經濟部技術處推動的工輔農策略，在跨部會努力下，與地方政府、農委會、勞動部與原民會等合作，已成功在原鄉創造技術帶動經濟價值擴散的典範，落實聯合國里山倡議政策（環境永續與在地經濟），及循環經濟（淨零碳排）觀念，以科技支持無毒永續、智慧生態、在地生產與跨領域產業生態系，開啟部落農業生產科技化、高值材料化及跨領域產業協同擴大規模經濟力提升的契機。 　　其中，工研院透過讓部落生產者應用科專成熟技術，並轉為跨業供應鏈一環，成為帶動原鄉經濟力提升的重要貢獻之一。同時，搭配帶領小學生認識傳統民俗作物、透過科技導入讓年輕族人留鄉工作意願提高，更是技術擴散與讓在地感動的關鍵。而呼應「技術搭台、文化唱戲」在原鄉體現的原則，所帶動社會效益與部落住民對自我經濟營造的期許、生活習慣改變，已成為在地持續深耕的重要動力。 　　例如屏東產出的紅藜麥，透過科學驗證，生態科技種出來的台灣藜麥具備高營養價值、機能性與潔淨度，搭配導入六級化跨產業商業模式、提高收購標準與開放加入契作，以保障原鄉耕作者收益。這種結合原鄉土地關懷、以農工合作技術，為生產基礎打造部落即農場、文化即品牌的原鄉特色農產，在市場上獲得肯定。另一方面，能依循生態科技生產、具品質保證與大廠穩定收購的台灣藜原料。 　　在實務推動上，導入循環經濟觀念，在屏東原鄉的台灣藜作物中也得到體現，並創造廢料變原料的經濟價值。去殼的台灣藜在保證收購後價格變高，且以生態科技生產的藜麥因不具農藥殘留，原來要丟棄的外殼，也成為周邊科學園區生技公司用來生產化妝品。這些跨領域產業生態系的串聯，幕後推動的基礎，就是成立原鄉優質原料共同供應平台的農協組織。而經濟部科專發展之AIoT（農業物聯網）智慧田間管理農務系統的應用，成為讓跨領域廠商安心收購的重要依據。 　　最後，讓技術留在部落成為供應者是延續經濟力的重要手段。 　　是讓部落生產者具備初級加工與材料供應能力，成為優質原料轉換高值材料進行產業化的重要推手。透過建構原鄉族人能共享材料加工的基地，配合工研院生技無毒檢測服務，以及協助成立的「原住民特色農業協會」將材料品質標準化、採購供應單一化，翻轉特用作物不再只是在地販售原料，還可成為食品加工及化妝品基礎材料供應價值鏈一員。 　　建構跨領域技術整合搭配產業生態系，是成功提升原鄉農業經濟力的新動能，這種透過生態材料與智慧科技，在維持原鄉優質環境意象下，共同打造跨領域六級化產業供應鏈，成為提升原鄉經濟的重要架構。技術處主導推動偏鄉「技術搭台、文化唱戲」，目的是保留地方傳統文化，並應用快速組合成熟的科專技術成為公共財，帶動跨部會資源導入，促成在地傳統產業技術創新的機會，並成為快速促進區域經濟力提升的標竿。 　　而以科專的生態智慧科技為基礎，在部落文化框架內，透過技術公共財與跨領域產業生態鏈構築原鄉產業創新模式，也讓原本僅屬於部落傳統民俗作物，躍為地方經濟力主軸。 　　除讓族人重新認知產業化的意義外，也增加年輕人留鄉工作的意願，更發揮「技術搭台、文化唱戲」、以工輔農協助原鄉經濟發展的重要精神。【延伸閱讀】印度智慧型耕作技術將幫助農民擴展農業經濟規模 （作者是經濟部技術處東部特用作物多元應用產業技術計畫主持人）

聯合國永續發展目標 ( Sustainable Development Goals, SDGs )，共發表十七項目標，其中第二項為Zero Hunger，其希望可消除飢餓，實現糧食安全，改善營養狀況和促進永續農業，但伴隨新冠肺炎 ( COVID-19 ) 與氣候變遷，確保糧食安全任務變得日益困難。對此，百事可樂PepsiCo認為需藉由產業間與政府的共通合作來達成，主要可透過三個面向： 1.發掘利用可改變現況的新科技 　　百事可樂PepsiCo認為精準農業 ( precision agriculture ) 是強而有力的工具，能夠協助農夫獲取即時資訊，做出應變，能有效提高產量與品質，同時避免無謂的水分、肥料或農藥的投入，降低能源消耗，減少浪費，其相關產品iCrop，已結合馬鈴薯生產者在歐洲的16個市場應用，在疫情當下，透過此科技可遠端監控馬鈴薯生長情形。此外，基因科技能使植物更加適應環境或抵抗病蟲害等，提高植物生長特性，百事可樂PepsiCo與Corteva Agriscience合作進行燕麥基因相關研究。 2.將農夫置於計畫中心 　　農夫相對於農業為重要的基石，當科技、研究、分析等無法回饋至農夫身上，將無法實際將其應用，因此百事可樂相當重視農夫的發展，視其為計畫(PepsiCo’s Sustainable Farming Programme)的核心之一，協助其了解並使用農業相關科技，並派出專家提出輔助與諮詢的服務，使農夫能於種植的每一步驟皆能展現發揮永續經營的精神。百事可樂製作了燕麥指導手冊(Oat Growth Guide)，並公開共享，提供燕麥生長發育相關的指南，使農夫接觸何謂永續農業，豐富相關知識。 3.產業與政府間互相合作 　　為了更加優化整體糧食生產系統，傳統單打獨鬥的模式已不敷使用，唯透過彼此互相合作才能達成未來糧食需求目標。農業科技日益發展，但品項過於複雜且龐大，造成農夫使用上的困難，政府須為農夫簡化並協助其使用最適合自身的科技。在數據方面，各產業階段皆有各自的系統，但對於農夫使用上來說頗為不便，產業與政府應使資訊更為透明，同時將複雜的資訊精簡並互相整合成一大數據，使農夫更易接觸與使用，同時配合政府政策與獎勵措施，鼓勵農夫尤其小農願意投入資金進行農業轉型，同時利用科技的創新，邁向永續經營。 【延伸閱讀】如何藉由物聯網技術之應用以解決糧食損失之問題

科學家觀察到飛行昆蟲相當敏捷且強壯，當他們在複雜的環境下飛行時，可表現出卓越的雜技動作，如翻轉、快速逃跑、飛行過程遭受碰撞可快速恢復等。當前最先進微型無人機主要的透過剛性致動器(MAV)產生動力，如壓電陶瓷，即為電能和機械能相互轉換的特殊陶瓷材料，這類無人機具有較低的斷裂強度(120MPa)和承受破壞的應變能力(0.3%)。此外，現有飛行系統雖然有較高的升重比，表示易於起飛，但是他們面對干擾等狀況時，無法做出如昆蟲般的快速反應。 　　因此，麻省理工大學的研究人員開發出一款藉由介電彈性體致動器 (DEA) 以驅動僅665mg無人機。DEA是一種新興的高分子軟性致動器，其由塗有碳奈米管的薄橡膠圓筒製成，當電壓施加於碳奈米管時，會產生靜電力，從而擠壓並拉長橡膠筒，反覆的拉長與收縮可使無人機的機翼快速擺動。此研究成果顯示新型DEA具有高功率密度 (1.2 kW/kg ) 和相對較高的轉換功率 (37%)，研究人員將其進一步整合於無人機中，使無人機升重比 (>2.2:1) 相對於以往機型較高，每秒機翼擺動次數高達約500次且可達到70 cm/s的上升速度，除了能夠在空中盤旋，還能夠在飛行過程中受到碰撞時於0.16秒內翻轉並恢復正常，相較於笨重的傳統機械，其具有多種優點，如較大致動力量、應變力高等，藉此展示出MAV所不具備的優秀飛行能力，從而凸顯出新型混合軟性與剛性機器人於工業和農業具有應用潛力，如農作物的人工授粉或災難後的搜救任務。因此，透過模擬昆蟲的生理特性，啟發了更多創新研究，為仿生機器人帶來新思路。 【延伸閱讀】有朝一日泡泡無人機能協助農民為花朵授粉

過去15年間，經受訓的狗兒已被證實可準確檢測多項疾病，儘管樣本間相似性不高，即屬無共同生物分子特徵的癌症，且為無氣味的物質，但已超越現階段最好的儀器。然而，鑒於訓練有素的犬隻可用性有限，研究人員過去幾年已著手開發並持續改進小型檢測系統，該系統結合哺乳動物的嗅覺受器做為感測器，其靈敏度高於狗的嗅覺200倍，並搭配機器學習的演算法。 　　在最新的測試中，研究團隊使用2隻英國醫療檢測犬及小型檢測系統進行50個前列腺癌及無該疾病之尿液樣本進行分析比對，透過氣相層析質譜儀(gas chromatography-mass spectroscopy, GC-MS)分析揮發性有機化合物含量、16S rDNA Illumina定序測量微生物保守基因序列判定微生物含量，此外，利用犬隻的診斷以訓練人工神經網路(artificial neural network, ANN)判斷GC-MS所測定出的波峰結果，透過上述手法找出樣本間的異同，協助疾病的診斷。試驗結果顯示，2犬隻的檢測特異性分別是76.2%及70%，靈敏度皆為71.4%，而小型檢測系統的檢測特異性為70-76%，靈敏度71%，說明該研究為臨床運用提供了良好的框架，其建立了方法學與相關檢測的可行性，得以利用嗅覺、尿液中揮發性有機化合物及菌群分析進行大規模研究，以開發機器嗅覺診斷工具，並同時與傳統篩檢工具比較，可更早、更具特異性及更靈敏從尿液中診斷前列腺癌。 　　研究人員亦表示期望未來的手機內建氣味感測器，如同鏡頭一樣是標準配備﹐可更快速篩檢出疾病的早期徵兆，甚至能夠針對煙霧或瓦斯洩漏發出警訊。 【延伸閱讀】結合噬菌體與智慧型手機用以檢測食品汙染

RIPE是一項國際研究項目，旨在改善光合作用，為世界各地的農民提供高產的農作物，以確保每個人都有足夠的食物過上健康的生活。為了實現這一目標，農作物須將陽光和二氧化碳進行更高效率的轉化，科學家正在分析數千種植物，以找出調整植物的結構或其細胞構造而可增加產量的方法。 【延伸閱讀】研究人員開發了能即時提供農作物生產力數據的估算方法 　　美國農業部植物生理學家Carl Bernacchi表示：光合作用是二氧化碳轉化為植物生長物質的重要切入點，但測量冠層光合作用非常困難。大多數方法都很耗時。Carl Bernacchi研究團隊同時使用兩種光譜儀器，快速測量植物光合作用時被能量激發而發出的特別訊號「太陽光激發葉綠素螢光｣Solar Induced Fluorescence（SIF）。第一種儀器是用於掃描農作物的高光譜相機，第二種儀器是非常詳細記錄太陽光信息的光譜儀。 　　利用SIF信號，研究小組得知有關光合作用的關鍵因素，他們發現SIF信號的關鍵部分與提高光合作用能力有高相關性。在這項研究中，他們挑選出已知與SIF相關聯的特定光帶，以更好地了解實際上需要測量哪些高光譜數據。 　　伊利諾伊大學Matthew Siebers博士表示：「之前實驗利用昂貴的高光譜相機捕獲數千個光帶。這項研究表明，既然我們知道需要什麼樣的光帶，則可使用較便宜的照相機代替｣。另一位Katherine Meacham-Hensold博士表示：「對研究光合作用的人來說，這些工具使研究進度大幅加快。有希望藉由提升光合作用，實現養活本世紀人類的糧食產量目標｣。

澳洲農業資源經濟科學局（ABARES）與澳洲統計局（ABS）合作建立了一個新的澳大利亞農場安全資料庫。ABARES今天詳細報告這項創新的農業數據整合項目（AgDIP），該項目整合了多個現有的資料庫並開發新的預測模型，可能為澳洲農場帶來了新的應用。 　　 AgDIP建立農場級縱向農業資料庫（FLAD），FLAD的建立提供了有關各種農產品（包括旱地、灌溉和園藝作物）生產的訊息，還提供包含有關用水、牲畜數量和農場土地面積、位置等訊息。ABS的商業縱向農業數據環境（BLADE）資訊提供所有有關澳洲農場業務的詳細訊息。利用匹配澳洲商業編號（ABN）方式，FLAD與BLADE進行資訊整合，所得的FLAD-BLADE資料庫可知澳洲每個農場的生產和財務收入等相關訊息。 　　該FLAD-BLADE資料庫再與氣候、商品價格等資訊結合，開發新的統計模型，該模型可在蒐集有關主要氣候條件（例如：降雨量和溫度），商品價格和農場特徵（位置、大小）等的資訊後，以農場規模預測農業產量。目前此模型主要應用於澳洲的種植農場和Murray-Darling盆地的灌溉農場，可分析預測作物更精確的生產趨勢，提供更高的空間解析度(spatial resolution)，也可分析季節性氣候和乾旱對農業生產的影響，以及測量Murray-Darling盆地的水生產率（Water productivity:單位用水量的作物產量）趨勢。 　　AgDIP資料庫和相關模型具有許多潛在的應用。從中期來看，可以統計國內所有小面積種植的主要作物數據，進一步完善耕種模式。這些模型還可與氣象局BOM表的季節性前景數據串聯起來，以預測年度作物產量。從長遠來看，這些資料庫可用於幫助改善農業統計，且可提供政府政策評估分析。此資料庫為農業金融部門提供訊息，可用於乾旱保險市場的發展，提供農民更多保障。 　　ABARES高級經濟學家Neal Hughes博士表示，該資料庫可以幫助我們更準確的預測乾旱和氣候變化對不同類型農場的影響，並可以更清晰地反映農業領域的長期趨勢。未來可應用於農民乾旱風險管理，有利乾旱保險市場的發展，並可對政府計畫或農場管理實踐進行評估。 　　ABARES執行董事Steve Hatfield-Dodds博士表示，建構此資料庫是一項重大成就，從現有政府資料庫中獲取最大的價值，又開發一種新的現代農業統計方法，為政府提供一項長期資產，可用於報告關鍵重要問題，如：農業生產力因素、乾旱或氣候變遷的影響、了解水改革的政策影響等。【延伸閱讀】歐盟推動大數據技術整合幫助提升生物經濟價值

5G專網擁有多項優勢，一方面可獨立運作，不受公共網路壅塞的影響；另一方面亦可確保感測設備聯網的通訊品質，確保物聯網(Internet of Things, IoT)應用的可靠性；另一項重點是，5G專網與公共網路實體隔離，可避免企業機密敏感資料外流。台灣推動5G「專網專頻」政策，規劃4.8至4.9GHz頻段的專網，將提供給人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與IoT等相關企業的應用整合平台使用。 　　日本在2018年思考5G落地應用之際，就已經著手開始規劃企業專網，並於總務省（主管日本電信政策與產業）的「情報通信審議會」中設置專責小組，推動5G專網的相關政策作為。2019年12月，日本總務省開始接受5G專網執照的申請；2020年4月開始，包括東京大學、東京都立大學等高等教育機構，以及富士通(Fujitsu)、NEC等企業組織，鼎力合作取得5G專網執照，進行5G場域的落地實證。 6大產業 申請21張專網執照 　　從總務省情報通信審議會專責小組企業委員的歷次會議報告內容來看，可以看出日本企業對於5G通訊技術的市場期待。舉例來說，NEC期待5G專網在智慧工廠建置、危險場域的遠距機械操作，以及在延展實境(Extended Reality, XR)上的應用；日立(Hitachi)則是強調鐵路、機場等基礎設施，以及無人卡車的物流應用。 　　從日本總務省的規劃、日本企業的期待，以及5G科技所具備的「高速率」（下載2小時影片只需3秒鐘，而LTE要花5分鐘）、「低延遲」（相當LTE的10倍能力）與「廣連結」（可同時連接100個以上的終端機，LTE只能同時連接數個）特性來看，初期企業對於5G的需求程度，被認為高於一般消費市場。因此，日本於2020年3月25日開啟5G的一般電信服務後，即同步啟動5G專網的服務。換言之，日本的5G落地應用，初期可說是以專網為重點。 　　到2020年底為止，日本共有21家業者取得專網執照。這21家業者在5G專網服務的運用上各有所側重，其中有線電視業者佔了7家居冠，分別是秋田有線電視、JCOM、栃木有線電視、富山有線電視、ZTV（三重縣）、愛媛有線電視與CNCi（名古屋）。這些有線電視業者正計畫以5G作為有線電視的最後一哩路，推出8K影像服務。 　　位居第二的是製造業者，共有6家，分別是富士通、NEC、精密機械(Hibiki)、日立製作所、日立國際電氣與Toshiba Infrastructure Systems。製造業導入專網的重點在於推動智慧工廠與IoT的應用。 　　第三則為通訊業者，分別是運用在智慧農業與職業運動場域的NTT、與九州工業大學進行產學合作的QTnet（福岡），以及建置智慧辦公環境的GMO Internet。 　　第四類為大學與地方政府領域，各有2家，包括東京大學、東京都立大學，以及東京都、德島縣。這2所大學申請5G專網執照的用途，主要是為了進行各種技術與服務測試，而地方政府則是用來測試中小企業的5G營運管理環境。至於在企業諮詢機構中，目前唯一取得專網執照的野村總合研究所(Nomura Research Institute, NRI)申請專網的目的，主要是研究與分析5G可能衍生出的創新業務。 落地實測 監控、畜牧、救援 時間再推進至2021年，日本的5G科技將更聚焦在下列6類業務服務的測試上。 1. 農漁業的生產與管理 　農機用具的自動運轉與遠距操作、農業技術的圖像化、水下無人機的遠距操作等。 2. 醫療與健康管理 　在偏鄉地區實施遠距診療、在城市醫院進行高精細醫療影像的即時分享。 3. 文化、觀光與運動 　在旅遊景點測試多人擴增實境的眼鏡、旅遊景點的4K影像即時推播通知。 4. 智慧工廠 　目視檢查的自動化、多輛自動搬運車(Automatic Guided Vehicle, AGV)的即時遠距操控。 5. 交通運輸 　包括自駕車的即時遠距監控、車體與道路檢查的遠距操作。 6. 災害與犯罪預防 　包括視覺化的即時河川水位變動監控、特定設施的人流即時監控。 　　至於5G已實際落地應用的具體事例，有3個案例值得分享。首先是由NTT、愛媛大學、住友重機搬送系統與淺川造船合作的造船廠吊車業務。淺川造船是擁有450名員工的中型企業，每年可製造總噸數8萬噸的新船。過去在淺川造船廠進行吊車搬運業務時，由於駕駛座的死角非常多，要依靠聲音指示進行吊車操作。現在藉由NTT的5G平台，以及愛媛大學提出的影像監視系統，可即時傳遞精細影像給駕駛員，消除作業上的死角，確保安全的作業環境。 　　其次是KDDI(au)、國際電氣通信技術基礎研究所、早稻田大學與北海道十勝村上牧場合作，進行提高酪農生產效率的5G服務。村上牧場飼養約300頭乳牛，員工數為15人。雖然在規模上屬於小型牧場，但因員工數過少，使得員工的照顧與檢查業務極為繁重。目前村上牧場採用設置4K監視器，將高精細影像透過KDDI的5G平台即時傳給工作室的員工的作法，讓牧場員工可透過耳標號碼，一方面可快速識別出不同號碼的乳牛以及其所在位置，另一方面也可依需求來隨時監視特定乳牛（例如：健康狀況有異、情緒不穩等）。此一5G落地應用後，不只大幅減輕牧場員工的業務負擔，也提昇牧場的管理效率。 　　最後是KDDI、信州大學與中央阿爾卑斯株式會社合作的守護登山者系統。位於長野縣的木曾山脈，被稱之為中央阿爾卑斯，每年吸引約5萬名登山者，雖然該山脈的最高峰不及3,000公尺，但每年因積雪或融雪濕滑導致的山難事件層出不窮。因此信州大學推出以無人機搭載擴音器與4K數位相機的巡邏方式，再透過5G平台運作的即時影音傳遞，可協助搜救遭遇山難的登山者並掌握其所在地。 　　總的來說，於2021年正式開啟的日本5G落地應用有2個重要特色。第一，著重推廣以企業需求為主的5G專網；第二，與地方創生政策結合，利用5G解決地方課題。然而，目前日本5G專網能否普及的關鍵，主要在於中小企業是否能支付高額的設備建置費與電信費用。 【延伸閱讀】日本SoftBank應用5G通訊與高精準定位服務於智慧農業 專網市場規模 2025年增逾23倍 　　目前5G的2種組網類型中，獨立組網(Standalone, SA)的價格較高，但傳輸速率相對不受限制；4G和5G基地台並存的非獨立組網(Non-Standalone, NSA)，成本較低但傳輸速率受到限制。即便如此，中小企業的NSA建置費用，也要花上數百萬日圓。在電信費用上，1台移動型通訊模組每年要繳370日圓的費用。中型規模的企業在工廠進行自動化生產管理時，保守估計必須設置數萬台移動型通訊模組。如此一來，企業每年的電信費支出接近千萬日圓。 　　由於設備建置與電信費用支出的成本高昂，再加上5G專網必須聘僱專業人才進行維護與管理，在在降低了日本中小企業導入5G專網的意願。有鑑於此，Panasonic、富士通等大企業，也開始為日本中小企業提供5G專網的專業服務，並將初期的建置費用壓低至100萬日圓，每年的電信費用為40萬日圓，以企業服務方案來協助推動5G專網普及，也可望帶動新的資通訊業務市場。矢野經濟研究所即預測，日本5G專網服務的市場規模，將從2021年的20億日圓，快速成長至2025年的470億日圓，飆增23.5倍。 　　反觀同樣積極發展5G專網的台灣，目前仍以電信業者結合製造業大廠的合作為主。例如：中華電信與日月光、遠傳電信與台達電的合作等。若以日本的發展脈絡來看，5G專網的普及與否，中小企業應扮演重要角色，若在此發展趨勢下，提供中小企業5G專網服務的業務，未來將更能創造出新的經濟價值。（本文作者為政治大學國際事務學院教授）

國際畜產研究所(International Livestock Research Institute, ILRI)正實施烏干達國家重點建設計畫，以解決毛豬價值鏈中的限制，MorePORK II計畫目標是以環境永續和性別包容的綜合干預措施提高豬的生產力和收入，由市場協定方法改善男性與女性農民的生計，並加強毛豬生產商、進口商和服務供應商之間的鏈結，從而激勵價值鏈成員採用經研究測試可提高生產率的綜合性最佳干預措施，以資通訊技術(information and communications technology, ICT)平台—PigSmart，發展價值鏈成員在最佳干預中的能力。 　　PigSmart平台是由數位參與者和貢獻者組成的系統，協助價值鏈提高效能、豬隻品質、利潤並降低成本，將小型養豬戶與品質管控和服務供應商連結，並提供雙向訊息，增強業務拓展。PigSmart的最佳干預措施可提供給所有價值鏈成員，包含資訊、教學與工具等面向，例如飼料計算器、疾病報告管道和與畜群健康、人工授精、飼草改良、糞便管理、熱緊迫及商業模式相關等資訊技術，藉由培訓和認證來改良商業飼養流程，而多個管道的拓展服務如簡訊服務(Short Message Service, SMS)、互動式語音應答(interactive voice response, IVR)和影音也得到數位強化。計畫期望PigSmart合作夥伴關係將吸引數位領域私人企業進入毛豬價值鏈，以利農民和其他價值鏈成員可以從中受益。 PigSmart可解決的關鍵問題： ‧缺乏可即時、適當推廣服務和品質投入的管道。 ‧對畜牧業、疾病預防和控制的最佳做法了解有限，難以獲得高品質的獸醫醫療。 ‧疾病管理差，不當的飼養與衛生習慣。 ‧養豬戶現有的主要資訊管道並不一定能確實提供解決問題的資訊。 ‧現有管道(如實體培訓班和研討會)無法有效地傳遞信息。 ‧農民沒有依據培訓班和研討會上得到的資訊採取行動。 ‧農民和推廣人員缺乏資訊，無法改善毛豬價值鏈流程。 ‧市場上存在劣質飼料。 PigSmart數位創新的例子： 1. 飼料計算器(Feed Calculator) APP： 　　可計算農民可取得之當地畜牧飼料原料之最低及平均成本，應用於培訓推廣人員和當地代理商，以在地飼料原料而非商業飼料濃縮物之來調配飼料，撇除其他因素，毛豬生長速度和豬肉品質可得到類似成效。 2. AgriTechTalk International CIC： 　　推出毛利率計算器，計算養豬戶的基本投入和產出價格，目標是藉由提高生產效率來降低成本，從而產生連鎖效應，提升商業效益。 3.Akorion Company Limited(即EzyAgric)： 　　致力於將農業價值鏈數位化，以有效提供生產、財務、市場資訊及綁定服務。EzyAgric APP可提供知識樞紐、生產、市場與資金的電子商務服務，並具有資料導向與包容性之特色，可實現輸入、產品需求報告，並促進企業群體的記錄管理。藉由社區型企業和個人之網路，歸納農民對輸入品的需求，提供具競爭力價格的優質來源，將養豬戶與價格低廉、品質保證的輸入品和服務連結，增強毛豬價值鏈系統。 　　期望藉由創新技術，除了控制品質，養豬戶還可以更即時獲取資訊，提高毛豬品質與產量、降低成本，並增加收入。【延伸閱讀】大數據幫助改善豬隻健康狀況之商業應用

2020年新冠肺炎肆虐全球的疫情，可說是徹頭徹尾的改變了全體人類生活，除了到哪裡都擔心會受到感染之外，群聚感染的疑慮也導致農業層面上，面臨了人力短缺的狀況，而如今，機器人與AI智能工具的導入，成為一線曙光，看似能解決這樣的窘境，且目前已經有成功的案例誕生。 機械人不染病　成最佳人力替代選擇 　　自動化機械人能夠幫助解決人力短缺窘境最大的原因，就是機器不會感染生物病毒，而這樣科技運用到農業的趨勢，從美國到英國都看得到。其實起初在疫情爆發的時候，並沒有人會料到事態會變得如此嚴重，在進入夏季，也就是農作物採收的旺季時就面臨了人力短缺的問題，當時英國政府甚至對失業國民發出通知，希望提供就業機會，進而解決人力短缺。 　　但實際上的情況是，連失業的人都因為害怕染病而不願意接下這份工作。也因為這樣的情勢，讓農業相關單位意識到了自動化設備的重要性與發展趨勢，目前英國農業的勞動力相較美國勞動力總數少了2％，這是由於英國機器數量使用在農產業上已有一定程度的增長。 部分蔬果易損傷　仍難全面自動化 　　事實上，農業在現階段的發展之下，已經可以說是自動化與使用機器輔助相當高比例的產業，但即使技術概念成熟，在全面自動化的實行仍舊有相當大困難，是因為不同種類的蔬果有不同的特性，而某些蔬果很容易在自動化採摘的過程中受傷。目前能夠順利實行自動化採收的蔬果農作物有馬鈴薯、小麥與玉米等，這類作物的質地特性較不怕碰撞，使得自動化機器採摘過程中不容易傷害到蔬果本身，採收率也不會因而降低。 　　但是，若是僅有部分的農作物能夠應用自動化採收技術，就不能為這個產業帶來全面性的實質幫助，而也因為如此，各方科學家與工程師等都在不斷努力去克服技術困難，以期能盡快將自動化採收技術用在各種蔬果上。 AI技術加入自動化機器運作，可望改寫農業歷史 　　2018年，農業機械人新創公司Root AI創辦人Josh Lessing一直在努力克服機器人無法普及使用在脆弱農產品的問題，如今似乎也看見了一絲轉機。 　　Root AI開發了一個名為Virgo的機械人，可以精準的摘取那些高價值、精緻的水果。以番茄為例，長期以來，透過機械方式收穫的番茄大多數是用來製作外觀不需保持美觀的番茄糊濃縮物，或者是調味用的番茄醬，而販售到零售市場、重視外觀的新鮮番茄，通常都是手工採摘的。而目前最新以機械人結合AI技術，已經可以成功自動化採摘，而又能維持果實的鮮度與外觀。 　　自動化採收能夠跨出成功的一步，與AI智能導入有著絕對的關係，這項新開發的採摘機器人，會透過機器上的攝影鏡頭，準確地在番茄園中移動，在移動的同時，攝像鏡頭同時能夠利用影像回傳系統，且還能利用AI智能技術即時計算處理出每顆番茄的質量與成熟度，將番茄的採摘品質掌控得更精準。 疫情推進自動化進程，讓供應鏈能更加安全穩定 　　一場新冠肺炎疫情的肆虐，全人類的所有生活型態都面臨的巨大的轉變，但也因此迫使許多數位工具能有機會更快地跟上腳步，推進自動化的進程、解決生產困境，讓全球供應體系有機會更加穩妥且安全地循環下去。 【延伸閱讀】在人工智慧發展下的農業變革

近日缺水嚴重，台中農改場與農業試驗所等單位研發間歇灌溉技術，更開發智慧化灌溉系統，農民可以透過將手機與田間系統連線，直接用App進行遠端操作，即時水位監看，再進行間歇灌溉，可以節約灌溉用水至少三成，也有助於解決農村人力不足問題。 　　最近農業灌溉及民生用水都拉警報，許多農民不僅地表排水溝無水可用，更是抽不到地下水灌溉，只能再把井打更深抽地下水灌溉，尤其水稻田插秧後灌溉用水量大，讓農民也很緊張。 　　台中農改場與農業試驗所、苗栗農改場、中興大學農藝系及土木工程系組成團隊，研發間歇灌溉技術，採用間歇灌溉，延長每次灌溉間隔，灌溉後讓田水自然滲漏與蒸發，直到土表無水再灌溉，約可節約灌溉用水至少30%。【延伸閱讀】能偵測土壤水分多寡的作物灌溉感測器將能達到省水之效 　　台中農改場作物改良課助理研究員吳以健說，水稻是農作物中灌溉用水量最多者，水稻每一期作一公頃需一萬二千噸灌溉水量，傳統水稻田時常灌水入田維持飽水狀態，此作業模式消耗大量水資源，頻繁灌水也耗費人工與時間，因田區長時間湛水，更使稻株根部氧氣缺乏，根系無法深入土壤，導致營養效率不佳及提高倒伏風險。 　　吳以健說，若改以間歇灌溉，不僅省水，更有助於土壤透氣與稻株根系發育，讓水稻更強健，而農民原本每天要「巡田水」灌溉，運用間歇灌溉模式，有些稻田甚至三、四天灌溉一次就好。 　　而且原本農民每天得走到田間巡田水，現在只要在田間安裝水位計與電動閘門或水閥，連上電腦的智慧化灌溉系統，農民只要在家裡透過手機或平版電腦的APP隨時監控田間水位，在家也可一鍵按下啟動智慧化灌溉系統，水就送進農田，也能省去農民巡田水的時間。

小規模農場容易受到氣候變化和乾旱的影響，許多農村飽受難以獲得基礎設施與耕作技術之苦，美國技術公司Farm From a Box創建了一個多功能、客製化、創新、離網的工具箱，結合節能技術與可再生的耕作方法，將傳統工廠的許多功能結合到有效且易於管理的多合一系統中，可望加強及穩定在地農村的糧食生產。永續發展是Farm From a Box工具箱的主要目標，該系統可節省水、改善土壤品質，而不會損害作物。與傳統的灌溉系統相比，Farm From a Box工具箱的用水量減少約50％，並可使農作物產量提高50％；整體而言，與使用天然氣或電力的耕作系統相比，此工具箱的能源成本降低高達85％。 用戶可自行設計農場系統，以滿足各種作物對氣候、取水點和栽種計劃的需求，系統包含： 1.硬體方面：可挑選外觀顏色，並配備108 ft2、12,000 BTU空調單元的冷藏庫，冷藏庫外部是一個安全的科技櫃，包含能源管理、數據控制系統以及所有WiFi存取點；庫內則擁有不銹鋼工作台，以及穩定整個裝置的電池組(battery bank)和控制標頭(head control)。 2.永續方面：工具箱中的地板皆由90％的消費前再生材質組成，具備防滑、耐用、永續特色；發電系統則是離網3千瓦太陽能板，可以為整個農場的幫浦、儲存系統、數據系統和輔助設備等提供潔淨和超高效電能，太陽能板獲得的所有能量可儲存在不含鈷的鋰電池組中，並快速充電以維持整個農場系統。 3.節能方面：太陽能Groundfos®幫浦可從都市供水管線、地下水井，河流或湖泊等取水點取水，具有高效能且免維護特色，降低管理該系統的成本。另具備節水滴水灌溉系統，易安裝，可在乾旱時穩定作物產量。 4.軟體方面：每個工具箱都配有遠端監視和控制系統，對農場進行動態分析，以即時向用戶提供農場訊息。數據監控系統記錄的關鍵數據點包含整個田間的總用水量和流量、濾水器的狀態、濕度、系統的總電壓以及冷藏室內的溫度，以及設備內外的數據。 　　Farm From a Box工具箱具有多功能、易使用、低成本等特性，適用於多種用途，例如將學校與健康食品和飲食教育連結、使農業營運現代化以提高獲利能力、或者在災難發生後迅速啟動糧食生產，為難民提供技術與創業機會，減少對傳統糧食援助的依賴，為當地的糧食系統做出貢獻。【延伸閱讀】人性化界面與小型農業感測器之應用

Aerobotics的多光譜攝像機裝附於農場的無人機上，接通Aeroview軟件可自動識別肉眼難以觀察的問題。農民可直接在電腦上查看每棵果樹的分析結果，包括健康狀況、葉綠素水平、冠層面積和數量等。不健康的樹用紅色的點表示，而健康的樹則用綠色表示，農民可準確地得知農場中樹況，可以直接將不健康的樹進行標記並使用Aerobotics的行動應用程式Aeroview InField進行地面調查。該應用程式將偵察機定位到各個被標記處，偵察機可在應用程序上留下照片、定量資料等相關資訊，農民直接在其網路應用程序即可查看相關資訊，助於農民判斷何時何地前往果園應變處理如：病蟲害、天氣損害、營養缺失等問題。 　　Aerobotics公司積極支持氣候智慧農業，並幫助減少用水量和農場人力投入。Aerobotics的精準農業應用有助於提高食品安全性和促進新興市場農業的發展。Aerobotics表示其藉由提高每公頃農地的總生產量，從而幫助新興市場農業達到已開發國家的標準。去年該公司的技術方案已成功打入美國市場，獲得美國的大規模樹木和果樹農場青睞。此外，Aerobotics正在開發用於林木作物的產量預測模型，目前全球仍無可行性的技術解決方案，該公司有機會成功開發預測模型以達新革命。 　　Aerobotics於2019年底首次推出，第一個軟件程序專注於柑橘產業，該軟件在收穫前提供農民有關果實大小和顏色分佈的準確報告，以及其他常見的果園監測數據。果農利用這些數據就可在收穫前進行市場評估並優化行銷及包裝策略，以達最高效益。 【延伸閱讀】無人機進行大面積橄欖病害監控 　　日前，Aerobotics公司獲得FMO風險投資公司與國泰航空投創公司的投資，以及荷蘭的瓦赫寧恩大學研究中心合作支持，將擴大規模拓展與新技術研發。FMO風險投資公司項目經理表示：「Aerobotics是一家起於非洲的技術公司，為全球果農開發最實用的農業技術。我們希望在新興市場的大型農業綜合企業客戶網絡中推廣其技術，從而為航空業和農業綜合企業創造雙贏的局面｣。國泰航空投創公司表示：「Aerobotics開發了獨特的精準農業技術，在南非開普敦柑桔農場進行首次試驗後，目前已在全球18多個國家使用，為農民和保險公司提供珍貴資訊。我們相信Aerobotics有能力成長為農業價值鏈中的高端技術供應商，並為整個行業帶來高效率和準確數據｣。

經濟部今（11）日在智慧國際預認證創新服務展示會宣布，運用AI人工智慧分析及區塊鏈技術，幫助國內水產養殖業龍頭廠商口湖漁類加工合作社成功取得台灣首張BAP認證（最佳水產養殖規範, Best Aquaculture Practices），協助台灣打入國際漁產市場供應鏈，拿到進軍美國大型連鎖量販及餐飲市場的門票，預計增加2.4億元產值。 　　經濟部技術處處長邱求慧表示，台灣是出口導向的國家，2020年農林漁畜產外銷產值超過49.1億美元，因此農漁業也應該數位轉型以提升國際競爭力，為此經濟部推動AI人工智慧新興科技改變產業發展，朝向更加智能化、數位化。 【延伸閱讀】人工智慧可以幫助養活世界嗎？ 　　經濟部表示，BAP獲證為沃爾瑪（Walmart）、好市多（Costco）等歐美大型連鎖超商採購供應商的必要條件，而台灣則成為全球第40個獲得其認證的國家，預計未來可透過這個成功經驗，協助國內相關業者快速取得國際認證。 　　經濟部指出，國際認證是產品行銷全球的必要條件，因各國認證程序不一，導致農漁民取得國際認證有三大痛點。一是產業外銷的國際標準認證資料繁瑣且多元，收集整理困難，二是業者不熟悉流程，導致重新驗證而錯失商機，三是疫情造成遠距國際認證不易。 　　經濟部表示，除促成口湖漁類加工合作社取得國際認證外，日前也協助國內最大的香蕉集銷中心藝隆農產在半年內快速取得全球優良農業規範（GLOBAL Good Agricultural Practice, GGAP），突破傳統貿易代理模式，成功打入國際農漁產市場供應鏈，而這項服務也將擴大到化妝品業、製造業、保健食品業與電子業等產業的國際認證，讓來自台灣各地的優質產品，有機會「賣」進全球。 　　經濟部指出，智慧國際預認證創新服務具備三大特色，一是帶動業者數位化，建立農漁日常資料庫，二是透過AI人工智慧分析國際認證文件，一鍵可知是否符合國際認證規章，大幅降低人力成本33%，三是受疫情影響，結合區塊鏈不可更改特性，與國際驗證單位合作，打造遠端線上稽核（Remote-audit）機制與模式，降低稽核人員審查認證困難度及縮短50%時間，搶先為台灣建立後疫情時代跨國驗證服務模式。

資深蜂農Sean Cusack與昆蟲學家設法建立預警系統，以警告蜂農潛在的天敵威脅，入侵者可能在幾個小時內就會毀滅蜂巢，但若蜂農可以在10分鐘內知道狀況便可及時處理，降低損失。Cusack計畫在蜂巢的入口處安裝動態感應相機，並使用機器學習以遠距辨識蟎蟲、胡蜂或大虎頭蜂等入侵者的侵入。 　　微軟提供免費APP—Lobe，可從Windows或Mac電腦上下載，它使用開放原始碼(open-source)機器學習架構，沒有數據科學背景的用戶可將圖像導入Lobe，並輕鬆地標記圖片以建立機器學習資料庫，Lobe會自動選擇正確的機器學習架構，無需任何裝置也不須編寫程式碼，即可開始訓練模型。用戶可以藉由即時視覺結果評估模型的優缺點，與模型互動並提供反饋以提高性能；此外，所有數據均保障隱私，不需要互聯網連接或登錄。Lobe讓用戶使用PC或Mac以簡單、快速的方法進行機器學習，不需依賴雲端，為希望利用雲端計算功能的用戶提供微軟Azure AI服務。訓練完成後，可以輕鬆將模型輸出，在業界標準平台上運作，並應用於APP、網站或設備，用戶就可以在家裡或工作場所建立端對端的機器學習方案。 　　Cusack使用動態感應相機，拍攝蜜蜂及入侵者飛入蜂巢的照片。(由於在野外看見大黃蜂的情況少見，因此Cusack將大黃蜂的圖片黏在木棍上，然後插入蜂箱中模仿大黃蜂入侵。) Lobe使用這些圖像建立了一個機器學習模型，可以區分不同的昆蟲，並在蜂巢入口處設置小型樹莓派(Raspberry Pi)，以警示蜂農。 　　另一個案例是，大自然保護協會(The Nature Conservancy)將Lobe應用在「海洋財富測繪計畫」，該計畫旨在繪製旅遊、漁業行為和其他活動影響潛在重要海洋資源的地點與行為之圖譜，目的是幫助五個加勒比海沿岸國家制定更理想的保護與經濟決策。有許多好的補魚與航運地圖顯示海洋生物不同棲息地的位置，但實際上很難解析遊客活動的行為、地點及強度的空間分布型態，利用群眾外包(crowdsourcing)資料庫則能協助填補缺漏。使用Lobe標示渡假照片，這些照片描述了各國遊客上傳到熱門旅遊網站的鯨豚觀賞活動，但照片去除了所有個資，只保留地理數據，這可以幫助決策者大致了解自然旅遊活動在不同地點的受歡迎程度。 　　其他使用Lobe建立APP的應用案例如：幫助辨識毒橡樹等有害植物、當車庫門被打開或屋外的停車位開放時發出警報、浣熊拿取居民的垃圾時送出警示，或者當工人在危險環境沒有戴安全帽時發出警鈴等。 　　Lobe專案經理Jake Cohen期許讓更多人能夠嘗試並利用機器學習，希望用戶能以前所未有或意想不到的方式運用它。微軟表示，現今Lobe可支援圖像分類，未來計劃拓展到其他模型和數據類型。 【延伸閱讀】新型感測器可改善昆蟲監測和作物管理

由於產蛋雞品種被認為不適合生產禽肉，又因雄性雞不產卵。因此工業化雞蛋生產中，通常不飼養這些品種的雄性雛雞，而淘汰撲殺新孵化沒有「經濟價值」的雄性雛雞。為了較人道解決雄性雛雞問題，之前由德國公司Respeggt GmbH開發的Seleggt Acus採樣系統商業界已投入實際應用。該系統測試方法是在孵化的第八天或第九天用針頭從尿囊(allantois)中抽取尿囊液，通過激素分析確定卵內性別。該系統僅部分自動化，並存在傷害尿囊膜的風險，這可能導致孵化率降低。該系統的單個採樣機器每小時處理量約為600個雞蛋。 【延伸閱讀】確定雞蛋性別的新方法 　　Respeggt GmbH公司今年開發出新一代的採樣系統Seleggt Circulus，其尿囊液樣品以非侵入性方式採樣並全自動運行，由於不再需要清潔任何採樣針，總採樣時間減少到每個雞蛋只要一秒鐘(每小時處理3,600個雞蛋)。一個Seleggt Circulus採樣機器每周可處理360,000個種蛋(hatching eggs)，相當於150,000至180,000個產蛋雞(laying chicks)，與Seleggt Acus系統相比，產能提高約6倍。 　　養雞場孵化的種蛋(hatching eggs)送到中央孵化場，在孵化場中根據品質和重量進行分類，手動及半自動在托盤上分揀雞蛋後，放入孵化器。其分揀過程非常耗時，且雞蛋在傳輸帶上如果相互碰撞，可能會造成蛋殼損壞。 　　法國NECTRA公司開發的集蛋輸送系統-Nectra SAS可將雞蛋從托盤轉到運輸輸送機上的雞蛋移動杯中。雞蛋根據品質和重量自動進行分類，將已裝滿的雞蛋移動杯自動轉移到孵化盤上，該系統大量降低了損壞蛋殼的可能性，並使孵化盤的填充過程自動化。這減輕了大量的工作量，並提高了雛雞孵化場的孵化率。 　　德國公司Seleggt Circulus採樣系統卵內性別測定技術和法國公司NECTRA SAS雞蛋分選補充系統在今年漢諾瓦畜牧展EuroTier創新獎中獲得銀牌。

美國消費性電子展(CES)受到新型肺炎疫情影響，2021年改採數位化形式，1,900家廠商轉戰線上，這是國際展會的重大里程碑，也揭示後疫時代的防疫、智慧與自動新需求。疫情為全球供應鏈與經濟帶來挑戰，產業需要更靈活彈性的機器人投入，加速產業轉型智動化生產，機器人躍升為產業重要布局，本次CES展上也看到機器人應用遍地開花。 　　機器人依應用類型可分為工業型機器人和服務型機器人，在工業型機器人方面，根據工研院IEK Consulting資料顯示，國際機器人聯盟（IFR）預估，2021年全球工業機器人的裝置量為40.6萬台，2026年將達59.2萬台，協助產業因應市場挑戰。服務型機器人方面，市調機構富士經濟預測，2025年全球服務型機器人的市場規模將攀升至415億美元，應用領域涵蓋智慧家庭、醫療康復、農業、無人配送、無人巡檢等需求。 【延伸閱讀】機器人能加速農業數據收集 　　今年CES仍圍繞在5G、人工智慧物聯網（AIoT）、自駕車、機器人等新興科技，由於疫情尚未趨緩，非接觸式的智慧科技也成為展覽亮點，許多廠商都推出具結合AI的機器人應用，在疫情催化的智慧製造需求下，台灣廠商應展開跨域合作，聚焦利基市場，掌握疫後商機。 　　今年CES展所展出的機器人，多以服務型機器人為主，像三星與LG兩家南韓大廠就以服務型機器人各自進軍市場。三星亮相家事機器人「Bot Handy」，與陪伴機器人「Bot Care」。Bot Handy除配置三軸手臂，同時內建AI演算法，透過各種感測器，可精準辨識環境與物品外觀形狀與材質種類，更可調整手臂夾爪力道進行夾取，避免損傷物品；Bot Care可提醒使用者各種代辦事項，也能與家中電器連結；LG推出的CLOi UVC Robot能自行偵測環境，以紫外線進行消毒，因應防疫需求。綜觀今年CES的機器人可發現因應疫情帶來防疫、隔離等問題，已成為廠商設計功能的重要考量，如消毒、陪伴機器人都屬於此類，透過機器人、AI與各種智慧化系統強化防疫能量，已成為廠商重要布局。 　　工研院機械與機電系統研究所副組長張彥中表示，目前市面上的機器手臂最高為單臂六軸，通常只能搭配專屬客製化夾具使用，使機器人可互動的物件形狀受限。為協助產業突破瓶頸，經濟部技術處以科技專案，過去十年積極投入支持前瞻智慧機器人技術持續研發，為台灣持續深耕先進機械手臂和關節核心關鍵技術。像今年在CES展示的工研院類人雙臂機器人（DARS），能提供彷彿人類的彈性作業能力，具幫助產業完成多元的工作任務潛力，就是這十年累積的機器人技術的成果。 　　工研院新開發的「類人雙臂機器人」，擁有兩隻七軸手臂和仿生手掌，動作更靈活，能拿書、筆、名片、手機、鑰匙或寶特瓶等各種物件，還能用電子琴彈《小星星》，除具備應用在智慧製造潛力外，也可應用於專業服務領域，以減輕人力負擔。未來，結合AI人工智慧、以及導入視覺感測器和觸覺感測器等功能，將能賦予機器人更多能力。 　　整體而言，2020年初延續至今的疫情仍未降溫，帶動各種非接觸性技術的需求，具備AI、遠端控制功能的機器人將成近期主流，在照護、醫療、製造等不同領域扮演重要角色。機器人應用場域是臺灣廠商還須強化的方向，應以客製化設計，加強少量多樣的藍海市場競爭力，掌握後疫情時代的機器人商機。

為能快速因應農業生產現場多樣需求，以及吸取各領域不同知識洞見，日本農研機構農業技術創新工程研究中心，自2018年4月推動『農業機械技術體系計畫』。除了致力於智慧農業相關的先端技術研究、農業機械安全性檢查外，也與相關機關更密切的合作，整合相關業務計畫。 　　該計畫的技術體系共分為①地方支援型農業機械、②實用型創新核心技術（為更加速民間開發，共同研究創新實用技術）、③新世代創新基礎技術，三大研究類型。 而這次除了原先「遠距操作的高效除草機」、「蔬菜田間的多年生雜草物理性防除技術」等十項議題之外，另外新增三項新研究議題，其內容如下： 1. 茶園專用的除草機之研發 研究期間：2020~2022年度 研究類型：地方支援型農業機械(茶園) 研究目的： 　　隨著消費者食安意識抬頭，有機栽培和減少農藥栽培的茶葉生產需求日益增長。為擴大規模生產以及量產，茶園首當其衝面臨樹冠下空間狹小，導致原本的除草機無法妥善割除雜草，造成栽培過程中相當耗費勞力，始終無法突破的問題。因此，此研究開發可在茶園田間和樹冠下除草，並可裝載於乘坐型的採摘機和茶管理機的配件式除草機。 2. 玉米穗專用的拆頭採收機 研究期間：2020~2022年度 研究類型：實用型創新核心技術(畜產) 研究目的： 　　為提升畜產飼料自給率，取代九成高度依賴國外進口，國內玉米雌穗採收後的青貯玉米(Ear Corn Silage)之生產與應用備受關注。然而，有關各地的玉米穗(Ear Corn)的生產，在推動上頗受挑戰，其原因來自於專用採收機大多來自國外製造，機台價格昂貴。故此研究，研發小型輕量且適應倒伏玉米特性的拆頭採收配件(採收過程可剝去玉米穗)。作為萬用型飼料收割機之專用配件，以利於推廣至各地農業機械相關單位。 3. 智慧稻米調製系統之研發 研究期間：2020~2022年度 研究類型：實用型創新核心技術(土地利用型) 研究目的： 　　一般中小型的稻穀乾燥系統(稻米調製設施)的乾燥機與脫殼機目前仍處於各自獨立型的自動化操作模式，也因此機台管理作業員人力需求仍無法減少，期盼能研發一條龍自動化設施。除此，在智慧農業的推動下，無論是曳引機或收割機已邁入數據連動技術模式，目前稻米調製設施卻尚未跟進，故本研究鏈結稻米調製設施自動化、資訊化與田間資訊，開發智慧化稻米調製整合系統。 【延伸閱讀】氣象數據支持水稻、小麥、大豆栽培管理支援系統

大眾對於糧食的需求和食品安全的要求隨著時間的進展不斷在上升，但氣候變遷的日益嚴重會造成農業作業風險加劇，使得永續耕種技術對農民來說已越發重要，而室內垂直農場的發展隨著科技不斷進步，已經成為一種可行的解決方法，可以幫助生產者應對不斷上漲的飼料、人力成本和諸如供應鏈中斷、水資源短缺和溫室氣體排放等挑戰。 　　Grōv Technologies公司日前公佈了其於環境控制農業（controlled environment agriculture，CEA）領域中最新的研究-奧林帕斯高塔農場(Olympus Tower Farm)，這是一種能用於生產新鮮動物飼料的商業規模自動化室內種植系統，結合微感測器、大數據分析和科學化的種植策略，意旨在為乳製品和牛肉生產商尋求以永續為基礎，並於經濟層面上可行的飼料生產解決方案。研究團隊耗時多年開發出的科學化麥草生長技術，可以生產出富含高密度營養素（high-density nutrient，HDN）的麥草飼料，而改良飼料在實驗測試過程中也顯示出不論是對於動物健康或是提高生產效率皆有所益處。 　　而一座奧林帕斯高塔農場僅佔用857平方英尺的空間，每天約可生產5,000至6,000磅發芽的大、小麥草，與傳統的耕作模式相比，每座垂直農場的灌溉用水量不到原本的5％，故可代替35至50英畝的土地使用，而自動採收種子技術的研發意味著人力投入的減少，植物的生長狀態則是能透過垂直農場內所設置的感測器來收集數據進行分析，並由研究人員實際進行測試，藉以調整、優化垂直農場的營養來源、生產性能和麥草產量。 【延伸閱讀】採用智慧化氣耕栽培的垂直農業技術 　　目前Grōv Technologies已與猶他州最大的乳品工廠合作，運用奧林帕斯高塔農場系統建造了世界上第一個具商業規模的CEA飼料生產中心。其初步的實地場域試驗結果令人為之振奮，研究員從600多隻對照組動物的身上發現，餵飼添加改良HDN發芽麥草飼料的乳牛能以更少的飼料攝取量，更有效的生產牛奶，而另一個試驗結果顯示，HDN麥草飼料還改善了肉牛的肉質表現。