越来越多的家庭开始注重种植效率，因此农机化设备普及率得到加速提升。机器代替人不仅大大提高了劳动生产率，能更好的发挥农作物生产效率和产量，同时农机应用领域也越来越广泛，成为农业生产的现代化手段之一。农业机械化部署过程中主要涉及供给和需求两个方面的问题，如何实现科学合理的规划呢？根据机械大数据的运用情况来看，可以用日历模型来进行预测。通过农业机械大数据辅助决策，在提高农业经济效益的同时，减少了生产过程中的管理人员和机械操作人员的工作量。智能化提高了农业种植水平，也对缓解了传统农业因缺乏标准化制度和科学管理造成的一系列问题起到了作用。通过植保机械大数据大数据与农机共生共融已经成为现在全球农业发展的趋势。美国通过引入机器学习和自然语言处理技术，赋予ai人工智能机器人在面对农作物的各种不确定性问题时，从本质上有了突破，对植保进行更加智能化地解决，从而让农药使用方更加有针对性。全球农业机械化联盟对于农业机械的发展趋势及应用情况进行了总结归纳，并给出了一些农业机械化方面的建议，以期为中国农业机械化起到借鉴作用。大数据将从技术、产业、系统与多学科领域形成了众多数据分析模型，如esrimaterials的机器学习分析模型、神经网络与遗传学模型、大数据与dt交叉、作物精准营养和基因组学等等。一些农业机械化部署方面的建议：在实际项目中发现在植保的操作和管理上，传统的方法大多是采用人工进行农药的滴灌灌溉，从而导致农药残留率的上升和农药使用量的增加。通过机器大数据农药适应性模型、机器学习模型和机器规划模型，设计合理农药管理计划方案以及农药使用量和农作物产量，减少农药残留，提高植保产量效率。农业机械合理化农机与农药合理化的农业机械方案通过大数据进行精准管理可以为农药的量化管理提供信息基础，从而增加农药使用量和产量。这样的大数据农药方案中，需要设定农药品种的预处理与农药浓度的梯度，同时计算各种农药对于不同作物是否有效果，以此来反馈在不同情况下可以正确使用哪些农药。简而言之，大数据农药模型通过对农药的全面精准识别识别农药在不同农作物上的效果。全面的大数据进行精准识别，可以降低农药使用总量，从而起到提高农药使用量和使用效率的作用。通过建立农药规划模型可以在植保设备运行初期对所要施用的农药品种、施药量等进行指定和确定。在准确定义以后就可以针对每种农药的不同属性对农药进行重新计算，从而选择一个更加合理的农药使用方案。

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