智能農業專注于在農場活動管理中使用通過各種來源（歷史、地理和工具）獲取的數據。技術先進并不意味著它是一個智能系統。智能系統通過記錄數據并從中理解數據的能力來區分自己。智能農業采用硬件(IoT)和軟件(云平臺)來捕獲數據并提供可操作的見解來管理農場的所有操作，包括收獲前和收獲后。數據是有組織的，可隨時訪問，并且包含可以從世界任何地方進行監控的財務和現場操作各個方面的完整數據。
 
傳統和智能農業之間的差異
傳統農業
 
在整個地區種植作物的相同做法
單獨手動維護所有字段和財務數據導致錯誤
全田施肥農藥
無法進行地理標記和區域檢測
沒有辦法預測天氣
智能農業
 
分析每個農場以查看適合的作物和水的需求以進行優化
僅在受影響地區早期發現和應用，節省成本
現場和財務數據在同一位置可用，通過簡單的報告顯示利潤、收益和模式。
衛星圖像檢測農場的不同區域
天氣分析和預測
自動化和物聯網傳感器如何提供幫助？ 農業中的物聯網（IoT）涉及通過互聯網連接的傳感器、無人機和物聯網傳感器，它們自動和半自動地執行操作并收集旨在提高效率和可預測性的數據。隨著全球需求的增加和勞動力的短缺，農業自動化和物聯網傳感器開始受到農民的關注。僅在美國，由于勞動力短缺，作物產量估計每年減少21.3億盧比（約31億美元）。傳感器和人工智能技術的最新進展使機器能夠在周圍環境中進行訓練，這讓農業物聯網傳感器更加引人注目。世界正處于農業物聯網傳感器革命的早期階段，大部分產品仍處于試驗階段和研發模式。帶臂的半自動物聯網傳感器可以在受影響的植物中檢測雜草并噴灑農藥，從而節省植物以及所有農藥成本。這些物聯網傳感器還可用于收割和起重。重型農用車輛也可以在舒適的家中通過電話屏幕進行導航以執行任務，GPS可以隨時跟蹤它們的位置。配備傳感器和攝像頭的無人機用于對農場進行成像、測繪和調查。它們可以遠程控制，也可以通過嵌入式系統中軟件控制的飛行計劃自動飛行，與傳感器和GPS協同工作。從無人機數據中，可以深入了解作物健康、灌溉、噴灑、種植、土壤和田地、植物計數和產量預測等等。
基于物聯網的遙感利用沿農場（如氣象站）放置的傳感器來收集數據，然后將數據傳輸到分析工具進行分析。他們監測作物的光照、濕度、溫度、形狀和大小的變化。傳感器收集的濕度、溫度、水分降水和露水檢測數據有助于確定農場的天氣模式，以便為合適的作物進行種植。土壤質量分析有助于確定農場的營養價值和干燥區域、土壤排水能力或酸度，從而可以調整灌溉所需的水量和選擇最有益的耕作類型。計算機成像涉及使用安裝在農場不同角落的傳感器攝像頭或配備攝像頭的無人機來生成經過數字圖像處理的圖像。圖像通過圖像處理結合機器學習用于質量控制、病害檢測、分選分級和灌溉監測，利用數據庫中的圖像與作物圖像進行比較，確定大小、形狀、顏色和生長情況，從而控制質量.
基于云平臺的云軟件在智能農業中的作用
基于云的軟件用于管理農場的財務和現場活動。在使用計算機之前，農民通過在紙上保存冗長的記錄來手動維護數據。這種方法容易出現人為計算錯誤。在1980年代的計算機熱潮之后，農民面臨的最大挑戰是無法管理田間數據。這些軟件僅用于維護財務數據。大約在2000年代中期，使用視頻工具進行現場區域跟蹤的衛星圖像被廣泛使用。農民必須實施和協調不同的工具來管理完整的農場運營。多年來，隨著欣仰邦云平臺的不斷改進，欣仰邦云平臺已成為管理所有這些活動的多合一工具，并通過單一工具在一個地方管理更多活動。
 
數據采集
云軟件在農業中的最大應用之一是數據收集和檢索。云軟件存儲了大量與天氣周期、作物模式、土壤質量、收獲和衛星圖像相關的數據，以提供極其準確和快速的見解。與農場相關的所有數據都存儲在云中，因此易于訪問。因此，如果將來農作物感染了與10年前相同的癥狀，則可以使用這些數據找到當時使用的補救措施。
數據處理/分析
云軟件中的數據庫管理將與農場相關的每種可用數據的所有松散端聯系起來，以實現更高級別的決策。氣象數據、市場數據、農場數據、GIS和用水量——在給出農場播種、水和殺蟲劑需求的最佳值之前，對過去和現在的所有數據進行徹底分析。每當檢測到作物生長的差異時，該系統還具有警報系統。因此，這些系統可以在蟲害侵襲的情況下有效地工作，向農民提供可操作的數據。
數據存儲和傳播
 
數據存儲是預測分析的支柱。早期的數據存儲是基于硬件的，因此需要仔細維護和存儲硬件。硬件丟失意味著數據永遠消失了。如今，農業技術系統是基于云的，這意味著人們無需投資購買和維護硬件。所有數據始終可用，并可通過手機、PC和平板電腦訪問。數據存儲對于準確分析也很重要。與農場有關的數據越多，對天氣現象、害蟲、作物產量和利潤的檢測就越準確。欣仰邦專注于應用獲取的數據，并將其從各種數據源中結合起來，以展示管理農場所有活動的更大圖景。智能農業是傳統農業的一大飛躍，因為它為餐桌帶來了確定性和可預測性。物聯網傳感器、自動化和云軟件系統是智能農業的工具。遍布農場的物聯網傳感器、無人機和傳感器設備可以收集數據，并處理這些數據以產生農場見解。基于云的軟件可用于收集農場數據并處理與天氣模式、產量、灌溉和衛星圖像以及農場外（例如市場和經銷商可用性）相關的數據，以執行預測分析。基于云的軟件為農民、銀行、食品加工公司、保險公司。
 
物聯網或基于云的云平臺（軟件即服務）解決方案是否已應用于以農業為主的發展中經濟體的“智慧農業”場景？盡管物聯網仍處于起步階段，但以農業為主導的發展中經濟體的政府確實投資于物聯網、人工智能和機器學習等尖端技術，以制定更智能的農業解決方案。在印度等以農業為基礎的經濟體中，物聯網在農業中的實施有其獨特的好處和挑戰。首先，農民害怕升級到農業科技，因為他們缺乏對技術在農業中的適用性的知識。除此之外，用于開發物聯網解決方案的傳感器、物聯網傳感器和無人機價格昂貴且維護成本高，并且需要經過技術培訓的勞動力來操作它們。需要分析收集到的數據——這可以通過將它們帶到實驗室或使用農場儀器來完成。還需要各種傳感器來收集需要單獨分析的不同參數的數據，因此使它們成為高價預算項目。因此，考慮到各種農場規模，設計的解決方案必須具有成本效益和高度可擴展性。
 
使用云平臺解決方案的智能農業有哪些好處？
 
通過智能手機、平板電腦和PC進行隨時可用和可訪問的管理
警報日志和管理（蟲害、疾病等）
包含從農場到餐桌可追溯性的端到端解決方案
強大而靈活的農場管理系統
基于衛星和天氣輸入的咨詢
隨著輸入的優化和持續監控，產量更高
可追溯性和輸出可預測性
作物報告和見解——隨時隨地輕松報告
由于符合食品標準和營養跟蹤，質量更高
負責任和高效的運營
地理標記以實現問責制和準確的可預測性
定制化實踐可減少浪費，實現資源的精確應用，從而降低生產成本
標準實踐包
遵守合規性和認證
作為一家跨國農業公司，我們轉向智能農業以優化生產力是很自然的。在投資IoT和云平臺解決方案之前，我們應該考慮它們之間的區別是什么？
軟件即服務
 
不需要高技能勞動力
農場不需要設備
可用的勞動日志和化學品使用數據
無需在農場上放置物理設備。
無需硬件維護成本，可在筆記本電腦或PC屏幕上訪問洞察，并將數據存儲在云中
用于監測和天氣分析的高分辨率衛星圖像
用于管理收獲前后所有操作的一站式解決方案
非常適合多國實施的可擴展性，用于管理全球多個農場的單一應用程序
可以與現有設備和物聯網集成整體供應鏈管理