人工智能确实能改变农业，且已经在诸多方面带来了积极的影响和变革，主要体现在以下几个方面：

1. 生产管理方面：

- 精准种植决策：人工智能可以收集和分析大量的土壤、气候、作物生长等数据，为农民提供精准的农田管理建议，比如确定最佳的播种时间、种植密度、施肥量和灌溉量等，实现精准农业。以美国的一些大型农场为例，通过使用人工智能技术进行土壤分析和作物生长监测，大幅提高了农作物的产量和质量，同时减少了资源浪费。

- 智能灌溉管理：借助传感器和人工智能算法，实时跟踪土壤中的水分含量，根据作物的需水情况自动调整灌溉计划，既能满足作物的水分需求，又能避免水资源的浪费。在以色列，智能灌溉技术已经广泛应用，该国的农业用水效率得到了极大提高。

- 病虫害监测与防治：利用图像识别技术和机器学习算法，人工智能可以快速准确地识别作物的病虫害问题，并提供相应的防治建议。一些智能病虫害监测系统还可以预测病虫害的发生趋势，帮助农民提前采取预防措施，减少病虫害对作物的影响。例如，中国的一些农业科技公司研发的病虫害监测系统，能够通过无人机拍摄的图像识别出农作物的病虫害情况，为农民提供及时的预警和防治方案。

2. 农业机械智能化方面：

- 智能农机作业：自动驾驶拖拉机、收割机等智能农业机械能够实现自主作业，提高作业的精度和效率，减少人工操作的误差和劳动强度。例如，在欧洲的一些农场，自动驾驶拖拉机可以按照预设的路线进行耕地、播种等作业，不仅提高了作业效率，还降低了劳动力成本。

- 农机的协同作业：多台智能农机可以通过网络连接实现协同作业，提高农业生产的整体效率。例如，在大规模的农田作业中，一组智能农机可以相互配合，完成从播种到收割的全过程作业。

3. 农产品质量检测与分拣方面：

- 质量检测：人工智能可以通过分析农产品的颜色、形状、大小、糖度、硬度等特征以及内部的成分信息，实现农产品质量的快速精确检测。例如，水果的成熟度、甜度等指标可以通过人工智能检测系统进行准确判断，帮助农民筛选出优质的农产品。

- 自动化分拣：基于质量检测的结果，人工智能可以控制分拣设备对农产品进行自动化分拣，提高分拣的效率和准确性。这在农产品的加工和包装环节具有重要的应用价值，可以减少人工分拣的成本和误差。

4. 供应链管理方面：

- 需求预测：人工智能可以分析历史数据和市场趋势，预测农产品的需求和价格变动，帮助农民和农业企业制定合理的生产计划和销售策略。例如，一些农产品电商平台利用人工智能算法预测消费者的需求，提前安排农产品的采购和配送，提高了供应链的效率和稳定性。

- 物流优化：通过对运输路线、车辆调度等进行优化，人工智能可以降低农产品的运输成本和损耗。例如，智能物流系统可以根据农产品的特点和运输要求，选择最佳的运输方式和路线，确保农产品及时、安全地送达目的地。

5. 农业科研与教育方面：

- 农业科研辅助：人工智能可以帮助农业科研人员处理和分析大量的实验数据，加速科研成果的转化。例如，在作物育种方面，人工智能可以对大量的作物基因数据进行分析和筛选，帮助科研人员快速找到具有优良性状的基因组合，提高育种的效率和成功率。

- 在线农业教育：人工智能技术可以用于开发个性化学习模块，为农民提供在线的农业技术培训和知识学习平台，帮助他们学习最新的农业技术和管理知识，提升农民的生产能力和素质。

不过，人工智能在农业领域的应用也面临一些挑战，如数据的准确性和可靠性、技术的成本较高、农民对新技术的接受程度等。但总体而言，人工智能对农业的改变是积极的、具有巨大潜力的，未来有望推动农业向更加智能化、高效化、可持续化的方向发展。