过去的一年对农业技术行业和种植者都构成了考验，成本上升、气候挑战和持续的不确定性促使许多人在紧迫的期限内采取“事半功倍”的心态。虽然 AgTech 继续革新传统做法，但过去一年的挑战削弱了其速度和影响。我对 2024 年的预测强调了该行业已为转型做好准备，但今年的现实情况凸显了克服这些障碍所需的韧性。
在我们反思技术在 2024 年如何发展以支持这些现实时，我们探讨了它们对全球农业创新的未来意味着什么——将潜力转化为实用、可扩展的解决方案，以满足不断变化的世界的需求。
#1 数据驱动的再生农业
再生农业通过改善土壤健康、生物多样性和可持续作物生产，正在改变全球农业。AI 通过根据当地条件和生态需求定制决策，使农民能够更有效地采用这些方法。进入 2024 年，我预计在高级分析的支持下，再生实践的采用会更多。
采用速度确实加快了，但关注点比预期的要广泛。麦肯锡 2024 年全球农民洞察调查显示，68% 的农民采用轮作，56% 的农民实施少耕或不耕作，40% 的农民使用可变速率喷洒或施肥。然而，动机因地区而异，提高产量是印度、拉丁美洲和北美的关键，而欧洲农民则优先考虑额外的收入来源。
展望未来：
强调生物多样性和生态系统健康的净收益的“自然积极”运动正在获得越来越多的关注。2025 年，指标可能会扩展到碳之外，包括土壤质量、生物多样性水平和森林保护，使农民能够满足区域特定的生态要求。这种演变支持了衡量和评估再生农业影响的实用方法，从而增强了农业系统的弹性和可持续性。
#2 生成式 AI：释放新的数据潜力
生成式 AI 通过将大量数据集转化为可操作的见解，使农民、农学家和研究人员能够优化生产力和可持续性，从而彻底改变农业。随着 2025 年的临近，我预计 AI 将在数据分析和决策中发挥越来越重要的作用。
结果：
农业中的 AI 集成进展速度比预期的要快，从简单的聊天机器人发展为由大型语言模型 （LLM） 提供支持的复杂 AI 代理。这些代理现在参与对话、完成任务并表现出一定程度的自主行为，从根本上重塑农场数据分析和决策。
展望未来：
到 2025 年，生成式 AI 将成为农业公司的基石。使用 AI 的高级平台已经存在，可以从大量数据集中解锁实时洞察，使农学家和研究人员能够优化产品性能并加快决策速度。采用这些工具将有助于验证生物制剂等解决方案的有效性，这些解决方案在促进可持续发展方面发挥着关键作用。
#3 数据驱动的产品开发助力种植者成功
以数据为中心的技术正在优化田间试验结果，增强决策能力并推动农业实践创新。除了简化运营之外，这些技术有望在 2024 年实现整个农业价值链的突破，加快创新步伐。
结果：
在过去的 12 个月里，我们见证了人们越来越关注使用数据来满足种植者不断变化的需求，为 2025 年的进一步整合和创新奠定了基础。数字工具的采用率因地区和农场规模而异。在北美，61% 的农民使用数字农艺工具，51% 的农民采用精准农业硬件，38% 的农民使用遥感技术。然而，其他地区和小型农场的接种率较低。
展望未来：
到 2025 年，我预计数据驱动的解决方案将成为整个农业价值链效率不可或缺的一部分。从加速产品试验到优化精准作物营养方案，这些工具将提供可操作的见解，提高生产力并实时支持再生实践。随着生物多样性成为优先事项，数据工具将衡量农业实践对当地生态系统的影响，帮助公司实现可持续性和生产力目标。
#4 通过 AI 和机器学习满足资源限制
为了满足不断增长的全球人口的需求，在资源有限和成本上升的情况下，农业必须采用生物解决方案、人工智能和机器学习等创新。这些技术提高了生产率，同时减少了对环境的影响。到 2024 年，我们预计将更加关注创新以解决资源限制，尤其是在使用生物解决方案方面。
结果：
生物解决方案的开发和采用取得了进展，由于政府的支持和高肥成本，巴西农民处于领先地位（采用率为 64%）。虽然这种情况确实在 2024 年发生，但不同地区的采用率差异很大。
展望未来：
到 2025 年，随着越来越多的公司采用“对自然有益”的目标，现实世界的试点和试验将增加，以验证新的生物解决方案和其他创新产品。这些试验对于评估特定作物品种、产品或做法对产量和环境的影响至关重要，确保解决方案有效应对气候变化、资源限制和不断增长的全球粮食需求。
#5 数字孪生：尚未开发的农业前沿
数字孪生是真实世界系统的虚拟副本，无需物理测试即可实现模拟和预测。尽管它们在医疗保健和制造业中广泛使用，但在农业中并未得到充分利用，尽管它有可能在田间试验中提高精度并降低成本。我们预测，2024 年数字孪生的使用将增加。
结果：
到 2024 年，农业在采用数字孪生和合成数据方面落后于其他行业，受到数据集成受限、技术采用率较慢以及在虚拟模型中复制动态环境变量的复杂性等挑战的阻碍。然而，人们对数字孪生的兴趣越来越大，为未来的进步奠定了基础。
展望未来：
到 2025 年，数字孪生将在农业中受到关注，这是其采用和扩大规模的理想时机。通过对土壤类型和天气条件等变量进行虚拟测试，它们将减少产品测试的时间和成本，并支持农业实践中更精确的创新。集成合成数据将进一步提高田间试验的效率、准确性和安全性。这种组合使研究人员和农学家能够对以前不切实际的场景进行建模，从而支持更智能的资源使用和适应性管理策略。这些模型将帮助我们更好地了解和管理各种做法对生态的影响，为更具弹性和可持续性的农业未来铺平道路。
构建可持续的农业未来
回顾 2024 年并展望 2025 年，很明显，农业部门正在迅速发展。虽然我对 2024 年的许多预测都是正确的，但变化的速度和方向却出奇地缓慢。
因此，到 2025 年，我预计数据驱动型农业以及机器学习和其他创新解决方案将取得更多进步，使我们能够解决资源限制问题。我预计这将与数字孪生等颠覆性技术的采用相结合。我也很清楚，人工智能对农业的影响将继续成为塑造再生农业未来的关键驱动力。
总之，为了在 2025 年充分利用这些进步，农业利益相关者应该：
- 优先考虑数据集成和互操作性。
- 专注于开发用户友好的解决方案。
- 强调教育和对新技术的支持。
- 促进技术提供商、研究机构和农业利益相关者之间的合作。
- 根据区域需求和农场规模调整解决方案。
通过拥抱这些趋势并专注于实际实施，农业可以为粮食生产建立一个更具韧性、生产力和可持续性的未来。对生物多样性和自然友好实践的承诺，以及技术驱动的进步，将是塑造真正可持续农业未来的关键。
来源链接：https://www.globalagtechinitiative.com/digital-farming/analytics/top-5-agtech-trends-for-2025-whats-next-for-regenerative-agriculture/
作者：Ron Baruchi
作者单位：Agmatix
发布时间：2025-01-02