中国当前的农业，经历了几十年不断的发展积累，到今天已经进入了人工智能时代，那么农业人工智能的应用能力具体有哪些呢？

下面就用这篇文章为大家介绍一下。需要认识的几个重要概念？从宏观层面来看，农业人工智能涉及三个层面。

一是作物层面，要从大气、水、土壤等层面寻找表皮、中叶、外观等方面的干扰因素，以识别物理性致病因素，降低作物病害发生概率。

二是动植物层面，要结合作物表皮、中叶、中心根、中心茎等关键要素识别物理因素，打造农产品定量化管理的方法模型，让农产品生产效率提高。

三是生态环境层面，要识别人为影响源和破坏源，重点识别土壤中的病虫害，并预测和处理治理污染源。

从微观层面来看，农业人工智能涉及6个子领域，大到规划农业生产，小到管理规划，都涉及到多个层面的人工智能应用，从这6个子领域，我们还可以将其划分为4个层次，即核心层、初级层、次级层和支撑层。

当前市场上，更多的是重在初级层和次级层，再由次级层逐步走向支撑层。支撑层分为两类，一类是机器学习相关，主要涉及建模拟合；另一类是仿真软件相关，例如生物仿真等。

机器学习支撑层的发展虽然也经历了上百年，但远远不如人工智能前端的发展迅速。当前人工智能也有很多模型可以识别药品、蔬菜、中药等，但主要还是针对某些特定的某些个体类型。通过机器学习的方法识别和诊断一些针对人类共性的疾病，对于这些疾病的诊断和治疗具有重要的现实意义。

农业人工智能的发展及产品化背景在于人工智能产品有效地支撑了大数据和大规模劳动力生产力提升。第一代互联网蓬勃发展，可以为供应商，经销商，中间商等提供大数据服务，而农业具有一个重要特征是农产品周期长且分散，积累数据相对较少，如果依赖这些传统的数据分析技术，效率较低，而可以依靠人工智能技术进行自动化协同处理，大幅提高农业的自动化效率，进而提高生产力，也可以降低生产成本。

农业人工智能的作用主要体现在以下几个方面：

一是通过对农药应用的深度学习，为作物检测提供最基本的标准和规范，从而给作物控制及预警做出建议。

二是利用机器学习可以发现农药的含量，出现频次，应用频率等一些大数据分析模型，来规划农药的剂量。

三是一些机器学习的方法可以为农产品定量化提供一些信息，例如某个农产品对应的损耗是多少。

我国的机器学习已经得到应用，并且在农业方面进行了一定的试点和探索，例如红枣可以通过人工智能提取枣型里面的十字花科植物β-hepta烯苷，这是一种抗虫大麦的主要成分，可以提高亩产量，使得大麦的产量实现更快提高。