• 新兴技术正在改变农民、农学家和农业中介的角色。
• 在未来十年，农业领域的每个岗位都需要进行一定程度的技能再培训。
• 随着人机关系的界定，数据分析技能将尤为重要。
人工智能、计算机视觉和机器人等田间新兴技术，将在提高生产力和绩效方面发挥关键作用，以满足不断增长的人口的粮食需求。田间这些新工具、新技术和新设备正在重新定义农学家和粮食种植者的日常工作。对农业劳动力进行培训，使其掌握管理和利用这些新型机器人及工具的技能，将是实现大规模应用的关键。
农场的管理，包括其劳动力管理，正在发生变化。一方面，现有流程的自动化和新技术意味着，部分工人将因岗位被淘汰而需要再培训或重新培训技能。另一方面，随着农场每名工人的资本投入增加，尤其是许多新技术都采用了自动化，评估其"员工是否具备合适技能"就变得十分重要。员工是否具备合适技能，以充分利用新技术。农业生态系统中的每个岗位都在被重新定义，这些职业所需的技能和能力也随之改变。
1. 农民正在转型为管理者
过去30年间，农场出现了显著整合。这意味着，小型传统农户已转变为规模更大的企业，农民的角色也随之转变为管理者。政府数据显示，在美国，年收入超过100万美元的大型农场占美国农业产量的50%，而上世纪90年代这一比例为30%。
农民已经花费更多时间面对屏幕，而减少了在田间的时间。我们对驾驶拖拉机的农民的传统印象正迅速成为过去。自动驾驶拖拉机将牵引或推动机械进行犁地、耕作、圆盘耙地、耙平或播种。采摘水果等其他人工环节也同样如此，这些环节正在被"机器人化"正在被机器人化。所有这些自动化设备和新技术都需要管理，而这一职责将由农民承担。作为买家，识别合适的产品匹配度，了解如何操作新设备，以及理解技术作为现有基础设施的一部分所带来的投资回报率（ROI），都将至关重要。
2. 农学家正在转型为数据分析师
农学家作为“植物医生”的形象正迅速转变为数据科学家。当然，他们在某一地区积累的经验和广博知识依然至关重要，但如今他们还需要将自身知识与来自传感器和航拍影像等设备的大量额外数据来源相结合，并需要掌握汇总、管理和分析这些数据的工具。解读数据和洞察、并将其转化为行动的过程并不容易，尤其是在数据驱动的建议与过去指导决策的直觉（或既有方法）发生冲突时。
精准农学正在成为一项职业，并自成体系。该职业将专注于帮助种植者开展精准农业实践，并充当桥梁，将技术和数据驱动的洞察与传统农学实践联系起来。为了支持农民，并充分理解新做法和新产品的价值与投资回报率，农学家需要掌握合适的统计工具和技能，以理解结果的显著性。
3. 经销商和中介正在成为技术推动者
农业产品和设备的经销商及供应商在农业的未来中也扮演着重要角色。过去，他们的交易较为简单，主要是销售设备、种子、化学品等。当他们向农民销售的产品是技术平台或机器人时，主导培训和上手流程也将成为其角色中的关键部分。他们需要成为教师或培训师，帮助客户充分发挥这些平台或设备的价值。除了销售人员的身份，他们的成功还将取决于其教会农民如何使用这些产品的能力。
粮食种植者依赖于日益增多的技术体系，包括软件（仪表板、分析工具、程序化警报）和硬件（机器人、传感器、摄像头等）。使这些系统协同运作，并朝着相同的生产力目标前进，将是关键。技术供应商的帮助和支持，将在协助农民将新技术整合到现有流程和系统中发挥关键作用。
短期与长期技能缺口
从长远来看（五至十年），许多岗位将涉及学习管理机器人车队。越来越多过去需要人工完成的任务正在被自动化。在未来几年，全面的收获自动化将成为现实。正如自动驾驶汽车在城市中日益普及一样，自动驾驶拖拉机也将在田间普及。除草机器人可以做到极为精准，并借助计算机视觉将农药使用量减少90%。无人机将帮助粮食种植者远程监测环境状况，甚至从空中施用肥料和其他处理剂。所有这些都将要求行业重新思考我们与机器人的关系，即所谓的人机交互（HRI）。在不太遥远的未来，如何优化人与机器人并肩协作的方式，本身就将成为一个产业。人机交互
在中期（三至五年）内，在技术平台完全直观、机器人完全自主之前，技能方面的重点将是平台协同和数据管理。选择、协调和管理各类工具及平台以提高生产力仍是一项复杂的任务，这需要技术开发者、供应商和农民本身的大量投入。
世界经济论坛正在采取哪些措施，以助力确保全球粮食安全？
由于许多新技术工具带来了前所未有的大量数据，短期挑战在于将数据转化为洞察，从而创造价值。例如，过去几年间，许多农民已学会解读航拍影像。然而，未来他们应当能够获得基于已处理和分析过的数据所形成的洞察。与此同时，提升数据素养水平的数据分析技能，将使粮食种植者在采用新兴技术方面占据优势。
