智慧灌溉系统所研究的是如何给作物灌水，所以作物是其研究的对象，它必须要满足作物高产优质的要求。因此智慧灌溉控制系统第一个任务，就是如何得出作物的需水规律，什么时候给作物灌水，灌多少水，作物才能够达到高产优质，这是灌溉的终极目标。要研究作物需水规律，仅仅靠实验手段是不够的，要有作物的数值模拟的模型，在大数据年代没有一个数字化的作物生长孪生模型，要研究作物的需水规律，这几乎是不可能完成的任务。
1. 需要有作物生长模拟功能
国外以瓦格宁根大学为代表的一批研究工作者，从1965年开始试图把作物的生长规律建构计算机数字模拟模型，完成作物的生理机理上的数值模拟，他们经历了长期研究，完成了初期原始模型到基本实用的模型，经历了近60年的研究，直到今天还不断地改进中。
2. 需要有智慧灌溉决策功能
真正的智慧灌溉控制系统需要实实在在地去研究作物模型，了解作物需水的规律，模拟作物生长的关键生育期的状况，同时能够判断出作物在什么时候，需要用多少水，也可以事先确定在作物生长的需水关键期进行灌水。同时在需要灌水的时候，知道土壤内部还有多少水？需要补充的水是多少？还有就是在作物缺水的时候，或者水源供水不足的时候，怎么去调整作物的灌水？知道如何让作物在供水不足时进行调亏灌溉，同时作物产量基本不受到影响。
3. 需要有执行决策的功能
任何一个智慧灌溉控制云端系统，有了作物生长模拟后，把作物的需水量进行合理的准确判断，在作物需水的时候就给它灌水，而且灌水的量正好是作物需要的量。这个正确的决策做出来以后，还得要让决策完全自动地执行，这个执行的控制系统应该是无需人工干预和参与的一个执行机构，目前我们常见的就是高效节水灌溉的自动控制系统可以来完成决策的，自动灌溉的执行。
虽然，现在常见的智慧灌溉控制系统实现了灌溉高效灌溉中的自动灌溉，完成了执行机构的职能，其决策的依据的知识和决策的智能性还相对缺乏。因为常见的决策是往往只依赖于定时灌溉，或者有的是通过天气预报数据进行作物耗水量的决策后执行，有的是通过土壤含水量的上下限，所谓的含水量的阈值来进行决策。
从给作物在合适的时间，给予合适的水量来看，这类决策思路给出的水量，所谓的智慧灌溉决策都是不太明智的。
一个完善的作物智慧灌溉系统，必须要有一个能够模拟作物生长的孪生数字生长模型，同时有在合适的时间给作物灌合适水量的，智慧的决策系统和一个及时响应的系统协调控制系统。
