人工智慧在農業之應用及衝擊
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民以食為天，農業是人類經濟的主要基礎。隨著氣候變化、人口增加、勞動力減少和食品
安全等因素，促使農業尋求更多創新措施來保護和提高農作物產量。因此，人工智慧(AI)
正成為廣泛農產業技術發展的很重要力量。
以下將探討人工智慧的農業應用及趨勢，並介紹代表性業者及產品範例。
AI在農業的主要應用分三大類：
一、農業機器人(Agricultural Robots)
公司正在開發和設計自動化機器人及程式，以處理基本的農業任務，自動化系統設備以解
決農業勞動力短缺問題，例如以比人力資源更高的速度收成農作物。
- 雜草控制Blue River Technology 控制雜草的功能是農民的首要任務，因為除草劑抗藥
性變得越來越難克服。現今估計有250種雜草已有除草劑的抗性。在美國雜草科學協會對
不受控制雜草對玉米和大豆作物影響，估計農民每年損失430億美元。利用自動化設備和
機器人來幫助農民找到更有效的方法，保護農作物免受雜草的侵害。
Blue River Technology開發了一款機器人See＆Spray，利用電腦視覺來監控和精確噴灑
棉花植物上的雜草。精確噴灑可以幫助防止除草劑的抗藥性，該公司宣稱其精確技術可正
常噴灑80%農作物化學品，並可將除草劑支出減少90％。
– 農作物收成機器人 Harvest CROO Robotics
Harvest CROO Robotics開發了一款具備16個獨立的採摘機器人，幫助草莓農場採收和包
裝，可以在一天內收成8英畝土地，並取代30名勞工，而農業勞動力成本高居總成本之40%
。
二、農作物和土壤監測(Crop and Soil Monitoring)
利用無人機基於電腦視覺和深度學習演算法處理，或基於軟體技術紀錄大數據，以監測農
作物和土壤健康。受到森林砍伐和土壤質量下降之影響而威脅到食品安全的議題，同時對
經濟產生負面影響。
- 診斷害蟲/土壤缺陷的機器視覺 (PEAT)
PEAT農業科技公司位於柏林，開發了Plantix的深度學習應用程式，可辨識土壤中潛在的
缺陷和營養缺陷。透過軟體演算法進行分析，該算法將特定的葉子模式與某些土壤缺陷、
植物病蟲害和疾病產生相關聯。圖像辨識應用APP透過用戶的智慧型手機鏡頭拍攝可能缺
陷的圖像來進行識別。然後向用戶提供土壤修復技術、缺陷提醒及其他可能的解決方案。
PEAT宣稱其軟體可以快速模式檢測，精度高達95％，全球客戶已超過50萬。
另一家業者，也是PEAT的競爭對手CropDiagnosis，也開發出類似APP應用程式。
- 追蹤診斷土壤缺陷的機器學習 (Trace Genomics )
類似Plantix應用程式，加州的Trace Genomics為農民提供土壤分析服務，由Illumina開
發了使用機器學習的系統，為客戶提供了土壤的優勢和弱點。重點是防止有缺陷的作物，
並優化健康作物生產的潛力。
農民提供土壤樣本給Trace Genomics後，用戶會收到其土壤含量的詳盡資料，包括細菌和
真菌的病原體篩檢以及全面的微生物評估。
- 利用無人機和電腦視覺分析農作物 (SkySquirrel Technologies Inc.) 無人機在早期
利用來噴灑農藥，現在結合AI和空中技術來監測農作物健康。
SkySquirrel Technologies是一家提供葡萄園無人機技術的公司，幫助用戶提高農作物產
量並降低成本。用戶預先規劃妥無人機的路線，並利用電腦視覺記錄用於圖像分析。一旦
無人機完成其路線，用戶可以利用USB裝置將無人機資料傳輸到電腦，並將獲得的數據上
傳到雲端硬碟。SkySquirrel使用演算法來整合和分析獲得的圖像和數據，以提供葡萄園
健康狀況的詳細報告，特別是葡萄藤葉的狀況。由於葡萄樹葉常常是葡萄樹疾病的隱患（
如黴菌和細菌），監測葉子的健康是整體健康狀態的良好指標。宣稱其技術可以在24分鐘
內掃描50英畝的土地，並提供95％的準確度數據分析。
- 台灣無人機業者雷虎科技 (CX180)
雷虎CX180工業及農業用智慧無人直升機，與逢甲大學航太系統合作研發，每台售價約150
萬元，僅約日本產製的三分之一。雷虎與國內農藥大廠聯利農業科技結盟，將共同運用雷
虎研發的大型工農業用無人直升機CX180，積極布局AI及無人機在全球智慧農業的應用。
雙方將合資成立「智慧農業科技植保公司」。雷虎主要負責CX180工農業用直升機的技術
諮詢，教育訓練與作業環境等各項評估。聯利則負責客戶服務，農業藥劑的開發與調配，
以及代噴業務、農耕植保技術等行銷等業務。
- 台灣無人機業者經緯航太 (ALPAS)
經緯航太ALPAS智慧型精準農業無人機系統，透過無人機載具推動高效植保，農藥、肥料
自動化噴灑等整合性系統服務，15分鐘內即可完成1.8甲水稻田的農藥、肥料噴灑。經緯
智慧農業服務，包含以搭載人工智慧的飛控，和影像分析系統的無人機型，用高畫素攝像
機，進行農地植被探勘，品種辨識及生長情形分析，並建立3D影像模型，提供客戶專業植
保建議。
三、AI預測分析能力
正在開發機器學習模型，以追踪和預測農作物產量的各種環境影響，例如天氣變化。
– 利用衛星於天氣預報和農作物永續性 (aWhere)
aWhere公司位於科羅拉多州，使用與衛星相關的AI機器學習演算法來預測天氣，分析農作
物的永續性並評估農場是否存在病蟲害。例如，每日天氣預報是根據每個客戶的需求制訂
。
– 利用衛星於監測農作物健康和永續性 (FarmShots) FarmShots總部位於北卡羅來納州
的新創公司，專注於分析衛星和無人機拍攝的圖像所產生的農業數據。該公司聲稱其軟體
可以準確告知用戶需要施肥的位置，並可將肥料使用量減少近40％。
四、區塊鏈運作農作物成長紀錄更透明化且安全性更高
利用區塊鏈(Blockchain)去中心化、分散式儲存或記錄、共享數據的特點，同時借助區塊
鏈不可更改的特性，來記錄農產品生長與收穫的全過程，更透明且安全性利用區塊鏈管理
自己的農場及作物，並向消費者保證農產品的品質。甚至，在數據處理分析過程加入AI功
能，或是在點對點之間以虛擬貨幣交易，更是顯示出區塊鏈的價值。
- 創業公司Ripe.io
利用區塊鏈管理自己的農場，包括：追踪番茄的成熟度、顏色和含糖量，減少腐壞，記錄
供應鏈。每一個番茄，都有自己履歷資料及記錄，並用分佈式記帳的方式貯存在區塊鏈平
台上。它們將共享數據並直接送達與農場合作的商店，每個人都可以很直觀的了解每一顆
番茄的生長時間、採摘時間、甜度以及含糖量。如此，開放的模式就可以很清楚的展現產
品的品質，可以很快建立口碑及省下很大筆的行銷費用。
我國「新農業」政策
「新農業」是小英政府「五加二」產業創新計劃之一。由於，台灣耕地面積較零碎，不屬
於大規模耕作型態。所以，應該尋找最適規模及在地化技術，讓農產從土地到餐桌，藉由
農業與科技可以緊密對話。
科技部長陳良基說，科技部將與農委會進行跨部會跨技術合作，嘗試開發下世代農業新技
術，先解決三個重要問題，以智慧機械如利用輔助器械，提供重複性農作的必要體能協助
，像除草、施肥。同時也要開發環境及作物監測管理系統，進而連結自動化管理操作系統
；提升農、漁、牧產品保鮮技術。
心得
人工智慧的農業趨勢，將是以農業為主體，分別結合AI、無人機、5G物聯網、智慧機械/
自動化系統、區塊鏈的整合模式。雖然對農業發展是有相當的幫助，但是這也將面臨農業
勞工被取代與失業問題。