在智能农业中，人工智能(AI)技术被广泛应用于农作物病害的识别和防治，以提高农业生产效率、降低疾病风险、节约资源成本、保护生态环境等方面发挥重要作用。人工智能在农作物病害识别和防治方面的应用主要包括以下几个方面：

一、图像识别技术
图像识别技术是人工智能在农业中最为常见的应用之一。通过使用计算机视觉技术和深度学习算法，智能相机或者其他传感器可以捕捉农作物的图像，并通过图像识别技术自动检测和识别病害。这种方式省去了农民手动巡视和检测病情的步骤，减少了人力成本，同时还提高了病害检测的准确性和及时性。例如，病害特征图像识别系统可以帮助农民快速识别出不同农作物病害，进而采取合适的防治措施。

二、数据分析和决策支持
人工智能技术可以通过分析大量的农业数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等，来预测农作物病害的风险和传播趋势，从而提供农民做出决策的支持。通过建立预测模型，人工智能可以帮助农民选择合适的种植时间、施肥量、灌溉频率等措施，以减少病害风险并提高农作物产量。

三、智能监测与控制系统
智能农业系统可以通过部署各种传感器监测作物生长环境中的温度、湿度、光照等参数，并实时将数据传输到云端服务器进行分析。基于这些数据，人工智能可以帮助农民早期发现农作物病害的迹象，并及时采取相应的控制措施，如调整灌溉量、施用化学药剂或生物农药等。

四、病害识别与分类
人工智能技术还可以帮助识别不同类型的农作物病害，并将其按照病原体、症状等进行分类。通过建立病害数据库和专家系统，人工智能可以帮助农民迅速准确地了解病害的类型、传播途径、防治方法等信息，提高农民对各类病害的识别和防治能力。

五、智能决策支持系统
基于人工智能技术的决策支持系统，可以根据作物生长环境、农民种植习惯、病害历史数据等因素，为农民提供个性化的防治方案和管理建议。通过机器学习算法，智能决策支持系统可以根据实时的传感器数据和模型预测结果，调整防治措施，提高病害防治的效果和经济效益。

总的来说，人工智能在智能农业中的应用可以大大提高对农作物病害的识别、防治和管理效率，有效减少农药使用、提高生产效率、保护生态环境等。未来随着人工智能技术的不断发展和完善，相信在智能农业领域，人工智能将会扮演着越来越重要的角色，为实现农业可持续发展做出更大的贡献。