人工智能在农业中的应用广泛，涵盖了从智能灌溉到病虫害监测、自动化种植、农作物预测等多个领域。例如，智能灌溉系统可以实时监测土壤水分，减少水资源浪费；无人机用于监测作物健康状况，提前发现病虫害；数据分析帮助预测气候变化对农业的影响。这些应用显著提升了农业生产效率和产量。

然而，人工智能在农业中的某些方面仍面临挑战。传统农业依赖经验与手工操作，而AI的核心能力在处理大量数据和自动化决策方面仍显不足。此外，AI在农业中的应用也受到数据质量和计算资源的限制，例如传统农业可能缺乏大规模的训练数据集，难以实现高度精准的预测分析。因此，人工智能的应用主要集中在优化资源利用和提升产量方面，而传统农业的某些核心功能仍难以被完全替代。

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。