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人工智能、计算机视觉和机器人等领域的新兴技术对提高生产力、养活日益增长的人口具有重要作用。这些田间的新工具、技术与设备正在重新定义农学家和农民的日常工作。教会农业劳动人员掌握这些技能，管理并使用机器人和工具将是实现新技术大规模采用的关键。
管理农场的方式也正在发生变化。一方面现有流程与新技术的自动化发展意味着部分从业人员将因其工作内容过时而需接受培训、掌握新技能；另一方面特别是随着许多新技术利用自动化，农场增加对每位员工的资本（投入），需要评估其员工是否具备良好的能力充分利用新技术。生态系统中的每一项工作都在重新定义，在相应专业领域取得成功所需要的技能和能力亦是如此。
过去三十年间（美国）农场发生重大整合。小型的传统控股型农场转向更大规模的企业，而其中的农民则转向管理者角色。官方数据表明，美国营收超过100万美元的大型农场占全美农业生产50%。农民开始减少在田间的时间，在屏幕前花费更多时间。我们对农民坐在拖拉机上的这一固有印象俨然成为过去。高度自动化的农机可自主作业，完成耕地、耙地及种植等系列操作。其他需要人力参与的环节亦是如此，比如已经实现由机器人采摘水果。但所有这些自动化设备和新技术需要由农民进行管理，判断适合消费者的产品、了解如何操作新设备以及正确理解新兴技术作为现有基础设备的一环所带来的投资回报率至关重要。![]()
农学家作为“植物医生”的形象正迅速转变为“数据科学家”。他们对特定领域的经验和具备的丰富学识十分重要，但现在他们需要将知识经验和传感器及航拍图像等设备的诸多数据源相结合，并且了解用于数据整合、管理及分析的工具。如何解读数据并将其转化为实际行动需要时间，特别是当数据驱动下生成的建议与以往做出决策时的直觉（或现有方法）发生冲突之际。精准农业正在发展成为一门职业，帮助种植者采取精准农业实践，并成为连接技术与数据驱动见解同传统农业实践之间的桥梁。为支持农民并充分理解新做法和产品的价值与投资回报率，农学家们需要正确的统计工具和技能，从而了解结果的重要意义。图1. 2014-2020年精准农业市场估值达数十亿欧元 （图源/罗兰贝格全球咨询）
农产品与设备经销商和供应商也将在发展未来农业中起到重要作用。过去他们常常从事设备、种子、农药等产品的贸易。但当他们售卖给农民的产品变为技术平台或机器人时，引领培训和帮助入门也将成为他们的重要任务之一。经销商和中间商需要成为老师或培训人员，帮助其顾客从技术平台或设备中获取最大价值。农民依靠越来越多的软件（仪表盘、分析仪、程序性警报等）和硬件（机器人、传感器、摄像头等）。如何协调这些软硬件使其协同工并实现同一生产目标是关键。技术供应商的协助与支持可以更好地帮助农民将新技术融合至现有流程和系统之中。
从长期来看（五至十年），机器人管理学习将渗入到农业诸多工种。越来越多的以往由人工手动完成的工作逐渐转向自动化，在不久的未来将实现全面采收自动化。除草机器人可以做到精准识别，通过计算机视觉技术将农药施用量减少90%。无人机可使农民远程监测田间情况，从大田上方施肥施药。这需要农业行业重新思考人与机器人的关系，也被称为人机互动（HRI）。在未来，研究如何优化人类与机器人并肩工作的方式也将发展成为一个行业。从中期来看（三至五年），在技术平台完全实现直觉化、机器人完全自动化之前，技能方面的重点是平台整合和数据管理。选择、调整以及管理全部工具和平台、提高生产力仍是一项复杂的任务，需要技术创造者、经销商和农民的大量投入。鉴于诸多技术和工具提供了前所未有的数据量，短期的挑战则是如何将数据转化为有效的洞察和见解，创造价值。例如，许多农民在过去几年学习如何读取航拍图像，那么今后他们应该能够解读处理和分析后的数据。与此同时，农民提高数据分析能力后也将在新兴技术的适用中占据优势地位。来源：世界经济论坛官网
https://www.weforum.org/agenda/2021/06/farming-data-new-agricultural-job-skills/
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