人工智能与农业深度融合面临的挑战主要包括以下几个方面：
1. 数据获取和处理：农业领域涉及大量的数据，包括作物生长、土壤条件、气候变化等。然而，这些数据往往分散在不同的地点和设备上，且质量参差不齐。如何有效地收集、清洗、整合和分析这些数据，是实现人工智能在农业领域应用的关键。
2. 技术成熟度：虽然人工智能技术在各个领域取得了显著的进展，但在农业领域的应用还处于起步阶段。许多先进的人工智能算法和模型尚未经过充分的实地验证，其在实际农业生产中的应用效果还有待观察。
3. 硬件设施：农业领域对硬件设施的要求较高，如传感器、无人机、智能农机等。然而，目前这些硬件设施的成本较高，且在一些地区仍然缺乏普及。这限制了人工智能技术在农业领域的广泛应用。
4. 人才培养：人工智能在农业领域的应用需要具备相关专业知识的人才。然而，目前农业领域的人才储备相对不足，尤其是在人工智能技术方面的专业人才。这导致了在农业领域实施人工智能项目时，可能面临人才短缺的问题。
5. 政策支持：人工智能在农业领域的应用需要政府的政策支持和引导。然而，目前许多国家和地区在政策制定方面还存在不足，未能为人工智能在农业领域的应用提供足够的支持。这限制了人工智能技术在农业领域的推广和应用。
6. 成本问题：人工智能在农业领域的应用需要投入大量的资金。然而，由于农业领域的规模较大，且一些地区的基础设施相对落后，导致人工智能在农业领域的应用成本相对较高。这限制了人工智能技术在农业领域的广泛应用。
7. 伦理和法律问题：人工智能在农业领域的应用涉及到伦理和法律问题。例如，如何确保人工智能系统不会侵犯个人隐私，如何处理农作物的数据安全问题等。这些问题需要在人工智能在农业领域的应用中加以考虑和解决。
综上所述，人工智能与农业深度融合面临的挑战包括数据获取和处理、技术成熟度、硬件设施、人才培养、政策支持、成本问题和伦理法律问题等方面。为了推动人工智能在农业领域的应用，需要各方共同努力，加强合作，解决这些挑战。
