家禽飼養業一直一來都在尋找可以減少雞隻死亡率、節省時間和金錢，幫助整個產業解決問題的技術，這邊是一些最新家禽相關技術的盤點。 　　來自澳洲圖沃柏南昆士蘭大學（University of Southern Queensland，USQ）的博士正試圖利用機器視覺技術為家禽們謀福利，該技術使用攝影機和人工智慧來識別人眼可能不會注意到的家禽行為模式，目前主要是用來監測雞隻腳部的溫度壓力減少像足墊皮膚炎(footpad dermatitis)等疾病的發生，並預計在未來應用於無人機上以便近距離量測家禽的體重，幫助生產者進行預測並能夠更快地對雞群健康問題實施應對措施，同時節省開銷。 　　而FarmCloud是一家位於葡萄牙里斯本的新創公司，利用其開發的一個名為FarmConnector的隨插即用設備連接家禽養殖企業現有不限廠牌的氣候、生物辨別控制器和感測器，並將訊息整合發送到中央雲端平台，還能在雲端平台上蒐集即時或歷史的數據，這使養殖公司能夠優化飼養流程、減少浪費並增加相關知識。 　　美國密蘇里大學（University of Missouri，MU）和林肯大學(Lincoln University (Oakland)，USA) 的研究人員開發了一種攜帶式且方便使用的感測器，可以用來檢測生鮮或即食的家禽產品中的沙門氏菌和大腸桿菌。目前家禽業使用的檢測細菌方法既耗時又昂貴，除了需要投資購買昂貴的設備和將樣品運送到實驗室之外，實驗結果的產生通常需要24小時至5天不等的時間，而新開發的感測器是運用針對每種細菌開發的特異性抗體和化學聚合物，能給出正、負數值並確定樣品濃度，可以在不到一個小時的時間內檢測到每毫升七個細胞的準確度，而無需對樣本進行培養，而即食產品檢測大約需要耗費七個小時。該感測器目前可適用於三種血清型沙門氏菌和大腸桿菌O157：H7菌株，其適用菌株還在持續增加中，最終目標是將其快速的病原體檢測系統商業化，以應用於家禽產業。【延伸閱讀】人工智慧於農業領域的實務應用有望解決糧食安全問題、彌合數位鴻溝 　　而加拿大安大略省的一家名為BinSentry的新創公司正透過其物聯網（IoT）技術將飼料的測量帶入21世紀，這個技術還獲得了2019年福布斯創新獎(Forbes Innovation Award)的殊榮。該系統使用安裝在飼料桶中的感測器，透過低功率廣域網路將存儲數據發送到雲端，其感測器具有自我清潔功能，並使用太陽作為能量來源，所使用的人工智慧和預測模型軟體可以了解每個養雞場的飼料使用情況，可以使它更有效率地確定何時需要發送飼料訂單。據該公司指稱，這個技術可以透過更高效、更精簡的路線來節省運輸成本，並減少訂購錯誤。 　　目前家禽飼養業仍在不斷發展中，期望透過科技公司及其智慧產品的幫助下，讓該行業可以繼續取得進步。

十足目虹彩病毒(Decapod Iridescent Virus 1，DIV1) 是一種強大的DNA病毒，會導致蝦類大量死亡，特別會在低溫時節影響晚後期蝦苗（late post-larvae）、稚蝦（juvenile）和亞成體（sub-adult）等不同生長時期的蝦子，有可能透過親本蝦的冷凍和活體飼料或是經由沒煮熟的商品傳播，目前感染的兩個主要養殖蝦類物種為白蝦（Litopenaeus vannamei）和草蝦（Penaeus monodon）。 　　Genics是由在澳洲聯邦科學與工業研究組織（Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, CSIRO）裡工作超過20年的研究員所創立，在獲得了相關的技術IP許可後，利用位在澳洲的實驗室作為服務據點，拓展Shrimp MultiPath Xtra的相關業務。Genics的首席執行官表示，Shrimp MultiPath Xtra是一個可以檢測包含DIV-1在內多種水生病原體的蝦類疾病預警系統，能在看到疾病病癥前的2到4週就檢測到病原體的存在。此外他們還提供了一系列教學影片免費教授如何進行組織解剖和樣本採集，利用70％的酒精將樣品運送到澳洲的過程，從世界上大多數地區出發皆僅需要3到4天，而樣品在到達實驗室後可以於一天內完成檢驗並提供結果，快速檢驗流程代表著有足夠的時間能提早應對並實施相關的風險緩解策略，而蝦農還能與專業團隊合作制定相關的健康管理計劃，諸如不與其他蝦池共享網子、增強受影響蝦池周遭的生物安全性、增加曝氣量、降低飼料的使用或是提早規劃收穫等方式，都能有效降低蝦子罹病風險。【延伸閱讀】小型且便於攜帶的高靈敏食品過敏原檢測器 　　Shrimp MultiPath Xtra對於引起高死亡率的蝦類病原體，像是白點症病毒（white spot syndrome virus，WSSV）和DIV-1的檢測，所造成的影響可能是收成季節豐收與完全無法收穫之間的區別，而對於傳染性皮下及造血組織壞死症（Infectious Hypodermal and Hematopoietic Necrosis Virus，IHHNV）這種會影響蝦子成長速度，導致畸型蝦種的疾病，Shrimp MultiPath Xtra僅僅透過減少感染IHHNV的後期蝦苗就能使每公頃土地產值提高多達52,000美金的收入。迄今為止Genics透過這個技術在全球23個國家和地區提供服務，在各地皆擁有忠實客戶，而目前在澳洲占有90％以上的市場。 　　創辦人也提醒蝦農，如果在自己的蝦池中發現DIV-1感染，應該立即將情況提報給有關當局，並從檢驗結果出來的當下，開始嚴格遵守並執行相關的生物安全對策。

印度AgNext Technologies創立的目的是為了讓農業相關企業能夠使用現代科技即時評估產品品質，提高其透明度、採購安全性，並使價值鏈上所有利益相關者（包括：企業、農民和管理機構）的利潤最大化。在過去，農業價值產業鏈中食品的質量和相關的安全測試結果通常需要4到15天才能完成，然而對於食品產業來說，將農產品從生產者移送到終端消費者之間的每天都是關鍵。 　　AgNext的Qualix技術平台結合近紅外光譜（NIR Spectroscopy）能進行即時檢驗並分析各種化學成分，並利用AI影像處理技術評估其物理質量，利用科技改善穀物、香料、藥草和飲料等相關農產品冗長的檢驗方式，以牛奶為例，這個技術能分辨其為天然產物或是人工合成，甚至能辨別成分混雜程度，抑或是在市場門口檢查農產品之農藥殘留和種類，並以此為根據進行分類，都是其應用方式。利用其方便攜帶的設備，除了能有效率的在30秒內於現場獲得檢測報告外，還可以將報告下載到手機上，省去蒐集的麻煩，而其設備便攜、無線、電池供電等特性，免去了多餘的維護成本，零附加支出的特點可能改變食品產業界的遊戲規則。【延伸閱讀】超級電腦顯示最有影響力的農作物參數 　　首席執行官兼創始人表示，由於COVID-19疫情的爆發，印度茶產業面臨了諸多挑戰，而AgNext將借助其AI技術平台並透過人工智慧和電腦視覺技術的輔助讓印度的茶產業重新於國內和全球市場上發光發熱。AgNext與茶葉研究中心（Tea Research Association，TRA）計畫於托克萊（Tocklai）建立一個人工智慧中心，致力加速研發茶產業中的人工智慧和數據分析技術。目前手動對茶葉進行計數和測試的做法相當耗時費力且容易出錯，而錯誤會導致品質參差不齊，並影響產品價格給農民帶來損失。由於現今分析測試大多於實驗室中完成，除了疫情肆虐下大量樣品的運送問題更趨嚴重外，傳統檢測方法有著分析時間長、仰賴專業技術和檢測設備昂貴等缺點。而Qualix技術平台之快速、即時的品質評估方式可現場進行量測，減省大量時間的同時，還能立即提高各種商品貿易及安全參數的可見性。排除技術人員檢測上的誤差後，品質定量將更可靠，透過設備所進行透明化檢測還可以增加買方對賣方的信任，改善雙方關係。將過程數位化後，其透明性可以讓農民得到應當的報酬，購買者可據此進行最佳的採購決策，而消費者則可以享受到具可追溯性且高品質的商品所帶來的諸多好處。

日本農林水產省於2015年訂定「糧食、農業與農村基本計畫」，以科學技術跨領域技術合作，研發農業新技術，革新且提升日本農林水產領域的農業層級，實踐社會5.0（Society 5.0）的目標，進而制定「農業創新研究戰略2020」，並明定以智慧農業、友善環境、生物經濟三大領域作為農業研發標的，進行部會跨域合作農業創新研究戰略，守護日本歷年來的傳統吃食文化與自然環境維護。 　　日本農業面臨從農人數減少、國內市場萎縮、國際政治情勢變化之挑戰，藉此依據糧食、農業與農村基本計畫制訂，振興日本農業與農村為出發點，強化生產基礎、促進農糧、水產、林業製品等農產出口、推展農業國民運動、串聯中央與地方政策等振興策略，提高糧食自給率與保障國內糧食安全。 　　基於「農業創新研究戰略2020」的開展目標，技術科研面向以基礎研究促進技術開發動力，其推動開發軟硬體囊括：人工智慧（artificial intelligence, AI）、物聯網（the internet of things, IoT）、機器人（robot）等，可將這些先進技術實際與農業連結並於農田實際施用，確切落實智慧農業。此外，農產品產銷面，期望滿足日本國內需求並擴大農林水產品年出口額5兆日幣的目標。【延伸閱讀】利用無人機和電腦深度學習幫助澳洲農民達成精準農業之目標 　　（1）智慧農業政策 因應COVID-19，緊急採取智慧農業示範驗證，以解決勞動力不足之問題。 創建智慧農業最新服務平台，以利於新智慧農業相關商業模式措施之實施。 建構新服務商業模式，以利於降低導入成本。為推動此項模式制定「推動智慧農業服務模式培育計畫」(スマート農業推進サービス育成プログラム，名稱暫定) 利用自動化農業機械遠距操作，促使農場間移動與農場間作業，實現兩台以上農機協同作業。 利用智慧機器所蒐集與累積數據，實現AI數位化之智慧農業。 建立一條串聯生產、運輸、加工、消費至出口之間數據的智慧食物價值鏈。有效實現生產和運輸之間鏈結，除符合日本國內外消費者需求的農產品和食品，並大幅降低食物浪費與糧食損失。 　　（2）友善環境 提升再生能源生產效能，以穩定供應農業以及地方所使用。建構地產地消型能源系統，同時提供其他區域能源使用，以助於減少溫室氣體排放做出貢獻。 隨著智慧農業迅速發展、農業機械電氣化、漁船電氣化、燃料電池化以及整體供應鏈低碳化下，促使生產和運輸過程中產生的溫室氣體（greenhouse gas, GHG）排放接近於零。 利用創新技術，降低農田和畜禽的排放量，並將其可視化，以有助於農業和畜牧業產生的甲烷和氧化亞氮的排放量減少。 開發降低與吸收GHG的可視化和量化系統，以及開發可隔離和存儲的藍碳（blue carbon）、生物炭和森林資源利用技術。 利用生物質資源等生物質資源素材之應用，建構低碳型循環社會。 積極利用農業多面向功能之技術（農業綠色基礎設施）研發，以促進減少因氣候變遷所造成的自然災害遭受嚴重破壞。 利用控制和改變微生物機能，建立糧食生產系統，以增進糧食生產和維護全球環境。 　　（3）生物經濟 將個人化基因組資訊鏈結食物數據，作為大數據研究開發之應用。並全面綜合性闡明美味健康的食品。 因應健康狀況與個人體質，提出美味健康的食品之提案，並推將此推展至國內外。藉由相關科學依據和數據，促進飲食健康。 利用民間企業、公設試驗單位與育種家等農業生物據點，以大數據與AI模擬情境連動下育種場域，研發符合國內外需求之育種。 闡明農產品遺傳基因功能，利用虛擬空間將農產品等設計與為利用遺傳資源發揮最大化，並因應環境適應性，快速創造出未來新世代植物。 藉由新生物素材產生，擴大農山村地方資源之應用領域。以有助於創造友善環境新商業模式，提升地方所得、降低二氧化碳排放量，以及農山村地方環境保護。 利用家蠶（silkworm）之機能改善，創造新機能性生物素材與動物醫藥品等經濟生產效益，並取代生物感測與實驗性動物之應用。 應用日本國內遺傳資源與育種技術、生產技術，促進國內生質能源原料供應完全國產化。

現今，全世界的農民使用數位作物模組以預測產量，該模組根據土壤、氣候、作物特性及所需環境與農業管理之數據進行校正和改善預測結果。然而，在某些國家/地區無法免費獲得這些數據，且這種校正的動作要價不斐並耗時。因此，俄羅斯斯科爾科沃科學技術研究所（Skolkovo Institute of Science and Technology，簡稱Skoltech）的研究團隊將農業導入人工智慧原生技術（AI-native），其使用了一種以開放式資源為基礎的模組—MONICA並根據歷史數據與程序模組找出黑鈣土地區不同作物產量的關鍵參數，此外，他們使用Zhores將模組模擬的計算效率從每日1次到每日50萬次。Zhores為俄羅斯第一台專門處理人工智慧相關問題的千兆級高效能超級電腦，該研究發表於2020國際計算科學大會中。【延伸閱讀】結合衛星、超級電腦和深度神經網路分析辨識並提供即時作物類型 　　事實上，土壤在俄羅斯是一個非常複雜的問題，不幸的是，有關土壤性質和作物產量的數據並無發表出來，然而，進行如此精細的模擬計算以呈現出高品質的靈敏度分析是必要的，其有助於理解某些輸入因子如何影響產量的預測，如土壤或肥料的參數。為解決此問題，研究團隊找到了克服此障礙的方法，並建立超級電腦—Zhores。研究團隊使用從2011至2017年俄羅斯黑鈣土地區實驗的田間數據，其包含甜菜、大麥和大豆之季節性輪作，並挑選出六個主要的土壤參數以進行Sobol靈敏性分析（2001年由俄羅斯數學家Ilya Sobol的名字命名）。因此，現在無需耗時且價格較低來模擬所有可能的變因並顯示出最關鍵的參數，同時期望該研究能幫助農民數位化其作物之生長。

橄欖在西班牙南部安達盧西亞的經濟活動中扮演著相當重要的角色，其於瓜達爾基維爾河流域的種植區域相當廣泛，同時也是用水量最大的作物。在面對全球水資源缺乏情形日益險峻的緊要關頭，使用循環再生水儼然已成為一個取代傳統水源的最佳方案，在生物經濟學領域，對其進行的再利用早已成為歐盟戰略行動方針的一環，但由於再生水本身就已經是一種富含營養的載體，因此在管理應用上會更加複雜。而現今農作物的肥料使用大多仰賴農民的栽種經驗，這會導致施用上的不精準和不必要的肥料浪費，過度施肥（通常是氮肥）會對土壤、水和大氣造成負面影響，嚴重時甚至會威脅到整個生態系統的永續。 　　為了解決以上諸多問題，西班牙科爾多瓦大學（University of Cordoba）的水力與灌溉研究小組開發了一個名為Reutivar的Android手機應用程式，該應用程式是依據位於西班牙蒙蒂利亞的先導工場的實際水質數據來進行研發，意旨在為農民和技術人員提供一種方便使用的工具，以利於運用循環再生水灌溉橄欖園的同時進行施肥管理，使農民能夠精確控制、量測灌溉系統中使用的水資源和肥料含量。【延伸閱讀】使用智慧型手機對牛隻進行秤重 　　使用循環再生水施肥能夠同時施用必要的水和肥料，與傳統方法相比具有顯著的優勢，為了達成理想的使用管理，應用程式必須利用許多像是樹木的發育、營養狀況、過去的灌溉記錄甚至是天氣預報等基礎數據進行一系列的複雜運算，除了能夠為用水戶提供灌溉和施肥行程安排，推薦理想的肥料灌溉量之外，也可以減輕氮肥等化學肥料的過度使用，減少對環境的傷害。該手機應用程式已於2019年的灌溉季節進行了測試並在商業場域中應用，採用可調控的灌溉方式在整個季節適當分配有限的資源，不僅帶來了環境效益，還大大的降低用水戶的財務成本。

在拍賣會販售茶葉的傳統始於1679年，倫敦茶葉拍賣會是中國和印度兩國進口茶葉的主要交易點，後來來自世界其他地區的茶，包含斯里蘭卡在內，找到了門路前往倫敦拍賣會。然而在二次世界大戰後，由其他茶葉主要生產國所成立的競爭拍賣會開始出現，因為他們意識到這種方式可以更快速的獲得報酬，所以便開始透過當地的拍賣渠道來運送大量茶葉，而倫敦茶葉拍賣會的重要性逐漸被取代，便於1998年6月29日永久關閉。 　　斯里蘭卡於1883年7月30日所舉辦的第一次茶葉拍賣會是在農產經紀公司Somerville＆Company的辦公室中舉行，這是一次私人的拍賣會，所提供的五樣拍賣品皆沒有售出，儘管開局不順利，但在茶商堅持不懈的努力下，最終嘗試成功，而科倫坡茶葉拍賣會（Colombo Tea Auction，CTA）成了世界上歷史最悠久，也是最早經營單一產地茶葉拍賣的地方。1894年6月18日，斯里蘭卡的可倫坡茶商貿易協會（Colombo Tea Traders Association, CTTA）成立，著手廣泛蒐集在此之前進行的所有非正式茶業拍賣會規則並加以檢視，主要目標是為了監督茶商間的交易，並於1894年11月1日批准了一套茶業公開拍賣的正式規範。從那時候開始，一切都像發條一樣規律運轉，拍賣會一週又一週地進行，價值數百萬盧比的茶葉在拍賣會交易，生產商在拍賣會上販售並交付茶葉後的第七天就會收到全額款項。自1880年至1890年首次製定規範和程序以來，這種做法多年來一直沒有改變，但是COVID-19爆發後首次影響了這項傳統，在斯里蘭卡實施宵禁後，這種茶葉拍賣儀式（即使在內戰最激烈的時候也沒有受到阻礙）也停頓了下來。【延伸閱讀】加利西亞的水產市場數位化計畫 　　茶葉是一種易變質而走味的商品，因此不能將新鮮採摘或加工後的茶存放好幾個月，斯里蘭卡在僧伽羅和泰米爾新年（Sinhala-Tamil New Year，斯里蘭卡的重要節慶）臨近之際爆發了COVID-19，而種植園迫切需要錢來支付15萬名工人的工資和獎金，因此儘管有宵禁，還是必須找到一種舉行CTA的方法，過去曾嘗試對CTA進行數位化改革，但因為種種原因而宣告失敗。隨著時間的流逝，整個行業都處於危險之中，當地原本就與斯里蘭卡茶葉局合作的IT服務供應商CICRA Solutions便開始加快腳步研發，他們解了CTA的作業方式，並在茶葉商的協助下，於一個星期內開發出了小型可用原型機（minimum viable prototype, MVP）。2020年4月5日，舉行了錫蘭茶首次的電子拍賣，得到了茶產業的熱烈回響後，此後所有拍賣都是透過電子拍賣平台進行。

名古屋畜牧業克服COVID-19危機，逆勢成長 　　日本岐阜縣（ぎふけん）的下呂市（げろし）飼養了日本高檔肉牛品種飛驒牛，而此地的佐古牧場飼養約莫350頭肉牛，其肉品也多次榮獲日本和牛最高的A5評價，是下呂市有名的飼養戶之一，牧場除了3公頃的飛驒牛飼養用地，另外也規劃了栽植肉牛飼料的玉米、稻米之23公頃田區，牧場係以循環農業的概念進行永續經營。 四倍的工作效率 　　佐古牧場為了達成上述的循環農業目標，引進了位於大阪與名古屋間的高北農機（TAKAKITA）所製造的壓捆機，操作時，壓捆機駕駛座的前方有個嘴型的設計，倘若在玉米田收割，壓捆機也會將玉米吸入並且將這些植株自動捆壓成桶狀，就會像母雞下蛋般地將捆好的筒狀玉米牧草推綑在田間。 　　以往餵食牛隻的飼料的需半人工處理，牧草切碎後須裝運至大貨車，再運送至倉庫進行壓縮，光是搬運的工作項目，就會耗去許多工作時間與勞力成本；而高北農機的壓捆機一台約莫2,000萬日幣，造價不斐，對於牧場主人工作效率提高了整整四倍，長遠來看，也壓低了其他人事與時間成本，更重要的一點，可以自行製造牧草餵食肉牛，也可確實保障食安控管。 　　高北農機成立於1912年，初期公司專產牛隻於農田中耕出槽溝利於播種的犁器具，後續因應工業化，開啟了農機專業研究。日本國內有兩家壓捆機的製造商，高北農機即是其一，但在農機領域，高北農機雖然也有自動行駛機的產線，但在銷售比例上，以曳引機搭配客戶所需的作業機台為主。因此，高北農機與日本國內其他的曳引機製造大廠，例如：久保田（KUBOTA）、洋馬（YANMAR）彼此間的合作關係更為密切，與久保田、洋馬間的經銷金額佔了四成營業收入（revenue），兩間業者同時也是高北農機的股東之一。 回歸本業創最大收益 　　高北農機於1980年代業績不佳而致使年度營收出現赤字，為解決財務危機，於1986年與製造錄放音機的TANASHIN電機展開合作，進行相關零件組裝與經銷販售，但因為錄放音機逐漸被新的研發機械取代，兩間公司於2009年結束業務合作，高北農機的下一步，即決定了回到農機本業，在農機上創造更多新的價值與生產力。這個決定也讓高北農機有了正向的轉變，2015年完成了東京證券交易所市場第一部（即為日本大型公司股票上市的分部，為主板）的上市、2018年3月的會計年度統計，稅後淨利有6億2千4百萬日幣。 　　隨著世界關注著循環農業，日本從農人數較以往減少且邁入高齡行業，對於提高農業效能又可兼顧農業循環減少資源浪費的想法已然在農業界發酵，農民之間的合作規模也逐漸擴大，佐古牧場所採用的「耕畜共生」也是日本國內的成功案例，為循環農業挹注一股能量。【延伸閱讀】自動式噴霧機於大面積果園的應用 　　此外，日本米食消費力衰退的跡象未見銳減，日本政府也從糧食自給率著手，對於供為飼料用的稻米給予補助申請。但是稻田管理需耗時費力，因此壓捆機的問世所帶來的省工省時效益，倍受市場關注。 但2020年3月的會計年度統計，因2019年遭受颱風侵襲與消費稅上漲的緣由，使得農民對於新型農機的投資意願降低，但日本政府決議於2021年3月的會計年度統計延長農民農機具補助，預估使得新型農機的銷售能有所增長，預計達成近三年的首次獲利目標。 　　高北農機事業多角化經營，善用公司獨步優勢與積極開發綠能相關業務，也從捷太格特（JTEKT）公司承接風力發電的大型軸程製造的相關業務，這項業務為公司銷售收入10%，對於公司的擴展也有部分益處；事業版圖也試圖在中國、韓國、荷蘭等海外市場擴充與爭取，希望公司中長期可成長至營收淨利達100億日幣。 穩健的財務、積極求才與擴大投資 　　高北農機社長表示，日本農業面臨勞動力短缺以及從農人口高齡化的嚴峻情勢，日本政府為了確保國內糧食自給率的觀點出發，推動單一農民擴大耕種面積；也為了吸引農民投入，政府促進農業機械自動化、智慧化以替代農民欠缺的人力與節省時間，高北農機所製造產品也能補上這部分的欠缺，而高北農機推出以果園機械為新主打的自走式施肥機也為公司帶來不少營業額，在日本農業逐漸式微的同時，高北農機的業績也能於這幾年呈現上升趨勢。 　　高北農機的自有資本率已經超過80%，顯示公司體系健全，近年來在人才培訓、設備研發投資，也持續積極進行著。面對2020年的COVID-19疫情，對於高北農機的業績也帶來不小的震盪，與外食產業合作的農民因出貨量漸少，收入銳減，對於新農機設備的投資意願就會降低；也減少了國外參展爭取曝光的機會，但在這樣的逆境下，高北農機仍具信心可以克服，完成年度獲利目標。

由於氣候變化、殺蟲劑的使用和一些其他因素促使全球的蜜蜂和授粉昆蟲大量減少，農民雖然可以透過噴灑或以人工授粉方式將花粉接種到農作物上，但是機器吹出的羽流會浪費許多花粉顆粒，而且手動將花粉刷到植物上是一件相當費力的事情。 　　位於日本能美市的北陸先端科學技術大學院（JAIST）的材料化學家認為，或許能將授粉的工作外包給自動無人機，他最初的想法是利用包裹花粉的無人機將花粉顆粒摩擦在花上，但是發現這種方法會損害花朵。然而某天在和兒子一起吹泡泡後，意識到肥皂泡泡可能是一種更溫和的傳遞方式，於是便和同事合作研發了一種內含花粉的泡泡溶液，能讓攜帶泡泡槍的無人機使用，為了測試花粉泡泡的活性，研究人員利用這種技術對果園中的梨樹進行授粉，結果顯示這些樹木所結的果實與傳統使用手工授粉方法的樹木一樣多。 　　在各種市售的泡泡溶液中，他們發現使用月桂酰氨基丙基甜菜鹼（lauramidopropyl betaine，是化妝品或個人護理產品中所使用的化學物質）所製成的花粉泡泡維持的最好、最完整，他們還額外添加了聚合物、鈣和鉀等保護花粉的成分，讓泡泡更堅固，足以承受無人機螺旋槳所產生的風。研究人員在果園中對三棵梨樹上的花朵噴出了花粉泡泡，平均每棵樹上50朵授粉花中有95％結了果實，這結果率可與另一組傳統手工授粉的樹媲美，然而三棵僅靠昆蟲和風來傳遞花粉的樹上卻只有約58％的花朵結出果實。為了測試在飛行無人機上使用此種這方法的可行性，科學家在無人機上裝載了一隻泡泡槍，並以每秒2公尺的速度向假百合花噴出花粉泡泡，雖有超過90％的花朵被泡泡擊中，但有更多的泡泡錯失了目標，所以若要使無人機授粉確實可行，就需要研發出具有鑑別特定花朵能力的飛行機器人。【延伸閱讀】無人機進行大面積橄欖病害監控 　　然而並非所有人都覺得建造授粉機器人是個好主意，英國雷丁大學的永續土地管理研究人員在《全面環境科學》中發表了一篇研究，提出若要保障植物的授粉來源無虞，保護自然授粉媒介是相對於讓機器人協助授粉來說更有效的方法。但美國摩根鎮西維吉尼亞大學曾設計過授粉機器人的機器人學家表示，建造蜜蜂無人機和保護昆蟲種群並不互相排斥，建立機器人的目的不是為了取代自然授粉媒介，而是試圖在缺少這些「飛行工人」的地方輔助農民，期望有一天可以將無人機作為「B計劃」（Plan “B” or “Bee”）供人使用。

許多產業的公司發現透過數位分析的技術應用於新的業務模型和產品可創造價值。現在，農業相關人士發現以這些技術對於農場到消費者間扮演一個優化農業供應鏈重要的角色。農業相關人士藉由數位孿生（Digital Twin）供應鏈中大量收集來的數據使其能在其他行業中引領先鋒。數位孿生指透過存在於虛擬世界的「雙胞胎」，來顯示現實世界中的物體可能的反應、狀況或是效能等。 　　這些虛擬副本使公司模擬運行並優化既有模式，從而顯著節省系統運輸作物的成本。在本文中將討論為何農業供應鏈如此複雜、公司如何使用數位及分析技術來優化面臨的問題以及相關人士採用如數位孿生等技術將可在充滿挑戰中的市場獲得競爭優勢。 複雜的供應鏈 　　供應鏈流程在各行業中的本質是非常複雜的，他具有多種功能，有可能相互衝突的目標經交互作用後的結果不盡相同，且可能在物質與資訊流間相互依存。農業供應鏈因網絡的零散使得運作更加複雜，典型的農業供應鏈包含三步驟：從農民到中間穀倉，從中間穀倉再到轉換廠，最後再從轉換廠至客戶手中，每個步驟都需要多項決定來運作。因此，對於每個決策，每個可能的方案將使優化分析陷入複雜的情況，供應鏈在每一步的分散性與可能的流程進行加乘作用，進而產生數以千計的結果。 　　如一間公司擁有超過300種的穀物、300多個穀倉、7,000多個其他儲存點及超過20萬多種的運輸選擇。這將使每個結果的不確定性讓情況變得更加複雜，這種不確定性主要來自2個因素：營運因素（例如：每個領域的產量無法預測）和外部因素（例如：氣象條件、資源投入、農民能力以及全球供需不平衡引起的價格波動）。以食用糖來說，十年間作物產量數據的分析顯示出超過150種作物收集計畫與分配物流有關的農藝方案（農藝方案定義為每塊地的一系列潛在產量）。 數位孿生如何發揮功能 　　先進的數位與分析技術提供了優化農業供應鏈的方法，現今的農業正收集比以往更多的相關數據，如：農藝學、氣候、物流和市場價格波動等。現今，數據儲存的容量已提升、儲存成本下降和計算能力提高，同時，預測數據科學和規範優化技術都已經成熟並獲得了知名度。吸引人們使用數位和分析技術的方法是創建從農民到最終客戶的物理供應鏈的數位孿生，並使用它來運行虛擬仿真和優化步驟。 　　數位孿生包括供應鏈和其接口的所有元素，如：採購、生產、庫存點、運輸、倉儲和成品銷售點。參與人員可以根據不同的組織需求來進行各種目標函數的數學模型校正，如：利潤、流通量、週期或庫存優化。數位孿生的價值在於其強大的預測能力，它以人工智慧作為演算的基礎來探索所有可能的排程和調度組合以及變量（例如：批量），同時，可在用戶定義下的條件執行多變量函數的優化。當發生意外時，優化器可即時重新運行排程和調度，如：緊急訂單或需求變更可立即集結起來進行修訂。 　　數位孿生也提供快速的可擴展性，即能夠在動態適應過程符合客戶需求，進而提供快速的初步解決方案。這樣的敏捷反應可將客戶的需求快速的數字化，進而確保解決方案能快速產出，如：在2至3個月內滿足80%的用戶需求，接著根據需求的變化持續更新，因此能夠在較短的開發週期下完成任務。【延伸閱讀】日本智慧農業實現農業的未來 數位孿生如何實現 　　隨著高階管理人員的價值越來越清楚，數位和分析技術已成為他們首要關注對象，如：超過一半製造業公司在其營運過程中正試著使用數位程式，儘管這樣的趨勢是有希望的，但許多公司仍在努力將數位和分析技術充分發揮其全部潛力。McKinsey研究和經驗表明不到30％的公司能成功地將這項技術從試驗階段到全面解決的階段。 　　大多數的公司都了解應用數位孿生的技術挑戰，如：開發解決方案的核心引擎、創建支持決策的用戶界面和利用現有系統（企業資源計劃系統）透過雙向接口的方式將解決的辦法導入IT中。事實上，獲取價值需要三種面向，然而，即使具有強大技術的公司仍難以充分發揮數位孿生的潛力。因此，若要成功發揮作用需要另外兩個要素，如下： 足夠的行業背景及專業的供應鏈來定義數位孿生的目標功能：該解決方法需要端點對端點的概念及正確的物理和時程級別，根據有關的增量精度、實施速度和執行動作以支持作出決策。 變革管理需所有相關利益者共同努力（從農民到農業生產者）：農民應為作物收集計畫和物流集結的變化做好準備，相關人員應告知農民這種變化的潛在好處，如增加對其作物的報酬。當一個農企業近期透過數位孿生優化其供應鏈時，多達三分之二的農民會看到他們作物收割期的變化，且作物報酬增加了3至5%。農業供應鏈團隊也需轉變觀念，相關人員應鼓勵他們使用數位孿生來進行排程和異常管理，而非依賴頻繁的重新排程和消防活動。 　　當今的農業企業面臨日益嚴峻的環境，但是數位和分析技術提供了強大的工具，可為那些知道如何良好使用這項工具的人們釋放新價值。儘管在採用過程中有很多陷阱，但成功後的好處是顯而易見的。數位和分析技術藉由釋放農業供應鏈中未開發的價值，可為業界領導者提供新的競爭優勢。

JA全農（全国農業協同組合連合会，中譯：日本全國農業協同組合聯合會）於今（2020）年6月1日起，打造農業經營管理系統Z-GIS，提供使用者資訊共享、集中管理等功能。而Z-GIS是一種以地理資訊系統（Geographic Information System, GIS）概念為出發點的新形態農業智能管理系統，能夠結合線上地圖以及Excel的功能，透過輸入栽植作物之品項、品種、生產管理過程等資料，共同管理地理資訊與應用栽植數據。 　　不同於其他農業經營管理系統，Z-GIS新增群組資訊共享與親子管理兩種功能，藉由生產者於雲端分享農業經營資訊，不論是契作栽培管理、農作事務外包的申請與管理等可提高作業化效率，都能透過申請進行流程設定。 　　關於群組資訊共享功能，使用者可在雲端輸入資訊並且設定是否想要與其他用戶共享檔案資源。實際的應用層面以案例作為說明，倘若生產者A在系統上設定可共享今年的栽植計畫，其他用戶就可掌握該區域的農耕情況並進行生產產量的預測判斷；若生產單位能夠在眾多使用者同意之下使用此功能，即可針對產出日期、產量進行適切的出貨計畫。 　　此外，親子管理的功能則是由管理者（親）設定想要連結的使用者（子），經使用者的同意後，管理者即可彙整使用者的資訊；同時，管理者可設定相關格式建立工作表，並且將工作表提供給使用者並請他們輸入相關資訊與數據，管理者即可應用所蒐集的數據進行集中管理，像是需要掌握某個作物的生產總量，就可以藉此項親子管理功能進行生產狀況的控管。【延伸閱讀】DAS提供新的農業分析平台，幫助農場迎向未來挑戰 　　因JA契作的農戶持續增加中，除了能在預定出貨前將農產品整備完畢，也需要將出貨計畫傳遞給加工業者，而現下JA會員多以傳真的方式告知JA，若能妥善運用Z-GIS農業經營管理系統，JA即可自系統中獲取預定出貨數量、預定交貨日期等資料，可快速、確實地掌握出貨速度，並能同步與客戶進行合作計畫聯繫。 　　除了提高外包委託案件的管理效率，JA也可透過此系統將土壤感測器的診斷結果提供給JA會員，對於農業經營管理上進行有效判斷，或抑是JA能夠進行農地管理登記資料彙整，提供JA會員商業合作案的機會。Z-GIS的使用介面具有Excel風格，可自行設定自己想要掌握的資訊也是其中的特點，未來更是期許JA全農可以全面應用Z-GIS農業經營管理系統，讓日本各地的農民、農地邁向更好的永續經營面向。

一座超現代的垂直農場矗立在沙漠裡，證明杜拜決心發動一場「綠色革命」，以克服對進口糧食的依賴。 　　法新社和印度「經濟時報」（Economic Times）報導，巴迪亞（Al-Badia）市場花園農場培育的多種蔬菜作物，種植在一層一層的垂直架上，除了得仔細控制光照和灌溉，90%的用水也可回收再利用。 　　農場負責人加瑪爾（Basel Jammal）說：「這是沙漠中的綠色革命。」他說：「給予每株作物所需的光線、濕度、溫度和水分，宛如入住五星級飯店的貴客般。」 　　COVID-19疫情大流行，中斷全球供應鏈，讓各界重新將注意力放在阿拉伯聯合大公國的糧食安全上。 　　阿聯富藏石油得天獨厚，但可耕地鮮少，夏季乾燥酷熱。這在數十年前還不是問題，當時貝杜因人（Bedouins）散居各處。然而，自1970年代以來，開採石油帶來的財富，吸引萬外籍人士湧入阿聯。 　　杜拜如今擁有超過330萬來自200個國家的外籍人士，相當依賴成本高昂的海水淡化技術取得飲用水，對食物的需求也隨之增長且變得多樣化。杜拜與組成阿聯的另外6個酋長國一樣，極度仰賴進口，根據官方統計，進口食物占糧食需求的90%。進口商品從世界各地運抵杜拜機場和最先進的港口，超市庫存充足、應有盡有，更甚西方各國首都。【延伸閱讀】採用智慧化氣耕栽培的垂直農業技術 　　然而，鄰國伊朗經常揚言開戰，處於這個地緣政治緊張、衝突一觸即發的地區，長期的糧食安全糧食安全和自給自足是杜拜的重要目標。 　　加瑪爾說，在他的模範農場，一切皆由電腦控制，這是「未來的選擇」趨勢。他說：「我們不想再仰賴進口，而是希望全年都能在本地生產糧食，毋須擔心氣候變化、降雨或乾旱。」 　　另一位獨立農夫班納（Abdellatif al-Banna）也參與了這類創新行動，他利用不需使用土壤的水耕法，在溫室種植鳳梨，並透過網路平台販售。在天氣較涼爽的月份，班納還會在位於阿維爾（Al-Awir）的農場裡試種水果、蔬菜甚至小麥，生產足以養活家人的穀物。 　　在距離杜拜海岸線和耀眼摩天大樓不遠處，有幾家農場在裝有空調的棚屋中飼養乳牛，有助向本地市場供應乳製品。此外，還有多個養殖鮭魚的巨大水箱，這些水箱皆由控制室控制，不受外頭灼熱高溫影響。 　　杜拜糧食安全委員會主席布謝哈布（OmarBouchehab）說，這類農場通常是私人企業，但受到阿聯當局積極鼓勵。他說，當局已經啟動一項計畫，在2021年前將國內農產量提高15%，並促進農業技術的使用。

豬隻和其他種類家畜疾病的暴發會造成許多動物生病或死亡，在這高度相互聯結的世界中，其影響的範圍會不斷擴大，形成嚴重的問題。病原性傳染病的診斷在實驗室中通常需要耗費數週，甚至是數個月的時間才能完成，因此，開發快速準確的診斷方法，對於有效控制傳染病傳播和抑制其對社會經濟產生嚴重影響來說非常重要。 　　由歐盟資助的SWINOSTICS（豬隻疾病現場診斷工具箱）計劃開發了一種攜帶式設備，使用先進的生物感測和光子技術，能用短短幾分鐘來檢測豬隻的病毒性疾病，這個工具主要針對六種豬隻病毒，分別是非洲豬瘟病毒、豬繁殖和呼吸障礙綜合症病毒、豬流感病毒H1N1株、豬小病毒、豬環狀病毒和古典型豬瘟病毒。根據該計畫的網站介紹，設備雖然使用豬的口腔液體作為檢測樣品，但也同時兼容其他類型，諸如糞便、血液或鼻腔分泌物等樣品。使用口腔液體作為主要檢測物的優點是可以簡化樣品的收集流程，並減少分析所需的時間，更甚者還能於野豬身上取樣檢測。SWINOSTICS原型機由許多不同模組建構而成，包含樣品傳輸和液體處理模組，負責輸送樣品經過感測器，最後到達廢棄物蒐集桶，通訊模組則負責利用光學分析組件讀取感測器輸出的數據，而溫度調節模組能使設備關鍵零件的溫度維持恆定。此外他們還開發了一個Android應用程式，可以透過平板電腦或手機上的用戶界面來操作整個設備。攜帶式的設備能在養殖場即時進行威脅評估，有能力在15分鐘內提供4至5個樣本的檢測結果，而設備模組的設計還允許在未來有升級的空間，在兼顧專業實驗室分析質量的同時，還非常適合應用於現場。【延伸閱讀】研發檢測雞蛋芬普尼農藥殘留的新型檢測法 　　據新聞報導指出，SWINOSTICS團隊利用兩年的時間完成了第一階段的測試，這樣做的目的是要檢驗設備模組是否可以完美地結合使用，並解決可能影響設備功能的各種問題。目前正在利用第一階段測試的成果對所有設備模組進行升級改良，升級後的模組在轉移到野外場域應用前，將在實驗室作進一步的實測驗證。

由於當今對海鮮獲得蛋白質的需求越來越多，經數十年過度捕撈造成海洋生態浩劫，捕撈業者表示現今需要花5倍的努力才能達到與1950年一樣的捕撈成果。因此，需找尋更多永續經營同時也保護著海洋生態的方法，該方法為收集數據並運用先進的分析技術，其可產生令人振奮的結果。相關研究除了調查漁業、政府和食品公司如何對此問題部署先進的分析以改善監控成效與提高捕撈效率外，還為捕撈業者提供了有利的方法，如永續經營、最佳利潤等，在氣候變遷的層面下，該方法與畜牧業相比相對較有利，其捕撈一噸魚類蛋白質所產生的溫室氣體不到反芻家畜同等蛋白量所生成溫室氣體的十分之一。下列為海洋狀態、對應辦法及未來展望之描述。 處於危險中的海洋 　　經調查發現，人們對魚類需求的增長速度是世界人口增長率的2倍。造成生物多樣性衰退的原因，如： 過度捕撈與非法捕撈：因這兩項關係，導致魚類產量減少，捕撈業者必須前往更深的水域以獲得更多的海產，因此水產養殖業為滿足此需求逐漸穩定成長。各國政府意識到這個威脅後已採取相關措施加強和改善管理與監管作業，然而，鄰近地區還是有過度捕撈或非法捕撈導致相關獲益受到影響。 海洋溫度上升：因溫度增加，改變生態的化學作用。 　　現今相關人員針對這項問題已作出許多努力，其中包含漁獲量報告、行業訊息共享和強制執行法規，透過這些緊密的合作可加強努力後的成效。 大量的數據 　　漁業如同農業一樣，其地理的位置分散且經營者的規模有大有小。一般而言，農民依據天氣與土壤條件下進行耕作，多數漁業也以傳統模式運作，但現今透過先進技術的捕撈作業已初具規模。如： 衛星上的雷達和光學感測器：獲得海洋中的相關資訊（溫度和魚類活動訊號），這些訊息不但對漁業很有價值，也可以幫助當局追蹤船隻位置和移動路徑。 配備攝影機的無人機：除了可在空中運行外，也可在海底中運作，協助船隻可更全面了解附近的補魚條件。 其他優勢：先進的感測器和監控設備可自動收集不同的數據，如捕撈漁具的使用狀況、捕獲或丟棄的物種、托運量和更多漁民需執行的相關工作等。 　　當今政府倡導以更好的數據來協助對非法捕撈的監控，並要求大型船隻配備監控系統以傳輸其位置、運行速度與方向。隨著時間的流逝，更多的訊息可利用物聯網聯結起來，再藉由先進的分析技術和機械學習系統對這些數據進行整合，最終幫助平衡相互競爭的利益，即協助漁業管理高風險且易變的業務，同時為當局提供更好的資訊，以便制訂並執行更好的政策。【延伸閱讀】Google樹冠實驗室　透過AI協助改善城市熱島效應問題 以分析技術扭轉局面 　　現今，大型商業性漁船已採用聲納等技術進行捕撈作業，儘管仍有許多人依靠直覺、經驗和基本觀察來導航並偵測魚群。這兩種模式產生鮮明的對比，具有針對性的分析模組提供了許多優勢，如： 提供整個捕魚場域的每日預報：幫助追蹤高度需求性的物種。 物聯網感測器：可監控海洋狀況以幫助漁船確定最佳的節能路線。 漁獲的剖析：事實上漁民必須將漁獲捕撈起來才知道到底捕獲了什麼，然而這將造成海洋資源的浪費，未來的智能感測器將針對此問題進行解套，其可使船員獲得物種自動監控與尺寸等數據接著該技術 利用海水溫度和浮游生物群模擬漁群可能的位置：降低針對特定魚種搜尋的成本與減少資源的浪費。因此，分析技術能夠使貧困地區也受益，新興市場的漁民可藉由手機獲得更多市場的訊息。 協助漁業管理人員：其常因數據的缺乏而無法計畫漁業運作作業，僅靠幾乎沒有前瞻性的漁獲來判定。而分析工具則有望提供動態的船隊檢視圖，使管理者可依分析結果帶領船隻運行並持續監控庫存。 自動掃描與智能系統：可監控產品品質並取代人工分類漁獲的作業。 無線射頻辨識(RFID)和區塊鏈技術：現今消費者越來越要求產品的品質、如何捕撈及捕撈地點的資訊透明化，因此，研究人員開發出無線射頻辨識(RFID)來標記魚類，並利用區塊鏈技術對魚貨量進行認證。 彌補不同的鴻溝：捕撈活動的資訊僅是整個漁業運作的一小部分，其還牽涉到多個利益相關者的協調，如政府、業界及非政府組織。也就是說共享來自先進的監控技術的訊息可使當局了解真實的全球漁業活動，這也幫助當局能夠設計出更有效的跨領海監控計畫。 　　去中心化且可信賴訊息的管理系統易採用且不被人為因素干擾，如分析軟體工具發現船隻在禁止進入區域放慢速度時，其會發出警報提醒當局注意可疑行為。非政府組織也正在幫助業界改變觀念，如為了促進研究的永續性，Global Fishing Watch提供來自政府與衛星數據的信息於65,000艘以上的漁船，隨著時間的推移，來自攝影機和影像辨識軟體結合人工智慧的數據將幫助政府能夠更彈性的調整法規和捕撈配額，以管理海洋資源。 展望未來 　　研究模組對漁業而言，其對於分析並帶有指導特性的戰略有財務上的獎勵。研究員發現優化整個季節的捕撈活動、最大程度減少監控設備的待機時間、從分析導航數據確認燃料的經濟性和勞動效率的分析可減少110億美元的成本，約占當今支出的15%。然而，地緣政治對政府而言是個挑戰，由於一些不良行為者喜歡在這灰色地帶遊走，且舊有的監控地圖無法呈現出灰色地帶，使某些國家對這些問題視而不見卻反而受益。因此，更好的數據和分析功能幫助執法工作的執行，其可查明非法捕撈存在的地點並對長期違法者作出制裁。此外，數據的共享和良好的分析工具可幫助政府與漁業調整彼此間的利益，以達更好的資源管理。總之，精確漁業時代將是維持海洋豐富性的關鍵因素。 【世界之永續發展系列報導推薦導讀】 世界之永續發展(1/4)–農業在減少排放溫室氣體處於中心地位 世界之永續發展(2/4)–使用人工智慧對抗糧食浪費 世界之永續發展(4/4)–對蛋白質永續提供的需求

現今大約三分之一的糧食尚未被食用就已經造成浪費，另外，在20年間，農業產生的甲烷排放量使環境溫度提升的能力是汽車二氧化碳排放量造成溫度升高的86倍。因此，新興人工智慧（AI）的應用正是將農場、加工、物流到消費的價值鏈中，為特殊「設計」的糧食浪費創造出新機會。事實上，農業循環經濟已在歷史中慢慢紮根，其旨在減少浪費與汙染，並使產品、原料及在升自然系統能永續使用，然而，由於農業循環經濟中，來自於有限資源的消耗與其成長的步調不同，因此AI可以加速農業循環經濟克服這樣的過渡期。在下列三個要素中，AI具有潛力啟動農業循環經濟，同時可為全球相關人員帶來一千億美元的價值。 有效的耕作方式 　　AI透過資訊分析辨識到最佳再生農業的新方法，從而幫助農民避免進行昂貴且費時的田間試驗。舉例來說：CiBO Technologies使用數據分析、統計模組和AI來模擬不同條件下的田間試驗和農業生態系統。全球的利益相關者可藉由這項技術來探索可能的結果且實際上不造成環境破壞或犧牲產量的風險，使其能夠學習並改善盈利能力和增加永續發展。將AI演算法與機器人技術結合，可進一步實現自動化並提高控制耕作過程的能力，如AI可被用做分析作物圖片（如：草莓）以幫助農民決定收成時間。此外，收割的工作也能透過自動機器人完成。這樣的方式可減少田間食物的浪費，且能夠藉由改善供應鏈中的訊息並最大化儲存環境及保鮮設備的使用效率，進而更準確的預測產量。 減少糧食浪費 　　AI演算法利用來自相機、X光、雷射和近紅外光譜所產生的圖像和數據來幫助食品加工過程中的分類。這項技術可將不同產品自動進行分類，如紅蘿蔔和馬鈴薯依據最佳使用用途、尺寸、形狀和品質來進行揀選，因此可降低因人工篩選而導致耗時、工資昂貴且不準確的問題。一些公司，如Wasteless利用AI溯源及動態定價的功能幫助超市和其他零售商在有效期限內出售食品。在一些機構和餐廳中，它們使用新工具來獲取、追蹤和分類糧食浪費的數據。而且，該演算法可以預測出銷售量，從而使餐廳、零售商和其他酒店等能夠更有效地將供需連結起來。【延伸閱讀】人工智慧可以幫助養活世界嗎？ 重新利用不可食用的營養 　　即使所有剩餘的糧食都有重新分配，然而其仍持續產生大量不可食用的副產品。因此，需探討這些有機材料是否具有重新利用的價值，如麻省理工學院的感官城市實驗室和Alm實驗室正研究開發出他們的Underworlds原型智能污水處理平台，該平台利用AI結合了物理基礎設施和生化檢測技術來說明並探詢人類污水中的病原體，最終這些知識可協助將汙水重新利用於再生食品系統中。 　　AI在農業及再生糧食系統中的過度期扮演重要的角色，它可以改變糧食的種植、收成、分配與享用方式。隨著越來越多的數據來源可作參考，加上演算能力的提升，因此，AI能夠更有效的幫助糧食供需的分配、改善供應鏈的效率並抑制過量生產、庫存過多和浪費等問題。   【世界之永續發展系列報導推薦導讀】 世界之永續發展(1/4)–農業在減少排放溫室氣體處於中心地位 世界之永續發展(3/4)–透過先進的分析技術使漁業永續發展並從中獲利 世界之永續發展(4/4)–對蛋白質永續提供的需求

自1960年爆發的技術革命（綠色革命）使農業產量提高，促使經濟的改善。自那時以來，因收入的提高推動了全球蛋白質需求的提升，同時也產生了新挑戰，如農業溫室氣體的排放量增加（佔全球排放量1/5以上，其中一半以上來自畜牧業），除非積極解決這項問題，不然隨著人口的增加，到2050年時，這些排放量可能增加15至20%。另外，從糧食浪費到過度捕撈皆威脅著糧食是否能永續供應。COVID-19疫情使這些問題引起人們的關注，該疾病打亂了供應鏈與需求端，反常地增加來自農場與農田所生產糧食的浪費。由於對糧食的需求增長且欲抵禦氣候變遷的影響，因此需改變我們的飲食、了解我們浪費了多少和明白我們如何良好的耕種及運用土地。 　　隨著農業逐漸重新站穩腳跟，相關人員應向前邁進以保護糧食供應鏈免受因氣候變遷帶來的潛在破壞性影響。儘管尚未有明確的方法來消除農業碳排放，但食品工業和更廣闊的農業市場已掀起一股轉型的風潮。從歷史來看，農業革命與其他創新公司已出現交叉點，並在各領域建立進一步的發展，如人類健康、化學、先進工程、軟體和先進分析技術等領域。跨領域的機會預示著下一波創新將瞄準在透過改善食品加工的效率以減少農業碳排放。因此，創新和先進的技術可再次為糧食安全與永續生產做出極大的貢獻，如數位科技和生物科技可改善反芻動物的健康，同時也能提供甲烷排放量較低的動物以滿足世界對蛋白質的需求。另外，基因工程可輔助甲烷排放量較低動物的育種，同時，人工智慧與感測器可幫助食品加工商更好地分類並減少浪費糧食，而其他智能技術可識別不可食用的副產品並進行處理。數據和先進的分析技術也可提供更好的海洋監控與管理，以防止過度捕撈的狀況，同時協助船員可精準的搜尋目標魚類，使船員工作效率提升。雖然農業是個傳統產業，但是其仍需相應的技術來進行永續供給並提供的寶貴的經驗。 　　儘管減少碳排放的成本各不相同，但隨著市場不斷的發展，2050年時，碳排放量可望減少20至25%。下列將介紹企業採取重要的三大成本降低方法或成本中立措施，然而擴大解決這些問題仍需對其進行投資、技術創新和行為改變，尤以針對世界各地的農民。【延伸閱讀】引水從事滴灌農業生產恐將產生大量溫室氣體 零排放農機設備 　　將傳統農機設備轉換成零排放的同類設備，如拖拉機、收割機和乾燥機，其屬單一的措施來最大程度的減少碳排放。這樣的轉換使每噸二氧化碳當量節省229美元，並改變全球價值1,390億美元的農業設備產業。然而，不幸的是目前零排放農機設備在市場上很少，目前也僅將此概念進行驗證的試驗階段。機械製造商於2030年才可能將這些新型農機設備（以電池電源驅動）與傳統農機設備（以內燃機驅動）達到總成本間的差異平衡，這如同早期投資電動汽車一樣，電動農業的投資者已準備在先發的優勢中受益。AGCO's Fendt、Rigitrac和Escorts' Farmtrac皆展示了新型電動拖拉機型號，且John Deere已具有電池驅動和有線電動拖拉機的原型機，若電動農機設備於2030年僅占市場10%，即意味著具有130億美元的商機。現階段因電池容量與充電速度為採用電動農機設備的障礙，不過，其與電動車相比，農機設備的電池重量問題較少。另外，電池價格若迅速降低（僅占拖拉機零件成本40%）將有助於增加使用電動農機設備的意願。 動物健康監控 　　經研究指出，為了盡可能控制全球平均溫度上升1.5度，故而需減少人類對於動物蛋白質的需求。在農業部分，其主要協助改善糞便管理並提供使用較少資源且更健康的動物，動物透過腸道良好的發酵來降低碳排放量來滿足世界對動物性蛋白質的需求。這樣的手法預估在2050年之前可減少超過4億噸二氧化碳當量的排放（每噸將節省5美元），並產生可改善農業生產的經濟效益。 　　新興的生物技術及計算能力，如基因定序和人工智慧可協助農民利用現有和新增的數據來演算並能在早期偵測到疾病。舉例來說，Moocall（與Vodafone合作的愛爾蘭公司）將動物尾巴裝上手掌般大小的感測器，藉此提醒農民乳牛產犢的時間並期望降低80%與出生併發症相關的乳牛死亡率。在北美有第三大乳牛數量(在巴西與中國之後)，其提升了整群乳牛8%的產乳量。然而，事實上實施這些技術的成本很高，且農民尚未充分了解或接受，此外，因地區和物種的不同，動物面臨到健康的挑戰也不同，所以無法有完善的解決方法。因此，需投入創新的商業模式和商業投資以克服這些障礙，如全球技術公司Fujitsu已開發出利用演算法為基礎的「網聯乳牛」的服務，使牛奶生產的收益增加。目前期望未來幾年將有更多的商業投資，持續使這些多樣化應用及新技術的成本降低，其包含新疫苗接種和先進的診斷方式。 產溫室氣體的動物育種 　　新的育種方法：基因遺傳篩選法可幫助動物遏制腸內發酵，到2050年無需成本且具潛力減少500萬公噸二氧化碳當量。如今，改善甲烷產出效率的育種已使甲烷產量具有20%的變化。隨著對動物蛋白質需求的增長將持續推動這項技術的發展（2018年產值為42億美元），因此以溫室氣體為重點的新型育種計畫將可能繼續執行。儘管基因育種仍在起步階段，政府與業界皆積極投入這項計畫，2019年11月，由紐西蘭農業部門和紐西蘭政府所資助的財團來啟動一項「全球首創遺傳學計畫」，以培育出甲烷產量較少的羊隻。即使有了這項計畫，整個行業若要全面推動仍需有相應的獎勵機制：減少甲烷排放可獲得補助等。此外，為了大規模實施解決方案，需要額外投資在基因篩選能力上，藉以解決多數遺傳計畫中育種專一性的不成熟和缺乏問題。新興育種方法，如使用CRISPR-Cas9，該技術是從細菌中所發現的免疫統，其可使基因組編輯工具產生前所未有的大進步。透過 Cas9 蛋白結合pre-crRNA 就可使RNase III 進一步形成成熟的 crRNA ，使得 Cas9/ tracrRNA:crRNA 複合體可以去辨識與切割互補的 DNA 。由於這類型的 CRISPR 系統具簡易性與方便性，降低研發者進入的「門檻」並提供更多專一性，因此於 2013 年被開發並廣泛應用在各種不同物種的基因剔除研究上。     　　在滿足世界糧食需求的同時，需要一個新的農業生態系統減輕農業溫室氣體的排放。在短期內，減少碳排放很大程度取決於當今的技術與機會，但仍然需要下一項技術來增進，如基因編輯、新型飼料添加劑和有氧水稻。從汽車行業到製藥行業對於養活地球村皆扮演著重要角色。 【世界之永續發展系列報導推薦導讀】 世界之永續發展(2/4)–使用人工智慧對抗糧食浪費 世界之永續發展(3/4)–透過先進的分析技術使漁業永續發展並從中獲利 世界之永續發展(4/4)–對蛋白質永續提供的需求

CropScope是農業ICT系統平台，可提供客戶農業管理諮詢服務，包含數種AI技術，可應用各式感測器進行數據蒐集，例如：衛星圖像、無人機 (UAV)所拍攝的航空照片，以及用於測量土壤環境的感測器等，對於番茄的生長情況與土壤樣態提供客戶視覺化的服務，而平台使用者可從衛星圖像發現作物的成長偏差與異常處，也能藉此進行土壤含水量之確認。而番茄初級加工品的製造商可以使用CropScope與番茄生產者進行連結並且支援經營管理。 　　自2019年在葡萄牙一處示範農場所進行的CropScope相關實驗中發現，氮肥的投入量比起一般投入量減少了約20%左右，番茄每公頃產量約為127噸，相當於該國農民平均產量的1.3倍。此外，CropScope平台的服務範圍，不是只限縮在製造商的自家農場，像是與製造商合作的契約農場，本計畫同時設計了「農場管理情報站」。透過情報站的資訊整合，自家農場與契約農場的番茄生長狀況，都能夠有效地集中管理。除了掌握番茄的生長狀況之外，還可作為客觀數據提供參考，並對收穫作業的調整做最佳安排。 　　CropScope的農業管理諮詢服務，是透過讓AI深度學習具豐富經驗的生產者所具備的專業知識，再以收集數據為基礎，藉此指導平台使用者如何適時、適量地進行撒水與施肥，因此，即使個別農民的種植技術程度不一，但只要經由平台的服務與指導，都可以擁有穩定的生產量、同時簡化施肥作業，達到降低種植成本的效果。【延伸閱讀】袋栽菇類製包技術回顧與智慧化發展初探 　　隨著加工番茄的需求增加，番茄的產量勢必需要持續增加，同時也期許能夠達成降低環境負擔等難題，NEC公司希望能夠加快農業數位化的腳步，能夠具有彈性地面對氣候變遷的挑戰，以及社會對於食品安全的需求，實現永續農業的願景。未來，NEC也將在國內發展農業支援的新事業計畫，並選定日本國內幾個地區進行CropScope示範作業。

當溫度和土壤質量等因子改變時，土地的使用與人們的經濟需求也隨之改變。一項新研究由伊利諾大學厄巴納香檳分校大氣科學教授Atul Jain與博士後研究員Xiaoming Xu共同執行，並發表於<Regional Environmental Change>期刊，其顯示孟加拉於未來35至40年內將失去所有林地，並導致二氧化碳排放量增加隨後使氣候改變，此外，這項研究也量化了衛星與人口普查數據並闡明物質與經濟因素如何改變土地利用，其指出兩大關鍵因素，即土地使用狀況與覆蓋率因孟加拉的生物物理和社會經濟活動而產生改變，了解這層關係可為孟加拉和其他國家提供訂定氣候政策所需的依據，進而減緩影響氣候變化的政策。【延伸閱讀】以衛星遙測技術即時監控水域中有害藻華現象 　　首先，研究團隊發現從2000年至2010年，孟加拉約11%的森林已轉為栽種灌木的土地、農田和城市發展的土地。Jain表示在孟加拉東南部地區從森林變成灌木地後，導致產生極端氣候釀成災害，如乾旱和洪水，進而改變了城市與農村人口和經濟狀況。由於當地人使用森林的土地、木材和燃料資源來謀生，若透過實施簡單的政策來控制森林濫墾濫伐的情況，如道路改善，這可為人們提供另一種獲取替代燃料和生計的途徑，並不再過度依賴森林資源。另外，因在孟加拉的蝦類養殖利潤是稻穀種植的12倍，因此，2000至2010年間該國西南沿海地區的傳統農田迅速轉變成鹹水蝦塘，進而使池塘、湖泊和水庫等死水體積增加了約9％，這樣的舉動已成為一種公認的做法，然而，雨季時會爆發嚴重的洪水，迫使水產養殖業拓墾耕地為代價。此外，洪水與鹹水養殖的擴增導致土壤鹽分增加，破壞了原本以耕作為目的的土壤。因此，需要制定出鼓勵水產養殖在良好條件下發展的政策，以避免土讓持續惡化。