外行人并不知道，种黄瓜最困难的其实不是种植和采收，因为这些工作相对来说都标准化了。最困难的是黄瓜的分拣，就是黄瓜成熟了以后大小不一，成熟度不一，如何把它们按等级分拣出来，这个以前都需要靠人工，耗时耗力，而且成本比较大。在黄瓜收获的旺季里，农民每天要花费超过8小时来进行黄瓜的分拣工作。现在通过TensorFlow系统开发的一个基于视觉识别的人工智能系统就可以轻松完成此项工作。具体地说，就是给不同的黄瓜拍照，让人工智能学习长成什么样的黄瓜应该分到哪一级，然后在流水线上做自动分拣，大大提升了分拣的效率，让农民能够更轻松地经营农场。

虽然如今各种土壤、气候传感器及遥感图像都已纷纷问世，但在农业上的应用还远远不够，对农作物生产的优化仍然有限，尤其是在预报晚疫病、白粉虱等病虫害上仍显得力不从心。而借助人工智能的分析，农场可以及时处理受感染的叶片，尽早地减小损失。以往，病虫害的检测需要人工巡视，一旦发现不及时，就会导致农作物大片死亡。人工巡查费时费力，并且有可能有疏漏。人工智能的引入可以提供不间断的监测和预报，减少了因病虫害造成的损失。

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。

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。

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。

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、预测发情期、探测喂养状况等，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。