今年木瓜因先前乾旱、豪雨影響產量大減，最近價格飆漲4倍多，產地每公斤飆到逾百元，嘉義縣12名青農組成水上鄉果樹產銷（木瓜）第13班，產銷班員採加強型網室栽種，運用農業智慧科技度過極端氣候考驗，果樹結果生長良好，下月量產上市，目前每周有6、7公噸的產量。 　　產銷班長陳文輝表示，12名班員專業分工及導入智慧科技的方式種木瓜，透過科技及大數據掌握作物與空氣、溫度、水和養分的關連，後端行銷通路高達7成在超商上架，是生產木瓜專業團隊。 　　班員的木瓜園分散各村落，平常各忙農務，成立產銷班分攤成本，分享利潤，由2分地擴展到22公頃，其中14公頃有產銷履歷，也導入桃園農改場積木程式，採自動化施肥及設置果園灑水降溫系統，提升管理效率，未來計畫導入自動化噴藥，與農科院合作智能回饋產銷系統，透過科技省工，減少耗損。 　　陳文輝說，導入氣象測站及專家系統後，透過物聯網及LINE機器人就能達到病蟲害、氣象等預警及產期預測功能，並升級降溫及肥灌模組，運用太陽能天氣探長天眼站偵測田間氣象資料，將數據串接到智慧農業開發系統，透過程式與結合即時通訊軟體，自動接收各項氣象通報及種植決策建議等智慧化通知，並驅動灌溉灑水設備，達到果園管理自動化目的。【延伸閱讀】以行動應用程式整合人工智慧香蕉病蟲害辨識系統讓蕉農獲得更全面的預警資訊

延續自21世紀初台灣推動兩兆雙星產業以來，不僅成功導入2D/3D自動光學檢測設備，提高產品良率。到了邁向工業4.0時代，機器視覺更扮演了傳感器角色，在製程中蒐集資訊，並結合協作機器人、自動導引車自主移動；如今還可望結合人工智慧，擴大於投入PCB、Mini LED等次世代產業應用來提升價值。 　　除了過去傳統「自動光學檢測（Automated Optical Inspection；AOI）」，係指透過光學系統來取得成品的表面狀態，再藉電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵，得以在現今越來越精密，又不容許接觸檢測的製程中取代人工目測，透過非接觸方式在製程中就檢查半成品的尺寸、瑕疵。 　　因此，對於2D/3D自動光學檢測設備需求大增，在高精度光學影像檢測系統架構，包含光源、光學鏡頭，以及定位量測、光源照明補償、影像處理識別等技術，以避免如晶圓、LCD面板、LED光電等高價值產品一旦出現瑕疵，損失將難以估計。 　　直到邁向工業4.0時代，各國智慧製造趨勢崛起，對於產品的品質全檢要求越來越高，機器視覺更扮演了視覺傳感器的角色，要求可安裝於各工作站檢測及蒐集所有生產步驟資訊來管控品質，甚至搭配工業機器人執行高速全檢作業。 　　如今還結合了協作機器人的手、足部的自動導引車（AGV），組成自主移動機器人（AMR-Autonomous Mobile Robot；AMR），透過視覺導引來彌補其精度不足，並符合ISO安全規範。進而上傳雲端，待蒐集足夠大數據供軟體模擬、分析、演算，建立人工智慧（AI）加值應用所需資料庫。【延伸閱讀】透過電腦視覺系統提升不孕昆蟲技術的害蟲防治功效 整合AOI智慧化元素　為自主機器人點睛開光 　　如依精密機械研發中心（PMC）技術總監蕭仁忠分析現今製造業演進趨勢，依序為：大量生產、大量客製化到「彈性客製化」，除了因此要求機械設備須能自主移動、產線重組來調整產能，以因應不可預測的頻繁生產變動需求，也考驗著工業機器人適應彈性生產的能力，以壓低耗費時間及成本的門檻，使之正式成為生產線的核心要角。 　　其次是「智慧化」，不僅可利用擬人的感官（感測器）蒐集外部資訊，與思維（AI）技術進步來強化自我認知及學習能力，加速製程設備AI化，還要能協助業者設備及產線升級轉型，以判斷並及早因應周遭環境和生產情境之外；並應用AI供應鏈串流數位技術，帶動相關上下游產業成長，達到AI應用複製擴散的效果，以實現生產目標，提高競爭力及效率。 　　「虛實一體化架構」，係將AR/VR、雲端服務等數位科技結合實體各式各樣設備，再透過IoT聯網串連虛擬端，整合不同專業領域（Domain knowledge）技術，都能在虛擬端完整重現實體端的行為，進而開發智能加值模組來監控整線，提高生產效率。 　　這也迎合未來智慧機器人發展的5大趨勢之一，即除了傳統搬運取放之外，機器人還要融入AI及視/觸覺感測系統等智慧元素，以學會更多新技巧來克服越來越多艱鉅任務；在智能工廠裡也會有越多工作型態，如納入安全協作型機種（co-robot），以大幅減省占用空間、操作複雜度，能重新自行規劃夾治具配置，以最短cycle time導入生產線，或者經過IoT與AGV結合為一體的自主移動機器人（AMR）；進而持續跨足新興自動化市場應用，例如食品、紡織、塑橡膠產業等。 　　加上因機器人具備可節能特性，更有助於減少碳足跡，得以直接降低生產能耗，或透過更高精度、穩定性來減少廢品和不合格品，對於投入與產出資源的比率造成積極影響。如受到這波疫情衝擊，凸顯全球化供應（長）鏈的弱點而易見，機器人也有助於強化生產力、靈活性和安全性，打造更安全供應（短）鏈，從而解決旅行限制、供應鏈中斷和其他供應方問題，同時滿足資通訊、醫療產業的旺盛需求。 　　另外，為了彌補協作型機器人在速度、精度先天不足，搭配AI、AOI功能變得更為重要，才能被真正導入組裝、檢測應用。日系機器人大廠FANUC不僅早在該公司SCARA機器人搭配自主開發的視覺感測器，或是其他AOI大廠的硬、軟體產品，毋須外接運算伺服器或PC，即可進行2D補償位置/3D追蹤辨識等作業。 　　經常用於高階3D AOI系統的散亂堆放及隨機取放應用的3D Bin-picking功能，只要簡單設定，劃設活動範圍，就能自行判斷、檢測、辨識物件，而不必在新增種類時追加教導設定，提高效率、縮短時間，適用於多樣少量生產。 打造人性化智慧工廠　經AOI協助設備及品質診斷 　　此外，隨著國際上跨區分工生產、組裝供應鏈破碎的風氣愈盛，未來企業對於產品製程的監控必定是逐步朝向數位轉型、跨國監控等模式。即使是在美中貿易戰、疫情連續衝擊下，諸多企業的業績難都受到影響，但在最近取代快時尚品牌優尼庫（Uniqlo）創辦人柳井正，成為日本首富的自動化設備大廠基恩斯公司（Keyence）創辦人瀧崎武光，仍在最新發布的2018年度財報依舊傲視群雄，與美國康耐視公司（COGNEX）壟斷全球一半以上的機器視覺市場。 　　除了歸功於前者採用無工廠、直銷模式，創造高達54%營利率，已超越工具機大廠FANUC的26%營利率，可見利潤豐厚；又以8.1兆日圓（約1,670億美元）市值排名日本第4，僅次於豐田汽車、軟銀控股和日本電信電話（NTT），都代表著疫情引發財富重分配的範例。 　　回顧台灣傳統AOI檢測廠商重要的分水嶺之一，也因應2006年iPhone問世以來，蘋果公司（Apple）為了管理旗下龐大供應鏈體系，要求組裝代工廠的來料皆須經過全檢，以確保品質一致，也促成AOI業者為此開發專屬快速全檢設備。

你聽過「牽豬哥」（台語）嗎？這是台灣早期農業社會常見的豬隻育種，由趕豬人手持長竹竿，吹笛為信號，趕著品種優良的大豬公，在鄉村間巡迴與母豬配種；時至今日，種豬已有專車直送養豬場、拍賣場，去年更在行政院農業委員會畜產試驗所及工研院的合作下，研發國內第一台「3D自動量測種豬體型機」，透過專車巡迴量測，為國內709億元的養豬市場，提供科學化、自動化的育種決策輔助。 　　台灣曾是養豬大國，在1996年以前長期占日本豬肉進口量40%至50%，對日本豬肉供給具舉足輕重地位，能夠自產自足兼外銷，優良豬隻育種是關鍵，但一般人並不知道，種豬體型的量測，至今仍依靠著專業老師傅人工量測，過程須以人力將豬固定後，再貼近豬隻身體進行測量，若稍不注意即可能會遭豬隻衝撞，導致人員或種豬受傷。 　　種豬量測的環境惡劣，眼見傳統量測效率不佳，加上老師傅後繼無人接棒，農委會畜產試驗所在2019年找上工研院，希望以「X光巡檢車」的概念，利用3D視覺量測技術設計一套自動化的種豬體型量測技術。 　　工研院智慧微系統科技中心研發組長陳柏戎與研發團隊接下這項委託後，立即深入了解種豬量測的現況。 　　陳柏戎指出，種豬的體型比一般的肉豬大，一頭種豬動輒數百公斤，一次量測至少需要兩個專業量測師傅，一人先驅趕種豬到籠子內，並固定種豬，另一人拿捲尺量測種豬體型，過程必須在5至10分鐘內完成，否則體型龐大的種豬不耐久站，容易弄傷四肢，甚至種豬也可能因為不耐煩而暴衝，造成人員或種豬受傷。 　　為了測試3D視覺量測技術是否派得上用場，陳柏戎與研發團隊先使用等比例的模型豬進行測試，量測體長、體寬、體高、胸深、腰深、側體表面積及背體表面積共七項體型，確保量測過程不會讓種豬受傷後，才開始超高挑戰的實豬測試。 　　研發團隊成員之一、工研院微系統中心工程師陳薇文表示，在3D視覺量測機台測試過程中，必須要將豬驅趕入機台中，近距離調整靠近豬身旁的3D攝影機的攝影角度，並持續不斷讓豬隻在通道內進出以獲得更精確的數據資料，待機台校調完成後，工作人員的衣服早已全被汗水浸濕，「全身像泡在水裡一樣！」 　　經過一年多的研發測試與改良，國內第一台「3D自動量測種豬體型機」終於在2020年問世，除了能在15秒內精準量測種豬體型七項數據，過程中也不用再依靠人力控制豬隻行動，避免人畜受傷，科學化數據進行數位化分析後，能改良種豬體型生長數據，提高種豬體型選育的效率與精確度。 　　陳柏戎表示，「3D自動量測種豬體型機」未來經測試後可推廣至各地的養豬場、種豬拍賣場，提供更快速、精準的種豬體型量測服務，這套系統正積極技術移轉至民間廠商，商品化後，除了可應用在國內的養豬產業，也具外銷到其他國家的競爭力，加速台灣養豬產業升級轉型。【延伸閱讀】人工智慧秒測豬隻重量技術

魚類自動計數系統和影像識別系統分別由日本大阪YMS公司和東京CDEX公司開發。大阪YMS是洋馬集團旗下公司之一，且該公司的柴油型發動機等相關機械在農業、建築及能源設備上之應用相當聞名。該集團最近一直在開發水產養殖相關之高科技產品，包括水下淨網清洗機器人，其操作類似水池清潔機器人。 　　大阪YMS公司與東京Maruha Nichiro Co.的水產養殖部共同開發魚類自動計算系統，且Maruha Nichiro Co.的水產養殖部為YMS安排了多個測試點，讓該系統在不同環境條件下進行產品性能試驗。 　　YMS的魚類自動計數系統是專門為鮪魚養殖而設計，該系統應用AI圖像識別技術來計數魚的數量。在養殖漁業中，為了控制其產量和飼料供應量，養殖業者必須明確知道每一漁網內之魚數量。 　　為了確保海洋資源之永續性發展，漁船須準確地回報在野外捕獲到的太平洋藍鰭鮪魚幼魚的數量，然後將其幼魚轉移到養殖網。傳統方式包括會先在捕獲魚的時候手動計數魚數量，並在轉移至養殖網時觀測水下影像。大阪YMS公司表示，該魚類自動計數系統能減少轉移魚群時的魚類計數時間和人力。 　　YMS研發中心開發了新系統，該系統使用圖像識別技術及其硬體等，包括水下相機和自動計數的圖像識別處理電腦。該系統運作方式是當魚通過洄游網從一個網轉移到另一個網，而水下相機(通過影像電纜連接到圖像識別處理電腦和漁船上的監視設備)從下方拍攝魚群，而該相機之水下角度還能透過遙控器進行調整。另外，該系統具有螢幕顯示及校正功能，可在環境干擾時手動計數。 　　在最佳條件下，該系統能精確地自動計算鮪魚數量，且其準確率超過98%。 　　洋馬集團全球發言人Paul Bartels承認該系統在某些情況下可能會出現小問題，但該系統之功能仍能協助計數作業。 Paul Bartels表示，當水質較混濁時、或魚隻身體重疊且難以區分各體時等情況發生時才會對該系統造成些問題。當上述情況產生，該系統就會使用影像掃描儀掃描魚群並手動影像計數。 　　大阪YMS公司於2021年4月20日開始接受該系統的國內訂單。 Paul Bartels 表示，該系統的價格從 600萬日元到900萬日元不等，且具體價格將取決於規格。目前，該公司只專注於藍鰭鮪魚的市場，但正在研究將該系統用於其他魚類的可能性。 　　與此類系統競爭的技術將是聲納傳感鮪魚計數系統，且在最近的科學論文中被發表出來，該論文作者宣稱他們的聲納傳感鮪魚計數系統僅約有2%的錯誤率，且該系統受水濁度的影響較小，以及魚群在魚網內繞圈游動時已被計數，而非穿越網時被計數。 　　最近還有另一個圖像識別系統於3月中旬在2021年大阪日本海鮮博覽會上首次亮相，且該系統是由東京CDEX推出的。在展會上，該系統能夠識別一盤鮭魚子中異物（塑料釣魚餌）的位置。即使在物體移動時，該系統也能有效辨別。 　　根據東京CDEX代表Akihiro Terui 表示，該系統之精準度和處理能力可依據檢測目標進行配置。且系統是利用圖像處理和機器學習技術來運行，因此可以支援各種應用，例如海藻（Cladosiphon okamuranus）、沙丁魚幼魚或櫻花蝦等。 　　攝影機輸入的圖像影片經過AI即時處理並檢測目標物中的異物，然後系統會在螢幕上顯示異物的位置，並且能夠將該位置傳遞給Modbus TCP 介面上。該系統之異物檢測的識別準確率為97%且可由圖形用戶界面(GUI)控制。Akihiro Terui表示，該系統每年的成本約為200萬日元。目前尚未出售任何系統，但已在與潛在客戶商談”。【延伸閱讀】AI、5G與視覺機器聯手轉型水產養殖業

為了支持酪農業數位化，澳洲政府提供 20萬 美元協助昆士蘭酪農組織推出Semex Ai24智慧項圈，利用即時數據進行整個牛群管理 - 將有關牛群健康和營養的重要資訊告知農民。Semex Australia的經理Vaughn Johnston表示，智慧項圈將徹底改變乳牛的健康管理方式，並提高了繁殖力。另外，智慧項圈還能預測疾病。這意味著農民可以選擇預防性治療而不是響應性治療。”  酪農業數位化 QDO 總裁Brian Tessmann表示，政府將撥款且支持一項價值646,880美元的智慧農場計畫，該計畫將：  為10個酪農生產者提供技術及財務支援，並協助建立示範中心，供酪農學習及運用該技術。 在 Darling Downs、Scenic Rim、Sunshine Coast、Burnett 和 Tablelands 地區舉辦區域性行業培訓講習班。 智慧項圈協助酪農監控個體乳牛和牛群，提供牛群健康和繁殖相關之資訊，讓他們能及早發現任何可能導致牛群不舒服之因素，藉此提升酪農業之奶牛健康和福利。 　　農業部長Mark Furner表示，政府支持“智慧項圈”，並將其作為COVID-19 復甦計劃的一部分。”這些資金是為昆士蘭經濟復甦計畫而設立的，旨在幫助酪農獲得新的機會。”該計畫在三年內以投資了550萬美元，作為COVID-19經濟復甦戰略的一部分，此筆資金將支持農業產業數位轉型，以應對未來的營運中斷。 　　Mark Furner表示，“在共同投資模式下，該計畫提供了高達 20 萬美元的資金以提高數位技能、業務效率和創造昆士蘭地區就業機會。已批准的104.5萬美元資金用於一系列技術項目，包含物聯網、雲端計算、智慧應用程式、大數據、自動化、人工智慧和感測器等。”【延伸閱讀】科技始終來自「牛」性 機器人擠牛乳產量增加15%

彰化縣政府今天與陽明交通大學、廣達、中華電信簽定推動智慧農業產官學合作備忘錄，「智慧農業推廣中心」也揭牌正式啟用，彰化縣長王惠美表示，智慧農業與科技的運用將成為農業必然要走的路，可以解決農村人口老化、農業缺工的問題，也能達到智慧農業防災效果。 　　彰化縣長王惠美、國立陽明交通大學「廣達交大聯合AＩ研究中心」主任林一平、廣達電腦技術長暨副總經理張嘉淵、中華電信台灣南區電信分公司副總經理梁冠雄今天在彰化縣府簽訂「推動智慧農業，產官學合作」MOU，農會、及青農代表等也共同見證。 　　王惠美說，農業現正面臨氣候變遷、從業人口老化等問題，今年5月有旱災，8月有水災，對農業造成更多挑戰，過去農民靠天吃飯，現在透過科技可以減少這些問題，所以縣府也帶領農民運用智慧科技，朝向「省時、省工、省力」的目標，走向智慧農業轉型之路。 　　縣政府「智慧農業推廣中心」正式揭牌啟用後，也將推廣「智慧農業相關設施」補助計畫，王惠美說，感謝廣達與陽明交大提供免費的智慧農業環控設施設備2套，在彰化縣農會所轄農場設置「標準示範場域」，也辦理2場說明會，讓大家更了解智慧農業的重要性，今天有許多青農當場就對智慧農業表達極高興趣。 　　王惠美說，縣府目前每一案場補助比率上限為50％，實際補助金額上限為30萬元，如果設施面積超過0.5公頃或具特殊性之農產業，則以專案辦理補助，每案最高補助金額是新臺幣100萬元，希望透過輔導補助，讓彰化農產業再升級。 　　林一平說，此次請廣達公司量產智慧感測器及AI平台，整個物聯網的部分則由中華電信處理，廣達提供的農業智慧感測器準確度更高，希望未來彰化的智慧農業上變成世界典範。 　　張嘉淵說，廣達董事長林百里最大的希望是將科技用在對人類有幫助的健康、農業或民生等，廣達的奮鬥目標就是給合最頂尖的科技，協助如農業等，來解決人類將面對的問題。此計畫透過不論是智慧型的感測器、後台的雲端運轉、大數據分析，再透過中華電信5G傳到農田運用，希望能協助彰化縣成為世界頂尖的智慧標竿，加速智慧農業轉型。 　　彰化縣府農業處長邱奕志說，建構智慧農業環境後，農民可以在家運用手機電腦就能得知田間、溫室的溫度、濕度、風向等，不僅可連結自動化澆灌施肥，若有強風，也能運用破風網導出強風，減少設施損害，再如養殖池的文蛤也能利用遠端監測其鹽度，減少災害。【延伸閱讀】產官學攜手開發最新技術打造最TOP智慧農業與智慧城市

新創農業企業Smart Paddock 利用物聯網(IoT)和雲端技術來幫助酪農關注牛群。該公司透過Bluebell 標籤、項圈以及物聯網感測器等搭配收集生物資訊。因此，酪農不再需要等到乳牛回家，而可以使用存儲在 Microsoft 雲端中的 GPS 數據來隨時定位其牛隻。 　　Smart Paddock創始人兼首席執行長Darren Wolchyn表示:”因為他們是非常社會化的動物，我們可以利用所獲得之數據來提高農場效率和永續性，以及提高動物的健康和福利”另外，還透過溫度感測器、加速器和GPS等數據為酪農監測其乳牛是否正在產犢。“藉設備收集而來隻數將能提醒酪農其乳牛確切之產犢時間。”此外，這些數據對於降低小牛死亡率、改善農民的財務狀況和牲畜的健康至關重要。 Smart Paddock 關注的另一個問題是生物安全，該公司聲稱應用其設備來測量牛群之行為和互動，可檢測疾病並將其設備視為”預警系統”。【延伸閱讀】運用新的AI工具進行精準畜群管理了解牛隻生活的舒適程度 　　為了將這項技術連接到偏遠的農場，Smart Paddock 正在利用 LoRaWAN網連接到網路或尋求低軌道衛星協助。Darren Wolchyn表示:“目前公司真正關注的是，是否可以將這些類型的入口放在農場上，並且藉由太陽能供電並連接衛星，這樣就能在世界各地使用。所以公司開始考慮使用低軌道衛星進行回程連接。”  　　最後，這些數據還可以讓農民更好地了解他們的牛所面臨的風險，包括野狗襲擊。透過GPS 技術，或許還可以確切地知道誰家的狗出去襲擊牛隻。

與地面上專用且昂貴的電信基礎設施不同，利用衛星跟蹤的新一代智能監控設備為牧場場主提供了一種輕鬆定位牛群、提高效率和改善動物福利的方法。 　　GSatSolar Rancher開發的衛星畜牧追蹤器，是採太陽能供電及耳標之形式。該設備是採用醫療級別的塑料混合而成，於戶外之表現極佳，能即時性監控牛隻的活動、健康狀況、進食量、定位等。且每天可透過衛星收集和發送位置數據至專用平台 GSatTrack。牧場管理者可透過該平台來查看和管理數據，藉此來了解牧場牛群之情形，進而從中降低管理成本、提高管理效率及改善動物福利。【延伸閱讀】利用微型追蹤器提高龍蝦在供應鏈中的生存率 　　GSE產品經理 Justin Vizaro 表示，該公司在北美各種規模的牧場上運行及測試該設備，測試結果顯示，該設備能在100% 離網和網路覆蓋範圍之外的自由放牧區能即時性追蹤大量牛群活動資訊，而宏觀的資訊結果將有助於牲畜管理及監控。同時，GSatTrack 的功能不僅能夠建立報告、設置有關某些活動的警報、對資產進行分組、繪製地理圍欄以及在地圖上查看資產移動歷史記錄，而且還允許畜牧業者在與資產相同的地圖界面中查看即實數據，如天氣狀況、地形圖像、土路和未標記的接入點等功能。 而這些功能在這個市場上前所未見，促使該設備填補市場的空缺。 從農場到餐桌的可追溯性和預防損失 　　GSat Solar Rancher 所獲取的數據不僅有助獸醫尋找和照顧動物，亦可根據動物的行為發送特定警報。 以及提供一天中某個特定時間動物來到水坑或飼料場的資訊給獸醫及牧場人員知道。 　　甚至消費者或零售商也可以利用位置數據來了解他們所吃或販賣的肉是在哪裡飼養的及其生活型態等。而這些詳細的資訊能協助消費者辨別牛肉產品為有機還是草飼的，進而有助於控制食品溢價，或者是成為建立新的食品標籤驗證標準。因此，GSE不僅將收集而來之資訊應用至牧場牲畜管理上，亦將其設備導入至食品供應鏈上，讓生產者和購買者可以即時地追蹤可用供應，從而實現滾動、即時的生產管理。 　　GSat Solar Rancher 所獲取的數據有助於構建更好的供應鏈，該設備有能力打破可能導致供過於求和短缺的行業慣例。例如:商店或餐廳會將他們的需求量反饋至加工商，並告訴加工商其店裡每月之用貨量。當這一切都用紙本、電話以手動訂單方式完成時，將可能產生計算失誤，以致後續必須更費心神地處理來滿足消費者的需求並確保貨量不會用完。因此，GSat Solar Rancher所提供的數據可確保畜牧業者和加工商能夠監控、管理和最大化商店或餐廳的運營，從而更有效地滿足需求。而這種可追溯性添加到自由放養牲畜生產中可引入真正透明的供應鏈，生產者和購買者可以即時地追蹤可用供應，從而實現滾動、即時的生產管理。

對畜牧養豬業者來說測量豬隻的體重是相當重要一個環節，為了改善測量豬隻在搬運時所需耗費大量的勞力，日本宮崎大學的研發團隊，利用AI(人工智慧)與AR(擴張實境)技術，開發了一款自動判斷豬隻重量的智慧眼鏡。只需要戴上這款特殊新開發智慧眼鏡，即可立即偵測，立即反映豬隻重量。這項新技術的開發，不僅只需要一人作業即可輕鬆簡單正確計測，同時在銷售上也能為養豬業者獲取更高的收益。 智慧眼鏡的裝置與推測方法 　　屠體重量推測方式，如圖1所示，首先利用3D攝影機拍下豬隻影像，將取得的數據與豬隻體型相比對，搭配尺寸調整過後，推測出一套屠體重量樣版。接下來，利用電腦加工成型，將檢測出豬隻的體型標準化後，最後，再刪除豬隻頭部等部位，再一次加工處理，計算出更接近實際屠體重量(圖2)。透過上述方法，可直接偵測出屠體重量，即使豬隻體型有彎曲地方，也能高精準度自動判斷，並可進一步從標準產率(屠體重量/活體重量)，自動偵測判斷活體重量。                                                                        圖1-屠體標準模式的影像                                                            圖2-加工處理後，更接近實際屠體重量生成圖 　　此外， 3D攝影機所拍攝的豬隻影像(圖3)，可直接轉送至電腦內，並從數據顯示自動判斷出屠體重量。一旦確認重量後，則會立即再回傳顯示在智慧眼鏡內。由於裝置使用，完全無須耗費任何的體力，因此，可一邊監測，一邊進行其他作業。(圖4)除此，智慧眼鏡影像可同步反映在不同機台上，因此，也能兩人以上同步操作。                                                                   圖3-3D攝影機拍攝的豬隻影像                                                                           圖4-監測情況 　　關於智慧眼鏡本體，主要由透過測量用3D攝影機、顯示用智慧鏡片，以及傾斜式感測器所組成(圖5)。由於裝置在頭頂的感測器可偵測到作業人員的頭部方向，因此，作業員頭部任何移動，智慧眼鏡皆可從任何角度自動偵測到豬隻判斷體重。由於這一款智慧眼鏡搭配AR系統，擴增實境(AR) 技術可以像人一樣眼睛移動到豬隻身上，即可將電腦資訊直接匯入佩戴者的視野。完全發揮人與生俱來就可以利用眼睛快速準確掌握移動的物體的功能性，因此，對養豬業者來說，操作過程相當自然與輕鬆。而目前這項技術正於國內外申請專利中。【延伸閱讀】人工智慧秒測豬隻重量技術                                                           圖5-3D攝影機與傾斜式感測器加上智慧鏡片

世界貿易組織(WTO)食品安全檢驗與動植物防疫檢疫(SPS)委員會於2021年7月15-16日舉行例會，美國於其中的「透過遠距學習增進SPS能力」活動中向會員分享其開發的免費線上SPS訓練資源，該網站平台可協助訓練政府官員、農民、食品及農企業、國際農業專家及其他相關人員，加強動植物健康及食品安全領域的健全發展。 　　該課程為美國食品安全網(United States Food Safety Network, FSN)與德州A&M大學合作開發，食品安全網是美國政府的跨部門合作項目之一，參與部會包含美國農業部、美國國際開發署和美國食品藥物管理局。課程旨在加強SPS法規能力建設，以支持政府之全球糧食安全戰略目標，即改善糧食安全、減少貧困及營養不良。 　　網站的學習資源包含了16門課程，範圍涵蓋SPS領域內的各項主題，並提供學習者許多如何整合並利用基於科學的風險分析概念與工具，並應用於動植物健康及食品安全領域的相關資訊。主題包含了植物害蟲監測、植物害蟲鑑別與檢驗、動物健康疾病監測、及現代食品安全系統基本組成之相關內容等。該線上課程開放大眾進行學習，並提供多種語言的自定進度和精選學習主題，包括英語、法語、西班牙語和達里(Dari)語，可在網站http://www.spscourses.com/ 進行簡單註冊後使用。【延伸閱讀】從養蜂場到海洋測繪圖，任何人都可以使用Lobe輕鬆訓練機器學習模型

2021年，除了新冠病毒肆虐，更有不少國家因極端氣候受創嚴重。台灣面臨50年來最嚴重乾旱；7月中旬，西歐等國暴雨，上百人喪命及失蹤；中國河南鄭州等地暴雨，死傷損失慘重。各國迎戰氣候變遷的關鍵時刻，《遠見》觀察到荷蘭這個永續經營的佼佼者。大數據分析公開資訊，公民倡議各式創新，跨域學習推動永續人才活絡，荷蘭已正式成為「循環經濟」與「綠色經濟」大國。台灣若能跟上荷蘭模式，打造綠色經濟飛輪，台灣也能成為下一個荷蘭！ 　　今年夏天，被專家估計為千年一遇的洪災，突然從西歐、中國鄭州等各地湧進。 　　台灣也沒能倖免：6月初，台北降下時雨量百毫米豪雨，東區一度成汪洋。8月初，更有九個縣市因豪雨被迫停班停課；政府耗資10億打造、在南橫公路上的明霸克露橋，竟也被沖毀。 　　若把全球這一波災損換算成新台幣，總計已破8400億元，死亡人數也超過600人，幾乎等同於一場戰爭。 全球極端氣候頻傳 升級戰略已成各國共識 　　而根據聯合國IPCC小組8月公布的氣候變遷報告，天災確實是地球暖化造成的，人類正在面對自己造成的苦果，各國因應極端氣候的戰略，也急需升級。 　　「只是一場雨，為何就能造成這樣的災情？」當各國民眾還在慌亂找解答，同樣遭受這次西歐洪災侵襲的荷蘭人，當地人疏散的速度硬是比鄰國快，至今零死亡，整體災損連德國的1／10都不到。 　　原因為何？除了全球熟知的「還地於河」等創新治水建設，從荷蘭氣象所（KNMI）在7月底洪災結束時的貼文中，或可以窺出線索。 　　這個負責提供全國氣象資訊的官方單位，竟然特別感謝一個民間社群WOW-NL！原來，因為靠著這300人在7月中每天早上9點量測雨量，讓氣象所對極端降雨有更全面的理解。 自己的雨量自己量，不靠政府 　　更讓人驚奇的是，豪雨來襲時，荷蘭民眾並不像他國民眾被動等待，自己的雨量自己量，還和政府合作找答案。 　　像是洪災主要侵襲的林堡省（Limburg），當地政府早在五年前，就建置即時監控水位的網站與App，曾創造最高同時在線觀看人數3萬的紀錄。從這一點，就可以看出荷蘭民眾對水情的熱衷。因此，在7月洪災來襲時，也得以成功預警。 　　「荷蘭人有句老話，永遠要保持腳乾，」荷蘭循環熱點基金會執行長佛利·范·伊克（Freek van Eijk）說，因為荷蘭人住在長期有水患風險的三角洲地帶，淹水腳濕常發生。而幾個世紀以來，所有人已發現，非得靠創新與合作，才能擺脫危機。在這樣思惟內化下，荷蘭人長期把自己居住的地方當作實驗室打造解方。 　　許多人都熟知，荷蘭人善於治水，起因於百年來因應水患的歷史淵源。此外，荷蘭也首創循環經濟，希望能用回收減少地球耗損，降低氣候變遷衝擊。然而，你可能不知道，他們已經把這些長年累積的「內功」，養出用數據驅動的「綠色經濟飛輪」，不只已找到防災先機，也找到新商機。 　　這個綠色經濟成長飛輪，可用英國學者拉沃思（Kate Raworth）提出的「甜甜圈經濟學」來詮釋。拉沃思認為，各國應該停止一味追求GDP成長，改為平衡追求民眾、政府、企業與環境的共好。 　　要做這麼多妥協，經濟成長怎麼跑得動？然而，荷蘭仰賴一個科技元素：數據，驅動出全新的綠色經濟成長飛輪，其中，民眾、政府，企業都是緊密合作的角色。而事實證明，提前因應氣候變遷，不是犧牲，是加值。 　　根據OECD組織6月出爐的經濟調查指出，荷蘭正轉成數位與永續雙向帶動的新經濟模式，主要是民間企業大力投資雲端、物聯網，已有初步成果。而荷蘭政府今年剛啟動的國家成長基金，也是雙管齊下做投資。 　　首先，光從荷蘭治水進入數位化，還能從看當下到預測未來，就知道多強大。這其中，來自荷蘭的全球水災防治權威青蛙科技（Nelen & Schuurmans），就是箇中翹楚。 　　他們將AI機器學習運用在水災模擬上，可以達到每個小時做預測，只花7分鐘，就可以完整分析接下來3小時將發生的淹水狀況。在荷蘭，這套軟體已運用在當地六成的城市排水設施建設模擬上。 　　去年，荷蘭水域伙伴關係（NWP）更宣告，未來要迎向「數位水」的新時代，每個水企業都得有數據思惟。而7月西歐洪災衝擊，荷蘭也已攜手企業、學界與政府，上從衛星資料，下從土地使用資訊都蒐羅，啟用電腦圖層疊合找答案中。 質疑政府規劃，不如民間帶領創新 　　荷蘭的永續作為，為何會有這樣的新布局？首先，是來自民眾的帶動。 　　青蛙科技亞太分公司總監許永佳指出，荷蘭民眾參與公共建設已經很久，但對於政府的事前規劃，民眾常提出質疑，而他們參與的排水設施設計，更常因淹水的防範問題被砲轟，一般人又看不懂專業資訊。後來，公司就決定在2010年起，逐步導入新的數學演算法與視覺化呈現。 　　許永佳操作像是Google Map加上流水路徑的軟體解釋說，不管民眾多麼天馬行空的提問，只要有完整數據，連哪一段路面會淹、何時會退，都即時清楚呈現；必須要做到這樣，才能贏得信賴。如今更證明，在應對全球眾多「千年一遇」的災害時，AI模擬有完整預見衝擊的能耐。 　　也因為這個機緣，讓公司順利轉型。以前只賺顧問費，近年改賺軟體錢，荷蘭總公司目前營收，是顧問和技術服務各占一半，還曾賣水災預測資訊到澳洲。 對政府信賴感，荷蘭在OECD各國排第二 　　其次，公私協力也很重要。 　　在荷蘭環境評估署任職的台灣人陳幸萱指出，因為當地公部門的對話方式，是建立在科學精神上，「政府做一件新的施政，會去搜集資料評估，民眾看了如果覺得不準確，也歡迎他們去提供自己的評估數據出來。」 　　就像前述荷蘭官方樂於採納社群監測的量測數據一樣，這讓「公」與「私」變成資訊交流伙伴，彼此能力一起提升。 　　另外，許多關鍵資訊其實掌握在政府手上，能否開放更關鍵。荷蘭在台辦事處代表譚敬南（Guido Tielman）指出，荷蘭政府除敏感個資不開放外，在氣候、公共設施等資訊的開放程度，全球極少國家能超越。這個政策早約2000年就已啟動，外國人也歡迎到當地網站共享資料，唯一障礙是用荷文呈現。 　　而政府作風愈開放，民眾信賴度更高。根據調查，荷蘭人對政府的信心在OECD各國中排第二，僅次於挪威。 回收循環經濟，製造業也切入數據創新 　　事實上，荷蘭永續產業中內藏數據創新的，不只治水，強調再生回收，減少浪費的「循環經濟」也已切入。在荷蘭循環熱點（Holland Circular Hotspot）任職的黛安娜．迪．格拉（Diana de Graaf）分析，當地製造業陸續切入循環經濟後，也已持續分析數據，讓競爭力升級。 　　例如，今年荷蘭火熱推動的3D列印，走出了新模式。在阿姆斯特丹最近啟用的全球第一座3D鋼橋，上面建構許多智慧感測器，可以搜集溫度、空氣品質、行人行走狀況等數據。 　　原來，這些數據再融合原來規劃橋梁的數據後，就能養出在氣候變遷下，蓋出耐用橋梁的資訊模型。這已遠超出原本「以軟體設計減少施工浪費」的思惟。 　　歐盟疫情下的綠色振興大餅已投注7500億歐元；同時，美國拜登政府也規劃砸更多重金，在各國因應氣候變遷永續方案上。但極少國家如荷蘭，逐步把應變氣候的學問，升級為資訊創新，並可望因新利基而受惠更多。 兼顧經濟與環境保護 培養跨領域人才是新優勢 　　另外，荷蘭正積極投入的一個新優勢：培養新型跨領域人才。 　　主要是因為當資料更多，如何解讀成了目前最大挑戰。譚敬南指出，像是最近荷蘭正在評估水力發電的新方式：希望再生能源價格低的時候，它們暫停運作，等價格變高才運作，最精省成本。不過就必須同時導入氣候、新能源價格與水力發電資訊。這麼多的資訊勢必得用機器學習來加速拆解，也同時需要懂多元專業的人才，來建構新模型。 　　「今天的危機已經敲下警鐘。人類即將面對臨界點，洪水、旱災、海平面上升都會帶來沉重打擊，一直照過去的方式去因應，只會失敗！」荷蘭循環經濟管理總監伊克說。除了治水，荷蘭持續在再生回收上因應氣候衝擊。他們，早已準備好了。 　　當荷蘭人覺得經濟成長，夠好就好，因為不用面對民眾死亡與嚴重災損，確實帶給全球不同省思。對台灣人來說，依然亮麗的GDP成長，「夠好」了嗎？真的需要在缺水、淹水、缺電，與漂亮數字之間做抉擇？ 　　事實上，台灣也有頂尖的科技創新能量，環保意識更是逐漸提升，跟上荷蘭模式，打造綠色經濟飛輪，潛力可期。【延伸閱讀】看荷蘭「還地於河」，與水共存的永續

前言～制定農業數位化DX之緣由 　　「農業數位化轉型DX」(Digital Transformation)主要揭示農業數位化發展方向與擬解決項目，作為推動數位化轉型之參照指南，以及提供整體計畫擬定所用。【延伸閱讀】日本推動智慧農業邁向2025數位化轉型 1. 農業數位化ＤＸ之目標與目的 　　農業最大功用在於提供人類糧食穩定供給，而當前面臨農民高齡化與勞力不足等嚴峻挑戰，為了確保農業能持續發揮其作用，導入節省勞力之新技術，創造消費者需求與價值感得以永續經營以刻不容緩。(勞資產值共同提升前提)。 　　在推動農業數位化轉型過程中，農業生產現場強力軍－自動化、AI、IoT等新創新技術中，『數據』佔據相當重要角色，以協助提升高生產效率農業經營，捕捉消費者實際需求，創造消費者對食品價值感等等，進而實現完善的農事服務（FaaS（Farming as a Service）新樣貌。 2. 農業數位化ＤＸ預期效益 　　過去農業與食品相關產業各自持有不同願景，如何克服其中矛盾課題，滿足消費者需求，以及妥善利用跨領域數位化技術， 農業作為生產源頭正是整體樞紐起始點。 （例如） ・導入雙用自動行駛曳引機，在人力有限下情況下，實現超效能大規模生產。 ・根據消費者購買數據，掌握消費市場需求變化，機動性因應國內外多樣化需求，提供糧食生產和供應，取得消費者的支持。 ・藉由節省農作業勞力與自動化設備，以及AI技術，提升預測精準度。針對有高度意願投入農業生產者，或是體力負荷較大高齡者，亦或是剛從農者，可實現高品質農產品生產，達穩定生產經營模式。 ・在不利於種植的環境條件下，可搭配不同新技術與土壤特質進行高效率適地適作，作為無法在其他土地生產的高價值農作物，以適切價格販售。 ・依據消費者嗜好(口感、營養價值、食品價值(安全安心、健康、改善體質、家庭聚會) 與農民、相關業者共同開發機能性食品，並提供與其價值相符合的合理價格。 3. 農業數位化ＤＸ實現時間軸 　　展望2030年，盡可能在最快速時間內達成各項計畫執行。依其數位化進展與農業結構改變，彈性調整計畫內容與時間表。 4. 農業與相關食品產業數位化技術應用現況  (1)  生產現場 　　目前，在全國148地區進行智慧農業的現場試驗階段，同時也加速橫向展開，以及資通訊基礎設施應用，以達全面落實社會化應用。 　　另外，依據調查，目前利用數據的農企業經營體僅占整體2成。須強化數據利用，以改善農業經營管理措施，以及減輕相關負擔。例如：推動農地資訊等各項制度個別化管理，改善農民與相關業者負擔等措施。  (2)  農村地域 　　近年來，已有利用數位化技術對接都市與地方人民和該地區跨領域人才之平台產生。惟，善用數位化技術解決農村議題與在地資源應用層面仍稍顯受限。 　　此外，利用數位化技術，因應鳥獸害對策、農業基礎應用等，在執行效率上，以及與智慧化相關實施措施等，目前進入全面應用階段。  (3)  物流・消費 　　為提升物流效率化與自動化，在其他產業方面，則利用數位化模式，採取共同送貨與混合裝載、選擇最合適的送貨路徑，惟，農業領域仍受限中。 　　此外，網路銷售方面，已有鏈結消費者與農民直接銷售模式出現，同時依據消費者需求展開直接生產與銷售鏈結案例，惟，農民與物流、零售業者對接仍受限，期望能利用數位化技術，從上而下連結數據，達情報資訊共享。  (4)  食品製造業、外食・外帶産業 　　為因應食品製造和外食產業人力不足等問題，須強化利用AI、自動化技術，促進食材加工和碗盤清潔自動化等各種先端技術之應用。 　　此外，隨著資源循環型的糧食供給需求的增加，開始有替代性蛋白質、機能性食品等食品科技企業出現，搭配技術發展，其獲取科學驗證價值，建構相關技術評價與機制。  (5)  行政事務 　　依據農林水產省管轄內法令，相關行政手續、補貼、補助款等項目，目前仍透過紙本申請與人工作業進行審查，故，農林水產省共用申請服務平台線上化為當務之急。 　　此外，關於人事、會計手續等內部管理業務，仍須加速推動數位化技術應用，進而提升其業務效率。 5. 新冠性病毒疫情下，檢視農業與食品相關產業課題所須面對課題     (1)  全國整體：數位化腳步遲緩     (2)  經濟阻隔與過去的連結     (3)  社會：不確定性與脆弱性     (4)  行政：行政運作效率差     (5)  基礎設施：確保數位化時代的社會基礎設施 6. 農業數位化ＤＸ基本方向     (1)  依循政府提出施政方針，推動農業數位化DX。 (數位三大原則、形成數位化社會十項基本原則) ※數位三大原則：數位優先、唯一獨創(One Only)、一站式連結 ※形成數位化社會十項基本原則：①公開透明、②公平倫理、③安全安心、④永續安定強韌、⑤解決社會議題、⑥迅速柔軟、⑦包容性與多樣性、⑧滲透度、⑨創造新價值、⑩飛耀式國際化     (2)  以數位化技術應用發想為前提     (3)  促進新跨域鏈結     (4)  以消費者和使用者視角為出發點     (5)  因應新冠性病毒社會變化     (6)  實現永續農業經營與ＳＤＧｓ永續發展目標 7. 農業數位化ＤＸ計畫（各項措施與議題）     (1)  農業與食品相關產業之「生產現場型」計畫          ・推動智慧農業綜合配套策略          ・發揮前人智慧應用計畫          ・全國農山漁村創新發展計畫（INACOME）          ・建構以消費者需求為主的數據價值鏈計畫          ・高效率農產品流通計畫          ・推動智慧食品生產計畫等     (2)  農林水産省的「行政實務型」計畫          ・徹底改善行政業務計畫（包含地方公共團體在內）          ・推動數位化人才培育計畫          ・推動數位化ＥＢＰＭ與政策評價計畫　等     (3)  鏈結生產現場與農林水產省之「基礎設施」支援計畫          ・ｅＭＡＦＦ計畫          ・ｅＭＡＦＦ地圖計畫          ・ＭＡＦＦ　ＡＰＰ計畫等 8. 推動農業數位化ＤＸ 計畫施行要點     (1)  簡易明瞭傳遞數位化技術成效     (2)  敏捷彈性，設置KGI/KPI      (3)  與農業、食品相關產業以外的領域積極合作     (4)  全面實施數據經營化管理

「我聽得到香蕉跟我說話！」三代都是蕉農的藝隆農產總經理余致榮打趣的說。在屏東南州鄉將近50公頃的香蕉園，余致榮種出高比例的A級香蕉，成功打進台灣龍頭超商供應鏈，賣起一根根的精選蕉，更是日本香蕉重要供應商之一。 　　2019年底經濟部技術處透過科技專案計畫支持工研院和藝隆農產合作，以AI人工智慧建置智慧認證資料分析引擎，順利取得GGAP（Global G.A.P.，全球良好農業規範），將台灣高品質香蕉，打進東京奧運外，也行銷全球。 　　GGAP是全世界制度最完整且被廣泛採用的農產品驗證系統，除了有歐、美、日等先進國家的積極推動外，許多國際重要通路採購進口農產品時，也會特別要求GGAP認證。 　　然而，由於每個國家認證程序不一，農漁民申請國際認證時常因所需資料繁瑣且多元，收集整理困難，再加上對申請流程不熟悉，及疫情造成的遠端稽核不易，導致須重新驗證而錯失大好商機。 　　隨著AI人工智慧及區塊鏈在各產業應用快速拓展，經濟部技術處也開啟在農漁產業的創新運用，「智慧國際預認證創新服務」，因具備預先認證的意涵，簡稱beCert（before certification），該服務藉由AI人工智慧及區塊鏈技術，建置認證資料分析引擎，協助農、漁民透過物聯網協助，讓優良MIT產品取得國際認證，成功打入全球經銷通路。　 　　將傳統農作業轉化成數據，根據輸入的資料，簡單的圓餅圖顯示合格檢驗的完成度到達多少百分比，農民無須埋首表單中，應該補強的地方便一目瞭然。 　　工研院服務系統科技中心執行長鄭仁傑表示，像GGAP的檢驗就包括如何處理廢水、飼料、農藥規範等，申請過程很繁瑣，業者摸索花費一年多也不得其門而入。 　　有了這套創新服務，就是協助農民化繁為簡，藝隆農產在短短半年時間，就成功取得GGAP認證。 　　取得GGAP，如同獲得香蕉金牌，日本政府指定藝隆農產為2020東京奧運選手村供餐，另類為台灣在國際上爭光，靠AI人工智慧，推動台灣農產取得全球通路都認證的GGAP，除了能實現安全且永續的農業生產，更使我國接軌國際市場，贏得出口競爭力。【延伸閱讀】經濟部AI助攻農漁產品取得國際認證 預計增2.4億元產值

美國北卡羅來納州立大學研究人員於《Frontiers in Ecology and the Environment》雜誌發表一項稱之為「PoPS」(Pest or Pathogen Spread)害蟲與病原菌傳播預測平台的開發和測試，他們與美國農業部動植物衛生檢驗局合作，建立一種用於預測任何類型的疾病或病原菌傳播的工具，且無論任何地點皆可適用。 　　該電腦模型系統的運作原理是結合適合某種疾病或害蟲傳播的氣候條件資訊、記錄病例的位置、病原體或害蟲的繁殖率以及它們如何在環境中移動的數據等，預測其繁殖與擴散的時間與地點。隨著時間的推移，該模型亦隨著從現場收集的數據而不斷改進，新數據的反復回饋有助系統能更準確預測未來的傳播。利用此工具可以清楚了解疾病的動態和管理，以及管理決策將如何影響未來的病害傳播。 　　由於大量新的病蟲害入侵導致越來越多的作物、樹木和其他重要自然資源受到威脅，而負責管理的政府機關在預算不斷減少的狀況下需要一個更有效率的方法以有限的預算執行防制策略。研究人員現在已使用 PoPS 來追踪八種不同作物病蟲害與動物傳染病的傳播，如晚疫病、小麥條銹病、斑衣蠟蟬、口蹄疫、豬流行性下痢病毒等。 　　目前該模型程式碼已在官網開放下載，預計未來會將視覺化的使用者介面開放供大眾使用。【延伸閱讀】人工智慧幫助病蟲害風險管理

避免地層下陷危機也有賴大數據物聯網來助攻。經濟部水利署今（20）日指出，透過智慧管理監測技術可即時掌握地下水水位及使用量，避免地層下陷危機。 　　為有效管理及合理使用地下水資源，水利署於2017年發展大數據物聯網應用，啟動地下水智慧管理相關計畫，其中委託宜蘭縣政府、桃園市政府及高雄市政府代辦建置共759口地下水井智慧監測設備，逐時監測地下水動態資訊50,000筆以上，並建置動態地下水水權管理監測系統計五套，在宜蘭縣可掌握總核發水權量的14.50%，在桃園市可掌握30%，在高雄市則可掌握57%。 　　水利署表示，除委託地方政府針對地下水工業大用水戶推動智慧管理外，更有鑑於數量龐大農業灌溉水井抽水量資訊實不可忽略，水利署亦於2019~2020年間針對雲林縣灌溉水井安裝300組智慧量水設備，水井所有人可使用手機遙控或預約抽水馬達開關，提供便民服務。 　　水利署進一步指出，目前地下水智慧管理推動，透過智慧管理監測技術可即時掌握地下水水位及使用量，可節省水權查核與管理費用約480萬元；另運用監測大數據結合地下水水文分析，地方政府已核減每月1,000度以上用水戶水權量2%，合計約131萬噸，水權人抗旱期間因而得以穩定取水，不受限水影響。若以2020~2021年抗旱限水期間為例，桃園及高雄兩市經濟效益即達6.9億元。【延伸閱讀】藉分析農業大數據發展智慧灌溉技術以節省水資源 　　水利署表示，未來將逐步建構地下水用水即時自動監控管理系統，以避免過度抽取地下水造成環境災害，進一步供未來地表地下水聯合運用工作規劃參考。

植物特有的代謝物包括多種化學物質，如萜烯、酚類化合物和生物鹼等，許多這些天然產品具有重要的商業價值，可應用在製造香水、食用香料、藥物和生物燃料等多項領域。大多數植物代謝物存在於單獨的細胞內，因此提取會顯著破壞組織，所以選擇合適的提取方法至關重要，將會影響產品的純度和產量。現已有許多方法可用於提取和加工高純度的植物衍生產品：如研磨、離心、過濾等，但依然需去除其他細胞雜質污染問題且加工成本較高。非機械方法如酵素分解、超音波處理和凍融循環雖已被視為替代方案，但尚無法達到工業化的規模。 　　許多植物將特殊的代謝物儲存在特化的結構中，例如腺毛(glandular trichomes)或乳汁管(體)（laticifers）等，因此可將其作為直接收穫代謝物的目標，因為選擇性的破壞局部組織對植物的傷害有限，可不必採取整株植物或枝葉部位萃取，也能減少其他非目標細胞的參雜與複雜的加工過程導致的成分破壞，進而提高收穫純度。然而，腺毛和乳汁管細胞都相對較小（0.1 mm），需要較高的技術來識別正確細胞及取得細胞內容物。 　　該研究以草本植物迷迭香 ( Rosmarinus officinalis )為實驗對象，利用機器學習輔助的電腦視覺技術，識別特定細胞類型以找出目標細胞位置，並以安裝於自動顯微操縱器的精密微型探針刺進細胞提取細胞液，成功的將所需的液體抽出，自動抽取過程的產量為 0.48 ± 0.08 nL/腺體，收集速度則約為人工操作的4倍。 　　然因植物種類繁多，腺體細胞的型態各異，若目標為更微小的細胞，在針尖的大小及定位準確度等方面將會更有挑戰性，且本研究的植物葉面相對平坦，機器以平面式的移動為主，若要應用至不同的植物上將需要更多的研究與技術強化。未來，該技術預計將繼續挑戰進入韌皮部等內部組織，及以進行以單一細胞刺激來研究基因或蛋白質表現功能相關的應用。【延伸閱讀】以機器學習揭露植物功能性基因的秘辛

農業過去以來帶給人們的傳統印象，難以與數位化三個字有連結。然而，在近年來整體大環境變動、以及農民的高齡化與後繼傳承問題逐漸嚴重，更是促使這場農業變革關鍵因素。 　　從人口結構來看，日本戰後嬰兒潮團塊世代已到後期高齡階段（75歲以上），預計到2025年65歲以上高齡者，佔據日本國內人口數約三成以上，農業勞動力問題，在此更是無法倖免。根據農林水產省勞動力相關統計指出，截至2000年農業就業人口約有389.1萬人，到2019年減少到168.1萬人左右。勞動力的下降加上後繼與知識斷層，連同導致另一個層面問題產生-農地經營面積也會隨之減少。 　　為了因應這場農業變革，日本農林水產省藉由智慧農業投入，以及集結產業界與學界跨域研發能量，現階段已於國內主要示範實驗區全面展開試驗計畫。不管利用AI技術可分辨作物成熟度，病蟲害診斷、精準預測採收期，亦或是透過精準定位系統的無人駕駛自動化行駛高端農機，以及利用感測器遠距操作自動化灑水功能等等高端技術，期盼能加速落實應用。並在這些基礎應用上，邁向數位化轉型，藉此達到省力化與高端農業生產管理，以解決未來2025年農業即將面臨到的劇變影響性。【延伸閱讀】多國農業部長支持OIE動物數據系統的數位化

陸地之人員利用 ROV 於遠端監測管理水產養殖場之計畫又向前邁進一步。 　　巨型漁網之維護和清潔對網欄養魚及防止魚群逃逸上尤其重要。因此，檢查漁網這過程就變得至關重要，以前則會派遣潛水員協助檢查漁網，不過此過程繁瑣且耗時。日前，配有攝影機和感測器的遙控車輛(ROV)協助完成大量檢查作業，其操作是由經驗十足的操作人員於水面上進行。操作人員全神專注再導航ROV上，且謹慎地控制其深度和航向，使ROV能準確地圍繞籠子進行檢測。 　　如果操作人員將更多時間花在檢查上而不是導航上的話，則可以更迅速且更有效地完成檢查作業。因此，挪威研究所STNTEF的科學家們有了通過開發具有高度自主導航之ROV檢測設備來優化檢查作業的想法。 　　STNTEF的科學家Walter Caharija表示：如果能讓ROV檢測設備自主地沿著網飛行，那麼操作人員就可以更專注於檢查網子之品質及部署操作更複雜之分析設備。 　　他領導了名為Artifex 的項目，該項目建立再之前STNTEF Per Rundtop 研究上。且該團隊在特隆赫姆附近的一個全面運營的商業養魚場進行研究，其場地被稱為 SINTEF ACE 全面實驗室。 　　該項目面臨的挑戰之一是讓ROV在網子內部運行時需與網子保持固定距離並同時地執行其檢查作業。這不僅需要知道 ROV 在水中的位置。且ROV還需要確切地知道它相對應之網子位置。而這些需要有能夠檢測網子並且能準確地測量 ROV 與其距離，以及計算車輛沿網速度的技術才行。 　　早期該研究團隊認為將都朴勒聲納安裝在ROV上可能是解決方案。但他們不太確定都朴勒聲納(DVL)是否可以鎖定難以定義之漁網表面。都朴勒聲納透過分析從堅硬表面反射回來的回波來測量相對速度。他們還能夠使用類似的技術準確地測量與其他類型表面的距離。然而，這些其他類型的表面往往是定義更明確的屏障，例如海床，而不是網。 　　研究人員與Nortek 取得了聯繫，想確認都朴勒聲納(DVL)是否能準確地測量與網的距離。而Nortek表示，有信心它的 DVL1000 儀器能夠“看到”網且能沿著網移動-事實證明確實如此。 　　Caharija表示:都朴勒聲納(DVL)只是導航設備中的一部分，還包含超短基線水下定位系統(USBL)、羅盤讀數、激光系統和車載攝像機等都是導航及提供位置之導航設備。但就只有都朴勒聲納(DVL)能保持與網的距離。 　　Caharija說Nortek都朴勒聲納(DVL)做得很好，該團隊使用激光設備來驗證DVL 的測量結果，並確認了其準確性。另外，在海底偵測這方面，Nortek是最具創造性的公司，該公司開發了許多可靠的儀器。 在更深、波濤洶湧的水域中測試ROV 　　除了希冀Artifex項目可以為無人的漁業養殖場鋪路，讓陸地之人員利用 ROV 於遠端監測管理水產養殖場，而不是仰賴潛水員來檢測。另外，該項目還旨在ROV配備機械臂以進行維修，而項目合作夥伴正在開發一種可以將 ROV 拴在其上的無人水面艦艇 (USV)，以及協助檢查的無人機。 　　水產養殖業者為了滿足全球對漁業之需求，越來越多業者將養魚場移至更遠的海域，因此，該研究團隊的下一步將會是在更深、波濤洶湧的水域中測試ROV。 　　在平穩的海域中，操作ROV較容易，但在海面波濤洶湧的海域上， ROV 的發射和回收等任務就極具挑戰性。而這些挑戰也意味著養魚場中的ROV容易因天氣驟變而有所影響，若有其設備能迅速地完成檢查作業，將能替水產養殖公司省下成本。因為對水產養殖公司來說，時間就是金錢—在更短的時間內完成的工作越多，成本就越低。 　　SINTEF仍持續在相關項目上，如CageReporter，其主要為開發感測器系統，使用自動化檢測設備於網內採集高品質數據，並將數據傳輸至陸地上。而這些項目及測試為水產養殖之革命奠定基礎。它們幫助了該行業擴大其其市場並滿足全球於類之需求，同時能以更快速地、低成本地獲取有關魚類健康、魚類福利、水質和網內之完整性訊息。【延伸閱讀】加利西亞的水產市場數位化計畫