隨著我國農業(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，對農業(yè)資源的浪費和無故開發(fā)導致了我國農業(yè)勞動的環(huán)境越來越惡化。現(xiàn)在，我國人口老齡化程度越來越嚴重，從事農業(yè)勞動的勞動力越來越少，無人種地的困局越來越明顯。而物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)以及人工智能等信息技術在農業(yè)領域的深度應用，使得無人農場具備了產(chǎn)生的經(jīng)濟條件、社會條件以及技術條件。

　　無人農場是一種全新的農業(yè)生產(chǎn)模式，不需要勞動力的過多參與，通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、第五代(5G)技術和機器人等多種前沿技術的聯(lián)合使用，通過遠程控制，全過程執(zhí)行無人農場的所有生產(chǎn)活動，實現(xiàn)設備、機械和機器人的自主作業(yè)，全過程執(zhí)行無人農場的所有生產(chǎn)活動。

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

　　在無人農場中，農業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營的全過程要實現(xiàn)精準的管理、自我決策、無人操作以及個性化的服務，從而實現(xiàn)農業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展目標。無人農場的體系結構由基礎層、決策層和應用程序服務層共同組成，其角色和組件描述如下：(1)基礎層包括通信系統(tǒng)和基礎設施系統(tǒng)。(2)決策層是用于無人農場的智能決策云平臺，該平臺進行大量數(shù)據(jù)資源的分析、處理和存儲，并產(chǎn)生決策。(3)應用層是自動作業(yè)設備系統(tǒng)，它利用智能農業(yè)設備和物聯(lián)網(wǎng)技術，是無人農場的核心組件。

　　無人農場的三層結構扮演著不同的角色：基礎層對于支持其他系統(tǒng)的運行是必不可少的，基礎層的基礎設施系統(tǒng)和通信系統(tǒng)負責數(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)和運營相關的決策;應用程序層使用機器而不是人員來進行生產(chǎn)操作。這三層結構相互配合，實現(xiàn)了無人農場安全可靠的智能運行。

　　機器學習在田間雜草識別中的應用。在農業(yè)生產(chǎn)活動中，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除草、人工除草、機械除草、生物除草等，傳統(tǒng)的除草工作費時費力，在當今“無人種地”的形勢下，不可能依賴于傳統(tǒng)的除草技術，所以基于機器學習的除草技術已經(jīng)變得越來越重要。在田間的雜草管理中，通過改進各種機器學習算法，使雜草的識別準確率已經(jīng)很高，但大多是在實驗室進行種植、采集數(shù)據(jù)，并沒有在田間進行實地測試，由于在田間的環(huán)境更加復雜，會加大機器學習算法的識別難度，應加強落地實驗，通過實際的田間場景改進算法模型，使機器學習算法更好地應用在田間雜草識別項目中。

　　機器學習在病蟲害檢測中的應用。在農業(yè)中除了雜草問題對作物的影響較大之外，病蟲害控制是作物種植的另一個重要的問題，在針對病蟲害的問題上，目前常用的做法就是在種植區(qū)域均勻的噴灑化學藥劑，這種方法雖然是最有效的，但是化學藥劑的使用還會造成環(huán)境污染，對環(huán)境安全造成威脅;由于深度學習在精準農業(yè)中的使用，使得在病蟲害防治的過程中實現(xiàn)精準噴施，減少了農藥的使用。

　　機器學習在產(chǎn)量預測中的作用。通過對機器學習在種植業(yè)中的相關文獻進行總結，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過改進的機器學習算法，其識別準確率以及預測效果都非常好，這表明了機器學習可以在無人農場中進行應用，但也應加強算法的嵌入式研究，進行實地測驗，使得機器學習能夠更好的在無人農場中應用，更快地推動無人農場的智能化發(fā)展。

　　機器學習在牲畜精準識別中的應用。利用機器學習對魚類進行智能化識別，為進一步的漁情預測打下基礎，精確的漁情預測數(shù)據(jù)能夠解決目前多數(shù)漁業(yè)標準服務系統(tǒng)中缺少基于標準體系的漁業(yè)標準服務問題，并能夠為漁業(yè)標準修訂指南提供數(shù)據(jù)決策依據(jù)，同時還能為漁場主提供實時監(jiān)測魚類的生長健康數(shù)據(jù)，為魚類養(yǎng)殖提供數(shù)據(jù)支持。對牲畜進行精準識別分類，在畜牧養(yǎng)殖中占據(jù)重要的地位，在近幾年的牲畜識別研究中，各學者對機器學習算法進行改進，已經(jīng)達到了非常高的識別準確率，也為牲畜的行為識別、健康監(jiān)測等打下堅實的基礎。