人工智能和大数据技术的结合可以为智能化灌溉系统提供更强大的分析和预能力。通过处理大量的历史数据和实时数据，AI可以学习出更准确的模型和算法，提供更精确的灌溉方案和决策支持。
农业机械化的需求结构发生变化,农业机械化在区域、产业、品种、环节上发展不平衡不充分的矛盾凸显。虽然中国农业机械化取得相当成果，但仍有不足。
新型工业化是以科技变革为引领，以高质量发展为主线，以绿色发展为底色，以可持续发展为内在要求，新科技向各产业、各领域广泛渗透融合、促进产业发展的工业化道路。我国新型工业化道路区别于世界先进国家的工业化过程，也不同于以往传统工业化道路，蕴含着新内涵、新特点、新要求。
新时代，作为第一产业的中国农业，也有着自己的战略。中国农业的战略取决于世界农业、民生经济、农民增收等问题。当前，农业现代化已成为中国现代化的一块短板。
基于物联网等技术的应用，农业领域积累了大量的数据，为大数据应用于农业奠定了基础。从国内国际的发展来看，大数据正在驱动农业发展路径发生变化，以提高农业效率，保障食品安全，实现农产品优质优价，农业大数据蕴含着巨大的商业价值。
农业机械传统作业方式是以动力设备带动播种、喷药、耕地、收获等农具设备进行作业活动，连接方式比较单一且配合协调性较差，虽然农机智能驾驶系统解决了动力设备智能化问题，为达到智能作业还需要对农具进行智能化改造并集成，通过数据采集处理技术、传感技术、控制技术等对作业环境以及农机工作状态进行监测，再根据控制模型做出最佳决策。
生猪产业是我国重要的农业经济组成部分之一，我国是全球重要的猪肉生产和消费大国。随着物联网、深度学习和大数据等技术的发展，近年来，我国生猪产业技术从育种、育肥、贩运、检疫、屠宰到销售等各个环节开展了多方位的智能化技术研究与应用，取得了较为显著的成果。
农业中最为基础、根本的结构是农村劳动力结构。农村劳动力结构是城镇化进程、经济发展、社会政策等多因素作用的结果。随着经济发展和城镇化进程，农村人口逐渐转移出农业部门，劳动力人口的转移尤为明显。
在构建双循环相互促进的新发展格局中，我国农业发展的资源环境刚性约束日益凸显，农业生产成本持续提高，如何推进农业供给侧结构性改革，提高农业综合效益和竞争力，是当前和今后一个时期“三农”工作的重中之重，是实现高质量发展的必然选择。
到了数字时代，遥感行业也与时俱进，发出了拥抱新技术的呼唤，与深度学习、大模型等AI技术相结合，产生了大量前沿探索应用，也对存储基础设施提出了挑战，具体要从遥感的“天地之变”说起。
构建“5G天空地”一体化数据采集系统、监测及预警系统，利用“遥感卫星、高分辨率对地观测系统、北斗导航、物联网、传感器”建设农业农村“天基、空基、地基”监测“一张网”，全方面服务区域农业决策管理，有力提升农产品生产管理技术水平，实现基地管理科学化、智能化，带动区域农业区域升级转型。
将数字技术与乡村实体经济深度融合，不断催生新业态、新动能。如，推动生产智能转型，推动业态“链上嫁接”。此外，还通过数字技术打造可视化治理体系，构建“数字乡村一张图”。
