本发明公开了一种农业定向人工智能的训练方法，连续采集农业用地的图形数据及相应的农业数据，并进行预处理，构建训练集和测试集，并搭建仿真平台，根据计算终端的性能选择相应的人工智能算法，通过并行虚拟系统进行训练，在多种人工智能算法中根据性能需求进行算力分配，构建评估网络，对每次决策进行评估，提高决策训练的效率，统筹每一个网格作出的决策，根据网格距离选择所做的相应决策的成本，将得到的最优决策进行部署。本发明通过多种人工智能训练方法，在单一运算节点中进行训练，在计算能力有限的情况下，更多的调动CPU和GPU的并行运算，并引入评估函数减少训练开销，极大的降低了农业执行的运营成本。