近期，The Yield发布了《AgTech Trends 2023 》报告，这项报告调查了807名美国农业企业人员，包括执行决策者、农场经理和农艺师、IT和数据科学家以及市场专业人员，全面洞察了该行业的现状和未来趋势。
数字农业 Insights简要整理如下：
研究发现
农业企业认为人工智能(AI)和预测分析可以改进他们的数据分析过程，提高产量预测的准确性，从而实现更好的结果。
面对这些挑战，农业领域的人员对农业技术改进当前的农场和非农场流程并极大改变他们的工作的潜力持极其积极的态度。
更多的农业企业正在采用自主系统和数字化转型工具来更好地理解他们的数据，这可以从精准农业工具预算的显着增加和对农场机器人和自主系统的更多投资计划中看出。
90%的受访者认为人工智能(AI)和数据分析对他们的未来非常重要，并认为它将在未来五年内极大改变农业工作。
92%的人发现难以利用可获得的数据改进农场活动。
在未来12个月内，60%的农业企业报告他们公司农业科技预算将增加。他们的前三个购买优先事项是:
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66%精准农业工具
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60% 农场管理软件
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45% 数据整合
近96%的人说，有一个地方可以访问他们需要执行工作的所有数据和应用程序会很有价值。
76%的农业企业表示不可预测的天气的影响是给他们团队带来最大压力的因素之一。
主要发现
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66.7%的农业企业认为，根据他们可获得的数据，他们的产量预测不准确或只是有些准确。
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92.3%的农业企业发现难以利用他们目前拥有的数据来改进农场活动。
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团队和个人花费过多时间收集、整理和分析数据。 73.5%的农业企业每周花费11小时或更多时间，超过四分之一(26.4%)的人每周花费超过16小时。
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59.4%的农业企业表示，他们的农业技术预算有望在未来12个月内增加，67%的受访者在数字技术采购过程中大多数或全部时间有发言权。
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数据整合(45%)仍然是农业企业在未来12个月内的首要农业技术购买优先事项。 95.9%的农业企业表示，拥有一个地方访问他们执行工作所需的所有数据和应用程序会很有价值。
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67.1%表示其公司已经实施了数字化转型举措。 15.5%没有，但正在积极探索新的数字技术解决方案。
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98.6%的农业企业认为高级数据分析对农业的未来非常重要，近一半(48.6%)的农业企业认为数字技术已经极大地改变了他们在农业中的工作。另有76.1%的农业企业表示，利用实时数据和AI可以以更低的单位成本改善产量结果。
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79.5%的专用作物受访者表示，他们的数据部分或全部是手动收集的，而20.5%的人表示他们大部分农场数据是自动收集的。
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气候变化给农业企业带来了不确定性。 90.2%的农业企业表示气候变化正在影响其公司的作物产量，81.7%担心气候变化未来对公司作物产量的影响。
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76%的农业企业表示不可预测的天气的影响是他们团队面临的最大压力源，近八成(79.5%)特种作物公司的受访者认为更好的天气预报将有助于提高作物质量。
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71.2%的农业企业报告目前实施了可持续性举措，82.8%认为其举措在实现目标方面是有效的。
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近一半(48.6%)的农业企业认为数字技术已经极大地改变了他们在农业中的工作。
主要结论
在宏观因素和农业企业内部动态的驱动下，收集、整理和分析数据以进行准确的产量预测和估计的过程变得异常困难。
对于许多调查受访者来说，一些超出他们自己控制范围的因素，包括不准确的天气预报、气候变化的影响、劳动力短缺和动荡的经济状况，使理解数据的过程变得复杂化，更重要的是，从中得出可操作的见解也变得复杂化。在尝试利用手头数据改进农业活动时，大多数农业企业专业人员都面临着巨大的困难。
因此，农业企业正在将重心转向数字技术，例如精准农业工具和数据整合，以帮助简化他们的工作。
调查受访者渴望将农业技术纳入他们的日常流程，因为他们希望减轻劳动力短缺和全球经济动荡对他们团队的压力。
在有机会自动化农场和非农场活动并使用先进的数据分析工具的情况下，农业企业相信他们的产量规划和结果将从更准确的产量预测中受益。
2023年农业科技趋势研究调查结果表明，许多农业企业对获得一致的数据源并能在一个地方查看所有所需数据的可能性持乐观态度。
大多数受访者对传统农业技术和流程与自动化系统的结合表示了兴趣，目的是提高其产量结果的整体效率和可信度，改善员工在农场和非农场工作中的状况，并改善其利润。
受到宏观因素和农业企业内部动力的驱动，收集、整理和分析数据以进行准确的产量预测和估算的过程变得不必要地困难。