以下是人工智能在农业领域的一些应用实例：
 
1. 智能农业决策支持系统：利用机器学习和数据分析技术，对天气变化、作物生长周期、产量预测以及市场趋势等进行分析和预测，从而帮助农民做出更科学的决策，例如确定最佳的播种、施肥、收割时间等。比如，IBM 利用机器学习分析卫星图像、天气、人口、土地等数据，对农作物供需情况进行预测，为农民的生产决策提供参考。
2. 智能种植与养殖：
- 精准种植：AI 驱动的精准种植技术可以根据作物种类、土壤类型、气候条件等因素，自动调整种植方案，实现精细化管理。例如，通过传感器收集土壤湿度、养分含量、温度等数据，人工智能系统据此精准控制灌溉、施肥的时间和量，提高作物产量和质量。
- 智能养殖：在养殖领域，人工智能可用于动物健康监测、饲料优化、繁殖周期管理等方面。通过传感器和计算机视觉技术收集动物的行为、生理特征等数据并加以分析。例如，阿里云与四川特驱集团、德康集团合作推行智能养猪，猪场内遍布与 ET 农业大脑连接的摄像头，自动采集、分析猪的体型及运动数据，运动量不达标的猪会被赶出室外继续运动，以保证猪肉品质；此外，利用 ET 农业大脑、结合声学特征及红外线测温技术，可通过猪的咳嗽、叫声、体温等数据判断猪是否患病，及时预警疫情。
3. 智能土壤管理与灌溉：在田间安装传感器，实时监测土壤湿度、养分含量、pH 值等参数，AI 算法根据这些数据自动控制灌溉系统，实现精确灌溉，既能满足作物生长需求，又能有效节水节能。例如，智能灌溉系统可以根据土壤湿度情况和天气预报，预测降雨量，自动调整浇水量，与传统灌溉方式相比，可节省约 30%的用水量。
4. 智能农机与自动化作业：
- 自动驾驶农机：农业机械如拖拉机、收割机等配备自动驾驶功能，使用 GPS 导航和 AI 算法进行路径规划，提升作业精度和效率，减少人工操作的误差，同时降低农民的劳动强度。例如，在吉林省大安市大安灌区，无人驾驶的水稻收割机通过北斗卫星定位系统，以螺旋形路线进行收割作业，并将定位数据、收割效率、工作轨迹等信息反馈到智能农业管理系统，有利于实行稻田的精细化管理。
- 农业机器人：能够完成除草、授粉、采摘等重复性劳动，不仅减轻人力负担，还可以提高作业的速度和准确性。例如，美国 Aboundant Robotics 公司开发的苹果采摘机器人，通过摄像装置获取果树的照片，利用图片识别技术识别适合采摘的苹果，结合机器人的精确操控技术，可以在不破坏果树和苹果的前提下实现高效采摘，速度可达一秒一个，大大提升工作效率，降低人力成本。
5. 智能病虫害监测预警：运用图像识别技术识别植物的病虫害，结合无人机巡检，能够及时发现病虫害的发生并进行预警，指导农民科学用药，减少农药的使用量，降低对环境的污染，同时提高防治效果。例如，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的 5 万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机 app PlantVillage（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，app 就能智能识别作物所患虫害。目前，该款 app 可检测出 14 种作物的 26 种疾病，识别准确率高达 99.35%。
6. 智慧温室与环境调控：在设施农业中，AI 可以根据传感器收集到的光照、温度、湿度等环境参数，自动调控温室内部的这些环境参数，为作物创造最适宜的生长环境，促进作物生长，提高产量和品质。例如，江苏省农科院智慧农业创新团队的智慧温室里，智能管控系统根据季节、番茄生长周期实施水肥调控，并且根据传感器收集的数据，结合外部气象预报，综合调节室内温、光、水、肥、气等环境参数，让番茄在最优的环境和营养条件下生长。
7. 农产品质量检测与追溯体系：利用 AI 技术可以快速准确地检测农产品的品质、营养成分、农药残留等指标，确保农产品符合质量标准。同时，通过建立食品安全追溯体系，实现对农产品从种植、加工到销售的全过程追溯，提高农产品的安全性和可信任度。例如，一些企业利用人工智能技术对农产品进行快速检测和分级，根据品质和规格进行分类销售。
8. 农业生物信息学：在基因层面，AI 用于基因组学研究，帮助改良作物品种，提高作物的抗逆性（如抗旱、抗病虫害等）和营养价值，为农业的可持续发展提供技术支持。比如，通过对作物基因数据的分析和挖掘，科学家可以找到与特定性状相关的基因，进而进行针对性的育种改良。