農場上的農業自動化解決方案已有一些零星進展，無人機大多數被證實是昂貴的「玩具」，其報酬只來自於大規模的投資；其他形式的自動化方案則可能從一些替代重複性、勞力密集任務的應用中較快取得投資報酬，例如擠牛奶或者是提高農作物產量。

不過來自英國的市場研究機構IDTechEx指出，農業自動化的演進可望因為兩項關鍵核心技術取得進一步的突破，分別是以卷積神經網路(CNN)為基礎的機器視覺，以及「自主移動能力」(autonomous mobility)；「農用機器人與基於AI的機器視覺代表農用機械與工具的自然演化。」

IDTechEx並未提供預測數字，但提出了15種類型的機器人以及需要自動化的農業應用領域(參考下圖)，包含自動駕駛噴藥車輛，還有能支援對時間敏感的果物採收任務的拖拉機(牽引機)。

以CNN為基礎的機器視覺受到矚目，是因為能讓機器人區別農作物與雜草；實現更精準的除草任務，能在減少除草劑的使用同時提高產量。而一旦經過訓練，那些「超精準機器人」也能分析個別作物植栽的生長狀況，那些整齊排列種植的蔬果是最合適的對象。實際上研究人員也已經提出將CNN機器視覺與圖案識別應用於農業領域，像是植物幼苗的分類。

「過去為選擇性除草開發的機器視覺技術，面臨在雜草判別上的可靠性與精準度之挑戰；」研究人員在一篇2018年發表的論文中指出：「以CNN驅動的種苗分類應用方案若導入農場自動化，若是設計得當，可望優化農作物產量、改善生產力與效率。

若農地距離遙遠，配備攝影機與GPS的機器人牽引機，能自動前往耕田或施肥；IDTechEx指出，這類自動化應用的關鍵市場是大型農業營運公司，而最新版解決方案行駛速度可達到一小時12英哩(約19公里時速)，支援每秒20影格(fps)的影像處理速度以及2英吋解析度。

在接下來20年，IDTechEx預測諸如「牽引機導航」(tractor guidance)等全自動駕駛農用車輛與機器人採收設備等方案的市場採用率，將會是目前的兩倍以上。

該研究機構指出，農業「硬體與機器視覺的演進將會持續勢不可擋，其他農用工具與車輛也是一樣；我們還在起步階段，目前全球農業領域佈署這類方案的面積雖然還很小，但將會有大幅度的改變。」換句話說，顯然我們的農友們很快就能跟機器人一起「巡田水」了！