•随着人类对粮食需求的增加，世界必须控制其带来的用水量增加。
•农民现在可以获得前所未有的历史数据。
•作物生长行为的人工智能分析是一个强大的工具，可以进行灌溉优化。
通过灌溉实现水的最佳利用一直与农业的发展和农场经营密不可分。但是，有效地管理自然水资源，同时对技术和基础设施管理费用进行标准的成本效益分析，是一项需要优化的、平衡的准则。
减少用水的重要性至关重要，特别是在农业用水占全球用水的70%以上时。随着粮食需求的增加，预计用水量将增加15%，才能满足这一需求。
精准农业与人工智能革命
科技公司和种植者，已经通过精确的耕作方法和可视化工具来解决这个复杂的问题。人工智能（AI）是朝着提高田间和温室用水效率方向迈进的一个前沿技术领域。
新兴技术、设备和平台使我们能够从多个来源收集和利用前所未有的数据：降雨历史模式、航空图像、产量记录、现场传感器等，汇集的数据可以与预测数据（从市场需求到天气）一起进行处理和组合，以帮助我们根据所获得的最准确预测做出“智能”决策。
创建最优灌溉调度和分配决策
识别过量灌水或缺水的区域是关键。对任何农民或农学家来说，一项很难评估的日常任务是确定合适的水量，以获得最佳的产量和质量。根据植物的类型，过量灌水也会带来风险。例如，过度灌溉棉花作物将导致更多的叶子生长，而不是更多的棉花花蕾所持有作物的价值。
农民的目标是为他们的作物创造一个最佳的灌溉计划，这将优化产量和质量，同时控制成本。蒸发蒸腾量一直是一个作物耗水的关键指标，需要创造一个灌溉决策系统，为作物需水要求量身定制出其合适需水量的优化决策。蒸发蒸腾量代表了地表蒸发量加上植物蒸腾量之和。现代卫星图像和天气预报有助于农民改进对蒸发蒸腾量的评估。然而，物联网（IoT）传感器技术的突破，让通过测量植物的行为而不是（或者除了）土壤和天气来帮助做出更为精确的灌溉决策成为趋势。
强大的人工智能引擎能够处理和分析来自卫星、飞机或无人机图像的数据。机器学习，特别是深度学习算法，可以帮助我们解释图像中的数据，识别聚焦灌溉问题（以及其他问题，如病害虫）的模式。如果将图像与土壤和植物传感器相结合，数据可以让我们实时准确地了解灌溉需求，并提醒我们潜在的问题。
发现灌溉泄漏故障
水资源浪费，尤其是在水资源稀缺的地区，是全世界农民和粮食种植者的一大头痛（和开支）问题。一方面虽然有滴灌等技术，另一方面也有无土温室种植等复杂的受控技术环境，但这些技术和系统成本高昂，因此不适合大规模农业（或价值较低的作物）。一个可以大大改进的领域确是如何发现诸如灌溉系统泄漏之类的故障。
