美國新創產業近期將研發項目踏進畜禽產業中，不僅以動物福利作為基礎理念，更結合人工智慧領域之技術，打造出適用於家禽養殖場的機器人，可進行雞舍管理、以電腦視覺技術、聲波判別技術與熱成像儀，檢測雞隻健康狀況並且回報雞隻健康狀況給農場主人，此外也研發出可改善雞隻飼料轉換率的機器人、自動收集雞蛋的機器人等等，使得美國家禽產業緩解人力不足的現況，更能照顧到雞隻的生長需求。

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。

歐盟對於動物福祉的重視度日益提升，荷蘭瓦赫寧恩大學研究團隊也進行動物豢養之設計試驗，以乳牛牛舍作為優化標的，提供牛隻足夠活動的空間外，也參考英國普林斯集團所設計的Multi climate系統，將牛舍的室內環境設計添加通風、溫度與濕度控制等功能，打造出牛舍環境的精準生長環境，也可兼顧能源節約，是一種新創的循環農業模式。

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。

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。

美國加州大學研究團隊對於雞隻是否感染禽蟎，藉由穿戴式感測儀器作為判讀的輔佐工具，以雞隻啄食、整理羽毛與沙浴的日常行為為檢測是否有產生頻繁次數發生情況，再依據演算法進行平均值、最大值之數據特徵，對雞隻的健康情況作出判別。