随着我国农业资源的过度开发，可用耕地逐年减少。同时，农业资源的浪费和无故开发使我国农业劳动环境日益恶化。如今，我国人口老龄化水平越来越严重，从事农业劳动的劳动力越来越少，无人耕地的困境也越来越明显。物联网、云计算、大数据、人工智能、智能设备等信息技术在农业领域的深度应用，使无人农场具备了经济条件、社会条件和技术条件。
无人农场是一种新的农业生产模式，不需要太多的劳动力参与，通过物联网、大数据、人工智能、第五代(5G)技术与机器人等尖端技术的结合，通过远程操作，实施无人农场的所有生产活动，实现设备、机械、机器人的独立工作，实施无人农场的所有生产活动。
无人农场利用传感器技术监测动植物的生长和各种生产设备的工作，利用可靠高效的通信技术将数据传输到云中，如无线通信技术;云平台通过大数据技术分析和处理数据生成生产和运营决策，然后将决策信息传输给机器人，最终由机器人进行特定的生产活动。
在无人农场中，实现农业生产经营全过程的准确管理、自我决策、无人经营和个性化服务，实现农业生产的可持续发展目标。无人农场的系统结构由基础层、管理层和应用程序服务层组成，其角色和部件描述如下：(1)基础层包括通信系统和基础设施系统。(2)管理层是无人农场的智能决策云平台，分析、处理和存储大量的数据资源，并做出决策。(3)网络层是一个自动工作设备系统，利用智能农业设备和物联网技术是无人农场的核心组成部分。
无人农场的三层结构扮演着不同的角色：基对支持其他系统的运行至关重要，基础设施系统和通信系统负责数据的收集和传输;管理层实施数据管理，做出与生产经营相关的决策;应用程序层使用机器而不是人员进行生产经营。三层结构相互配合，实现无人农场安全可靠的智能运行。
机器学习在野草识别中的应用。在农业生产活动中，野草是不可避免地伴生植物。目前我国主要采用化学除草、人工除草、机械除草、生物除草等除草方法。传统的除草工作既费时又费力。“无人种田”在这种情况下，不可能依赖于传统的除草技术，因此基于机器学习的除草技术变得越来越重要。在田间杂草管理中，通过改进各种机器学习算法，杂草识别精度很高，但大多在实验室种植，收集数据，不在田间现场测试，由于田间环境更复杂，会增加机器学习算法识别难度，应加强登陆试验，通过实际田间场景改进算法模型，使机器学习算法更好地应用于田间杂草识别项目。
机器学习在病虫害检测中的应用。在农业中，除了杂草问题对作物的影响外，病虫害控制是作物种植的另一个重要问题。针对病虫害问题，常用的方法是在种植区均匀喷洒化学物质。虽然这种方法最有效，但化学物质的使用也会造成环境污染，对环境安全构成威胁;由于深度学习在精准农业中的应用，促进了害虫防治过程中的精准喷洒，减少了农药的使用。
机器学习在产量预测中的作用。通过总结种植业机器学习的相关文献，发现改进的机器学习算法具有良好的识别准确性和预测效果，表明机器学习可以应用于无人农场，但也应加强算法嵌入式研究、现场测试，促进机器学习更好地应用于无人农场，更快地促进无人农场的智能发展。
机器学习在牲畜精确识别中的应用。利用机器学习智能识别鱼，为进一步的渔业预测奠定基础，准确的渔业预测数据可以解决大多数渔业标准服务系统缺乏基于标准体系的渔业标准服务问题，可以为渔业标准修订指南提供重要的数据依据，也可以为渔民提供实时监测鱼类生长健康数据，为鱼类养殖提供数据支持。牲畜的准确识别和分类在畜牧业中占有重要地位。在近年来的牲畜识别研究中，学者们改进了机器学习算法，达到了非常高的识别准确性，为牲畜的行为识别和健康监测奠定了坚实的基础。
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