隨著氣候變遷導致耕地、淡水日益減少，如何擺脫這一限制讓糧食生產能夠養得起不斷增長的地球人口，成為需要我們進行徹底反思的難題。人們已經對自動化機械習以為常，比如，開著拖拉機和聯合收割機在田間工作。
如今，技術進步已經可以讓機器人和無人機順利完成精細化田間任務，並同時收集大量數據。衛星傳輸回來的各種數據的密度和分辨率也正在不斷提高。有了低成本的微傳感器技術，這些數據可以被轉發到遠程控制站，在那裡，系統可以收集和分析特定食品生產系統生成的大數據。
例如，在某一特定領域，可以從作物冠層的不同層次、土壤表面和底土，整理出時間分辨率為秒、空間分辨率為2釐米的數據。這些數據可以鏈接到現有的系統、仿真模型或機器學習算法，建立模型，優化食品生產和資源使用。我們可以根據需求、天氣和季節預報、市場前景和消費者需求，來計算作物、牲畜、魚類飼料（或肥料）和殺蟲劑用量。由於所有組件都會連接到互聯網，我們還可以在網頁上獲得按需提供的、低成本的關於營養管理故障診斷、雜草、疾病和害蟲的識別和治療的建議。
將新技術通過 接入農場，比如用於廣畝或者園藝生產系統，會是什麼樣子？這裡有一個圖示。這些組件和連接可以適用於任何其他糧食生產系統，只要因地制宜地做一些變化。
比如，將用於水產養殖的自主微型船和微型潛艇，替換掉機器人和無人機；使用無線傳感器連接牲畜；或者，利用其中任何一種技術生產培養肉。
密集糧食生產中，最大的開銷之一就是勞動力。
儘管集約化生產具有明顯的成本效益，但是，使用重型機械來降低勞動力成本已經造成土壤壓實，根系生長減少，導致土壤肥力降低，最終產量下降。
而且，在處理常見的小規模的土地異質性問題方面，大型機械也不太靈活。雖然速率變換技術取得了進展，但是，肥料和其他化學品往往在不同的生長條件下均勻施用，造成了水資源的過度使用和不必要的汙染。
例如，導致數千條魚死亡的墨西哥灣死區和水藻大量繁殖，就是由每年從農田衝入密西西比河的化肥造成。
如果用自主輕型機器人和無人駕駛飛機代替重型機械，就能克服土壤壓實問題，減少養分流失，使糧食生產更具可持續性。時間和空間高分辨率監測，可以及早發現營養不足和疾病，或者預測害蟲暴發。機器人和無人駕駛飛機可以立即處理這些事件，並在問題規模化之前，將事態控制在受影響區域範圍內。這樣，我們就能在僅需要時，使用肥料和其他化學品，避免過量使用以及由此產生的負外部性。我們也可以在不使用化學藥品的情況下，通過機器人或無人機進行加熱或機械處理，小規模處理雜草、疾病和害蟲等問題。
當前農業的特點通常是大規模單一種植作物、牲畜或水產養殖，生物多樣性很少。
無論是大農場還是小農場，都能在新技術的幫助下，通過小規模種植各種作物，進而引入生物多樣性，因為機器人不僅將取代勞動力，還將取代大型機械。所以，新技術創造了一個千載難逢的好機會：
土地使用多樣化、將作物、園藝、牲畜、漁業和其他糧食系統結合起來，並在這些系統之間分擔任務和優化營養流動，農場就有可能崇煥生機。而且，增加生物多樣性，將減少通常與大規模單一栽培或家畜群有關的疾病和病蟲害壓力，進一步減少對有害環境化學品的依賴。
消費者和政府對糧食可追溯性的要求越來越多。
不斷監測和收集來自田間固定傳感器或家畜、衛星、無人機和機器人上的傳感器的時間和空間信息，使得糧食跟蹤從農場到餐桌成為可能。與政策制定者進行信息交換，也有利於打造全球早期預警系統，防止或減輕農業災害造成極端天氣的影響。比如，2010 年的糧食騷亂可以一直追溯到俄羅斯熱浪導致的食品價格飆升。
那麼，在未來圖景中，農民在哪裡？
未來的農場將不再需要農民每天觀察農場的進程、決策和操作機器，因為衛星和靜止和移動的傳感器將收集大數據，機器人和無人機將自動進行田間工作。
農場的工作將通過遠程工作站進行控制。這些監測站可以設在世界任何地方，當然，一開始還是需要當地農民的專業知識來建立計算機程序，處理和解釋從農場收到的有關天氣和市場前景的信息，並決定是否進行干預。
未來農場的所有組成部分已經存在，包括作物管理決策軟件，例如農業技術轉讓決策支持系統。這些技術可能會得到進一步的改進，也會逐漸變得更加便宜，進一步加大技術的普及。
研究和技術發展的挑戰是，如何將這些現有技術和軟件結合起來，以充分利用生產力和環境方面的潛力。未來的農民可能是數據科學家、程序員和機器人牧馬人。
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