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水肥决策引擎技术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，模拟水分和养分在土壤、作物中的变化，使两者相互配合、相互协调、相互促进。
作物不仅能生产生物量，还会经历许多物候期。数学模型根据作物的物候发育阶段将产生的同化物分配给不同的作物器官。对于这种分配，模型根据DVS调整分配因子(在作物输入数据中)。例如小麦，只要DVS<0.3，同化物的主要是分配给根和叶，而当DVS >1时，所有同化物分配给果实或谷粒。
智能引擎中的作物模型生长模拟模块和图像识别和数据分析模块可以推断出作物的LAI值。如果引擎得到的模拟叶面积指数LAI或截获的光的比例太高，但叶片生物量模拟得很好，这时叶面积指数可以通过在作物输入数据减小比叶面积(SLATB，ha/kg)来降低模型计算的LAI值。如果叶面积指数变低，光截获的模拟值也变低，因此生物量的产生也变低。
作物生理信息的感知和获取，在农业生产、决策和作物生长状态的检测中发挥了重要的作用。智能引擎具有重要意义的研究是如何通过现场图像获取作物养分生理信息，除作物高度，LAI值和生物量等表观指标外，机器深入学习识别出作物含有氮、叶绿素、蛋白、酶类等水平是智能引擎实现的难点。
无论作物生长、土壤水分和养分数学模型，它们模型都需要事先输入许多参数，包括气象、作物、品种、土壤和田间管理，涉及的参数较多，实现对每个参数的标定与校准是智能水肥决策引擎必须完成的数据准备阶段的重要工作。
引擎决策施肥时是在水肥偶合中提出并发展了针对作物吸水、吸肥根系层位置的水肥精准施用方法。
土壤水分模型实际上是常说的土壤水分平衡方程，它是模型的基础。在这里引入更为实效的、全面的模型，为确定水分胁迫发生的时间和强度，土壤水分模型考虑土壤根系活跃层的作物根系密度，通过土壤根系活跃层逐日变化，模拟出对应的土壤含水量变化以估算出作物水分胁迫指数。
水肥决策的基础是通过数学模型模拟得到作物生长的状态数据。模型主要模拟气候条件、土壤条件、管理条件对作物的影响，通过作物、气候、土壤、养分4个模块模拟同化作用、呼吸作用、蒸腾作用、干物质的分配、氮素消散等生理过程，对作物的生育期、生物量、产量、叶面积指数等进行模拟，可以在潜在、水分限制、养分限制3个水平上模拟作物生长与产量形成
我国农业生产周边环境和农业地理气候条件多样，种植作物类型和作物品种繁多，面向广大农业种植用户提供智能水肥决策平台，必需通过现代人工智能和大数据分析等各种智能分析手段，研发新式灌溉施肥智能决策引擎，才可能实现云计算平台水肥用量和时机的决策。
智能水肥决策引擎是水肥一体化系统从自动化走向智能的关键技术。智能技术采用IoT技术和数字模拟技术相结合，引擎利用数学模型模拟作物生长过程，从作物同化作用、呼吸作用、蒸腾作用、干物质的分配、氮素消散等生理过程模拟，得到作物的生育期、生物量、产量、叶面积指数等生长状态量。
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