由美國德州農工大學農業生命研究院（Texas A&M AgriLife Research）的生物物理學家和植物育種者們所進行的一項研究發現，可以透過生物物理技術拉曼光譜分析法（Raman spectroscopy，是利用輻射與被物質散射所產生的光譜，來確定樣品的化學結構，並藉由測量分子振動來鑑定化合物）來加快冗長的作物育種過程，培育出優質、高產量的花生。 　　科學家證明了拉曼光譜分析法可以快速掃描花生中的油酸含量，油酸是一種單元不飽和脂肪酸，存在於動植物體內，化學式為C18H34O2，其英文名稱「oleic acid」源自於「橄欖」（Olive）一詞，一般認為可以延長花生的保存期限，對心臟健康有益處。另外，他們也利用該方法來確定植物對線蟲的抗性，花生根瘤線蟲是世界重要線蟲病害之一，主要危害的是花生地下根、果實及果柄，它在幼蟲時會侵入植株，形成綠豆大小的根結，花生被線蟲的感染後會出現營養不良、葉片萎黃、花期延遲、莢果變少且小等情形，嚴重影響花生產量和質量。根據研究員的說法，使用拉曼光譜分析法比起傳統篩檢花生有益性狀的方式更加快速、便宜，相對來說也更方便。透過掃描花生葉片能分辨出具抗線蟲能力或易感染的植株，其準確度約為75％，而花生種子的掃描可以區分出高油酸含量的品種，準確度高達82%，不但可以在篩選過程中節省許多時間，還能從特定花生上獲得大量訊息，其應用可能性無可限量。【延伸閱讀】結合噬菌體與智慧型手機用以檢測食品汙染 　　拉曼光譜分析法在生物化學中很普遍，但在農民和植物育種者的世界中卻鮮為人知，其攜帶方便、價格低廉、準確快速等特點，有望使農業數位化更進一步。該計畫的研究資金是來自農業生命研究院（AgriLife Research）和該州的大學研究計劃（Governor's University Research Initiative，GURI）所資助，此外，德州花生生產委員會（Texas Peanut Producers Board）和美國西南花生脫殼協會（Southwestern Peanut Shellers Association，SPSA）也為研究小組提供了購買手持式拉曼光譜儀的資金。

考慮當前全球氣候變化、人口增長、城市化以及人類對自然資源的過度開發和污染，糧食生產對地球而言是相當大的壓力，威脅生態系統永續的同時也不利於社會穩定。有關未來的糧食生產，將魚類和蔬菜聯合養殖的魚菜共生系統目前是一個備受爭議的話題。這個想法是否能實踐相當值得探討，然而，目前現有的專業魚菜共生系統的經濟可行性分析數據卻相當有限。 　　德國萊布尼茨淡水生態與內陸漁業研究所(IGB)的研究人員最近發表了一份關於魚和蔬菜大規模生產設施的獲利能力分析報告，結果顯示如果按照良好的農業規範並在適當的條件下生產，魚菜共生系統的使用可能兼具環境和成本優勢。科學家們分析的地點是位於德國沃倫（穆里茨）的Mueritzfischer，這家佔地540平方米的工廠採用聯合循環系統生產魚類和蔬菜，研究人員透過一年的實際生產數據進行了研究分析，儘管在研究階段沒有獲利，但它累積的大量數據使研究人員能夠設想出兩種可能實際發生的生產情景。 　　其中一種顯示，如果設施生產規模夠大，魚菜共生的生產模式是有利可圖的，為此科學家們開發出具有經濟關鍵指標意義的模型範例，讓他們能夠計算不同設施規模的生產數據，所開發的範例是基於兩個循環系統組成，魚類和植物在不同系統中生產，智慧軟體和感測器會進行持續性的量測，並在有需要時將兩部分系統相互聯結，以便在充分利用協同作用的同時仍可以為兩個生長設施創造最佳生長條件。【延伸閱讀】字母要以「Mineral」 糧食生產計畫 對抗糧食危機 　　研究人員認為，德國的魚菜共生系統在商業上主要的障礙是高昂的投資和運營成本，包含魚飼料、勞動力和能源等，同時他們也指出企業必須在水產養殖和園藝方面都具有相當的專業知識。此外，根據報導指出利潤比率有很大程度是取決於市場環境和生產風險，這些東西在某些情況下很難預測。該研究的主要作者認為，儘管存在著風險，但此系統仍具有巨大的商業潛力。以城市空間舉例，目前估計有辦法獲利的模型範例大約覆蓋2,000平方米的空間，這意味著在空間稀少且相對昂貴的城市或城市近郊地區，也有機會出現專業的生產系統。若是城市的魚菜共生系統能以這種規模獲利，這種糧食生產模式會隨著全世界城市化的發展變得越來越重要。

人工智慧(Artificial intelligence，AI)已經透過提供各種服務成為數百萬人日常生活的一部分，善加利用它會成為強化各個行業的有效工具，在水產養殖業亦是如此。以下是一些目前可用系統的最佳使用指南。 　　飼料費用對於養殖漁戶來說是最大的成本支出，然而，分辨何時及餵飼多少飼料才最適當的技能需要花費數年的時間才能熟練，但若是可以將人類的經驗和知識傳遞給機器學習並應用，這將改變一切。一家名為Observe Technologies的公司提供了一個隨插即用的AI數據處理系統，以便在餵食魚群的同時追踪餵飼模式，目標是為漁民在飼料的使用上提供經驗和客觀指導。另一家名為eFishery的公司開發了一種系統，能使用感測器檢測魚蝦的飢餓程度，利用食物分配器控制並分配適量的飼料，該公司聲稱這可以將飼料成本降低多達21％。日本和新加坡的水產養殖技術公司Umitron Cell提供了可以遠端搖控的智慧餵魚器，避免在危險環境還必須下水的情況，像是暴風雨或夏季炎熱天氣，利用數據優化餵飼時間表為漁民提供決策建議，減少浪費並提高收益和可持續性，為用戶達成工作與生活的平衡，以更少的資源生產更多海鮮。【延伸閱讀】導入新興技術之漁業科技可能發展 　　魚類疾病的發生是下一個驅動養殖成本上升的主要因素，而人工智慧可以輕鬆解決這些問題，程式可以透過蒐集的數據，採取預防措施，並在疾病發生之前預測爆發時機。挪威的海鮮創新社群發表了AquaCloud雲端平台，意旨在幫助魚類的健康管理和研究人員對付海蝨，預測甚至是阻止其在養殖籠中生長，減少依賴性藥物的昂貴治療費用，從而將死亡率降至最低。印度水產養殖初創公司Aquaconnect提供一種名為FarmMOJO的手機應用程式，可幫助蝦農預測疾病並提高水質，配備感測器的無人機和機器人還可以收集養殖數據，例如水的pH值、鹽度、溶解氧含量、濁度、污染物甚至魚群的心跳頻率，而這些數據都可以透過智慧手機獲得。SHOAL為其中最具創新性的產品之一，它使用機器魚來檢測養殖魚場和其他設施附近的水下污染源，透過AI漁民可以遠程打開或關閉水泵、馬達、曝氣機或升壓器，可以透過更改程式參數來預測產量和需求，進一步提高效率和監控能力。XpertSea則是利用電腦視覺技術和AI來計算蝦的生長參數，幫助養殖者預測最有利可圖的收穫期，該系統還可以根據現有數據提前14天預測蝦的生長情形，透過將蝦類生長數據與市場價格結合使養殖者更容易做出正確的決策。

豬在能沙子上漫步，到廁所洗個澡，尋找從天上掉下來的食物，並在柔和的光線下生長茁壯，這聽起來像是生活在瓦爾哈拉（Valhalla，北歐神話中的天堂）的豬，然而這剛好是家庭豬圈（Family Pigsty）計畫的靈感來源，荷蘭瓦赫寧恩大學暨研究中心（Wageningen Universiteit en Research centrum, WUR）的研究讓這一全新豬舍概念成為可能。 　　在這個新型豬舍設計中，豬的自然需求至關重要，瓦赫寧恩大學暨研究中心副教授表示這個計畫獨一無二之處，是在這裡我們可以使養殖系統適應動物，而不是讓動物去適應系統。研究人員將在接下來的幾個月衡量理論是否能確實實踐。例如，新的豬舍設計裡包含一個豬廁所，這個月的實驗將開始測試分離豬隻的糞便和尿液，因為當尿液中的氮與糞便混合時會形成氨氣，從而產生難聞的氣味並對豬隻造成壓力，而分離這些廢棄物還可以順便將氮排放量降低。另外，豬舍地板鋪設沙子提供了豬隻挖坑或洗泥浴的機會，而在屋頂的下方有一個特殊的餵食設備，可以每天投擲食物到沙子上，使豬隻可以像在自然棲息地中一樣覓食。它們一生都待在同一個豬圈中，透過滿足他們的行為需求來避免突然遷移所造成的影響，母豬可以在小豬出生之前自己築巢，同時與同伴保持聯繫，在小豬出生不久後便可以與母親生活並結識其他豬隻，從而逐漸變得獨立。這些豬在類似自然的環境下生長有望不易生病，因此不需要施打抗生素。【延伸閱讀】了解動物肢體語言將有助於提升動物動物福祉 　　對於計畫發起人和研究人員來說，有機會觀察豬隻對新系統做出什麼反應，是相當令人興奮的一件事。科學家表示他們其實並不了解動物的運動與社交互動模式，或是在一起進食的當下豬隻是否會產生侵略性行為，食物什麼時候投放比較合適，為了回答以上問題，他們將進行全方位的剖析研究。除了透過觀察豬圈中的動物來做到這一點之外，研究員們還透過追踪器來記錄豬隻的移動路徑，而這些數據輸入電腦後，會拿來繪製豬的運動模式和位置資訊圖。

現實生活中運用數位化再現諸如細胞、植物、動物、人類和生態系統之類的生命物體以及食物與供應鏈之類的無生命物體的例子越來越多，因此荷蘭瓦赫寧恩大學暨研究中心（Wageningen Universiteit en Research centrum，WUR） 的「數位雙胞胎」計畫應運而生。數位雙胞胎使用新一代感測器和檢測系統，結合高規格電腦和人工智慧數據連接，它們不僅被用來理解、描繪和分析現實情況，還被用來預測研究對象的未來。WUR的數位雙胞胎研究計畫一共分為三個不同主題，虛擬番茄作物便是其中一個，目前每個計劃得到WUR大約120萬歐元資金的挹注。 　　虛擬番茄作物計劃負責人和他的研究團隊正在開發溫室番茄作物的數位雙胞胎，目標是建立一個3D立體模型，透過建立感測器即時回饋來自真實溫室的訊息，而這些不斷更新的資訊使該數位雙胞胎比現有的仿真模型更加先進。科學家在虛擬作物中模擬了作物特性（例如品種）、環境因素與作物管理之間的相互作用，由於模型與溫室中的實際番茄作物聯繫在一起，因此能更加完善的預測，從而為真實作物做出更好的耕種決策。【延伸閱讀】自動授粉機能有效提升作物產量 　　負責人表示之所以選擇番茄，是因為科學家們對這種作物已經有相當的了解，並且在量測和製作番茄3D立體建模以及各種栽培技術方面都擁有豐富的經驗。從開始數位雙胞胎計劃時，就整合了一群感興趣的用戶們的想法，透過他們了解目前番茄種植的現況，或是應該在模型中關注什麼特點，期望在三年內能擁有一個可以正常運作的原型機，讓種植者能將其作為種植番茄時的決策支持工具。例如，該工具可以用於確立種植策略，可對模型中的溫室設置進行調整來做模擬，然後對實際作物施行模擬後最適當的種植策略，另外還能讓農民能夠透過模型來預測所施行的耕種措施對作物收成和財務收支的影響。研究人員不再需要進行重複實驗的測試就可以立即知道諸如調控溫室環境、修剪或變種的植株變化情形，並藉此發表可靠的結果，除此之外還可以對新品種進行針對性的研究，例如，找出能在限制能源消耗或特定類型溫室的條件下，依舊能生長良好的作物品系。

在過去十年中，整合海上多用途平台(MPP)開發的概念已變得越來越重要了，該平台旨在協助調解海上能源發展與水產養殖之間的關係。新的研究顯示，若開發成功，其潛在的經濟利益包括藉由共享空間和共享技術來大幅降低成本並優化海洋空間的規劃。 MPP概念 　　許多研究運用MPP概念，如： Sea Star Spar由一種浮式風力渦輪機和具有足夠浮力的漂浮結構所組成，其可用來養殖有鰭魚類、貝類和藻類。 Gosberg利用能支撐5兆瓦渦輪機的三頭架的等比例模型並在兩腿間安裝了魚籠，進行檢測海上風力渦輪機結構和水產養殖間的交互作用，結果顯示因籠子的關係使流速產生變化並在子結構上增加了載荷。 另一研究則使用翼樑式海上風力渦輪機，其能從深處創造出一種富含營養物的人工上升流，進而增加表層魚類產量。 瑞典Lysekil的海岸對進行研究，結果表明基礎設備與其他組件的結構性修改可促使魚類種群增加。 　　儘管多重整合的概念具有優勢，但研究員指出現今多數MPP多傾向單一用途設備或採用單一學科(經濟、社會或技術領域)的方法呈現。研究人員表示大多數MPP概念僅整合多個海上再生能源設備，如混合風波設備，只有很少的集成了水產養殖系統。【延伸閱讀】最新研究發現渤海特定的漁業資源正在減少當中 挑戰 　　研究指出包含水產養殖的MPP可能具有弊端，如EU-funded MERMAID project，該計畫涉及到許多問題，如： 法律和政策：其成為阻礙主因官僚機構複雜、公共機構間溝通不良、責任歸屬困難和缺乏參考標準。 社會、環境、技術和經濟阻礙： 近岸、近海漁業、旅遊業和航運路線將產生潛在風險。 社會利害關係人難以接受改變海洋景觀的活動。 一些當前的社會障礙，如定錨問題 (缺乏安裝ORE的經驗且對其了解程度低)。 其他問題涉及保險(若需解決潛在的事故問題，造成成本增加)和各種海上作業的組合，其因費用問題而受到侷限，如貽貝和海藻養殖與海上風電場結合，因經營者為避免因多種用途而帶來的風險，因此他們不願分享海上空間。 　　雖然MPP發展有許多挑戰，然而，在中國已有小規模的MPP先導計畫，分別在大關、大灣山和實山。這些項目表明小規模MPP具有極大的潛力為偏遠社區提供服務，其不僅可提供永續、安全且負擔得起的能源，也提供了食物和工作機會等經濟效益。 研究展望 未來將研究出可能影響對於MPP發展的社會可接受性和價值觀。 擬定利益優化並減少衝突風險的策略。如將MPP設置在離岸更遠的地方，以避免與旅遊和導航等近岸衝突。 MPP的開發可促使共同監管框架的發展，使其能良好的協調海洋空間規劃和許可程序的簡化。 　　總而言之，MPP發展儘管面臨諸多挑戰，但藉由良好的空間規劃和基礎設施的共享，其具很大潛力來節省海上能源和水產養殖業的資本支出以及相關的營運成本。

PerkinElmer食品副總裁兼總經理Greg Sears表示海鮮中殘留的抗生素易引起消費者對抗藥性(drug resistance)問題的擔憂，且其也可能影響全球蝦類水產養殖業的聲譽。為確保養殖海鮮的安全性與品質，因此，PerkinElmer公司專門為水產養殖業設計並開發出一種新型試劑盒(MaxSignal HTS Nitrofurans and Chloramphenicol ELISA Kits)，其能夠快速檢測養殖蝦中濃度小於0.1ppb的五種抗生素(AOZ、AMOZ、SEM、AHD Nitrofurans與Chloramphenicol)，即提供樣本簡單的五合一前處理方法。【延伸閱讀】如何使用區塊鏈支援食品安全以恢復消費者之信心 　　另外，PerkinElmer表示該試劑盒與Dynex Technologies的DS-2自動化系統結合使用後，該儀器會自動化各別檢測五個待測目標，降低交叉汙染的風險，且新的分析方法能夠在90分鐘內進行192個樣品分析，即顯示出新方法可加速樣品的分析並提供高度確結果，從而減少手動操作時間與所需的實驗空間。最終，當測試結果出爐後，DS-2自動化系統會產生專屬條碼，提供樣本可追溯性並能將數據連結到實驗室資訊管理系統(LIMS)中，以供及時的試驗紀錄並可分享這些數據，進而協助水產養殖實驗室不但可於當天同時且準確檢測這些抗生素，也可節省試劑用量，藉以幫助食品安全與食品品質的控管，從而協助蝦農和生產者更及時且明智的做出決策並能符合法規的要求。

植物具有非常複雜的內部交流方式，例如能利用過氧化氫傳遞訊號，刺激葉片細胞產生相關化合物，進而幫助其修復損害或抵抗昆蟲等動物。過去研究人員已經開發了奈米碳管感測器，可以檢測過氧化氫等各種分子，而現在麻省理工學院的研究人員更使用奈米碳管製成的感測器探究植物如何應對環境壓力，這些感測器可以嵌入植物的葉子中，並感應過氧化氫訊號。 　　大約三年前，研究人員開始嘗試將感測器整合到植物葉片中，透過一種稱為LEEP（lipid exchange envelope penetration）的技術，設計可穿透植物細胞膜的奈米顆粒；並發現葉片受傷後，過氧化氫會從傷口處釋出，並產生了一道沿葉片傳播的波，類似於神經元在我們的大腦中傳遞脈衝訊號的方式。當植物細胞釋放過氧化氫時，會觸發鄰近細胞內的鈣釋放，進而刺激這些細胞釋放更多的過氧化氫，就像骨牌效應一樣向外傳出。大量的過氧化氫刺激植物細胞產生許多次級代謝物分子，例如類黃酮或類胡蘿蔔素，可幫助修復傷害。有些植物還產生其他的次級代謝物以抵禦捕食者，這些代謝物通常是我們在食物中所需的風味來源。【延伸閱讀】利用感測器測量土壤裡的硝酸鹽含量 　　感測器產生的近紅外螢光可以連接到Raspberry Pi的小型紅外相機即時成像，直接捕捉活體植物的信號，Raspberry Pi售價僅35美元，十分低廉。此次研究中測試了幾種植物，包含草莓植株、菠菜(spinach)、芝麻菜(arugula)、萵苣(lettuce)、水田芥(watercress)和酸模(sorrel)等，發現不同的物種似乎會產生不同的波形，各物種對不同類型的壓力（包括機械性傷害、感染、熱或光損害）的反應也不同。作者認為，這項技術的應用性廣泛，能幫助植物抵禦機械性傷害、光、熱和其他形式的環境壓力，也可以用來研究不同物種對病原的反應，例如造成柑橘綠化的細菌和引起咖啡銹病的真菌，幫助訂定提高作物產量的新策略。相關研究發表於<Nature Plants>

對於美國加州中央谷地乾旱地區的葡萄酒商人而言，管理葡萄園用水是頭等大事。如今，葡萄種植者能利用地球觀測衛星數據來追踪土壤和葡萄藤的水分含量，了解葡萄園用水量並訂定灌溉計劃。 　　這要歸功於美國國家航空暨太空總署（NASA）與美國農業部（USDA）、猶他州立大學與嘉露酒莊(E＆J Gallo Winery)於2013年開始合作進行的葡萄大氣遙測剖析和蒸散試驗（Grape Remote-sensing Atmospheric Profile and Evapotranspiration eXperiment, GRAPEX）。GRAPEX計劃動員了來自加利福尼亞大學戴維斯分校、猶他州立大學、加州州立大學蒙特利灣分校，和智利、西班牙、義大利、以色列等美國太空總署地球應用科學計劃，共計40多位科學家和技術人員，致力於利用Landsat衛星的遙測功能開發一種多尺度的葡萄園遙測工具，從而改善其管理和灌溉方式。蒸散作用(evapotranspiration, ET)是植物從土壤吸收水分後再從葉子蒸散的一個過程，能有效使植物和土壤降溫，Landsat衛星的紅外線熱影像儀可以觀測溫度變化，故葡萄園的灌溉範圍在衛星圖像中所顯示的溫度會較低，而葡萄種植區域在可見光成像儀的衛星數據中會呈現出一片綠油油的景象，根據對溫度和植被覆蓋狀況的追踪，研究團隊可以繪製葡萄園的用水量和水分逆境圖，以紀錄水資源利用情形。而ET工具包的每日數據可幫助團隊擬定灌溉策略，以確保葡萄田不會太乾燥或潮濕，節省花費於灌溉規模超過100,000英畝葡萄園上的時間和金錢。【延伸閱讀】農業先進大國荷蘭將邁向新的挑戰—應用宇宙衛星預測作物生產 　　嘉露酒莊的副總裁表示，與GRAPEX合作的計畫，大大地提高了精準灌溉的能力，實行衛星遙測數據的發現後，將減少最多25％的灌溉用水量。此外GRAPEX還預計與一個將於2021年初啟動，名為Open ET的計畫整併，它是一個基於網際網路能將多個衛星和農業氣象站公開數據整合的開放平台，讓NASA的科技能應用於農業，以利地主或管理者運用。

沙烏地阿拉伯在水產養殖上投資了35億美元，預計到了2030年，每年可生產60萬噸海鮮，而防止不必要的魚類死亡是實現糧食安全關鍵的一步。透過監測養殖漁場水質，養殖戶可以在水中污染物到達有害程度前即時採取行動並解決問題。目前市面上大多數的商用感測器都必須依靠手動操作，而且一個設備通常只能監控一種數值，像是水質酸度或氧氣含量。具多功能的替代品不但體積龐大、價格昂貴並且通常需要專業的操作技術，想建立能同時執行多項功能的電子設備，通常得在功能的質量和數量之間進行權衡刪減，在研發上具十足的挑戰性。【延伸閱讀】導入新科技對漁業發展帶來的利弊得失 　　來自沙烏地阿拉伯阿布都拉國王科技大學（KAUST）的電機工程師和他的團隊設計了一個新穎的小型太陽能自動供電感測器，利用多維積體電路（multidimensional integrated circuit，MD-IC）建立了一個多工感測器系統，可監控多種水質特徵並透過藍牙進行數據傳輸。研究人員表示，他們想設計一種小型並輕巧的產品，然而在一個電腦晶片上集合不同功能，不但相當複雜並且昂貴，所以科學家將好幾個晶片組合成一個立方體，讓每個面都有不同的用途，包含能監測空氣污染的感測器、能為密封於立方體內的電池進行充電的太陽能板、以及用於藍牙數據傳輸的手機天線，而最重要的水質感測器則位於立方體底部，能測量pH值，溫度，鹽度和氨含量等數值。整個立方體設計成能在水裡浮動，而這些連接的晶片就變成一個設備，機殼經過加重，確保即使在被魚影響的情況下也能保持原樣，漁民可以簡單的將裝置投入水中，設備會自動移動到正確位置，方便監側養殖池中的水質情況。研究團隊希望他們的感測器能夠達成預警目的，幫助於漁民減少損失，也相信這些小方塊能在漁場之外有不同的應用方式，像是可以將它們放到石油輸油管中搜集油質的相關數據。目前研究人員正在努力改善設備的自動冷卻技術，以防止機體過熱，下一步是將進行現場實地測試。

生質能源由於其可再生性，被許多國家視替代石油燃料相對環保的選擇，但生產諸如玉米酒精這類生質能源會消耗大量的土地、肥料和淡水資源，不僅消耗本來就有限的糧食，還會帶來其他污染問題。如何同時兼顧生產能源又不損害日益增加的人口所需食物量，海藻是個可行的解決方法，不需要消耗任何既有資源，還可利用海洋尚未開發的巨大潛力。然而，要使海藻成為大規模的生質能源選擇，有一些障礙必須克服。 　　美國能源高等研究計劃署(ARPA-E)有一個名為MARINER的計劃，專門支持海藻新能源產業種植、採收、運輸和育種選擇等技術和系統的研究開發，像是提供資金援助建立配備感測器的海藻養殖場，可藉水下小型無人機追踪海藻生長並檢測破壞情形，或是研發可以拖運物資或採收海藻，被稱為「海上曳引機」的自動拖船都是計畫資助的一部分。Marine BioEnergy是一間正在執行ARPA-E計畫的公司，目標是在太平洋中建造大型海藻養殖場，收穫海藻並透過化學流程轉化為沼氣或乙醇等能源，以提供使用。同時期望能改善大部分大型海藻不會生長於遠洋海域的問題，因為遠洋海水表層有陽光照射但養分稀少，而較深的海水區域富含養分但缺少陽光，不利於大型藻類生長。Marine BioEnergy的科學家們想出了解決方法，他們計畫在漂浮於海上的農場種植大型海藻並將其與潛艇無人機連接，白天時農場停留於海水表面讓藻類行光合作用，而在夜間、暴風雨或船隻行經時無人機將消耗白天儲存於太陽能板的能量將農場拖到水下獲取營養，每隔幾個月將整個海上農場拉至收割地點採收海藻。研究結果去年首次與南加州大學合作進行的田野試驗，所得到的初步成果令人振奮。【延伸閱讀】無人機為日本高齡農民提供高科技幫助 　　ARPA-E計劃負責人表示，若要減少美國經濟活動所造成的大量碳排放，許多分析顯示，生質能源需要占美國能源使用的20％至25％，而海藻生質能源對氣候的潛在好處也持續在研究中。ARPA-E的另一個目標是減少藻類生質能源的碳排放，儘管海藻的生產和轉化成生物能源的過程仍然需要一些能源消耗，但不會像化石燃料那樣將新的碳釋放到大氣中，雖然燃燒時會釋放出碳，但這些碳排放僅是大型藻類在生長時所捕獲的，這意味著碳足跡的生成將不到汽油的一半。然而，因為擔心潛在的生態影響和未經證實的氣候效益，並非所有人都認為這是一個好主意，儘管依然存在許多問題待解決，但海藻提供降低碳排放的願景仍使海藻生質能源值得被探索研究。

在德國漢諾威的Volocopter推出一款德國兩座多旋翼電動飛行機，以其客運直升機技術為基礎，許多設計與材料的採用皆與客機相同，最終開發出具有農業應用的貨運無人機。該公司於11月Agritechnica (農業機械與零配件展)中的John Deer’s未來技術展台，展示了其與強鹿(John Deere，為農機品牌商) 噴塗技術相匹配的VoloDrone演示儀。強鹿的噴霧器附件則具有兩個產品罐、一個幫浦和一個噴桿，而VoloDrone的機架配備了標準化的有效載重對接系統，該系統可以將不同的附件安裝在機架上，其九米寬的大小決定了動臂的寬度，主要是旋轉器能到的地方，噴灑作業即可到該處。Volocopter首席執行官—Florian Reuter表示此為第三代Volocopter，主要是設計團隊忠於原始設計且因為該設備的推進系統有很高的冗餘度。另外，現今在使用技術相關方面具有很高的協同作用，也就是其有相當成熟的通過認證能力及技術可靠性。 　　VoloDrone具有18個獨立的推進裝置、全電動系統和有效載重高達200公斤。每充電及更換鋰電池一次，VoloDrone可飛行時間長達30分鐘，並能藉由遠端操作或藉由預編程的路線來設定自動模式。VoloDrone在建立服務時也一直與世界各地的監管機構合作，Reuter表明與在城市環境中無人機的運行相比，期望在非關鍵環境（如農田）中對無人機進行的認證能夠相對容易。Volocopter最初的構想是能將VoloDrone應用於多變的地形的高價值農作物，如陡坡葡萄園，但此系統將於今年夏天廣泛測試，以確認其他案例是否適合。除了用於噴藥外，VoloDrone還可以有其他農業應用，如在作物收成期間能將空箱或滿箱進行搬運。此外， VoloDrone與John Deere合作是很有意義的，因為John Deere是世界上最大的農業製造商，可以為全球客戶提供服務，而John Deere還具有有令人印象深刻的GPS信號裝載量，尤以John Deere的StarFire GNSS增強系統能夠真正在世界任何地方進行極其精確的GPS定位功能。【延伸閱讀】科技如何保護糧食作物免受數十年來最嚴重的蝗蟲襲擊 　　Reuter表明這樣的構思來自主要四個類別中的潛在客戶要求Volocopter生產一架貨運無人機，主要原因是雖然物流除了可為客戶提供服務，也是作為公司內部運貨及一般行業所需的重要角色。然而，一般物流的所有關鍵點上都具有很高的冗餘度，意味著任何關鍵點都可能發生問題，然而，無人機可以完全對此問題進行互補的動作，最終完成任務。

美國伊利諾大學自然資源與環境科學系（NRES）的科學家們在伊利諾州玉米種植協會成員的幫助下，開發了一種能即時估算作物生產力的新方法。研究者表示，在以前能利用的衛星空間、時間分辨數據大多數都相當粗糙，但我們能藉由新的衛星技術來估計作物的產力和穀物產量，該數值又稱為葉面積指數（leaf area index, LAI）。此研究結合了野外測量，獨特的野外網路攝影鏡頭以及高清晰度的衛星數據，目的在於提高估算伊利諾州及其他地區農作物生產力的準確率。【延伸閱讀】無人機及衛星遙測在公衛醫療方面的應用 　　研究員利用測量兩顆不同的衛星所反射回地球的光所產生的表面反射率數據，用以估算農業用地的葉面積指數。這種利用兩顆衛星收集數據的方法，代表了老式衛星遙測技術的重大突破，不但能每天返回到地球上方同一地點，還可以精細(3公尺至30公尺的分辨率)的方式看到地球。由於衛星遙測數據不能直接轉換為LAI數值，為此研究小組開發了兩種不同的數學演算法來轉換表面反射率，在開發估算LAI值的演算法時，科學家們與伊利諾州農民合作，在全州36個玉米田中安裝了網路攝影機，以提供連續地面監測紀錄，而攝影機的影像提供了詳細的地面實地訊息，用來使衛星遙測數據得出的LAI估算值更加完善。實驗結果顯示，兩種演算法所估算的LAI數值與研究員的地面數據相當吻合，這結果意味著該方法可利用外太空所提供的訊息，即時估算世界上任何地點的LAI數值，衛星遙測方法可以檢測出產量欠佳的區域，在不久的將來能向農民提供即時數據，讓他們能透過養分管理，農藥施用等方式來改善作物的種植情形。

海洋為人們提供食物和生計來源，覆蓋了地球70％的表面積，但大部分仍尚未開發，導致我們對水下的情況所知甚少。人類正逐漸將海洋推向極限，污染和過度捕撈的情形意味著，海洋中的塑膠製品將很快超過魚類總數，而海水的酸化將殺死珊瑚和許多海洋生物，整個生態系統正在發生劇變，從而導致的連鎖反應正威脅著人類的糧食和經濟安全。魚類與其他動物蛋白來源相比，所形成的碳足跡相對較低，當今全球約有30億人口都以它為食，而養殖漁業被視為替代傳統捕撈漁業十分重要的食品生產業，因此幫助魚類養殖戶不論是對人類或守護海洋健康來說都十分重要。 　　Tidal團隊在Alphabet X平台上的研究重點是開發新工具來了解更多水下的情況，耗費三年的時間諮詢了養殖漁戶來了解他們的需求，期望能以友善環境的方式來減少養殖上的問題，像是飼料的浪費、無法預測的疾病和化學藥品的濫用。現今成千上萬條魚的健康福利是透過人工捕撈來判定，將魚從水中一隻隻取出觀察個體資訊，相當耗時費力且不可靠，數據搜集規模也相當有限。為了解決問題，團隊開發了水下感測器和軟體分析平台，可以檢測和解讀人眼不可見的魚類行為，分析軟體可以隨著時間的推移監控成千上萬條的魚，觀察並記錄單獨魚隻的進食數據，還能搜集溫度和氧氣含量等環境訊息，而這些訊息能使漁民即時瞭解其魚群的健康狀況，並就如何管理漁場做出更明智的決策。【延伸閱讀】人工智慧於養殖鮭魚產業之應用潛力 　　該系統與挪威魚類養殖公司Mowi研發部門合作研究並完成田野測試。Mowi利用水下感測器在自家鮭魚養殖場進行即時的生長、重量分佈，飼料餵食量和蝨子計數等相關數據搜集，再應用人工智慧平台來分析大數據，長期觀察趨勢並了解如何應對魚群的行為。Mowi首席執行官表示，他們的願景是希望引領藍色革命，作為世界上規模最大的鮭魚養殖者，肩上負有特殊責任，除了致力於技術開發提高競爭優勢外，還期望能進一步優化養殖產業以永續的方式持續從海洋中獲取健康的食品。在經過漫長的研發測試階段後，該計畫已經準備好進行商業驗證，未來將會推廣遍及挪威各地。

動物健康投資歐洲創新展示會是藉由展示動物健康和營養健康方面的研究成果，也與各方討論了所有物種中動物保健行業的趨勢和市場動態以吸引投資機會，因此可為這些企業、全球38個國家的金融投資者和戰略合作夥伴建立起新關係。今年欲於倫敦舉辦的會議中，有一項令人注目的議題為精密生物製劑。 　　許多病原菌對全球公共衛生造成嚴重損害，並為食品供應鏈帶來衝擊。迄今為止，牲畜的疾病預防包含疫苗、抗生素和其他抗菌化學藥品的混用，然而過量使用有時會使得畜禽疾病的產量具潛在性增加，但也可能導致更多致病性病原產生，並可能產生更多致死病原菌。社會大眾擔心牲畜會產生對抗生素有抗性的超級細菌，因此消費者與監管機構要求去除或減少抗生素的使用。雖然現今已有許多食品公司公開承諾減少使用以抗生素飼養之肉品於其供應鏈中，但這會造成生產者需要尋找更好的方法處理這項艱鉅的任務，藉以保護畜群或家禽免受疾病危害。 　　因此，越來越多公司集資，例如：加拿大NovoBind公司，期望以更少的錢保護更多動物的健康，該公司正在開發一種精密的生物製劑平台，以保護牲畜免受病原細菌、病毒和寄生蟲侵害。精準性生物製劑是指將奈米膠囊技術(微型耐熱性藥物載體工程技術)與免疫學結合的新興科學技術。NovoBind的聯合創始人兼首席執行官—Hamlet Abnousi表示這樣的構想來自美洲駝的自然免疫力，他們從美洲駝找到最有效的抗體，易於重新編輯蛋白質以開發出新用途，因此研究團隊透過發酵以找出適應不同環境的抗體，並與影響不同物種的不同病原菌對抗，藉以專研出如何設計與如何改造這些蛋白質結構的知識，且同時創建了這些抗體片段的資料庫。基本上，該精密生物製劑的作用原理是透過保護性抗體的微小片段尋找並結合以解除病原菌的武器系統，簡言之研究團隊欲提供被動免疫，直到生物有機會建立自己的免疫力。近期，研究團隊聲稱其正在研擬一系列每年給家禽、蝦和伴侶動物部門造成總計220億美元損失的病原菌處理方法。雖然該公司尚未公告確切的數量紀錄，但可從2019年6月其首次與Lallemand Animal Nutrition共同開發並商業化先進的沙門氏菌生物製劑看出端倪，因此有助於NovoBind完成其A輪融資。除Lallemand外，其他一些戰略投資者也透露了他們的參與意向，包括加拿大天然產品公司、水產養殖技術中心和專門的金融投資者包括Seventure Partners、Mindset Venture Group、Lightheart Management Partners和Carpere Ventures。由於研究成果具有效益，因此比利時生物技術公司Ablynx、Argenx和Biotalys也使用Novobind創建的平台。加拿大天然產品公司首席執行官—Shelley King表示NovoBind了解市場需求，並明智地定位自己，可以滿足全球對安全且有效的解決方案的需求，這些解決方案可以替代抗生素和其他抗菌化學藥品。【延伸閱讀】13家公司的創新技術可用於改善畜牧業生產 　　此外，在動物健康投資歐洲創新展示會上，來自另一家加拿大生物技術公司Glysantis的團隊正在研究和開發自己的奈米顆粒平台技術NanoDendrix，顯著提高了先天免疫反應的能力，從而用於對抗潛在病毒和抗菌，其具有廣泛的生物醫學應用，而目前主要用於水產養殖和家禽業行業。另外，也有幾個生技公司開發出不同的精密生物製劑，如下： Armenta（以色列）使用聲脈衝技術（APT）開發了第一種用於牛乳腺炎的非抗生素治療方法。在美國和歐洲，乳腺炎每年造成的損失超過60億美元。經APT處理的感染母牛已顯示出70％的治癒率，因此牛奶產量增加了10％。實施APT可提高農民的盈利能力，改善畜群健康和母牛福利。 Nextbiotics（美國）的目標是利用尖端的合成生物學工具和噬菌體技術，為應對抗生素耐藥性危機提供獨特的解決方案。它提供了消除病原（壞）細菌的解決方案。它的第一個產品是用於動物飼養者的飼料添加劑，可增強動物營養並顯著減少抗生素的使用。 Simple Ag Solutions（美國）是一家以B2B的模式提供軟體服務的公司，在動物健康與生產之間架起了橋樑。它的平台是專為畜禽生產商設計的，用於管理抗生素的使用，優化生產並促進審核。以上的成果皆為新型健康的替代品建立起新的里程碑。

德州農工大學的農業相關聯合組織-Texas A&M AgriLife正在開發一種便宜且易於使用的手機應用程式(APP)和灌溉管理系統，以幫助農業生產者提高用水效率並永續生產棉花。此項新計畫名為「結合感測器與作物模式的新型決策工具以供高效灌溉管理」，其由Texas A&M Water Seed Grant Initiative資助，並以不同機構與各領域的專家共同合作，如Rolling Plains Cotton Growers Inc.公司、Gateway Groundwater Conservation District、地理空間水文學家-Srinivasulu Ale、作物生理學家-Curtis Adams、農業生命擴展服務農藝師- Emi Kimura、博士後研究員-Yubing Fan、應用技術中心的執行董事-Jim Wall和計算與信息技術總監Keith Biggers。 　　Ale表示波狀平原生產的棉花產量約為德州的13%。然而，該地區的西摩爾含水層不斷發生乾旱和地下水位下降的情況，使得棉花的生產面臨挑戰。此外，未來暖化與乾燥的氣候將造成人們抽取更大量的地下水以滿足農業所需。Adams也表示大多數灌溉支援工具具有局限性，使它們在某種程度上對生產者沒有用處。因此，為了在該地區永續經營棉花的生產，生產者必須採取節水高效的灌溉策略，而研究目標即是使用一種新穎的方法來改進現有技術。 　　由於現有的app沒有利用短期天氣預估模式來制定及時灌溉計畫，而此新app卻能藉由安裝在中心樞軸系統上的感測器收集作物信息，並結合作物和經濟模型之生長季節的歷史資訊和預估未來短期天氣的數據，提供及時更新的虧損訊息或完全灌溉時間表和經濟成果的多種潛在組合，以估算不同灌溉管理策略下的預估棉花產量、灌溉水平和淨收益，因此，生產者可以選擇最適合其產能和預期回報的灌溉策略。Kimura預估生產者若在20萬英畝的波狀平原採用此app進行灌溉，則可能節省數百萬加侖的地下水，並延長西摩爾含水層的經濟壽命。【延伸閱讀】人工智慧預警系統警告西葫蘆之白粉病 　　一旦田間試驗的數據經由驗證後，未來將針對選定的生產者在不同的作物條件、土壤、灌溉能力和天氣條件下進行進一步評估。此項研究預計在今年年底前開發使用，於2021年在生產端進行測試，並於同年秋季發佈。此外，該app的開發期望未來進一步應用於其他行栽作物且不僅限於德洲地區。

當乳牛面臨病原體侵襲抑或是熱浪等外在環境干擾時，會延伸出許多問題，為了提高動物的抵抗能力，育種改良是一種可行的解決方法。尼德蘭(Netherlands，舊名：荷蘭)瓦赫寧恩大學暨研究中心(Weningen University＆Research，WUR)和乳牛育種公司(CRV)的研究人員發現，透過擠奶機器人測得的牛奶產量波動可以用來繁殖具遺傳優勢的乳牛，該研究成果發表於《乳業科學雜誌》(Journal of Dairy Science)。研究人員表示，牛奶產量數據的波動之間存在遺傳差異，而擠奶機器人協助記錄的每日牛奶產量數據，提供了研究遺傳分析的大好機會。當乳牛面臨疾病與併發症的侵擾時，跟人類在生病時會放鬆休息相同，其牛奶的產量也會暫時下降，而短期的下降會導致牛奶產量數據上的波動，在具有良好抵禦能力的乳牛身上，這種數值波動較少。【延伸閱讀】大數據幫助改善豬隻健康狀況之商業應用 　　根據近20萬頭乳牛的每日牛奶產量記錄數據顯示，部分乳牛的每日牛奶產量波動很大，而其餘則保持穩定狀態，具有穩定牛奶產量遺傳優勢的乳牛通常具有健康的乳房，少有乳牛酮症(主要是由於牛體內碳水化合物及揮發性脂肪酸代謝紊亂，所引起全身性功能失調的代謝性疾病)等問題的發生，通常也更加長壽。與當前育種所使用的性狀相比，此研究更著重於牛奶產量波動指標所提供的附加價值，可以更好掌握乳牛應對壓力來源時的反應以及其恢復的速度，若以此為基準來做育種上的選擇，便能夠繁衍出對適應環境變化更有彈性，並具有良好抵禦能力的「無故障乳牛」。

由法國Axéréal農業合作社所屬的Axiane Meunerie公司推出的Savoir Terre品牌麵粉2019年在超市上架，現在結合區塊鏈的技術，消費者透過手機掃描QR Code並鍵入包裝上的保存期限即可完整掌握產品的資訊。 　　Axiane Meunerie是法國麵粉製造與銷售的領先者之一，從2017年開始啟動Cultiv Up計畫，截至目前超過2,500個農民響應並加入這個永續農業的活動，以對環境、農民及消費者最好的耕作方式生產。例如，為了維持田間環境的平衡，農民運用創新科技規劃產期和適度施肥；收成後的小麥儲存通風良好的穀倉避免蟲害滋生使用殺蟲劑；部分農場還放置蜂箱以維護生物多樣性並有助維持蜜蜂種群等。依據為期3年的合約，農民可獲得保證的酬勞，而麵粉銷售收入的1％將捐贈給環境保護協會「 1％為地球」。【延伸閱讀】厄瓜多蝦養殖業與區塊鏈平台的合作 　　Axiane使用的系統是由專精於區塊鏈應用在食品產業的新創公司Connecting Food開發。此系統可讓消費者瞭解包括農民、農場、穀倉位置、小麥輾磨廠和麵粉倉儲狀態，甚至獲得農民提供的私房食譜等，使生產流程與供應鏈更加透明化，提升產銷履歷的可信度。一旦商品有問題，調查源頭、追蹤產品流向與回收及釐清責任歸屬也更加迅速，亦確保交易安全使農民獲得公平合理的報酬。Connecting Food亦為乳業生產合作社Prospérité Fermière架構乳品區塊鏈。不只是麵粉，橄欖油供應商CHO也加入了IBM Food Trust計畫，向消費者保證其Terra Delyssa 特級初榨油的品質。區塊鏈不僅是溯源、物流和交易的利器，更有助建構產業生態健全多贏的格局。