智慧農業中，利用人工智慧預測農作物產量的具體作為可以包括以下幾個方面：
- 資料收集與監測：收集相關的農業資料，包括土壤條件、氣候資料、水資源利用情況等。這些資料可以透過感測器、監測裝置、無人機等方式獲取，並建立資料庫進行儲存和分析。
- 建立預測模型：利用機器學習和統計分析方法，將收集到的農業資料進行處理和建模，建立預測農作物產量的模型。這些模型可以根據歷史資料和不同的因素，如氣候條件、土壤特性、種植技術等，進行農作物產量的預測。
- 農作物管理與最佳化：基於預測模型的結果，農民可以根據預測的產量進行相應的農作物管理和最佳化。例如，在種植計劃中選擇合適的品種和種植日期，調整灌溉和施肥策略，以及針對預測的氣候變化做出相應的應對措施。
- 監控與調整：透過遠端監控系統和智慧農業裝置，實時監測農作物的生長狀態、土壤濕度、溫度等因素，並根據預測結果進行調整和處理。這可以幫助農民及時發現問題並採取措施，以提高農作物產量和質量。
- 市場預測與供應鏈管理：基於預測的農作物產量，可以進行市場需求的預測和供應鏈的最佳化管理。農民和供應鏈參與者可以根據預測結果調整生產計劃和銷售策略，以滿足市場需求，減少浪費和成本。 這些具體作為的目的是利用人工智慧技術提供更準確的農作物產量預測，提高農業生產效率、節省資源，並為農民提供更好的決策支援。