人工智能在农业领域的应用存在以下局限性：

1. 数据质量和准确性：农业数据可能存在不完整、不准确或不一致的情况，这可能影响人工智能模型的训练和预测结果。

2. 环境复杂性：农业生产受到多种自然因素的影响，如气候、土壤和病虫害等，这些因素的复杂性和变异性使得人工智能模型难以准确模拟和预测。

3. 技术和基础设施成本：实施人工智能技术需要一定的投资，包括硬件、软件和数据采集设备等。对于一些资源有限的农业生产者来说，这可能是一个障碍。

4. 人才短缺：具备人工智能和农业领域知识的专业人才相对短缺，这限制了技术的广泛应用和推广。

5. 农民接受度和信任度：一些农民可能对新技术持怀疑态度，需要时间来接受和信任人工智能在农业中的应用。

6. 伦理和社会问题：例如，人工智能决策可能导致某些地区或群体的农业生产受到不利影响，需要考虑公平性和可持续性等问题。

7. 适应性和灵活性：农业生产具有地域性和季节性差异，人工智能模型可能需要不断调整和优化以适应不同的环境和条件。

8. 数据隐私和安全：农业数据涉及个人和企业的隐私，需要采取措施确保数据的安全和合法使用。

综上所述，人工智能在农业领域的应用具有很大的潜力，但也面临一些局限性。为了充分发挥其优势，需要解决这些局限性，并在技术研发、政策支持和农民教育等方面做出努力。