人工智能AI在农业领域的20个应用包括但不限于：

1. 智能农业管理

将大数据、云计算、物联网技术与农业生产和管理相结合，可以实现智能化农业管理。通过应用人工智能技术，可以预测和避免疾病、恶劣天气等因素对作物的影响，实现智能施肥、智能浇水、自动化监测等。

2. 农业机器人

农业机器人可以辅助农民完成一系列耕种操作，如种植、施肥、采摘等。此外，农业机器人搭载了许多传感器和人工智能模块，可以感知、分辨、采集土壤温度、湿度、PH值等信息，实现智能化管理。

3. 物联网溯源

人工智能技术可以结合物联网技术，实现农产品的溯源。消费者可以通过扫描二维码或查询网站，了解农产品的生产过程和质量信息，提升农产品的信任度和价值。

4. 作物智能识别

基于人工智能技术，可以开发具有较高准确率的作物图像分类、识别、检测等算法。农民可以通过智能手机拍摄作物图像，识别出作物类型和成熟度等信息，有助于对作物的生长和品质进行准确预测和管理。

5. 气象预测

人工智能技术结合气象监测，可以实现对天气变化的准确预测。农民可以根据天气预测进行智能化农业生产，提高农作物质量和产量。

6. 农产品营销

人工智能技术结合大数据分析，可以为农产品提供更加有效的营销方案，包括定位目标消费者、推广渠道的选择、定价策略等。通过智能化营销，可以促进农产品的销售和提高农民的收入。

7. 智能化养殖

人工智能技术不仅适用于种植业，也可应用于畜牧业。通过应用人工智能技术，可以对动物的健康状况、生长情况进行监测和预测，提高养殖效率和降低养殖成本。

8. 土壤质量评估

人工智能技术的应用还可以实现对土壤质量的准确评估和分析。基于物联网技术和人工智能算法，可以实时监测土壤温度、湿度、养分质量等因素，评估土壤的健康状况，为农民提供科学化的种植建议。

9. 农业机器视觉

农业机器视觉是人工智能技术在农业机械领域中的一种应用。通过计算机视觉技术，可以对植物生长的情况进行监测和分析，实现智能化的操作和管理。

10. 农田智能规划

人工智能技术可以实现智能化的农田规划，包括土地利用、作物选择、灌溉和施肥等。通过智能规划，可以最大程度地优化土地使用效率和农作物产量，提高经济效益和环境保护水平。

11. 预测市场需求

人工智能技术可以通过对市场信息的收集、分析和预测，提供有利的市场决策。农民可以更好地适应市场需求，提高农作物的生产效率和质量，减少浪费。

12. 智能化农业能源管理

随着农业工业化的发展，农业能源成本越来越高，人工智能技术可以通过智能化能源管理，在降低能源成本的同时，提高农业生产的效率和环保水平。

13. 农产品质量检测

人工智能技术可以结合光学识别技术，快速、高效地对农产品的质量进行检测。可以对蔬菜、水果、肉类等农产品进行准确的检测，以保障消费者的健康。

14. 农业保险

结合蓝牙智能传感技术，人工智能技术可以实现灾害防范和保险理赔的智能化管理。通过海量数据分析，提前预测自然灾害，为农民提供更加准确的保障。

15. 智能农业交易平台

借助人工智能技术和云计算技术，可以创建智能农业交易平台，将农产品进一步销往全国和国际市场。农民可以将自己的农产品放在平台上出售，拓展销售范围和渠道，提高农业的商品化水平。

16. 智能化农业教育

人工智能技术可以实现智能化的农业教育，通过网络、手机、遥感等多种渠道，为农民提供智能化农业知识和技能培训。这有助于提高农民的科学知识和技能水平，促进农业科技的发展。

17. 农业自动化

人工智能技术可以实现农业自动化，尤其是通过自动化机器人和传感技术，可以实现农业生产的自动化作业，提高传统农业的效率，降低生产成本。

18. 农业区块链

将人工智能技术与区块链技术结合起来，可以实现农业全产业链的数字化，提供更加可靠和安全的农产品溯源和数据记录服务，保障农产品质量和安全。

19. 农民信用评估

基于人工智能技术，可以利用云计算、大数据分析等技术手段，对农民信用进行评估，提高农民贷款和信用的准确性和有效性，促进农业产业的发展。

20. 智能化农业科研

人工智能技术可应用于农业科研，实现农业数据挖掘、模型分析和决策支持等功能，在科学化研究和决策方面起到很好的作用。

随着人工智能技术的发展和应用，农业领域的智能化、自动化、数字化程度不断提高，为农民提供了更多机遇和挑战。人工智能技术在农业上的应用已经越来越广泛，填补了传统农业的一些缺陷，提高了生产效率和质量，降低了生产成本，同时推动了农业的可持续发展。可以预见的是，人工智能技术在农业领域的应用会越来越多样化、普及化，将会为农业带来更大的益处。