被華爾街時報，福布斯和財富雜志稱為“AI（人工智能）元年”的2017年，人工智能成果頗豐。尤其是，在農業中的運用。

最新情報顯示，2018年農業市場的AI價值為6億美元，預計到2025年將達到26億美元，預測期間的復合年均增長率為22.5%。

事實上，從20世紀70年代開始，人工智能技術，特別是專家系統技術就開始應用于現代農業領域。

眾所周知，人工智能運用農業領域，有一個關鍵因素就是“糧食短缺”。

根據聯合國糧農組織預測，到2050年，全球人口將超過90億，盡管人口較目前只增長25%，但是由于人類生活水平的提高以及膳食結構的改善，對糧食需求量將增長70%。與此同時，全球又面臨著土地資源緊缺、化肥農藥過度使用造成的環境破壞等問題。如何在有限的耕地增加農業的產出，同時保持可持續發展？人工智能作為解決方式之一，展示出了其強大的實力。

根據報道發現，農業中AI的一些流行用例包括預測分析，機器人技術，無人駕駛飛機和自動農用車。根據農業應用，作物保護，天氣預報，農業機械自動化和牲畜生長監測是成功實施人工智能的領域。

雖然人工智能改變世界，更低的成本，更高的效率，但是人工智能的研發成本相當高。

曾有報道稱：某新三板掛牌科技公司一年虧損超過1.2億元，主要原因是公司人工智能項目投入過大。人工智能類創新型項目中，人工智能相關專業性人才成本居高不下，投入較多；優勢產品加入人工智能等新技術提升性能，研發成本較高。

我們發現人工智能公司切入農業有2大路徑：

路徑一、巨頭互聯網公司抱團農業巨頭

互聯網公司抱團農業巨頭，通過強強聯合，從而實現人工智能快速落地與驗證，如果可以減少互聯網公司研發成本和推廣成本。

比如，京東AI養豬與精氣神公司合作，阿里ET大腦與四川特驅集團、德康集團宣布合作、海升集團合作。

路徑二、農業創業型公司銷售硬件或服務

科技服務農業有2個方面：1）提供系統解決方案；2）銷售產品。

中投顧問在《2016-2020年中國智慧農業深度調研及投資前景預測報告》中提到，以應用（硬件和網絡平臺以及服務）為基礎的智慧農業市場，有望從2016年的90.2億美元（約為613億人民幣）達到2022年的184.5億美元（約為1254億人民幣）的規模，年均復合增長率13.8%。

就人工智能運用農業來說，盡管農業領域也已經開始討論ABCD（A是人工智能：Artificial Intelligence；B是區塊鏈：BlockChain；C是云計算：Cloud；D是大數據：BigData），但在實際的布局過程中，依然面臨種種挑戰。比如數據鏈的打通、基礎設施建設、新型農業AI人才的培養、市場教育等等，不是可以一蹴而就的事。

業內人士指出，不同于工業標準化，農業生產面臨眾多不同模式，每一種作物、動物的生活環境、生長習性都不盡相同，而且體量龐大、結構混亂，形成規模化運作是一大難題。只有當農業進入標準化階段時，才能充分運用現代化的機械設備、生產技術和管理手段等等，形成有效數據采集和積累機制。

但長久以來，中國國情下的小農經濟模式導致土地分化嚴重，幾乎難以規模化生產和規范化管理。

比如，中國農業存在6大問題：1）農業的分散性；2）農業高科技人才缺乏；3）小農戶在我國占據80%以上的；4）農業領域的數據獲取比其他行業要難;5）農業生產統計和量化應用困難，農業環境變化對人工智能技術在農業上的測試、驗證和推廣更加困難;6）缺乏既懂農業又懂人工智能技術的復合型人才。等等這些原因都制約著人工智能在農業中的發展速度。

因此，想要推動AI農業，背后的技術要求和成本投入非常高。所以，人工智能存在理想豐滿、現實骨感的境況，其看似與農業很近，其實，人工智能離農業很遠。

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