随着高新技术的应用，基础硬件的发展，新的物联网产品不断推出，以节水灌溉为基础的高效灌溉技术开始步入数字化时代。数字化灌溉将是中国灌溉事业未来十年的发展重点。
数字灌溉水肥决策
数字灌溉=数字化平台+智能化决策系统（智慧灌溉）。是灌溉系统发展的高级阶段。数字化灌溉如何发展，关键的是看决策系统。
灌溉要数字化，未来十年，首先需要有一定的硬件设施，包括物联网的传感器和云端的服务器计算系统，云端需要或者同时是在边缘端（田间地头）需要有水肥决策，要求其必须实现水肥协同。这就要求系统感知农田现有水分状况和养分状态，通过作物生长模型模拟水分和养分在土壤、作物中的变化，使水肥营养两者相互配合、相互协调、相互促进。
作物生长数字模型
未来十年，在大数据时代，我们所称的数学模型不再是固定数据和公式的计算机程序。大量的变量数据和程序模拟表明，作物生长模型的输入数据不是固定参数。大数据的基本功能和基本算法在灌溉决策中的应用是数字化灌溉应用的升级版。作物数学模型是将大数据应用于作物生长模型的具体体现。
决策引擎采用人工智能包括机器学习、图像识别和专家系统等先进技术手段，人工智能技术进行作物缺水、耗水量和大元素营养成分缺失图像分析，判断作物缺素或缺水的程度是智能决策平台技术创新的挑战。
未来技术应用
未来十年，数字技术在农业生产上的应用才是智慧农业或者说数字农业的关键。
遥感技术将广泛应用于大面积作物种植，保证农机作业的智能化和精准化。
精准灌溉技术做到科学灌溉、节水节肥、高效环保，提高作物的产量与品质。
数字灌溉模型技术
通过传感器和摄像头收集温湿度、土壤水分、CO2和辐射数据，叶、茎、根系和果实生长形态图像数据并进行作物模型参数校准。
利用机器学习图像实现生育期的识别。通过土壤水分得到各生长期需水量，得到生长期的需水量规律。找出作物需肥规律，实现按作物产量和品质需要施用的主要元素肥料的决策。
气象数据的预测方面
为了预测作物的产量时，采用的是在预测前的，收集到的，所有的数据都可以用现场已经存在的，实测得到的数据，即已经发生的数据。采用这些数据进行作物产量的预报比较可靠。
智慧灌溉技术所采用的气象数据，多数是预报将会发生的数据，而不是已经存在的，实测的数据，这些数据会影响到作物模型对作物产量预测的准确程度和精度。采用这些数据对作物产量进行预估，会存在随机的误差，这个随机的误差需要通过技术分析手段消除误差。
数字灌溉技术必须要关注作物的生长细节同时，应用必须能够及时补充作物营养给它。按需补充水分和营养成分，从而提高作物的产量和品质是我们的目的。
水肥决策的目的是要实现作物灌溉施肥精准施用的原则。需要根据土壤水分平衡和作物需水规律和水源供水能力，考虑施肥与水分的偶合关系，运用灌溉工程设施、农艺技术、农业机械、生物技术和农场管理等措施，精准、合理调控灌溉用水和用肥，调控土壤水分和养分以满足作物水分和养分需求。数字化灌溉解决农民的对作物灌水的忧愁。
未来十年后，数字化灌溉发展提高，进一步扩大为数字农业或智慧农业的一部分，数字农业和智慧农业的技术融合，它们彼此难舍难分。这些技术具体包括高阶信息化、农业生产自动化、管理现代化、流程标准化、商业多样化、用户定制化、渠道扁平化、技术智能化。
未来十年支撑灌溉系统和灌溉决策的智慧化，设备操作自动化的产品不断涌现出来，大数据和AI发展，结合高新技术，实现灌溉系统云平台技术的智能应用将成为可能。
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