日本政府對於氣候變遷為農業帶來的影響進行管理應變，推出栽培管理支援系統，提供農民關於稻米、大豆、小麥的栽培管理資訊的農業情報與預警情資，而部分資訊也能於農業資訊共享平台使用，係一件數位整合的成功典範。

隸屬Alphabet旗下X實驗室（即原先的Google X）所提出的Mineral項目，希望藉由機器人等技術改善現有農業生產效率，藉此解決人口日益增長，但全球整體食物供應卻逐漸失衡現象。 　　而在Mineral項目所打造機器人，則是透過太陽能驅動，並且透過籠車形式機身配合四組車輪運作，透過無線操作與GPS定位方式，讓機器人能在農地範圍內穿梭運作。 　　藉由電腦視覺與人工智慧運算，機器人將可依照農地種植作物生長狀態判斷是否應該施肥，或是增加灌溉水量，甚至也能進一步判斷其他可能影響作物問題，讓農民可以更快進行調整，以利作物順利成長。 　　為了打造這款機器人，X實驗室顯然也做了不少嘗試與機器人原型，其中包含以兩台腳踏車並聯，中間架設儀器的設計，或是透過大型台車打造設計，最終才變成後來相對精巧的外觀。【延伸閱讀】幫助植物追逐陽光的機器人 　　目前Mineral項目已經著手與美國、加拿、阿根廷，以及南非地區農民合作，同時也計畫與更多政府單位、企業深入合作此項目發展，希望能進一步藉由科技力量改善傳統農業種植作物效率，進而改善全球糧食問題。 　　類似作法，目前已經有不少新創團隊藉由電腦視覺、人工智慧運算方式，協助農民用更有效率方式種植作物，例如藉由電腦視覺方式快速過濾品相不佳的馬鈴薯，讓農民可以更快將適合在市場銷售的馬鈴薯裝箱，並且節省過往必須花費時間以人力挑選的成本。

因氣候變遷影響，原本為溫帶氣候的日本也逐漸轉為炎熱的氣候型態，而日本農研機構研究團隊對於氣候的轉變，開始進行水稻二期作的相關研究，利用LAI的面積總和與稻穗的NSC變化，冀望可找出新的水稻耕種方法，並且提升水稻產量，若新技術成功研發，也可以嘉惠其他擁有相似氣候的國家農民。

為了茶產業的永續性發展，印度托克萊茶業研究中心團隊以茶籽種子開始進行培育，並且運用全新的技術與組織培養方法，突破以往的實驗操作上未能超越的困難點，未來將可產出大批具有抗逆境優勢的茶苗；此外也研發出結合AI的嫩葉計數機，這兩項的新發現可為印度茶產業的品質層級與茶葉規格化成功邁出一大步。

日本豐橋工業大學研究團隊成功開發出可快速檢測出作物疾病的微流體晶片，透過基因體研究、半導體技術的結合，可以快速於場域中進行核酸測試，無須昂貴的設備資源與艱澀的知識技術，造福農民並且可以從栽植初期進行遺傳檢測，未來更期待微流體晶片能夠跨域應用。

日本Meiwa Pax集團在日本西部鳥取縣內的鳥取市開展新事業單位—輔以ICT技術發展溫泉草莓的栽植，藉由智慧農業的新創概念吸引新進農民加入，並獲得地方政府與銀行的支持，希望能夠將草莓事業體化身當地智慧農業推廣基地，邁向商業化。

美國佛羅里達大學以人工智慧早期預警白粉病為西葫蘆作物帶來的困擾，應用無人機裝載感測器來偵測白粉病早期的光譜波長與相關數據蒐集，輔以機器學習與演算法進行影像與光譜反射率分析，進而建構出專門的數學模型，使得每回無人機偵測時都能藉由模型學習到白粉病不同時期的病症表象，可提供農民白粉病的預警通知，獲得控制病情的最佳時機。

日本名古屋大學研究團隊使用合成染劑，可免於以往需滲透至細胞膜，即可標記細胞骨架的微管，而該染劑與SNAP標籤結合時會發出螢光以便於標註轉運蛋白，可清楚了解在胞吞作用的過程被註記的蛋白細胞，並且將可進入細胞與不可進入細胞的共31種染劑做為區分，為植物細胞生物學奠定良好基礎。

日本農業是否能成功推動數據化發展？日本知名電信業者NTT東日本與農研機構共同主導智慧農業，以大數據為基礎，將雲端計算、ICT、物聯網實際應用於農地，並於長野縣，山梨縣，群馬縣以及岩手縣等四個地區進行示範計畫，相關的計畫成果將於本文清楚撰述。

2020年在非洲爆發蝗災，英國資助肯亞智慧農業技術與硬體設備，以衛星數據與超級電腦的輔助追蹤蝗蟲動態，並且再依據天氣預報，預測蝗蟲未來的走向，向預警範疇的國家提供蝗災警報；無人機除了可監控蝗蟲動態，也能噴灑農藥殲滅蝗蟲，以科技保護農業並穩定糧食供應。

美國賓州州立大學研究團隊找出高粱根部的類黃酮化合物可協助作物適應霜凍環境，進而將此化合物進行土壤微生物的根圈細菌研究，其研究證實，土壤中的某些微生物可和類黃酮進行交互作用，從而使高粱能適應霜凍季節。

國際間屢次發生食品安全的事件，食品原物料的來源是否與食品標示相符合，已經是消費者心中的疑慮，除了品牌信任以外，荷蘭瓦赫寧恩大學研究團隊對於這樣的食安問題也試圖提出解決方法，目前正開發可應用智慧型手機進行原物料安全性檢測、以現有的數據資料進行食品供應鏈的演算法推估模式，以及以區塊鍊技術進行食品可溯性的追蹤，希望能解決食品安全的根本性問題。