全球農業不論是極端氣候、勞動人口高齡化、病蟲害等威脅不斷增高，
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，人工智慧(AI)技術之導入已是全球農業未來發展趨勢，
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，運用如深度學習演算法、自動影像識別等技術，
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，不僅可發展氣候衝擊預警、精準施肥、灌溉與除草等栽種管理、自動辨識農作物成熟度而協助採收、識別病蟲害威脅、基因定序開發新品種等，
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，進而解決全球農業面臨之威脅，
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，甚至可開創創新服務，
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，並達到農產資源、農產人力與農業全面升級與轉型。為推行AI技術於農業領域應用，很多國家由政策面加上實質資源進行推廣。例如美國以資訊化支持農業發展，每年撥款10億美元建設農業資訊網路，以完善農業資訊化體系，並透過開放農業大數據給予民營企業，藉由大數據分析協助提升農業生產者用於農場生產管理之預測與管理。 英國則以大數據整合精準農業，推行農村地區實現寬頻全覆蓋、架構平台和通路，將農業生產資訊進行匯總和分析。法國也打造大數據農業體系，集成創新技術研發、商業市場諮詢、法律顧問保障，以及網路應用等在內的「大農業」數據體系。德國是扶持數位農業發展，搭配各式感測器、大數據分析等技術，開發數位農業解決方案，農業生產者可於個人電腦端即時監測農作物受日照強度、土壤含水量、肥料分布狀況等資訊。行政院農委會於2015年推動「智慧農業4.0」計畫，由農產勞力、農業資源與產業三個面向進行全面優化，並以「智慧生產」與「數位服務」為定位，推動農業由生產、銷售到終端消費市場的系統化，架構知識數位化、生產智動化、產品優質化、操作便利化及溯源雲端化的智農產銷及數位服務體系。產學研界也積極發展相關AI解決方案。例如在產業面，業者結合無人機與影像辨識技術，開發高效植保與農藥肥料自動化噴灑系統；結合物聯網與智慧農業之自動化工廠系統；以自動影像辨識與追蹤技術，開發養殖場魚隻管理系統等解決方案。學研單位亦投入結合感測器、影像、數據分析等技術來提升生產效率與品質之應用，如利用影像識別結合無人機，開發農業災損面積估算應用、以感測器陣列結合雲端大數據分析，開發精準農藥噴灑系統、以養殖漁場的感測器參數（溫度、酸鹼度等）結合演算法，建立養殖模型減少魚類用藥等。AI技術導入農業領域的應用，對傳統農業於養殖、摘種、採收、產銷調配等環節產生巨大衝擊。AI技術及智慧自動化之導入帶來的效益，不僅節省勞動力支出，更大幅提高環境、作物等資料收集能力，推升高度精準作物控制、減少化肥／農藥之友善環境發展、病蟲害預測示警等，意即形成智慧感測、智慧監測、智慧決策與智慧自動控制之智慧迴圈系統。AI技術發展有賴大量農業相關數據資料為基礎，惟我國於農業數位化轉型之進程較緩，不足累積足夠農業相關數據資料，輔以不同農作、養殖物等農業目標之生長階段、生長所需時間、生長季的不同，如何完整蒐集各項農業目標之大量結構化與非結構化數據資料，為我國發展人工智慧農業解決方案之關鍵挑戰。(作者是資策會MIC產業分析師與資深產業分析師)經濟日報提供 分享 facebook，