加拿大San Jose的Resson公司开发比人眼更精确的影像辨认系统，可侦察与分辨植物病虫害疾病，Resson公司和McCain Foods公司合作，已将此技术运用于马铃薯生产在线，减少马铃薯生产之损失。
新成立的Orbital Insights、Descartes Labs、Gro Intelligence与Tellus Labs公司，利用人造卫星影像、气象信息、历年生产数据，开发预测软件。Tellus Labs公司表示利用此预测软件可以比USDA报告提早一个月，得知生长季节中每日农产品之产量。
位于美国圣地亚哥市新成立的Slantrange公司，成功开发准确量测作物与杂草数量之影像侦测机，可使用于美国中西部与南非等植物种植较稀疏之沙质土壤地区，Slantrange公司近期与Bayer Crop Science公司合作，共同从事植物生产工作。
AI与农业机械结合最成功之案例是位在美国加州Sunnyvale的Blue River Technologies （BRT）公司，运用自动化辨视喷洒（See and Spray）系统，有效消灭棉田中的杂草。利用AI分析高分辨率影像，辨认杂草种类与所在位置，精确喷洒除草剂，有效减少90%除草剂之使用量。
另外，AI也应用于植物生产领域上，孟山都（Monsanto）公司在玉米育种方面，利用过去累积15年之田野试验信息和分子标志技术，预测并拟定在一年期田间试验中，具有最佳表现型之育种策略，加速玉米育种时程，相较于传统育种方式，孟山都公司借此方式可扩大生产线规模达5倍以上。
AI在农业上之运用，目前已初见成效，未来仍需要农民与各界持续提供田间农作物数据，建立完整农业大数据数据库。同时，期待AI此强大工具，在不久的将来，能够在农作物品种改良、提高生产效率与产量方面，具有更多突破性之发展。
