全球最大农业机械制造商约翰·迪尔(John Deere)CTO 贾米•辛德曼(Jahmy Hindman)：

1、现在，基本上所有东西都计算机化了，即使像拖拉机和联合收割机这样的农业设备也不例外。我会称它们为具有计算能力的移动传感器套件，不仅具有在线（on-board）计算能力，也具有离线（off-board）计算能力。他们不断地将数据从任何工具——比如拖拉机和播种机——传输到云端。我们正在对云中的数据进行计算工作，然后通过农民的台式计算机或移动手持设备或类似设备，提供这些信息和见解。

2、这是一项新技能。20年前，公司没有这样的技能。现在我们必须创造和雇佣人才，发展出我们需要的技能。现在，农机巨头约翰·迪尔现在雇佣的软件开发工程师比机械设计工程师还多。对于一家拥有184年历史，一直致力于机械产品开发的公司来说，这是一件令人兴奋的事情，事实就是这样。几乎所有的内部应用开发都是在迪尔公司墙内完成的。

3、农业生产数字主线的起点是上一次收获期。对于一个农民来说，下一个季节实际上是从上一个季节的收获开始的，实际上，这也是下一个季节的数据线程开始的地方。当联合收割机在田里收割玉米、大豆、棉花等作物时，他们已经开始在创造一个数据集，我们称之为产量图，它以地理空间为参照。这些联合收割机在卫星引导下穿过田地，任何时间点所在位置、纬度、经度，我们都能知道，我们还知道它们在某个时间点收获了多少作物。

所以，我们创建了三维地图，收割机任意出现位置的作物产量，都可以显示出来。在北半球，这些数据是一个冬天工作的开端，农民通过这些工作来评估他们的产量，并了解他们在下一个季节应该做出哪些改变，从而进一步优化产量。到了春天，他们带着拖拉机和播种机进入田间，采用的配方剂量正是农民之前根据数据制定的。他们利用这个处方实时地对土地进行改变，利用现有的产量图数据以及他们用拖拉机实时收集的数据来修改播种率、肥料用量等，确保投入最小化同时使产出最大化。然后，这些数据会进入云端，并被引用。例如，拖拉机和播种机通过田地的轨迹会被分享给喷雾机。当作物长出来，喷雾机进入现场时会被告知最佳作业路径，将对作物的损害降到最低。所有这些努力都是为了能优化作物产量，有个好收成。

4、AI有可能做到精准照顾每一株农作物。让生产农业中的每一株植物都能由一位园艺大师照料。园丁大师可能是一些人工智能，帮助农民能够确切地知道该特定植物需要什么，何时需要它，然后由我们的设备来执行这些计划。

以玉米为例，每英亩种植 50,000 株植物，一位园丁大师每英亩玉米要照顾 50,000 株植物。这就是它的发展方向，您可以想象其中的数据强度。两亿亩玉米地，乘以每亩5万株；每个农业工厂都在创建数据，这就是生产性农业的巨大规模。