在思考如何發展人工智慧(artificial intelligence，簡稱AI)的同時，首先得讓機器透過自主資料蒐集與分析，獲得其經驗及運行規則後，藉由主動學習進而產生新的演算法，以達到機器判識能力，這個自主學習的過程就稱作機器學習(machine learning)。機器學習的技術已廣泛應用在智慧農業上，目標是希望機器能對作物生長、周圍環境等資訊進行蒐集、分析、學習，使機器做出相對應的判斷，藉此提高產業效能與減少勞力成本。在這樣的概念下，英國劍橋大學(University of Cambridge)的研究團隊開發出一具擁有機器學習能力的蔬菜收割機器人(vegetable-picking robot，原文稱Vegebot)。 　　英國劍橋大學的研究團隊首先在實驗室建立以機器學習法判識目標作物—萵苣(lettuce)的健康資料庫，後續以新產生的演算法辨識出健康、成熟的作物，並將成果應用在實地現場。研究團隊所開發的收割機器人主要分成兩大部分，分別是電腦視覺系統(computer vision system)及收割系統(cutting system)。自動收割機器人主要先透過頂端相機捕獲影像，再透過影像判識的方法，判斷影像中的萵苣成熟與否、是否受嚴重病蟲害影響等，以作為是否執行後續收割作業的依據。機器一旦決定收割後，便利用收割裝置附近的第二具相機蒐集目標萵苣附近的資訊，執行精準收割作業，並利用精巧的機械手臂承接收割下的健康成熟萵苣。【延伸閱讀】歐盟為了永續漁業推出專屬的AI人工智慧與機器學習建構計畫 　　研究團隊認為蔬菜收割機器人將可望在不久的將來取代人力，填補勞動力逐漸短缺的農糧產業生態。執行自動化的過程中亦能有效地保留現場未成熟的個體，避免採收所造成的食物浪費。雖然該收割機器人在速度上偏慢上，但仍有進步的空間。再經過更多資料蒐集與機器學習的過程後，將有助於提升收割機器人的收割速度。 　　整體而言，蔬菜收割機器人極富農業科技發展潛力，是智慧農業自動化生產的先驅研究。該研究由英國工程暨物理科學研究委員會(Engineering and Physical Sciences Research Council，簡稱EPSRC)、英國皇家學會(Royal Society)等單位計畫資助，相關研究成果發表在<Journal of Field Robotics>。

目前共有32頭乳牛飼養於全球首座水上漂浮牧場中，幫助都市居民接近原產區的狀態下購買與準備日常所需的食物。此牧場可以為城市的資源循環做出貢獻，將城市產生的生物質(或稱生質，biomass)予以回收和循環利用，並轉化為有價值的乳製品，而其透明的結構設計也得以使遊客看到設施的內部狀況。牛奶能夠被加工製成健康的乳製品，牛隻排泄物也能提供城市花園、公園植物所需的有機質和營養物，同時也展示出牛奶、汙泥及餵食機器人。     在漂浮牧場中，乳牛可以享受寬敞的活動空間，且配有擠乳機器、汙泥清潔機器、自動餵食機器人與舒適的橡膠地板。而漂浮式太陽能板能夠提供所需能源，並且裝設了雨水收集與淨化設備，在理想情況下，牧場可能達成自給自足與循環的目標。【延伸閱讀】高科技農民於杜拜沙漠播下綠色革命種子 　　牛飼料多數來自城市地區，包括啤酒廠的穀物、麩、馬鈴薯皮及運動場、高爾夫球場修剪後的草屑，而乳牛負責將這些城市產生的廢棄物轉化成富含營養的健康乳製品，並供當地居民食用，這樣的流程可視為是一種永續生產的方式。目前生產的乳製品已在漂浮牧場販賣，未來或許會在鹿特丹及其附近的利多超市(lidl)進行販售。藉由縮短生產端到消費端的運輸距離及時間，漂浮牧場可減少糧食損耗及由運輸過程產生的污染。 　　除了漂浮牧場的案例，漂浮養雞場及飄浮溫室也可能在未來實現，這些靠近市場端的生產方式將提供消費者購買新鮮食物的全新選擇。 　　臺灣目前並無類似漂浮牧場的設備，這可能係因漂浮牧場易受天氣的影響，例如：颱風、豪大雨等氣候因素。然而，國內已逐步導入新聞提及之先進設備，例如：全自動機械手臂輔助擠乳、智慧型監測系統掌握畜舍之環境、自動給料系統與水源管理系統、排便清潔自動感知刮糞機等智慧農業設備，不讓國外的技術專美於前。

動物傳染病的流行大爆發往往會造成生命及財產方面的損失，除了近期持續盛行於非洲、歐洲及亞洲地區的非洲豬瘟(African swine fever)外，同樣由病毒爆發的疫情還有豬流行性下痢病(Porcine Epidemic Diarrhea)。豬流行性下痢病係由冠狀病毒—porcine epidemic diarrhea virus (簡稱：PEDV)所引起的症狀，感染的豬隻將有下痢、食慾不振等病徵。由於染病個體的死亡率極高，因此自2013年爆發以來，對北美地區的養豬產業已造成巨大的經濟損失，但近年來已有明顯的下降趨勢，因此各國採取防檢疫的態度將成為疾病流行與否的重要關鍵。為此，強化生物安全，擬定最好的防疫策略並有效地輔導養殖戶，使其有正確的防疫觀念，將能避免北美地區與全球豬隻產業的經濟損失。美國佛蒙特大學(University of Vermont)的研究團隊，希望能藉由分析人們在電玩遊戲裡的決策行為，找出人為決策(human decision)在現實防疫工作中如何發揮效用，並藉此預測流行病未來爆發的程度。 　　研究團隊開發一系列遊戲，故事背景是以豬流行性下痢病毒爆發作為背景，玩家將設法經營養豬場，並避免豬場豬隻染病。在遊戲中，玩家將扮演養豬農(或豬隻生產者)，並設法在不同情境下，做出有關豬場經營管理方面等各種風險決策。研究團隊藉由蒐集各個玩家在遊戲過程中所參與的決策數據與遊戲結局，分析並找出可能造成疾病盛行的原因。研究發現，玩家在面對疾病時所採取的態度將是影響疾病事件發生與否的主因之一。 　　在遊戲設計中，玩家所採取的防疫態度，可分為風險厭惡(risk averse)及風險容忍(risk tolerant)兩種因應方式。研究發現，當增加10%的風險厭惡策略，將能減少19%未來可能發生豬流行性下痢事件的風險。若要完整地控制疫情，則至少須近40%的養殖戶都有這樣的風險意識，否則依然會造成流行病大爆發與產業損失。【延伸閱讀】記錄長達七十年的表型數據可望做為因應未來糧食危機的利器 　　該研究藉由玩家在面臨不同情境所採取的因應策略，模擬出不同策略對疾病擴散的影響，以強調人為決策在防疫策略及疾病流行中的重要性。該研究亦盼能藉此結果，避免美國自2013年起，豬流行性下痢病在全美33個州肆虐下，死亡近700萬頭牲畜造成的經濟損失。 　　該研究由美國農業部(U.S. Department of Agriculture)及美國國家食品農業研究所(National Institute of Food and Agriculture)資助，相關研究成果已發表至<Frontiers in Veterinary Science>。

隨著藉由經驗累加、可藉由眼力判斷鮪魚肉質好壞的專業職人日趨高齡，使得日本許多魚貨中盤商開始面臨缺乏能夠協助判斷鮪魚肉質的人力，進而可能採購肉質不佳的魚貨，導致影響收益。因此，日本電通與雙日公司攜手合作，藉由人工智慧技術，讓使用者可直接透過手機相機功能拍攝魚尾切面，即可快速分析鮪魚肉質，並且以5個等級作為結果評鑑。 　　由於鮪魚在日本漁業成為重點交易肉品，同時也是日式料理中作為壽司的主要肉品之一，因此在市場的交易金額也相當驚人，因此許多魚貨中盤商均仰賴專業職人協助判斷所需採購魚肉品質，避免採購品相不佳的魚貨，導致後續成交價格不理想。 　　藉由手機app以拍照方式分析判斷魚肉品質，雖然快速、簡單，但畢竟影響魚肉品質的因素很多，包含捕撈方式、所處漁場環境，以及捕獲當下的處理方式，都會影響魚肉實際品質，因此要能精準判斷魚肉品質，實際上需要累積10年左右的鑑定經驗。 　　而透過魚尾切面進行判斷，實際上只是判斷魚肉品質好壞的其中一個方式，但藉由人工智慧技術應用之下，則可成為一般人簡單、大致判斷魚肉品質的辦法。依照說明，由日本電通與雙日公司攜手合作製作的「TUNA SCOPE」，其識別結果約有85%比例與專業職人一致，作為一般快速判斷魚肉品質使用的話，其實也有相當值得參考價值。 　　在持續藉由人工智慧分析學習之下，或許日後將有可能透過整合更多分析判斷數據，讓電腦系統能更精準地分析鮪魚肉質。

山羊(又稱家山羊，英文名：domestic goat，學名：Capra aegagrus hircus)是最早被人為馴化的家畜之一。最早馴化山羊的目的除了取其毛、肉、奶之外，其羊皮亦可作為羊皮紙書寫及羊皮材質之水袋，可謂用途十分廣泛的牲畜。人們在長期觀察山羊攝食的行為發現，山羊在進食時，往往不慎將植物葉片上的粉塵、沙土甚至是沙粒一同攝入口腔咀嚼後吞嚥，這樣的行為被認為可能會令牙齒遭沙粒磨壞。另一方面，由於山羊為反芻動物，因此極有可能將具攝入消化系統之食物，重新送回口腔再咀嚼，同時將先前吞嚥到消化系統的沙粒重新送回口腔，造成牙齒二次傷害。然而經長期的觀察卻發現山羊的牙齒不但十分健康，也鮮少有物理性磨損的痕跡，這背後的機制引起科學家的興趣。 　　來自瑞士蘇黎世大學(University of Zurich)、南非自由省大學(University of the Free State)與德國哥廷根大學(University of Goettingen)的聯合研究團隊，經電腦斷層(Computed Tomography，簡稱CT)掃描山羊的消化系統及解剖方面的研究，終於找出山羊攝入沙粒卻不讓牙齒磨損受傷的主要原因。研究團隊總共飼養28頭山羊並分成若干組，每組分別餵食含不同程度的沙粒飼料，之後連續飼養半年，期間利用電腦斷層圖像記錄沙粒在羊隻消化道的分布情況，最後再透過解剖犧牲的做法，觀察沙粒分布的實際位置。 　　研究團隊發現，沙粒分布在山羊體消化道中不同的位置，沙粒會伴隨著消化系統前端所分解成小顆粒食物殘渣，一同進到反芻動物的第四個胃—皺胃，之後與末端食物殘渣一同混和成糞便之後排出體外。研究團隊經觀察推論後認為，初攝入的大型食物碎塊會保留在前胃待分解儲存，這段過程被研究團隊認為具有”清洗”食物的功能，能過濾食物上的沙粒，讓再度反芻的食物不具沙粒，這也是山羊長期咀嚼反芻食物卻能保持牙齒健康避免磨損的主要因素。【延伸閱讀】日美合作共同開發自動化之大豆品質管理與監控系統 　　該研究主要解釋為何反芻動物的牙齒不被食物殘留的沙粒所磨損。另外研究也認為，反芻動物的牙齒磨損程度不應做為古生物學taxon-free分類研究上，鑑別部分哺乳動物食性與物種形態的分類特徵，畢竟食性相同的生物未必產生相同的牙齒磨痕，而反芻生物就是其中的例子。 　　該研究由瑞士國家科學基金會(Swiss National Science Foundation)資助，研究的重大發現已發表在<Mammalian Biology>。

藻華現象(algal bloom)是指因水體發生優養化(eutrophication)，導致水中藻類大量滋生的現象。由於生長快速的藻類會迅速消耗水中的氧氣並釋出對生物有害的內毒素，因此有害藻華(harmful algal blooms，簡稱HABs)的產生可謂敲響多數海洋生物的喪鐘。傳統的監測方式有許多種，包含現場以人力蒐集並分析水體資訊、抑或在水中放置感測裝置等作法，雖然這些都有助於釐清藻華現象發生的時間及嚴重程度，然而研究曠時費日加上在水域間作業恐引發國際間主權爭議，因此如何即時診斷以達預警之目的，且不造成國際間爭議將是藻華研究探討的主要方向。 　　沙烏地阿拉伯阿布都拉國王科技大學(King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Kingdom of Saudi Arabia)的研究團隊利用美國太空總署的MODIS衛星(NASA's MODIS-Aqua satellite)，以遙測(remote sensing)的方式記錄紅海(Red Sea)海域周邊影像，分析水體中葉綠素A、總懸浮物質等優養化參數，並透過先前曾經發表有關各式藻類藻華的影像進行模型參數的校正，使預測模型更接近實際藻華程度，並利用該模型預測中東紅海地區的藻華程度。該預測結果與實際現場測量的數值相互吻合，成功地算出藻華現象的擴散程度及各項水質優養化參數。 　　之所以有這樣的成果，係因研究團隊開發一套大氣輻射校正的演算法(atmospheric-correction algorithm)，校正影像中容易造成誤判的沙塵與鄰近沙漠地區帶來的空氣懸浮物。影像經校正後，可得到較為正確的海洋影像，能更準確地分析衛星蒐集之波長，判斷紅海地區的藻華程度，並為生物多樣性豐富的紅海地區提供即時環境監測及預警的服務。未來研究團隊希望以該研究的演算模式，分析先前已知發生藻華的時間、藻種等資訊，並希望能在日後的研究中進一步判斷引發藻華的藻種。【延伸閱讀】西班牙遠端遙控灌溉系統設置成效 　　該研究成果已發表在<PLOS ONE>。

蜜蜂在自然界中扮演舉足輕重的角色，部分蜂種在採蜜的過程中會替開花植物進行授粉，是許多植物物種繁衍、傳播上不可或缺的一環。蜜蜂在採蜜的過程中，成功發現蜜源的工蜂，會在回到蜂巢後，以八字舞(figure-eight dance，或稱搖擺舞waggle dance)的行為方式，對群體內其他個體展示蜜源資訊及方位。在八字舞的行為中揭露了蜜源與太陽相對的方位，並以擺臀行走距離表示蜜源離蜂巢的距離。八字舞的行為由長期觀察蜜蜂的動物學家卡爾·馮·弗里希(Karl von Frisch)於1967年發現並破譯成功至今，已成為動物行為學中經典的案例，相關研究至今仍持續進行。日本農研機構農業環境變動研究中心(国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構農業環境変動研究センター，機構英文名稱：Institute for Agro-Environmental Sciences, NARO)近日發表以攝錄設備紀錄並快速自動分析隱藏在蜜蜂八字舞背後的蜜源訊息。 　　農業環境變動研究中心的研究團隊以蜜蜂養殖中常用的品種──西方蜜蜂(又稱歐洲蜜蜂；European honeybees, Apis mellifera)為研究對象，開發出自動判讀蜜蜂行為的技術，研究利用常見的錄影設備，以每秒30張畫面的影格率(frame per second，簡稱FPS，又譯幀)對蜜蜂行為進行拍攝並記錄，利用質點影像測速法(particle image velocimetry，簡稱PIV；日譯：粒子畫像流速測定法)測量個體擺臀行為的向量變化。接著利用個體擺尾頻率及行走長度換算出覓食區距蜂巢的距離及與蜂巢相對的方位，以此找出蜜源可能出現之方位及出現機率，並繪製出覓食區概率地圖(forage area probability map)。【延伸閱讀】科學家發現山羊吃土卻又不傷牙的主要機制 　　研究團隊將自動分析解密系統與傳統人工計算的結果相比發現，結果相似度竟高達78至87%，顯示自動分析解密系統具有取代傳統耗時的人工計算方式，快速地預估蜜源、花粉等資源位置。研究藉此判斷蜜蜂行為背後的資源差異，並推測造成資源差異的可能環境組成，最終用來做為判斷養蜂場址好壞的工具，並可望於未來進一步推廣至一般養蜂人家。 　　該研究由日本農研機構提供資助，相關研究成果已發表在<Apidologie>。

為降低病蟲帶來的危害，農民會配合作物生長週期，適當地施用農藥。由於農藥多數無專一性，萬一施用不當，恐將破壞農地周圍的食物網，進而影響周邊生態系的平衡。隨著環保意識的抬頭及農藥安全使用管理觀念的導入，除了消滅農業害蟲、調節農林作物生長外，也應避免造成區域環境的負荷，為此農藥的施用上也逐步朝向精準農作(precision farming)的思維進行管理與實踐。為對農地精準地施藥、降低環境衝擊，美國加州大學聖地牙哥分校(University of California San Diego)的研究團隊，利用植物病毒作為投藥載體，研發出高滲透性的奈米農藥(nanopesticide)。 　　為開發出具有局部緩釋及能輕易在環境降解的材料，研究團隊將目標放在奈米級材料的研製。有別於以往以人工合成為主的奈米材料，研究團隊利用植物病毒顆粒作為承載藥劑的載體，選擇菸草微綠嵌紋病毒(tobacco mild green mosaic virus，簡稱TMGMV)、豇豆嵌紋病毒(cowpea mosaic virus，簡稱CPMV)及酸漿嵌紋病毒(Physalis mosaic virus，簡稱PhMV)作為研究材料，並與中孔洞奈米矽材(mesoporous silica nanoparticles，簡稱MSNPs)、聚乳酸聚乙醇酸共聚物(poly(lactic-co-glycolic acid)，簡稱PLGA)等常見的藥物釋放系統進行比較。研究團隊首先測量這些材料在土壤介質中的移動性(mobility)，並結合電腦模擬出材料的移動深度、應施用劑量、藥物釋放時間等數據發現，菸草微綠嵌紋病毒與豇豆嵌紋病毒能擴散到地表下30公分的土壤中，並精準地緩慢釋放殺線蟲藥，有效防治危害植物根部的線蟲，相比下，人工合成的奈米材料僅能移動至土壤下12公分的深度，較無法為深根系作物提供更為全面的保護。 　　面對較佳的移動效果，研究團隊推論，這可能與病毒表面特殊的幾何構造及化學組成有關，使得病毒材料能輕易地穿透土壤孔隙。在這些幾何構造中，又以長棒狀的菸草微綠嵌紋病毒優於其他球狀的奈米材料，再加上其棒狀表面擁有多種化學物質，使其能與不同土壤介質進行交互作用，也因此該奈米材質能在土壤中擁有較佳的表現。【延伸閱讀】磷酸鈣—植物防禦的外衣 　　研究團隊建立的這套研究模式，有助於提升其他生物性材料的研發進程，只需簡單的設備，在電腦輔助模擬下，將原本需費時1個月的研究濃縮成4天。這項研究同樣為精準農業(precision agriculture)、病蟲害防治管理技術與環境安全作出重大的貢獻。 　　該研究由美國國家科學基金會(National Science Foundation)及美國國家衛生研究院(National Institutes of Health)資助，相關研究成果發表在<Nature Nanotechnology>。

由於全球食品供應體系複雜，在供應鏈缺乏透明度的情況下，民眾無法準確辨別市場中品質不佳與錯誤標示的產品。然而，消費者仍舊有權利了解食物來源與生產製造過程，通過區塊鏈(blockchain)技術，能夠提高產品的可追溯性與促進消費者信任度。 　　現在來自厄瓜多的Sustainable Shrimp Partnership (SSP)已宣布加入IBM Food Trust，Food Trust提供了一個可以上傳和共享數據的安全平台，此平台將使用區塊鏈技術，協助提升SSP成員所養殖蝦產品的透明度，以滿足客戶和消費者的需求，各地零售商與消費者能夠也可透過相關的應用程式查看產品於供應鏈途中所登錄的數據，驗證產品廣告的真實性。 　　此外，由於SSP的成員致力於在不使用抗生素的情況下生產優良蝦產品，Food Trust提供的區塊鏈技術也有利於幫助他們通過ASC認證(Aquaculture Stewardship Council)，減少養殖期間對環境的影響。SSP經理Pamela Nath表示，目標是讓消費者可以掃描超市或菜單上的蝦產品QR code，了解產品、養殖方式，以及關於食品安全和永續性的關鍵指標。【延伸閱讀】區塊鏈如何加強鮪魚供應鏈的追蹤性以打擊非法捕魚 　　隨著地球上人口越來越多，蛋白質需求也逐漸增加，而水產養殖未來於全球漁業生產的貢獻量也隨之提高，充分實踐具有永續性的生產方式才能長久地維護生態系統的健康。而透過區塊鏈技術的引入，SSP蝦將成為IBM Food Trust solution中的第一批蝦產品。

日本農林水產省農林水產會議事務局根據過去一年間由民間、大學、國公立試驗研究機關及獨立行政法人等所有研究機構內的研究成果為基礎之新聞紀錄，依內容並考慮社會的關心度等方向，經由28個農業相關報章雜誌社所組成的農業技術團體，票選出的10大研究成果。各研究技術成果摘要如下： 一、 農村 　　塘壩災害支援系統的開發 　　－地震或豪雨時、將塘壩的損壞危險度以通訊方式公告－ 　　國立研究開發法人農業・食品産業技術綜合研究機構（簡稱「農研機構」）、會在地震或豪雨發生時，將塘壩的損壞危險度以三階段來預測，並將即時預測之情報通過網路向防災相關人員公告。 　　同時建立能將已受災損之塘壩狀況向防災機關分享之平台來共享災害即時情報。藉由這個系統的開發，希望可以在塘壩災損時協助擬定緊急對策以減少更多傷害、同時亦期待其在防災跟災後復原的支援上發揮功用。 二、 稻作 　　培育出能一年多收且耐病蟲害、不易伏倒之適合飼料開發用的水稻新品種「みなちから」 　　－期望能達成關東地區以西地方之飼料用米的穩定生產－ 　　農研機構培育出了可以在關東以西之地域栽培、一年能多收且不易倒株、具高防病蟲能力之水稻新品種「みなちから」。 　　期望未來可以加強在較溫暖地區的飼料用米之穩定生產及普及栽種。 三、 智慧農業 　　蔬菜用的高精準度局部施肥機具開發 　　－達成高精準度的肥料施放、高肥料利用率、快速施肥作業！－ 　　農研機構與上田農機公司、TAISHO公司共同開發具高速且能具高精準度之局部施肥機具。開發機與目前市售機相比能提升兩成之作業效能及控制施肥量之誤差到3%以下。期望能藉由此開發機提升田間施肥的作業效率並降低施肥不均的情況。 四、 園藝 　　僅用熱能去除草莓苗之病蟲害 　　－蒸熱處理防蟲裝置的小型應用化與使用手冊製作－ 　　農研機構與FTH公司、福岡/佐賀/熊本縣共同開發防治草莓苗之二斑葉蟎與白粉病等病蟲害之蒸熱處理防蟲裝置的小型化和節電化。預計該技術的引入將根據生產條件（如業務規模和共同使用的存在與否）而加速。 五、 智慧農業 　　開發能對應機械化拖拉機之雙向犁自動反轉裝置 　　－藉由犁耕的無人化達成大面積農作的有效省力化－ 　　帶廣畜產大學與YANMAR公司共同開發能對應機械化拖拉機之雙向犁自動反轉裝置。已經過田間試驗確認能在無人情況下穩定的進行準確度高的連續作業。藉由本裝置的開發可期達成大規模耕作之機械化拖拉機的普及與犁耕業省力化的目標。 六、 畜產 　　藉由回收未使用之生物質資源生產美國水虻作為水畜產飼料 　　大阪府立環境農林水產綜合研究所與愛媛大學、香川大學、國際農林水產業研究中心共同研究再利用廚餘等生物質廢棄物來生產美國水虻幼蟲以作為養殖魚或家畜的飼料之技術。希望藉由廚餘的再利用化為解決食物流失問題有所貢獻。 七、 新型育種技術　 　　開發創新的植物基因編輯技術，可用於各種不需經組織培養的作物 　　鐘淵化學工業股份有限公司與農研機構合作，開發在植物莖頂的生長點上直接打入DNA之基因編輯技術「Implanter particle bombardment（iPB）法」。這種方法不需要組織培養，因此可以應用於包括小麥在內的各種作物。應能有效加速品種改良之製程。 八、 新型育種技術　 　　溫州蜜柑基因組解析 　　－加速品種改良－ 　　農研機構與國立遺傳學研究所共同研究解讀出溫州蜜柑的全基因序列。根據這個結果特定出影響柑橘顏色與結果性之基因共91個。本成果希望藉由這個發現來提升柑橘產品的生產性與品質，更進一步加速品種改良之製程。 九、 病蟲害防治　 　　延緩抵抗性害蟲出現之殺蟲劑的使用策略 　　－複複數劑型的「世代内施用」與「世代間交互施用」之比較－ 　　農研機構與瑞典于默奧大學、美國明尼蘇達大學共同合作，通過模擬澄清證實在一代中同時施用不同的殺蟲劑，在很多情況下對於抵抗性害蟲的管理更具效果。本成果期待能藉由和抵抗性害蟲的初期檢出技術結合，對抗藥性害蟲的傷害抑制有所貢獻。【延伸閱讀】日本農業發展強化研究課題 十、 新型育種技術　 　　完成小麥的基因序列解讀 　　－奠定新品種開發的基礎－  　　農研機構與京都大學隸屬之國際財團完成了小麥基因組的鹼基排列解讀。小麥中21個染色體上各基因的位置都已辨明、找到決定小麥各式性狀共10萬個以上的基因。預計利用這個結果來篩選分離有用基因和DNA標記的開發以加速新品種的繁殖。

研究構面一：產地與經營能力強化 　　1-1 實現寒冷地區建立大範圍高效能稻田耕作系統之技術體系建立 　　　　1. 建立寒冷地區大範圍高效能稻田耕作系統之技術體系 　　　　2. 建立寒冷地區廣域栽培場用之超省力稻田輪作營運系統 　　　　3. 建立寒冷地區大範圍稻田耕作系統可導入之業務加工用露天蔬菜生產體系 　　　　4. 建立寒冷地區高營養飼料生產與家畜排泄物於農地回收利用之耕畜複合技術體系 　　　　5. 建立適用於寒冷地區南部之偏濕氣候與土壤條件之高效能稻田輪作體系 　　1-2 實現溫暖地區建立技術集約型之高收益稻田耕作系統之技術體系 　　　　1. 建立溫暖地區泛用化之稻田基礎以用於先進型複合稻田農營技術體系構成 　　　　2. 建立溫暖地區之高收益稻田農營系統所需技術體系 　　　　3. 建立以稻田飼料為基礎之節省勞力資源循環型的酪農用飼料生產、製備、物流和飼養技術系統 　　　　4. 背景式技術評估方法和就業型大型企業管理技術的開發 　　1-3 建立寒地大範圍農地耕作及酪農飼料自給再利用系統之技術支援體系 　　　　1. 投入ICT智慧農業系統以強化寒地大範圍農地輪作之生產基礎 　　　　2. 建立酪農飼料自給再利用系統之技術支援體系 　　1-4 建立山腰地帶之持續型農務系統之技術支援體系 　　　　1. 建立山腰地帶之廣域稻田農耕系統之技術支援體系 　　　　2. 建立山腰地帶省力之高收益果樹生產系統之技術支援體系 　　　　3. 建立山腰地帶之高收益園藝栽培系統之技術支援體系 　　　　4. 建立能將新型作物保護管理技術應用於有機栽培體系之技術支援體系 　　1-5 建立溫暖地區高收益農地耕作與肉牛飼料自給生產系統之技術支援體系 　　　　1. 建立溫暖地區高收益農地耕作系統之技術支援體系 　　　　2. 建立溫暖地區之地域區分型大規模肉牛繁殖系統 　　　　3. 建立活動地方飼料資源之黑毛和牛中小型規模生產系統之技術支援體系 　　1-6 開發農業暨農業設施之自動化/機械化等革新生產技術 　　　　1. 開發應用機械化技術、ICT等創新農業生產技術 　　　　2. 開發適用土地利用型先進農耕系統之機械與裝置開發 　　　　3. 開發適用於對應地區特性之園藝、畜產等具高效率且能輔助安定生產之農業機具與裝置的開發 　　　　4. 開發提升農務安全與降低環境負荷之農業機具、裝置，並建立評估與測試方法之修正 　　1-7 建立提高生產性之畜產地強化生產系統 　　　　1. 建立年循環親子牛放牧為基礎之低成本牛之生產體系 　　　　2. 開發提高家畜生涯生產性之育種技術之育種手法與有用基因情報的解讀及活用技術 　　　　3. 開發促進家畜高效率之繁殖管理技術與高品質生殖細胞及受精卵的生產、保存技術 　　　　4. 開發能將國產飼料資源最大化利用之豬雞精準營養控制的新型養殖技術 　　　　5. 開發日本適用之省力且能精準飼養管理之酪農及肉牛生產系統 　　　　6. 開發家畜生產過程中產生之臭氣、水汙染物質之處理技術及飼育環境改善技術 研究構面二：實現強化農業與新創產業 　　2-1 改進提升作物產量及品質與提升農產品韌性之前導品種育成及基因育種技術 　　　　1. 根據客戶的實際需求，培育具有加工能力和廣域適應性的小麥品種 　　　　2. 根據客戶的實際需求，培育具有加工能力和廣域適應性的大麥品種 　　　　3. 根據消費者的實際需求培育穩定可在廣闊的地區種植的高產大豆品種 　　　　4. 培育具強病蟲害抵抗性且能安定生產之高收益馬鈴薯 　　　　5. 開發用於強化貧困地區農業之多樣化農作物之培育暨利用技術 　　　　6. 培育支撐國產飼料基礎之高品質一年多收之飼料用作物品種 　　　　7. 尋找新基因用於開發次世代作物和開發新的育種材料 　　　　8. 開發促進次世代作物發展的育種技術 　　　　9. 農業生物資源Genebank業務 　　2-2 研發以辨明農業生物機能為基礎之提高生產性與產業利用的技術 　　　　1. 解析能提升農業生物之生產性或產生有用物質的基因機能 　　　　2. 開發能活用改良之基因組置換或基因編輯技術的新型有用作物或昆蟲素材製作技術 　　　　3. 藉由基因組編輯、基因置換等基礎技術來解析動物機能 　　　　4. 利用基因改良作物和蠶生產有用物質之實際應用技術的開發 　　　　5. 開發新型功能性絲綢材料和衍生自絲蛋白等生物材之新功能性材料和其應用技術的開發 研究構面三：確保農產品與食物的高附加價值與安全 　　3-1 提升果樹與茶業生產力及附加價值之技術的開發 　　　　1. 提升柑橘類作物生產力及附加價值技術的開發 　　　　2. 提升蘋果類作物生產力及附加價值技術的開發 　　　　3. 提升日本梨、栗子、核果類作物生產力及附加價值技術的開發 　　　　4. 提升葡萄、柿子類作物生產力及附加價值技術的開發 　　　　5. 開發活用遺傳資訊及基因情報之果樹育種基礎的技術 　　　　6. 提升茶業需求及生產力之新品種與栽培加工技術、評級技術的開發 　　3-2 開發高利潤的蔬菜和花卉生產技術 　　　　1. 因應加工或業務用需求之露天蔬菜的安定生產技術開發 　　　　2. 改進優質穩定的設施蔬菜高產技術，大型設施高效率及高收益生產示範 　　　　3. 支援高收益蔬菜生產之品種培育與基礎技術之開發 　　　　4. 應用基因育種技術之新型花卉研發 　　　　5. 為主要花卉開發優質穩定的生產和質量控制技術 　　3-3 開發食品營養與健康機能性利用技術疫或是次世代加工與流通技術 　　　　1. 各年齡層之健康維護或提升用之農產品營養與健康機能性的解析與食品開發 　　　　2. 建構新感官功能評價方法及其在營養保健功能食品開發中的應用 　　　　3. 開發高效的農產品先進加工技術，確保高品質和穩定性 　　　　4. 加工、儲存和分配技術的系統化，以保持高質量的食品 　　　　5. 開發分析、測量和評估技術，以確保食品的高質量和穩定性 　　3-4 確保從產地到餐桌的農產品與食品之安全性及信賴性技術開發 　　　　1. 開發在農產品生產階段降低砷和鎘風險之技術 　　　　2. 開發在食品加工和分銷階段降低風險和可靠性保證之技術 　　3-5 家畜疾病診斷與預防技術之開發 　　　　1. 闡明病毒感染的致病機制及開發疾病診斷與控制技術 　　　　2. 闡明細菌和寄生蟲感染的致病機制及開發疾病診斷和控制技術 　　　　3. 改良監測和控制重要國際傳染病之技術 　　　　4. 通過釐清家畜疾病的現況，開發疾病控制和疾病監測技術 　　　　5. 通過改良家畜重要疾病的流行病學分析和監測技術，建立動物疾病控制技術 　　　　6. 開發飼料等家畜飼養環境的安全保障技術 　　3-6 開發提升植物檢疫之病蟲害風險管理技術 　　　　1. 改良植物保護技術，促進農產品出口，實現糧食之持續穩定供應 　　　　2. 提升日本高風險害蟲發生之管理技術改良和精確度 　　　　3. 開發抗藥性害蟲的早期診斷和預防技術【延伸閱讀】歐盟提出最新《2019-2030歐盟地區農業市場及收入展望報告》 研究構面四：環境問題解決與地區資源的應用 　　4-1 開發因應氣候變遷等環境變化及保全生物多樣性之研究 　　　　1. 制定氣候變化影響於農業的高精度預測和評估方法 　　　　2. 開發能夠靈活應對氣候變化的栽培管理支持技術 　　　　3. 發展全球暖化減緩技術並最大限度地應用於農業生產 　　　　4. 評估氣候變化等環境變化對農業生態系統中生物多樣性和生態系統服務的影響 　　　　5. 開發環境變化監測和累積、分析和傳播環境基礎訊息之技術 　　4-2 開發農產業生產基礎之機能維護提升、強化、地區資源管理及放射性物質對策之技術 　　　　1. 為大規模高利潤農業開發農業生產基礎設施改良技術 　　　　2. 強化農村地區並開發防災減災技術設施的維護管理技術 　　　　3. 開發管理暨利用地區資源的改良技術，以應對農村地區結構和環境的變化 　　　　4. 考慮到農村環境，通過減少損害、捕獲、環境管理等發展綜合性鳥類損害防治對策 　　　　5. 核災影響地區恢復耕作之對策技術開發 　　4-3 開發為持續型農業做出貢獻之作物保護、土壤管理及地區資源利用技術 　　　　1. 在釐清昆蟲機能和生物之間相互作用的分子基礎上，開發創新的害蟲防治技術 　　　　2. 開發結合物理和生物土壤消毒及作物抗性之疾病和線蟲損害控制技術  　　　　3. 通過有害生物信息回報機制和利用原生天敵來開發難根除病蟲害管理技術 　　　　4. 為外來種雜草和具除草劑抗性雜草等新型難控防治雜草開發綜合管理技術 　　　　5. 在簡單診斷土壤理化性質和評估有機物質及生物功能的基礎上，開發具持續性之土壤管理技術 　　　　6. 通過層級式使用農業廢棄物以建立區域資源循環系統 　　　　7. 引入新的農業生產方式制定環境保護效果之評價指標

都市農業(urban agriculture或urban farming)是近代都市發展的一環，常見的發展形式包括社區農園、屋頂園藝、家庭農場、支持型農業等應用類別。藉由都市農業的發展，最終將有助於達到促進區域食品安全、強化鄰里發展、實行完整土地利用、打造環境永續等願景。都市農業按事業目的可分為非營利與營利兩類型，前者多以發展療癒農業、休閒農業、觀賞園藝等為主要項目，目的在於體驗及參與農業過程，並擴大在地社區參與；後者則以農業市場經濟為主要商業導向，目標在於生產農產品後，販售至都市地區及周邊消費市場。 　　由於原始都會環境並不適合發展大規模的農業經濟，因此在發展營利型都市農業前得先構築一套適合作物及動物生長之環境。上述概念所發展的各式環境控制系統，如水耕系統、氣耕系統等農業類型，可統稱為環境控制農業(簡稱：環控農業，Controlled environment agriculture (CEA))。【延伸閱讀】都市農業在星國推廣之現況與成效 　　美國紐約為都市環控農業發展的重鎮之一，因此該市的發展成果及研究可做為日後政策擬定及計畫制定的指標。美國康乃爾大學城市及區域規劃學系(Cornell University, Department of City and Regional Planning)的研究團隊在近期研究中發現，以商業化為導向的都市環控農業恐在發展上面臨到一些問題。研究團隊檢視紐約地區於十年間，以主要發展大規模的屋頂農場、垂直農場及室內農場等10處以營利為導向之商業化農場(commercial farm)進行調查，內容包含農產糧食數、產品價格、土地利用面積、環控農業在消費市場推廣程度、受雇農民數等。結果發現，多數商業農場是發展以屋頂農場為主的農業經營類型，其餘則以發展室內種植及貨櫃種植的經營模式。農產品大多以萵苣、香料植物等葉菜類植物為主，部分商業農場甚至開始從事水產品的生產。雖然相較於屋頂農場，發展商業化室內農場減少部分對自然光的依賴，然而室內農場為了營造出適合作物生長的光照、濕度、溫度等環境條件，導入高科技環控設備，這也造成整體成本提高外，也造成能耗提升、碳足跡增加等情況。此外，不論是來自屋頂農場或室內農場所生產的農產品，兩者的售價皆偏高，因此難以向低收入消費族群推廣販售。 　　研究團隊也認為，現有3.09英畝位於都會區之商業化都市農場距離商業化永續經營所需之1,864英畝的經營面積仍有段不小的差距，而要在寸土寸金的紐約取得大規模的可用面積恐更是難上加難，這也導致在都會區推廣的農業經營無法在短期內競爭過市郊已成熟發展的農業經營模式。 　　該研究認為目前商業化導向的環控農業在發展上仍需克服土地取得及高產業成本等根本問題。在另一方面，非營利性質之環控農業或許是另一項都市農業發展的方式。雖然文章中並未比較美國其他都市地區或其他國家之環控農業發展現況，然而該研究結果仍能給相關政策擬定者、決策者一個參考依據，盼能藉由該研究通盤調查臺灣現有之土地利用現況，並作為我國都市農業發展之借鏡。 　　該研究成果已發表在<Land Use Policy >。

香蕉葉斑病(Pseudocercospora fijiensis，Black leaf streak Disease；舊學名：Mycosphaerella fijiensis)是由子囊菌門(Ascomycete)的真菌感染香蕉葉片，導致香蕉葉部病變的一種疾病。該病最早源自於1963年首先在南太平洋島國斐濟發現，隨後擴展至菲律賓、臺灣、澳洲等亞太地區，後則逐漸擴及至中南美洲及加勒比海、非洲等區域。由於該病不但直接影響蕉株葉片生長，更嚴重影響蕉果發育，導致產量銳減，進而影響長期倚賴香蕉作為主要出口農產品的國家，使之在防疫檢疫方面與經濟上受到衝擊。該病在先前許多研究中皆證實，由於該菌的孢子會藉由雨水與風等媒介進行傳播，並在適當的溫度條件下快速感染其宿主。這樣的傳播型態顯示病原盛行率與溫、濕度間呈現一定程度的關聯性，這使得全球氣候變遷的研究在防治香蕉葉斑病上顯得十分重要。 　　英國艾希特大學(University of Exeter)的研究團隊以香蕉葉斑病在過去60年感染、傳播等疾病數據，配合歷年重新分析的氣候環境資料庫數據，並結合電腦模式模擬進行運算，希望能釐清氣候過去的變化與疾病擴散間的關聯性。該研究模型顯示，香蕉葉斑病在過去60年間有逐漸擴散的趨勢。研究發現過去60多年間，在氣候變遷的影響下，氣溫會逐漸提升，轉變成適合孢子萌發及感染的溫度、濕度。根據模式模擬的推估顯示，在拉丁美洲及加勒比海等地的香蕉種植區，因樹冠層濕度(canopy wetness)及氣溫提升的情況下，增加了香蕉葉斑病生長與感染的機會，這導致香蕉葉斑病的感染率與1960年代開始相比增加了44.2%。在這樣的模式下同樣也發現，種植在乾燥氣候區的香蕉隨環境乾燥程度提高而降低其受感染的風險。該研究指出，除了全球貿易會大規模散布植物病蟲害外，全球氣候變遷在某些病原的傳播上亦成功扮演重要推手。【延伸閱讀】研究揭示全球極端氣候將影響區域性頂級葡萄酒的釀酒品質 　　艾希特大學的研究團隊根據歷年氣候數據與推估的微氣候資訊，並結合傳染病的分布模式所進行相關的研究，將幫助人們更了解香蕉葉斑病在全球氣候變遷下的傳播模式，也藉此研究微環境對病原傳播與生長所造成的影響。 　　該研究由歐洲聯盟委員會(European Commission)與英國全球糧食安全計畫(UK Global Food Security Programme)等單位資助，相關研究成果已發表在<Philosophical Transactions of the Royal Society B>。

藉由測量人體體液的各種生化指標，便能直接或間接獲知人體大致的生理狀態，進而評估人體健康資訊。一般常用來作為測量的生物體液(biofluid，又譯生物流體)包括血液、汗液、腦脊髓液等，在這些體液中，汗水可不需透過侵入性的方式直接在皮膚表面取得。由於汗液做為人體代謝產物的一環，加上其容易取得的特性，因此適合開發成為連續性資料蒐集、監控與數據分析的材料。中國大陸北京科技大學(University of Science and Technology Beijing)的研究團隊近期便開發出連續監測與分析汗液成分的新型態穿戴裝置。 　　該穿戴裝置又被研究團隊稱作生物感應繃帶(biosensor bandage)，主要由聚對苯二甲酸乙二酯(polyethylene terephthalate，簡稱PET，俗稱寶特瓶)薄膜表面加上一層高疏水性的二氧化矽塗層，製成防水性佳、高可撓性(flexible)的穿戴材料。在這個疏水性介面上，額外嵌入4個親水性佳、濕潤性高(superwettable)的孔洞(well)。最後再分別於高親水性的孔洞中加入對葡萄糖、鈣離子、氯離子及pH等成分敏感的物質作為指示劑與呈色染劑。透過直接觀察、紀錄孔洞顏色的變化，並由專為行動裝置端開發的顏色分析app，便可即時解析汗水成分組成在當下的生理狀態。 　　研究團隊藉由發展監測皮膚汗水成分的生物感應繃帶，並配合特殊的手機app分析下，便可知曉汗液內特定成分的濃度，藉此推估人體在當下的代謝情況與健康狀態。研究團隊目前仍設法在現有的成果中提升其產品敏感度，以便未來能將該研發成果進一步導入市場，成為個人保健醫療的明星商品。【延伸閱讀】智慧型感測器幫助及早發現羊跛腳 　　該研究受中國國家自然科學基金委員會(National Natural Science Foundation of China)、北京市自然科學基金委員會(Beijing Natural Science Foundation)等多個單位補助，研究成果已發表在<Analytical Chemistry>。

區塊鏈(blockchain)是種分散式帳本(distributed ledger technology)，其利用分散式(或稱去中心化，decentralized)系統進行資訊處理、驗證、授權等相關交易機制，並將交易結果加密記錄成無法竄改的區塊，最後將驗證區塊串接形成紀錄著龐大訊息的區塊鏈。由於區塊鏈技術可藉由一定的驗證與加密機制，確保資料在處理過程中無法被竄改且過程公開，因此該技術近年來已拓展至金融領域以外的領域。 　　農業生產方面，結合區塊鏈技術所開發的溯源管理系統逐漸受到全球重視。巴布紐幾內亞(Papua New Guinea)的豬農就在聯合國糧食及農業組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations，簡稱糧農組織FAO)與在地農業當局的輔導下，向當地養豬戶推廣新一代家畜溯源區塊鏈系統。目前該家畜溯源區塊鏈系統首先由聯合國糧農組織在巴布紐幾內亞吉瓦卡省(Jiwaka)的25戶養豬農進行先導實驗。 　　為了能充分拓展這項技術，在當地政府與聯合國糧農組織共同合作下，首先升級當地的硬體通訊設備，改善當地無線頻寬的問題，接著在養殖場域建置無線射頻辨識(radio-frequency identification，簡稱RFID)設施及開發能透過遠端操作的應用程式。藉由這些設備，養豬戶便可利用數位化的方式記錄如豬隻重量、豬隻餵食紀錄及疫苗施打紀錄等有關豬隻飼養的健康資訊，並以行動應用程式掌握即時資訊，買家也能透過這套溯源系統挑選符合自己的農特產品。由於該溯源系統結合區塊鏈技術，因此可避免原始數據被恣意竄改的可能性，進而提升產品的可信度及安全性。除了家畜溯源區塊鏈系統的推廣外，聯合國糧農組織也透過農民輔導的方式培訓養豬農，盼以此改善豬隻健康與提升產值。聯合國糧農組織也與國際電信聯盟(International Telecommunication Union，簡稱ITU)共同制定巴布紐幾內亞的國家電子農業(e-Agriculture)發展戰略目標，盼能藉此因應未來所面臨的挑戰。【延伸閱讀】新型快速檢測蝦中抗生素殘留的方法 　　聯合國糧農組織接下來要著手改進應用程式，使介面更符合當地農民的需求外，聯合國糧農組織也希望結合通訊業者及銀行業者，發展行動支付服務，使交易過程更為便利。未來也希望在區塊鏈技術的推廣下提升產品的安全可靠性，使在地產業能邁向國際市場。 　　除了國際組織積極地推動外，我國目前也由行政院農業委員會逐步導入區塊鏈前瞻技術，希望能在溯源管理、農業金融創新等方面加以應用，以提升我國在智慧農業領域的發展。

土壤肥力(soil fertility)係指土壤支持作物生長的能力。由於不同的作物對於營養成分與土質需求不同，因此應先了解農地本身的地力情況、評估當地氣候環境，以適地適種的方式進行經營管理。為此，基本的土壤肥力調查與土地資源盤點將有助於農民初步了解農地的現況，經測量土壤基本參數，除作為施肥參考的重要依據外，也能一併實現合理化施肥的目標。近年來，土壤肥力或土壤組成分的基本調查也越來越被世界各國所重視，聯合國糧食及農業組織這些年也持續推廣土壤方面的普查與資料庫的建立，盼能藉此輔導當地農民進行土壤健康管理與推廣農作物栽植。 　　除此之外，各國的農試單位也發展自身的土壤資料庫，作為管理國土或輔導農民的工具，日本國立研究開發法人農業、食品產業技術綜合研究機構(National Agriculture and Food Research Organization，簡稱農研機構NARO)也開發以地理資訊系統整合日本農地的基本參數，並對日本國內的農地地力進行全面性的盤點。該系統最早於2017年4月上線，提供1:200,000比例尺的地圖，並包含農業與非農業用地的基本參數，包括各形式土壤的特性與農地土壤肥力。在今年改版升級的系統中加入日本若干行政區提供的農地土壤肥力的基本參數，並提供各種作物所需的生長及肥料建議用量，作為合理化施肥的參考依據。該線上資料庫也可利用移動裝置連線閱覽，供現場即時查詢的服務，讓農民現場查詢自家土壤的肥力狀況。 　　臺灣在土壤管理方面也由行政院農業委員會農業試驗所將調查後的資訊整合至資料庫，提供土壤肥力、微生物分布、性質分布與地面作物判釋等視覺化研究結果。國內的調查係由林業試驗所、水土保持局與農業試驗所等單位共同完成，供基礎科學研究，並結合土壤肥力測量及作物營養診斷服務，加強合理化施肥、提高肥料利用率、減少肥料浪費，目的是增加農業產量。【延伸閱讀】自動擠奶機器人的使用有助於乳牛繁殖時的育種選擇 　　雖然國內已開發一套線上土壤資料供應查詢平台，但隨著現代農地用途的改變，必要時應適時地更新土壤肥力資訊，以提供人們最新的肥力資訊。或許日本農研機構的研究成果可為此提供平台維護的參考依據。

現今世界上有數億人口依靠動物生產食物或以此獲得經濟收入，這些人們的生活與動物生產的永續性具有直接關聯。根據專家估計，動物疾病約造成全球20％的生產損失，若是能提升各項系統的數位化程度，可強化國際間的資訊交流，將有助於幫助全球畜牧業進行更高效率的生產，並提升產業的可信任度與永續性。 　　第11屆全球糧食和農業論壇（Global Forum for Food and Agriculture, GFFA）於今(2019)年1月在德國柏林舉行，主題為農業數位化—未來農業的智慧解決方案(Agriculture Goes Digital – Smart Solutions for Future Farming)，吸引許多國家的農業部會相關首長參加。這些首長於會議當中皆支持世界動物衛生信息系統（Office international des epizooties - World Animal Health Information System, OIE-WAHIS）的數位化轉型。 　　目前非洲豬瘟（African swine fever）傳播是全球共同面臨的重要問題之一，此種疾病對豬農收益造成嚴重威脅，有效管理各國所分享的動物健康狀況與相關可靠資訊，有利於促進動物和衍生產品的貿易安全性。此系統提供了約200個國家的120多種動物疾病資訊，這些資訊將主動傳播給目前的12,000名訂戶，且可公開給大眾查詢。此外，還利用地理資訊系統和商業智慧工具促進資料視覺化（Data Visualization），方便人們使用和進行全面性的分析。【延伸閱讀】以非接觸性近紅外光譜儀快速且精確地判斷芒果成熟度 　　OIE正在持續升級WAHIS，核心功能預計將於2019年底完成，並將繼續發展，促進用戶利用這種現代化和動態式的平台報告動物健康狀況。

2018年的EuroTier展示會於11月德國漢諾威(Hannover)舉行，共有來自63個國家的2,597家參展商，展示畜牧業和管理方面的創新技術。大量數據收集似乎已成現代農業的趨勢，在展會期間，參展商發表了許多涉及收集數據及如何使用的技術開發，但要在產業鏈中連接這些龐大的數據卻不容易。 　　各家廠商通常會展示並銷售自有系統，但不同廠商之間的相容性、數據所有權的劃分、農民是否可使用所有數據等問題仍需尚待解決。在會中IoF2020計畫(Internet of Food & Farm 2020)有機會突顯至今為止在乳製品和肉業取得的進展，以下分享一些亮點。 Fancom開發了iFarming，iFarming結合了環境控制、自動餵飼和生物識別系統、eYe Grow豬秤重系統、咳嗽監測儀、感測器等智慧裝置，構成完整的農場系統，以改善經濟動物的生活條件和農場收益。 BigFarmNet提出一套完整的農場智慧系統，結合了重量分類、飼養環境調節、飼料和水的消耗資訊，警報裝置等，有助於優化豬隻的飼料轉換效率，培養出品質較為統一的豬隻。 Nedap公司通過Nedap ProSense、SowSense、PorkSense等產品管理養豬場中的可用數據。 Schauer通過Farmmanagement 4.0提供各式軟硬體系統監控和管理飼料儲存狀況，配合近場通訊技術(Near field communication)，更可提升執行效能，收集的數據可直接於內部儲存，也能備份至雲端。 Agrisyst開發的PigExpert可幫助管理者迅速處理大量數據，可記錄豬隻從小到成熟時的所有數據，並可與合作夥伴進行簡單的數據分享與備份。【延伸閱讀】日本葡萄酒產業的大數據應用 　　未來，這些具有應用潛力的智慧管理系統必須面臨到整合於肉類價值鏈中的挑戰，是否可大量且長期的受到整個產業的青睞，端看其能否有效地協助解決現有產業問題與妥善連接完整價值鏈中所需的數據。