綠色和效率將是2019年農業(yè)與食品科技發(fā)展的兩大核心要素。

2、本地化食品的興起

很多食品的保質期相對較短，特別是蔬菜、水果等生鮮類食品。這對食品運輸?shù)男视泻芨叩囊蟆榇?，本地化食品成為眾多科技公司關注的方向，以室內垂直農場為代表的本地化食品可以縮短食物運輸?shù)木嚯x和時間，有助于減少食品浪費。

無土培養(yǎng)、立體化種植、無需化肥和農藥、受土地的影響少、產量高、綠色無污染等特點，讓室內農場成為解決未來城市生鮮食品供應的一條有效途徑。

越來越多的科技公司都在加大室內農場的探索。2018年，電商巨頭京東和日本連鎖便利店7-11都開始涉足垂直農場。

美國室內農場初創(chuàng)公司Plenty成立于2014年，公司使命是為每個人提供綠色、健康、有營養(yǎng)的食物。通過將機器學習、物聯(lián)網、大數(shù)據等技術引入室內農場，為消費者提供更加健康綠色的蔬菜和水果，同時最大程度減少水資源浪費和碳排放。

加拿大科技公司LocalizeYourFood專注于本地化食品采購，公司創(chuàng)建的數(shù)據庫及應用軟件，將食品生產商、零售商和消費者聯(lián)系起來。 

通過商品標簽掃描，LocalizeYourFood為消費者提供食品來源追溯和安全驗證服務，讓食物生產、運輸和銷售流程更加透明。

3、“可再生農業(yè)”的未來之路

可持續(xù)是2018年全球的一個重要議題，各國政府都在努力減少溫室氣體排放。很多科技公司開始關注農業(yè)的碳排放，通過數(shù)字化技術、生物技術改變傳統(tǒng)的粗放式農業(yè)生產方式，讓農業(yè)生產更加可持續(xù)，并提供更高品質、更健康的食物。“可再生農業(yè)”將成為未來農業(yè)發(fā)展的重要方向。

美國農業(yè)科技公司Indigo利用基因測序技術和生物信息學計算方法，組建了微生物基因信息數(shù)據庫，并使用機器學習預測微生物對植物的影響，用于優(yōu)化農作物，抵御農作物病蟲害，并確保環(huán)境可持續(xù)性。 

美國生物農業(yè)科技公司Midwestern BioAg以“通過更好的土壤打造更好的農業(yè)”為宗旨，利用公司獨有的微生物技術為農場主提供定制化的農場管理計劃，通過土壤健康管理，優(yōu)化作物種植，減少化肥和農藥的使用，為農場主提供更高的經濟效益和環(huán)境效益。

目前公司已為400多萬農場主提供服務，影響的土地面積超過100萬英畝。

4、數(shù)字化技術助力農業(yè)生產與管理

隨著高速互聯(lián)網的普及，特別是在偏遠地區(qū)和農村地區(qū)的普及，數(shù)字化物聯(lián)網技術在農業(yè)生產和管理中的應用越來越多。

傳感器、無人機、機器人、機器學習、區(qū)塊鏈等各種新技術已在農業(yè)生產中都得到很好的應用。通過軟硬件的結合，農民可以輕松掌握土壤水分、濕度、養(yǎng)分等數(shù)據，以及作物的成長狀況和天氣變化，從而有針對性地進行農田管理，大幅提升了生產效率。

美國農業(yè)初創(chuàng)公司Farmobile是一家農業(yè)耕種數(shù)據分析服務公司，通過傳感器監(jiān)測農業(yè)生產過程中的各種數(shù)據，包括土壤、作物生長階段、收獲等。

通過該公司的平臺，農場主可以隨時查看并修改這些數(shù)據，可以更好的管理自己的農田，確定不同的土壤適合種植何種作物。同時，農場主可以將自己的農田數(shù)據出售給農藥公司、農機公司和經銷商，幫助第三方公司制定生產和采購計劃。 

在各種新技術中，區(qū)塊鏈無疑是最具革命性的技術之一。2018年初，大宗商品交易公司路易達孚成功利用區(qū)塊鏈技術完成全球第一次農產品貿易。越來越多的科技公司也在嘗試用區(qū)塊鏈技術解決農業(yè)供應鏈中的各種問題。

澳大利亞初創(chuàng)公司AgriChain致力于為農場主、經銷商、物流公司和買家提供基于區(qū)塊鏈的農業(yè)供應鏈管理平臺，為用戶提供可追溯的、完整的農產品信息。

5、人工智能加速在農業(yè)中的落地

在農業(yè)領域，人工智能越來越多地與傳感器和其它技術相結合，用于分析農業(yè)數(shù)據，以減少作物生產的勞動強度，并降低農業(yè)生產成本。

IBM已經推出了Watson農業(yè)決策平臺，利用其強大的AI技術、物聯(lián)網和云解決方案，可以找出影響作物產量的任何關鍵因素，如土壤溫度，水分含量，作物壓力，害蟲和疾病，幫助農場主進行農場管理。

此外，各種AI初創(chuàng)公司也在利用AI技術進入農業(yè)領域，推動農業(yè)生產的變革。

英國人工智能初創(chuàng)公司Hummingbird Technologies通過機器學習和計算機視覺技術，利用衛(wèi)星、飛機、無人機和機器人進行農田圖像采集和數(shù)據分析，為農場 主提供高分辨率的農作物監(jiān)測地圖，減少作物檢查所需的時間，為農田現(xiàn)場管理決策提供支持。 

公司可以為農場主提供谷物、土豆、大豆、甜菜和油菜等作物種植的多種服務，包括作物壓力檢測、疾病檢測、雜草繪圖、營養(yǎng)管理制圖以及產量預測和作物植物計數(shù)等。目前公司已為全球50多個農場提供服務，農田面積超過10萬公頃。

美國創(chuàng)業(yè)公司TellusLabs利用衛(wèi)星數(shù)據分析和機器學習來減少農業(yè)生產的不確定性，其核心產品Kernel在2017年預測美國玉米作物產量的準確率超過99%，比美國農業(yè)部得出的相同結論還要早幾個月。 

2018年12月，公司被新興農業(yè)生物技術巨頭Indigo收購。

此外，人造肉、植物蛋白、昆蟲蛋白等替代食品和減少食品浪費的創(chuàng)新商業(yè)模式和技術也將是2019年農業(yè)與食品科技領域創(chuàng)新的重要組成部分。

隨著各種信息的不斷開放，以及全球追求綠色可持續(xù)發(fā)展的大趨勢，消費者對食品的要求也會越來越多。各種新技術將推動農業(yè)生產、管理、運輸、銷售過程的透明化、可控化。