翻地是这样子的，请注意拖拉机上没有司机。
传统拖拉机，安装上外置人工智能驾驶模块就能变成一辆无人拖拉机。一个人用手机管数十台这样的拖拉机，还可以在办公室内喝咖啡。
无人自动洒药施肥车
无人机巡田了。只需一部手机，就可以了解棉田里的基本情况。
不光包括所谓的“七要素”：温度、湿度、降水、风力、风速、气压以及日照时间。
整个智慧农业的协作流程上看，以数据流动为线索，大致可以分为以下四个部分：
1)环境感知设备：温度湿度传感器、土壤传感器、空气传感器、无线传感器采集
2)网络传输设备：无线wifi、zigbee网络等组成，主要用来传输信息，在不同设备之间联通。
3)决策支持中心：平台，挖掘分析、产生决策依据并实现远程控制、发布命令。
4)终端设备：卷帘机、喷水机、加湿机。
由上述几个部分可以发现，整个智慧农业的起点，就在于对农业中数据的采集。
人工智能发挥作用的前提，就是有大量的有效数据进行喂养，比如农场的天气、土壤、湿度、温度。只有得到了足够多精确有效的数据，才能够指导农业生产（种植密度、如何节水、农药分量）。
目前已有的数据采集方式，有以下三种：
1)农业遥感数据获取：农业卫星、飞行器等对地面农作物的大范围监测
2)农业生产环境数据获取：主要利用农业遥感技术、智能传感网技术。光纤传感器、微机电系统、仿生传感器、电化学传感器等新型传感器技术，以及多光谱、高光谱、核磁共振等先进检测方法，在植物、土壤、环境信息采集方面广泛应用。
3)农产品市场经济数据采集：对农产品的成本、需求、库存、进出口、市场行情等数据进行动态采集，涉及农业流通、农产品价格、农产品市场、农产品质量等。一般由“智能终端+通信网络+专业群体”组成。
长期来看，如果人工智能要在农业上发挥重要作用，一定要在农业传感器上加大研发投入，研究足够稳定的激光器、光栅、土壤养分传感器、农药残留传感器等。
