目前最先进的农业科技观念与创新，将运用人工智能(AI)、大数据(big data)先进分析、区块链(blockchain)、机器学习(machine learning)等技术处理农场资料，提供深刻见解以协助农人进行农务相关决策。

根据Agweb。com报导，创投业者正以各种形式纷纷投入农业科技新蓝海。普渡大学(Purdue University)认为这将有利于为传统上发展算法、收集资料、设计传感器的非农业专家创造新市场，所有相关创新都将奠基于资料。农人基于永续性终须善用农业科技，不过新创公司开发的产品，价格须合乎成本效益，没有考量投资报酬率的产品将不可能被采用。

Ripe.IO指出农业与食品是未经重大数字化、非常碎片化与孤立的生态系。拜耳(Bayer)等公司正在训练AI算法，可以根据天气状况与可用资源，建议农人未来应种植的农作物种类。拜耳目前正在进行一些作物培育计划，并无农学家的参与，而是完全运用AI实际预测作物培育的程序如何进行，包括协助农场选择应种植的杂交种作物种类。

AI结合应用于数位货币(digital currency)的区块链等新资料科技，将可为农场与商店提升产品的可追踪性(traceability)。奠基于区块链的系统将能为农人、种植者、生产者提供可靠的沟通机制，促成产品的真实性(authenticity)、质量衡量、可追踪性等作业得以进行。农人将可掌握作物在供应链的详细情况，而消费者也可望获得食品的源头等生产履历细节。

许多公司亟思从农人方面取得许多农务相关资料，农业科技育成中心AgLaunch的专家指出，未来资料将会像排碳权(carbon credit)与生态信用(eco-credit)一样可变现(monetizable)。而随着更多资料被善用，将有助于资料取得与处理方式的标准化，对于日益由人工智能(AI)与机器学习驱动的农业而言，可进一步提升资料的重要性与用处。

对现代农场而言，航空摄影、灌溉、害虫、播种机(planter)传感器、作物产量监测器(yield monitor)、气象站等是资料集(data set)的主要来源，处理如此大量的资料以获得深刻见解将非常耗时。微软指出能快速处理大数据的先进技术是过去5年最重要的发展，这些资料可用于训练算法，而算法可协助农人处理农务。

Ag Infotech预测，随着曳引机等农用机械设备的自主性(autonomous)日益提高，未来曳引机将可自动化，而农人也将会使用更多较小型的农具。Parrot的新型无人机(drone)内建多光谱(multispectral)摄影机，所拍摄的不同波长影像可用于制作常态化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index；NDVI)地图。

Nutramaize运用创新的种子科学培育出类胡萝卜素含量3~5倍于一般玉米的橘色玉米，显示农业科技的未来将非常多元。Teralytic的无线远端土壤探针(probe)可实时(real time)感测氮磷钾(NPK)，土壤透气性、湿度、酸碱度、呼吸、盐化等特性，入土36英吋的探针若感测到氮磷钾，就表示目前施肥过量，可促成农人肥料减量，而投入较少资源有利降低成本。