农业领域面临的挑战对人类来说比其他领域更为重要。如今世界人口总数为72亿，其中有7.8亿人面临着饥饿威胁，到2050年，全球人口将要达到90亿，这意味着我们生产的粮食需要增长60%。
如果考虑作为肉类来源的家畜消耗的粮食，那么这一增长率将达到103%。而于此同时，我们又面临着石油农业所依靠的能源危机，面临着化肥农药过度使用造成的土壤和环境的破坏以及对人类健康的威胁。
那么，如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可持续发展呢？人工智能就是解决的方法之一。
人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪初就已经开始，这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人，也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，还有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。这些应用正在帮助我们提高产出、提高效率，同时减少农药和化肥的使用。
1、智能图像识别
以前我们在野外看到一个不认识的花草要查阅资料才能知道是什么花草，可如今我们可以通过各种识图软件对着花草拍照扫描一下就知道了，这就是电脑图像识别技术。如今借助机器学习和深度学习，智能图像识别准确率越来越高，而应用也远远不止这些。
2、智能农业机器人
智能农业机器人利用电脑图像识别技术来获取农作物的生长状况，通过机器学习，分析和判断出那些是杂草需要清除，哪里需要灌溉，哪里需要施肥，哪里需要打药，并且能够立即执行。智能农业机器人因为能够更精准的施肥和打药，可以大大的减少农药和化肥的使用，比传统种植方式减少了90%的农药化肥使用。
3、土壤、病虫害探测等智能识别系统
人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。
4、禽畜智能穿戴产品
智能穿戴产品主要应用在畜牧业，其可以实时搜集所养殖畜禽的个体信息，通过机器学习技术识别畜禽的健康状况、发情期探测和预测、喂养状况等，从而及时获得相应处置。这些数据信息会通过配套的软件进行分析，采用人工智能技术分析出奶牛是否出现生病、排卵或是生产的情况，并将相应信息自动推送给农户，以得到及时的处理。
人工智能在农业领域的应用才刚刚开始，面临的挑战比其他任何行业都要大，因为农业涉及的不可知因素太多了！地理位置、周围环境、气候水土、病虫害、生物多样性、复杂的微生物环境等等，这些因素都在影响着农作生产。你在一个特定环境中测试成功的算法，换一个环境未必就有用了。
我们现阶段看到的一些人工智能成功应用的例子大都是在特定的地理环境或者特定的种植养殖模式。当外界环境变换后，如何挑战算法和模型是这些人工智能公司面临的挑战，这需要来自行业间以及农学家之间更多的协作。
