人工智能在农业中的应用广泛，涵盖了多个关键领域。例如，自动化耕作系统通过传感器和数据分析优化土地资源利用，病虫害检测利用机器学习识别农作物病害，智能决策系统根据历史数据预测产量并提供优化建议，以及预测性农业技术帮助农民提前应对气候变化。然而，传统农业的某些应用方式仍然存在，例如手工劳作或依赖传统工具的农业生产模式。因此，人工智能的应用并不包括传统农业的自动化技术或低技术农业实践。

在农业现代化进程中，人工智能的应用正在逐步取代部分传统劳动，但其核心价值仍体现在提高生产效率和优化资源配置方面。未来，随着技术的进一步发展，人工智能在农业中的应用将持续深化，推动农业生产向智能化、精准化和可持续化方向迈进。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。