自動化才是農業的未來。”

這幾位“特殊農夫”對此充滿信心，在他們看來，盡管多年來農業機械日益大型化，而且一直在提高工作效率，另一方面，它們卻可能導致土壤板結、肥沃度降低，也與精準農業的要求不相適應。而人工智能和自動化將創造一個可持續系統，令多種小型、輕型機械進入耕地，防止土壤板結的同時，促進高分辨率精準農業的發展。

四項技術起到關鍵性作用

無人農場，即勞動力在不進入農場的情況下，采用物聯網、大數據、人工智能、5G、機器人等新一代信息技術，通過對設施、裝備、機械等遠程控制、全程自動控制或機器人自主控制，完成所有農場生產作業的一種全新生產模式。

7年后的今天，以無人農場為代表的智慧農業，已經成為公認的發展方向。

由于國外部分地區地廣人稀，勞動力嚴重不足，為保證農業種植活動的順利進行，無人農場的推進力度不斷加大。各國都有自己的探索。

統計顯示，在日本從事農業生產的人口以老年人居多，到2030年，農業人口將降至現有水平的50%。為此，尋找新的生產模式提高一線生產效率、強化農戶的規模化經營迫在眉睫，也由此創造更多新商機。

一家名為inaho的公司推出了機器人采摘服務。該機器人可以智能識別作業路線，利用紅外線照射蔬菜，通過人工智能技術精準分析判定蔬菜的成熟期、確定采收期。這個機器人的引入可以使每個溫室大棚的用工量降低75%。

作為回報，該公司收取的服務費為農戶蔬菜銷售額的15%。作為一項復雜的系統工程，無人農場是新一代信息技術、裝備技術和種養工藝深度融合的產物，通過對農業生產資源、環境、種養對象、裝備等各要素的在線化、數據化，實現對種養對象的精準化管理、生產過程的智能化決策和無人化作業，其中物聯網技術、大數據技術、人工智能技術、智能裝備與機器人技術等四項技術起到關鍵性作用。

農業是美國的重要產業，每年為其帶來約3300億美元經濟收入。在探索無人農場的賽道上，美國企業的技術創新走在前列。

例如，Harvest CROO Robotics公司開發的農業智能機械人很好地解決了草莓收獲季勞動力缺乏的問題，該機器人可以取代30名農民，一天采摘約0.032平方公里草莓。

SkySquirrel Technologies公司利用無人機上的航拍及人工智能技術，可以在24 min內掃描約0.2平方公里田地，再通過計算機視覺記錄將數據上傳至云端驅動器，使用算法來整合、分析獲取的圖像和數據，用以監測作物健康狀況，其數據分析的準確率達95%。預計到2027年，美國的農業無人機市場將達到4.8億美元。

挖掘農業數據巨大的市場潛力

無人農場中各種作業都是通過智能裝備完成的，裝備依靠各種實時數據的分析開展精準作業。無人農場時時刻刻產生海量、高維、異構、多源數據，因此如何獲取、處理、存儲、應用這些數據是必須解決的問題。

大數據技術為無人農場數據的獲取、處理、存儲、應用提供的技術支撐包括：提供農場多源異構數據處理技術，進行去粗存精、去偽存真、分類等處理;在眾多數據中進行挖掘分析和知識發現，形成有規律性的農場管理知識庫;對各類數據進行有效存儲，形成歷史數據，以備農場管控人員進行學習與調用;與云計算技術和邊緣計算技術結合，形成高效的計算能力，確保農場作業，特別是機具作業的迅速反應。

美國佛羅里達的AGERpoint公司，利用重量只有4.5公斤的農用激光雷達，收集果樹在整個生長過程中的外形數據，據此制作的數據分析軟件包，可通過果樹高度、樹干寬度、樹冠寬度、樹葉密度、葉子顏色、果實顏色、果實形態等綜合信息分析果樹的健康狀況，同時估算當年產量，其分析結果甚至已經可以作為當地農民申請保險賠償的重要依據。

然而許多人沒有意識到，除了“取之于田、用之于田”外，農業數據還蘊含著巨大的市場潛力。

當大數據服務進入農業，相關企業作為數據的采集者、管理者和使用者，其經營內容從原本簡單地出售信息采集設備，延伸到全面長期地為農業用戶進行數據管理及制定數據使用方案服務，甚至憑借數據，打通農業產業鏈上下游及周邊產業，使其發揮更大的作用。

一般而言，人工智能的機器學習算法極其依賴數據的多少，數據越多，做出的模型越準確，預測和判斷越精準。美國堪薩斯州的農業數據公司Farmobile的盈利模式，是將一種用來記錄設備運行情況的被動連接器的使用權賣給農場主，它們可以被安裝在絕大多數農業機械設備上，不間斷地把農場設備產生的數據傳至云端，利用人工智能進行匯總分析，農場主便可在掌握數據結果的基礎上優化生產。這個設備每年的使用費用是1250美元，賣的其實是大數據服務。

與此同時，Farmobile公司也從農場主處買東西——以每英畝2美元的價格購買該農場產生的數據，處理、篩選、打包后轉手賣給肥料公司或農業機械廠家等，廠家可以據此進一步完善自己的產品。

如此一來，與這家企業做生意的農場主們提供數據賺取的費用，有時甚至超過了設備的使用費。他們開始意識到，在農業生產過程中創造利潤的不僅僅是農產品，寶貴的農業數據未來可能更值錢。