在实际的农业种植过程中，会出现各种各样的病虫害问题，很难判断具体病因，农户也只是根据经验喷洒农药，非但不能真正解决病虫害，还让大量的农药残留在农作物中，严重影响农业生产的效率与质量。
如今，番茄早疫病、水稻稻曲病、水稻赤枯病、柑橘炭疽病、柑橘疫霉病、草莓蛇眼病等50多种植物的500多种病虫害，拍一张照片就能轻松识别
农作区域配备摄像头，通过人工智能边缘计算盒子分析识别，可以随时查看农田果树情况，一旦发现患病情况，系统马上发出预警，并推送治疗方案。
防范农作物病虫害疾病是提升粮食产量的重要手段，同时也可有效避免农业经济损失。使用摄像头，拍摄农作物病虫害，通过AI手段诊断农作物病虫害疾病类别，尽早发现危害，对症下药，从而有效减少经济损失。
由于作物病害鉴定和解释工作的复杂性和大规模性，现代数字技术和人工智能在这一领域的应用具有极为广阔的前景。为此，通常使用神经网络算法，即卷积神经网络算法，它具有多层和最精确的输出信息。然而，这些技术的使用也有挑战，特别是需要采取不同保护措施的传染病和非传染病的区别诊断、无法诊断植物根系病害以及建立受影响植物数据库的高昂成本。但是，这些问题都是可以利用人工智能技术解决。综上所述，人工智能在监测作物的病虫害方面具有广阔的应用前景。
