隨著我國農(nóng)業(yè)資源出現(xiàn)過度開發(fā)的現(xiàn)象，可用耕地在逐年減少，同時(shí)，對(duì)農(nóng)業(yè)資源的浪費(fèi)和無故開發(fā)導(dǎo)致了我國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的環(huán)境越來越惡化?，F(xiàn)在，我國人口老齡化程度越來越嚴(yán)重，從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的勞動(dòng)力越來越少，無人種地的困局越來越明顯。而物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)以及人工智能等信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，使得無人農(nóng)場具備了產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)條件、社會(huì)條件以及技術(shù)條件。

無人農(nóng)場是一種全新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，不需要?jiǎng)趧?dòng)力的過多參與，通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、第五代（５Ｇ）技術(shù)和機(jī)器人等多種前沿技術(shù)的聯(lián)合使用，通過遠(yuǎn)程控制，全過程執(zhí)行無人農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備、機(jī)械和機(jī)器人的自主作業(yè)，全過程執(zhí)行無人農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動(dòng)。

無人農(nóng)場使用傳感器技術(shù)來監(jiān)測(cè)動(dòng)植物的生長狀況以及各種生產(chǎn)設(shè)備的工作狀況，并使用可靠、高效的通信技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦校鐭o線傳輸通信技術(shù)；云平臺(tái)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析和處理數(shù)據(jù)，生成生產(chǎn)和運(yùn)營決策，然后將決策信息傳送給機(jī)器人，最后由機(jī)器人執(zhí)行特定的生產(chǎn)活動(dòng)。

在無人農(nóng)場中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營的全過程要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的管理、自我決策、無人操作以及個(gè)性化的服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。無人農(nóng)場的體系結(jié)構(gòu)由基礎(chǔ)層、決策層和應(yīng)用程序服務(wù)層共同組成，其角色和組件描述如下：（１）基礎(chǔ)層包括通信系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)。（２）決策層是用于無人農(nóng)場的智能決策云平臺(tái)，該平臺(tái)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)資源的分析、處理和存儲(chǔ)，并產(chǎn)生決策。（３）應(yīng)用層是自動(dòng)作業(yè)設(shè)備系統(tǒng)，它利用智能農(nóng)業(yè)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，是無人農(nóng)場的核心組件。

無人農(nóng)場的三層結(jié)構(gòu)扮演著不同的角色：基礎(chǔ)層對(duì)于支持其他系統(tǒng)的運(yùn)行是必不可少的，基礎(chǔ)層的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)和通信系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集和傳輸；決策層執(zhí)行數(shù)據(jù)管理并做出與生產(chǎn)和運(yùn)營相關(guān)的決策；應(yīng)用程序?qū)邮褂脵C(jī)器而不是人員來進(jìn)行生產(chǎn)操作。這三層結(jié)構(gòu)相互配合，實(shí)現(xiàn)了無人農(nóng)場安全可靠的智能運(yùn)行。

機(jī)器學(xué)習(xí)在田間雜草識(shí)別中的應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，田間雜草是不可避免的伴生植物，目前我國使用的主要除草方式是化學(xué)除草、人工除草、機(jī)械除草、生物除草等，傳統(tǒng)的除草工作費(fèi)時(shí)費(fèi)力，在當(dāng)今“無人種地”的形勢(shì)下，不可能依賴于傳統(tǒng)的除草技術(shù)，所以基于機(jī)器學(xué)習(xí)的除草技術(shù)已經(jīng)變得越來越重要。在田間的雜草管理中，通過改進(jìn)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使雜草的識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)很高，但大多是在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行種植、采集數(shù)據(jù)，并沒有在田間進(jìn)行實(shí)地測(cè)試，由于在田間的環(huán)境更加復(fù)雜，會(huì)加大機(jī)器學(xué)習(xí)算法的識(shí)別難度，應(yīng)加強(qiáng)落地實(shí)驗(yàn)，通過實(shí)際的田間場景改進(jìn)算法模型，使機(jī)器學(xué)習(xí)算法更好地應(yīng)用在田間雜草識(shí)別項(xiàng)目中。

機(jī)器學(xué)習(xí)在病蟲害檢測(cè)中的應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)中除了雜草問題對(duì)作物的影響較大之外，病蟲害控制是作物種植的另一個(gè)重要的問題，在針對(duì)病蟲害的問題上，目前常用的做法就是在種植區(qū)域均勻的噴灑化學(xué)藥劑，這種方法雖然是最有效的，但是化學(xué)藥劑的使用還會(huì)造成環(huán)境污染，對(duì)環(huán)境安全造成威脅；由于深度學(xué)習(xí)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的使用，使得在病蟲害防治的過程中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)噴施，減少了農(nóng)藥的使用。

機(jī)器學(xué)習(xí)在產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的作用。通過對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在種植業(yè)中的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其識(shí)別準(zhǔn)確率以及預(yù)測(cè)效果都非常好，這表明了機(jī)器學(xué)習(xí)可以在無人農(nóng)場中進(jìn)行應(yīng)用，但也應(yīng)加強(qiáng)算法的嵌入式研究，進(jìn)行實(shí)地測(cè)驗(yàn)，使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠更好的在無人農(nóng)場中應(yīng)用，更快地推動(dòng)無人農(nóng)場的智能化發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)在牲畜精準(zhǔn)識(shí)別中的應(yīng)用。利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)魚類進(jìn)行智能化識(shí)別，為進(jìn)一步的漁情預(yù)測(cè)打下基礎(chǔ)，精確的漁情預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)能夠解決目前多數(shù)漁業(yè)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)系統(tǒng)中缺少基于標(biāo)準(zhǔn)體系的漁業(yè)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)問題，并能夠?yàn)闈O業(yè)標(biāo)準(zhǔn)修訂指南提供數(shù)據(jù)決策依據(jù)，同時(shí)還能為漁場主提供實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)魚類的生長健康數(shù)據(jù)，為魚類養(yǎng)殖提供數(shù)據(jù)支持。對(duì)牲畜進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別分類，在畜牧養(yǎng)殖中占據(jù)重要的地位，在近幾年的牲畜識(shí)別研究中，各學(xué)者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行改進(jìn)，已經(jīng)達(dá)到了非常高的識(shí)別準(zhǔn)確率，也為牲畜的行為識(shí)別、健康監(jiān)測(cè)等打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)