“卷心菜机器人”/图 来源网络
在四分之一英寸（编着注：大约0.63厘米）的精度下，机器人可以在行进中定位杂草，并在每株杂草上喷洒除草剂。如果机器人“目测”到一颗卷心菜生长得不然太理性，它也会给它喷除草剂（农民过度种植多达5倍的卷心菜，所以偶尔牺牲掉一颗也没关系）。如果两株菜苗长得过于靠近，机器人会知道这不是一颗特别大的菜苗，并且把这两株也摧毁。
如果你觉得机器人的做法太残酷，我们先来看看另一种选择：不管三七二十一，先给正片农田喷上除草剂。“这类似于说，如果旧金山出现了一种传染病，我们唯一的办法就是给所有人，不管男女老少，都打一针抗生素。”Blue River Technology公司的Ben Chostner说，“人们的病可以治好，但是这很浪费钱。而且，这种办法没有把抗生素的效果发挥得最好。”
而有了“卷心菜机器人”，Chostner说农民可以将化学物品的使用量减少90%。而且，机器人已经开始努力干活了Blue River管理的农田提供了美国每年卷心菜消耗量的10%。
上帝视角的卫星
NASA的Landsat卫星在我们头顶上空400英里（编者注：大约643.74千米）环绕地球，为地球表面提供了魔法般强大的调查数据。各种层面的信息数量太大，对于人类来说很难消化，但是有了机器学习算法，这根本是小菜一碟。
这对农业监管来说具有极大价值，尤其是在发展中国家，政府和银行在决策中非常缺乏数据支持，难以决定应该给哪些农民批准贷款或者紧急支援。举个例子，在印度的一次旱灾中，我们不仅看到不同的区域有不同程度的受灾影响，而且在区域内，一部分农民比其他人能容易获得水资源。
因此，一家名叫Harvesting的公司正在使用机器学习，大规模分析卫星数据，希望帮助机构更加高效地分配财政资源。“我们对这项技术的期望是分离出一部分农民和村庄，让银行或者政府将资金导向正确的群体。”Harvesting公司CEO Ruchit Garg说。他说，一个人类分析师可以同时可以处理10项、10项变量，而机器学习算法可以处理超过2000项变量。这完全不是同一个层级上。
随着全球变暖让气候越来越混乱，政府面临的压力越来越大，必须能够正确分配有限的资源。传统上，农业在印度算是一个相对容易预测的行业，至少从人类对环境的可控性这个意义上来说。“我从我的父亲、我的祖父等祖祖辈辈人之中学到的知识，就是我用来耕田的知识，就是我对于季节环境的认识。”Garg说，“但是，因为气候剧变，我所面临的，不再是我的先人们所面临过的环境了。”
对，这是一个完全不同的世界了。农民可能在变化的环境中遭受打击，或者也可以进入更加智能的农业时代。农民可以获得更多数据、更多人工智能、更多可以喷洒化学品的机器人。
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