隨著我國農(nóng)業(yè)資源的過度開發(fā)，可用耕地逐年減少。同時(shí)，農(nóng)業(yè)資源的浪費(fèi)和無故開發(fā)使我國農(nóng)業(yè)勞動環(huán)境日益惡化。如今，我國人口老齡化水平越來越嚴(yán)重，從事農(nóng)業(yè)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(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、智能設(shè)備等信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，使無人農(nóng)場具備了經(jīng)濟(jì)條件、社會條件和技術(shù)條件。

無人農(nóng)場是一種新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，不需要太多的勞動力參與，通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、第五代(5G)技術(shù)與機(jī)器人等尖端技術(shù)的結(jié)合，通過遠(yuǎn)程操作，實(shí)施無人農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動，實(shí)現(xiàn)設(shè)備、機(jī)械、機(jī)器人的獨(dú)立工作，實(shí)施無人農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動。

無人農(nóng)場利用傳感器技術(shù)監(jiān)測動植物的生長和各種生產(chǎn)設(shè)備的工作，利用可靠高效的通信技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦校鐭o線通信技術(shù);云平臺通過大數(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，然后將決策信息傳輸給機(jī)器人，最終由機(jī)器人進(jìn)行特定的生產(chǎn)活動。

在無人農(nóng)場中，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營全過程的準(zhǔn)確管理、自我決策、無人經(jīng)營和個(gè)性化服務(wù)，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)場的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由基礎(chǔ)層、管理層和應(yīng)用程序服務(wù)層組成，其角色和部件描述如下：(1)基礎(chǔ)層包括通信系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)。(2)管理層是無人農(nóng)場的智能決策云平臺，分析、處理和存儲大量的數(shù)據(jù)資源，并做出決策。(3)網(wǎng)絡(luò)層是一個(gè)自動工作設(shè)備系統(tǒng)，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)場的核心組成部分。

無人農(nóng)場的三層結(jié)構(gòu)扮演著不同的角色：基對支持其他系統(tǒng)的運(yùn)行至關(guān)重要，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;管理層實(shí)施數(shù)據(jù)管理，做出與生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)的決策;應(yīng)用程序?qū)邮褂脵C(jī)器而不是人員進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營。三層結(jié)構(gòu)相互配合，實(shí)現(xiàn)無人農(nóng)場安全可靠的智能運(yùn)行。

機(jī)器學(xué)習(xí)在野草識別中的應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)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(xué)除草、人工除草、機(jī)械除草、生物除草等除草方法。傳統(tǒng)的除草工作既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。“無人種田”在這種情況下，不可能依賴于傳統(tǒng)的除草技術(shù)，因此基于機(jī)器學(xué)習(xí)的除草技術(shù)變得越來越重要。在田間雜草管理中，通過改進(jìn)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，雜草識別精度很高，但大多在實(shí)驗(yàn)室種植，收集數(shù)據(jù)，不在田間現(xiàn)場測試，由于田間環(huán)境更復(fù)雜，會增加機(jī)器學(xué)習(xí)算法識別難度，應(yīng)加強(qiáng)登陸試驗(yàn)，通過實(shí)際田間場景改進(jìn)算法模型，使機(jī)器學(xué)習(xí)算法更好地應(yīng)用于田間雜草識別項(xiàng)目。

機(jī)器學(xué)習(xí)在病蟲害檢測中的應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)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(gè)重要問題。針對病蟲害問題，常用的方法是在種植區(qū)均勻噴灑化學(xué)物質(zhì)。雖然這種方法最有效，但化學(xué)物質(zhì)的使用也會造成環(huán)境污染，對環(huán)境安全構(gòu)成威脅;由于深度學(xué)習(xí)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，促進(jìn)了害蟲防治過程中的精準(zhǔn)噴灑，減少了農(nóng)藥的使用。

機(jī)器學(xué)習(xí)在產(chǎn)量預(yù)測中的作用。通過總結(jié)種植業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有良好的識別準(zhǔn)確性和預(yù)測效果，表明機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于無人農(nóng)場，但也應(yīng)加強(qiáng)算法嵌入式研究、現(xiàn)場測試，促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)更好地應(yīng)用于無人農(nóng)場，更快地促進(jìn)無人農(nóng)場的智能發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)在牲畜精確識別中的應(yīng)用。利用機(jī)器學(xué)習(xí)智能識別魚，為進(jìn)一步的漁業(yè)預(yù)測奠定基礎(chǔ)，準(zhǔn)確的漁業(yè)預(yù)測數(shù)據(jù)可以解決大多數(shù)漁業(yè)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)系統(tǒng)缺乏基于標(biāo)準(zhǔn)體系的漁業(yè)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)問題，可以為漁業(yè)標(biāo)準(zhǔn)修訂指南提供重要的數(shù)據(jù)依據(jù)，也可以為漁民提供實(shí)時(shí)監(jiān)測魚類生長健康數(shù)據(jù)，為魚類養(yǎng)殖提供數(shù)據(jù)支持。牲畜的準(zhǔn)確識別和分類在畜牧業(yè)中占有重要地位。在近年來的牲畜識別研究中，學(xué)者們改進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，達(dá)到了非常高的識別準(zhǔn)確性，為牲畜的行為識別和健康監(jiān)測奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。