運用AI、區塊鏈創造農業新經濟

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。

「新農業」是小英政府「五＋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。科技部長陳良基曾說(中央社，2019)，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，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。

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四大類：

一、農業機器人

藉由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，例如比人力資源更高的速度收成農作物。

(一) 雜草控制Blue River Technology公司(Blue River Technology, 2019)

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。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％。

(二) 雜草機器人ecoRobotix新創公司(ecoRobotix, 2019)

以太陽能驅動的機器人，播種機通過機械或精確的除草劑分配來檢測和拔掉雜草。搭載相機、GPS、感測器，達到精準協助農民及農藥廠商降低使用農藥機會，它比傳統方法便宜30％，配備太陽能板，提供每次12小時使用。

(三) 農作物收成機器人Harvest CROO Robotics(Harvest CROO Robotics, 2019)

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%。

(四) 農耕機器人FarmBot Genesis(FarmBot Genesis, 2019)

開發超過30種不同作物種植/鋤草/澆水，利用機器視覺檢測及收集數據，考慮植物年齡和來自當地傳感器的當地天氣狀況等因素，以及互聯網上的外部數據。同時，結合機械通過將不同的工具自動附加到通用工具支架上來執行不同的任務，包括種子注射器，澆水噴嘴和用於掩埋雜草的工具。該機器能夠通過使用相機識別雜草，以及比較該地區的所有植物與播種種子的位置來識別雜草。

(五) 除草機器人Tertill(Franklin Robotics, 2019)

美國機器人公司 Franklin Robotics 團隊開發一款除草用機器人Tertill，找 Roomba掃地機器人的設計者來設計外觀。透過機身上單純的感應器偵測雜草位置，搭配下方旋轉修剪刀片來除草，並利用電容式感測器來偵測草的長度/高度來決定是否應該要修剪，動力來源自機身上方裝設太陽能板。

(六) 採青椒機器人Sweeper Robot(Franklin Robotics , 2019)

由一群來自以色列、瑞典、比利時的研究員組成團隊，利用AI演算法辨識青椒的外型及成熟度，再利用機器手臂的小鋸子來進行採收。

二、農作物和土壤監測

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。如能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，將可解決此議題。

(一) 診斷害蟲/土壤缺陷的機器視覺(PEAT)( PEAT, 2019)

位於德國柏林的PEAT農業科技公司，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。

(二) 追蹤診斷土壤缺陷的機器學習(Trace Genomics )( Franklin Robotics , 2019)

加州的Trace Genomics公司，也開發一種類似Plantix應用程式，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。農民只要提供土壤樣本給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。

(三) 利用無人機和電腦視覺分析農作物(SkySquirrel Technologies Inc.)( Franklin Robotics, 2019)

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。用戶預先規劃好無人機的路線，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。其宣稱可以在24分鐘內掃描50英畝的土地，並提供95％的準確度數據分析。

(四) 台灣無人機業者雷虎科技(CX180) (雷虎，2019)

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。

(五) 台灣無人機業者經緯航太 (ALPAS)(經緯航太，2019)

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、預測分析能力

正在開發機器學習模型，以追蹤和預測農作物產量的各種環境影響，例如天氣變化。

(一) 利用衛星於天氣預報和農作物永續性(aWhere)(aWhere, 2019)

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。

(二) 利用衛星於監測農作物健康和永續性(FarmShots)( FarmShots, 2019)

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％。

(三) 結合AIoT(人工智慧+物聯網)協助農民進行產銷優化(蜂巢數據科技)

於2017年3月成立，旗下品牌「阿龜微氣候」主要透過產地分析平台、田間感測器、在地氣象站與縮時攝影機器等AIoT工具，協助農民產銷管理以及風險管理。目前主要是針對產地進行分析管理，利用團隊研發的軟、硬體設備，在田間自動化蒐集數據以及預測產量和產期，並透過這項預測技術，平台會從農民耕作起就開始計算每日產期及產量變化，讓農民和採購商都能更精準去安排出貨及供貨調配，達到雙贏效果。

四、區塊鏈技術導入農產品供應鏈( JAVC Enterprise, 2017)

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。

(一) Ripe.io公司追踪番茄的成長歷程及運銷 (FarmShots, 2019)

利用區塊鏈管理自己的農場，包括：追蹤番茄的成熟度、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。同時，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，建立口碑及省下很大筆的行銷費用。

(二) Filament公司建立智慧農場資產管理及追蹤(Skuchain, 2019)

將物聯網及區塊鏈資產管理概念，運用於客戶農機與現有網路並連接到更廣闊的網際網路，藉由使用區塊鏈技術之智慧農業可做到防止天氣數據之竄改、警報簡訊提醒、機械協議、GPS定位以及連結更多精準農業的相關平台服務。

(三) SkuChain公司強化物流建立食品供應鏈安全性(Skuchain, 2019)

藉由使用區塊鏈技術發展貨物流通的信任和可見度的相關技術，進行監控食品供應鏈，讓消費者更好地了解食物來源履歷、製造日期、以及食物當時生產情況，消費者可透過一個透明的分散式帳本方式詳細瞭解所購買食品的安全來源。

五、結語

面對極端氣候之下，農業不像其他行業易於風險建模和預測，因此AI應用進行廣泛的監測和預防，顯得至關重要。

AI浪潮是全面性產業翻轉及顛覆，而且重點是目前尚未出現領導廠商及商業模式，所以不論大小廠或新創業者人人都有機會。還有，AI技術兼具共通性又須與本土特色相結合，才能真正發展出適應式AI來被接受，創造真正的專屬價值。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。所以，以台灣既有ICT優勢技術結合未來物聯網及AI應用技術，可以協助台灣農業掌握監測氣候、溫度、土地、濕度等工作環境。不過，台灣面臨休耕土地的議題，將來如何與科技結合，需要更完整的制度體系協助整合，使土地得到充分保護及100%利用價值。

本文為「人工智慧在農業之應用及衝擊」之改作，原文刊載於STPI產業資訊服務電子報。第755期，2018年3月23日。http://iknow.stpi.narl.org.tw/ePaper/ep20180323-031730.htm