边缘 AI 通过在农业设备或传感器上直接进行实时数据处理和决策，减少对云连接的依赖，从而应用于农业中的精准农业。 这种方法允许农民在本地分析田间条件，优化资源利用，并快速应对诸如害虫或干旱之类的问题。 通过在无人机，拖拉机或土壤传感器等边缘设备上部署机器学习模型，农民可以立即处理数据，即使在互联网接入受限的偏远地区也是如此。
一个关键应用是土壤和作物监测。 例如，嵌入在田间的边缘 AI 驱动的传感器可以测量土壤湿度，养分水平和温度。 这些设备运行轻量级 ML 模型来预测灌溉需求或肥料需求，而无需将原始数据发送到云。 开发人员可以使用带有在历史土壤数据上训练的 TensorFlow Lite 模型的 Raspberry Pi 来实现此目的，该模型会在湿度降至阈值以下时自动触发灌溉系统。 同样，配备摄像头和机载 ML 模型的无人机可以在飞行中识别作物中的虫害或疾病模式，从而生成用于有针对性处理的地图。 这减少了检测和行动之间的时间，从而最大程度地减少了作物损失。
另一个用例是牲畜管理。 动物身上的可穿戴边缘设备（例如 GPS 项圈或健康监测器）可以跟踪生命体征和运动模式。 边缘 AI 系统可以使用在微控制器上本地处理的加速度计数据对诸如放牧或疾病之类的行为进行分类，并在出现异常情况时通过 LoRaWAN 或蓝牙向农民发出警报。 从事这些系统的开发人员通常使用量化等技术来优化模型，以确保它们可以在低功耗硬件上高效运行。 通过将数据处理保留在设备上，边缘 AI 降低了与将敏感的农场数据传输到外部服务器相关的带宽成本，延迟和隐私风险。 这种本地化方法使精准农业具有可扩展性和可访问性，即使在基础设施受限的地区也是如此。