人工智能在农业之应用及冲击
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民以食为天，农业是人类经济的主要基础。随着气候变化、人口增加、劳动力减少和食品
安全等因素，促使农业寻求更多创新措施来保护和提高农作物产量。因此，人工智能(AI)
正成为广泛农产业技术发展的很重要力量。
以下将探讨人工智能的农业应用及趋势，并介绍代表性业者及产品范例。
AI在农业的主要应用分三大类：
一、农业机器人(Agricultural Robots)
公司正在开发和设计自动化机器人及程式，以处理基本的农业任务，自动化系统设备以解
决农业劳动力短缺问题，例如以比人力资源更高的速度收成农作物。
- 杂草控制Blue River Technology 控制杂草的功能是农民的首要任务，因为除草剂抗药
性变得越来越难克服。现今估计有250种杂草已有除草剂的抗性。在美国杂草科学协会对
不受控制杂草对玉米和大豆作物影响，估计农民每年损失430亿美元。利用自动化设备和
机器人来帮助农民找到更有效的方法，保护农作物免受杂草的侵害。
Blue River Technology开发了一款机器人See＆Spray，利用电脑视觉来监控和精确喷洒
棉花植物上的杂草。精确喷洒可以帮助防止除草剂的抗药性，该公司宣称其精确技术可正
常喷洒80%农作物化学品，并可将除草剂支出减少90％。
– 农作物收成机器人 Harvest CROO Robotics
Harvest CROO Robotics开发了一款具备16个独立的采摘机器人，帮助草莓农场采收和包
装，可以在一天内收成8英亩土地，并取代30名劳工，而农业劳动力成本高居总成本之40%
。
二、农作物和土壤监测(Crop and Soil Monitoring)
利用无人机基于电脑视觉和深度学习算法处理，或基于软件技术纪录大数据，以监测农
作物和土壤健康。受到森林砍伐和土壤质量下降之影响而威胁到食品安全的议题，同时对
经济产生负面影响。
- 诊断害虫/土壤缺陷的机器视觉 (PEAT)
PEAT农业科技公司位于柏林，开发了Plantix的深度学习应用程式，可辨识土壤中潜在的
缺陷和营养缺陷。透过软件算法进行分析，该算法将特定的叶子模式与某些土壤缺陷、
植物病虫害和疾病产生相关联。图像辨识应用APP透过用户的智慧型手机镜头拍摄可能缺
陷的图像来进行识别。然后向用户提供土壤修复技术、缺陷提醒及其他可能的解决方案。
PEAT宣称其软件可以快速模式检测，精度高达95％，全球客户已超过50万。
另一家业者，也是PEAT的竞争对手CropDiagnosis，也开发出类似APP应用程式。
- 追踪诊断土壤缺陷的机器学习 (Trace Genomics )
类似Plantix应用程式，加州的Trace Genomics为农民提供土壤分析服务，由Illumina开
发了使用机器学习的系统，为客户提供了土壤的优势和弱点。重点是防止有缺陷的作物，
并优化健康作物生产的潜力。
农民提供土壤样本给Trace Genomics后，用户会收到其土壤含量的详尽资料，包括细菌和
真菌的病原体筛检以及全面的微生物评估。
- 利用无人机和电脑视觉分析农作物 (SkySquirrel Technologies Inc.) 无人机在早期
利用来喷洒农药，现在结合AI和空中技术来监测农作物健康。
SkySquirrel Technologies是一家提供葡萄园无人机技术的公司，帮助用户提高农作物产
量并降低成本。用户预先规划妥无人机的路线，并利用电脑视觉记录用于图像分析。一旦
无人机完成其路线，用户可以利用USB装置将无人机资料传输到电脑，并将获得的数据上
传到云端硬盘。SkySquirrel使用算法来整合和分析获得的图像和数据，以提供葡萄园
健康状况的详细报告，特别是葡萄藤叶的状况。由于葡萄树叶常常是葡萄树疾病的隐患（
如霉菌和细菌），监测叶子的健康是整体健康状态的良好指标。宣称其技术可以在24分钟
内扫描50英亩的土地，并提供95％的准确度数据分析。
- 台湾无人机业者雷虎科技 (CX180)
雷虎CX180工业及农业用智慧无人直升机，与逢甲大学航太系统合作研发，每台售价约150
万元，仅约日本产制的三分之一。雷虎与国内农药大厂联利农业科技结盟，将共同运用雷
虎研发的大型工农业用无人直升机CX180，积极布局AI及无人机在全球智慧农业的应用。
双方将合资成立“智慧农业科技植保公司”。雷虎主要负责CX180工农业用直升机的技术
咨询，教育训练与作业环境等各项评估。联利则负责客户服务，农业药剂的开发与调配，
以及代喷业务、农耕植保技术等行销等业务。
- 台湾无人机业者经纬航太 (ALPAS)
经纬航太ALPAS智慧型精准农业无人机系统，透过无人机载具推动高效植保，农药、肥料
自动化喷洒等整合性系统服务，15分钟内即可完成1.8甲水稻田的农药、肥料喷洒。经纬
智慧农业服务，包含以搭载人工智能的飞控，和影像分析系统的无人机型，用高画素摄像
机，进行农地植被探勘，品种辨识及生长情形分析，并建立3D影像模型，提供客户专业植
保建议。
三、AI预测分析能力
正在开发机器学习模型，以追踪和预测农作物产量的各种环境影响，例如天气变化。
– 利用卫星于天气预报和农作物永续性 (aWhere)
aWhere公司位于科罗拉多州，使用与卫星相关的AI机器学习算法来预测天气，分析农作
物的永续性并评估农场是否存在病虫害。例如，每日天气预报是根据每个客户的需求制订
。
– 利用卫星于监测农作物健康和永续性 (FarmShots) FarmShots总部位于北卡罗来纳州
的新创公司，专注于分析卫星和无人机拍摄的图像所产生的农业数据。该公司声称其软件
可以准确告知用户需要施肥的位置，并可将肥料使用量减少近40％。
四、区块链运作农作物成长纪录更透明化且安全性更高
利用区块链(Blockchain)去中心化、分布式储存或记录、共享数据的特点，同时借助区块
链不可更改的特性，来记录农产品生长与收获的全过程，更透明且安全性利用区块链管理
自己的农场及作物，并向消费者保证农产品的品质。甚至，在数据处理分析过程加入AI功
能，或是在点对点之间以虚拟货币交易，更是显示出区块链的价值。
- 创业公司Ripe.io
利用区块链管理自己的农场，包括：追踪番茄的成熟度、颜色和含糖量，减少腐坏，记录
供应链。每一个番茄，都有自己履历资料及记录，并用分布式记帐的方式贮存在区块链平
台上。它们将共享数据并直接送达与农场合作的商店，每个人都可以很直观的了解每一颗
番茄的生长时间、采摘时间、甜度以及含糖量。如此，开放的模式就可以很清楚的展现产
品的品质，可以很快建立口碑及省下很大笔的行销费用。
我国“新农业”政策
“新农业”是小英政府“五加二”产业创新计划之一。由于，台湾耕地面积较零碎，不属
于大规模耕作型态。所以，应该寻找最适规模及在地化技术，让农产从土地到餐桌，借由
农业与科技可以紧密对话。
科技部长陈良基说，科技部将与农委会进行跨部会跨技术合作，尝试开发下世代农业新技
术，先解决三个重要问题，以智慧机械如利用辅助器械，提供重复性农作的必要体能协助
，像除草、施肥。同时也要开发环境及作物监测管理系统，进而连结自动化管理操作系统
；提升农、渔、牧产品保鲜技术。
心得
人工智能的农业趋势，将是以农业为主体，分别结合AI、无人机、5G物联网、智慧机械/
自动化系统、区块链的整合模式。虽然对农业发展是有相当的帮助，但是这也将面临农业
劳工被取代与失业问题。