“互聯網+傳統領域”融合發展正引發新一輪生產力的變革，農業的信息化革命悄然而至。從機械化“農業3.0時代”向“農業4.0時代”邁進的關鍵階段，農機化與信息化的深度融合已是大勢所趨。未來，信息作為關鍵生產要素之一，將融進農機發展的各個階段和關鍵環節，進一步優化農機工業的轉型升級，全面提升農機化服務水平。

　　首先，要大力發展智能化的設計技術，力爭做到從關鍵部件、整機結構到整機系統，均實現數字化的設計。作為智能制造和網絡制造的核心要素之一，數字化設計至關重要。落實到農機領域，就是要推進“生產農機具的企業與設計商分離”的模式，雇傭專門設計公司進行產品外觀設計，整合多方資源，實現協同制造。

　　其次，要重點推進控制技術的發展。農機信息化和智能化的核心技術是控制技術。控制技術包括復雜機構、動能建設及機械化控制等多方面內容，也與當前人工智能技術發展中**快、**有潛力的無人駕駛緊密聯系。由于農業生產的作業環境復雜多變，一味追求如城市道路汽車的完全無人駕駛并不現實，無人駕駛農業機械更偏向于“輔助人駕駛”。無論是導航控制、變量控制還是其他控制標準或技術，目前我國的研究基礎較為薄弱，但隨著我國農業機械化的持續推進，控制技術對提升農機信息化、自動化和智能化水平的作用日益彰顯。

　　第三，要充分利用大數據、互聯網和云服務技術。在實踐中如何運用這些新興技術，是農機行業亟待思考的問題。想要獲得大數據，就是要把農機的作業過程變成數據采集過程。以前我國投入市場和生產實踐中的大都是傳統機具，未來要力爭實現以智能化的農機設備取代傳統裝備，為農機大數據的積累創造條件。大數據的獲取有利于我們對農機領域的關鍵問題進行深度挖掘和分析，例如動力的疲憊性、機具易損時間段和易損部件等問題，都可通過數據分析幫助解決。由此可見，合理利用大數據將對農機的管理提升起到十分積極的作用。

　　此外，智能感知技術與驅動技術也需進一步深入研究，要不斷發展智能感知技術，實現以傳感器為核心的技術，包括機器作業對象的感知，作業狀態、作業工況的感知等等。還要推進驅動技術進步，如液壓驅動技術、無機變速、供電適應的驅動技術。同時，目前國內緊缺的材料、關鍵部件等基礎性研究也十分迫切，包括整裝系統結構優化，土壤、作物、機器相互作用等的具體研究。復雜農機的裝備設計理論、智能感知等方面的基礎研究都需加強，是進一步提升農機質量、促進農機領域又好又快發展的重要捷徑之一。