針對現今人口快速增加，即將面臨的糧食不足問題，人工智慧(artificial intelligence, AI)技術是否可以應用於農業領域，協助解決此一難關?目前已有許多公司將AI運用於農業，提高農產品生產效率。 　　加拿大San Jose的Resson公司開發比人眼更精確的影像辨認系統，可偵察與分辨植物病蟲害疾病，Resson公司和McCain Foods公司合作，已將此技術運用於馬鈴薯生產線上，減少馬鈴薯生產之損失。 　　新成立的Orbital Insights、Descartes Labs、Gro Intelligence與Tellus Labs公司，利用人造衛星影像、氣象資訊、歷年生產資料，開發預測軟體。Tellus Labs公司表示利用此預測軟體可以比USDA報告提早一個月，得知生長季節中每日農產品之產量。 　　位於美國聖地牙哥市新成立的Slantrange公司，成功開發準確量測作物與雜草數量之影像偵測機，可使用於美國中西部與南非等植物種植較稀疏之沙質土壤地區，Slantrange公司近期與Bayer Crop Science公司合作，共同從事植物生產工作。 　　AI與農業機械結合最成功之案例是位在美國加州Sunnyvale的Blue River Technologies (BRT)公司，運用自動化辨視噴灑(See and Spray)系統，有效消滅棉田中的雜草。利用AI分析高解析度影像，辨認雜草種類與所在位置，精確噴灑除草劑，有效減少90%除草劑之使用量。【延伸閱讀】以次世代人工智慧技術加速孕育抗性作物品系 　　另外，AI也應用於植物生產領域上，孟山都(Monsanto)公司在玉米育種方面，利用過去累積15年之田野試驗資訊和分子標誌技術，預測並擬定在一年期田間試驗中，具有最佳表現型之育種策略，加速玉米育種時程，相較於傳統育種方式，孟山都公司藉此方式可擴大生產線規模達5倍以上。 　　AI在農業上之運用，目前已初見成效，未來仍需要農民與各界持續提供田間農作物資料，建立完整農業大數據資料庫。同時，期待AI此強大工具，在不久的將來，能夠在農作物品種改良、提高生產效率與產量方面，具有更多突破性之發展。

區塊鏈技術是比特幣中的重要概念，能用來記錄所有的交易過程，其本質上為群體共享的數據庫，而群體中的人皆可察看與更新，但歷史紀錄則無法被更改。此技術使用於供應鏈中能提高其透明度，為促進全球漁業發展，區塊鏈技術將被用於改善鮪魚產業的可追溯性，以阻止太平洋周邊的非法捕魚活動。 　　世界自然基金會(World Wide Fund for Nature)、美國以太坊創始公司ConsenSys、斐濟技術初創企業TraSeable和鮪魚捕撈和加工公司Sea Quest合作，將於太平洋區域展開區塊鏈的試驗項目，預計利用區塊鏈技術追蹤鮪魚從捕撈到餐桌上的歷程，其目的是為了幫助禁止在鮪魚產業中非法捕魚和侵犯人權行為。【延伸閱讀】智慧手機與區塊鏈技術應用為打擊食品詐欺的新方法 　　相關追蹤在鮪魚被捕穫後立即開始，一旦捕到魚就在漁船放上可重複使用的RFID標籤(無線射頻識別，Radio Frequency Identification；RFID)，漁船、碼頭和加工廠的相關裝置能將各段作業訊息上傳。一旦魚獲受到加工處理，RFID標籤就換成較便宜的QR Code附到產品包裝上。QR Code中包含相關的區塊鏈記錄及原始的RFID標籤資料，減少整體過程中的標籤成本，使得捕魚產業中的中小型經營者也可參與其中。消費者只要運用智慧型裝置掃描產品上的代碼就能得知產品供應鏈上的所有資訊，雖然此次為首次將區塊鏈技術運用在太平洋地區的捕撈漁業，但Provenence公司和國際桿線協會(International Pole and Line Foundation；IPNLF)已有魚獲從印尼送到英國的成功案例，且Provenance還致力於使用區塊鏈追蹤棉花、時裝、咖啡和有機農產品等其他品項。 　　目前區塊鏈技術已開始改變既有的產品業務，為消費者提供更多採購決定的基礎資訊；且搭配供應鏈的高度透明性，將能有效消除非法捕撈活動與強化現有業者的管理方式。

美國多數農場採行大面積、粗放式農業，過大的場域容易造成管理不便，因此多用大型機械進行播種、施肥、除草、收穫等農業行為；而早期的大型機械需要駕駛在機器上控制，駕駛技術與安全性備受考驗。 　　比起自行培養專業技術人員，加強自動化可能是更快的選擇。因此美國愛荷華州技術公司Smart Ag開發了革命性的AutoCart軟體，為農業自動化打開了新的大門。AutoCart配合SmartHP可作為一組即插即用的系統，可以使現有的農場機械自動化，並兼容任何品牌或組合。 聯合作業人員需在現場設置各段卸載位置、調整穀物車與收割機的速度和方向，透過應用程式載入後就能精確同步化兩種機器的作業，使得農民可以一人完成傳統需要兩名熟練作業員的工作。【延伸閱讀】日本自動駕駛耕耘機之開發 　　此種使用現有機器且配合無人駕駛的技術突破，能夠解決收穫其勞動力短缺之問題；此外，農民從「操作者」轉化成為「監控者」角色，並且更加提高工作效率與能力。最近Smart Ag在玉米和大豆收穫期間於中西部農場完成AutoCart綜合測試，此技術可能透過提高生產力、安全性與利潤，為大型農場的作物生產帶來重大改變。 　　該公司認為，農業不應該再由設備決定生產利潤高低，而應該提供多種技術與工具供農民選擇，搭配正確的知識與技術，才能有效提高營運能力。

由歐盟Horizon 2020 programme研究與創新計畫出資的其中一個子項目，稱為Data-Driven Bioeconomy(DataBio)，為芬蘭VTT技術研究中心(VTT Technical Research Centre of Finland)所負責。DataBio的主要目標是研究、分析與展示從環境收集的大量數據資料，並將其應用於現有的農業、林業與養殖業中以減少資源浪費，並保護環境的永續性。 　　DataBio的參與者來自17個國家，包含比利時、捷克、德國、西班牙、挪威、波蘭、意大利、希臘、以色列、荷蘭、丹麥、瑞士、英國，愛沙尼亞、法國和羅馬尼亞。從2017年開始進行為期三年的計畫，預計在26個試驗點開發測試更優良的收集、分析與使用程式，而相關的大數據技術成果能再創新的商機。 　　在以精準農業為目標的試驗點中，根據當地氣象站、衛星和放在各處的感測器進行田間測量以收集數據，數據分析後可提供做為作物生長管理的依據，以便遠端控制農業機械進行播種、施肥和其他操作；而漁業的部分則聚焦在熱帶鮪魚與北大西洋的小型遠洋漁業，希望幫助節省成本及提高漁船效能。除了有前端的技術開發，後方用戶端、生物經濟和技術研究機構以及其他專家也將持續合作，整合出最適合市場使用的大數據計算與觀測方法的相關技術、工具與服務，將DataBio化為世界上最先進的大數據平臺。【延伸閱讀】EuroTier展示會的動物養殖數據技術應用案例 　　此計畫總預算為1,620萬歐元，預期成就包括:提升生物經濟的生產力、擴張大數據技術提供商在生物經濟相關領域的市場、提高大數據技術在生物經濟中的使用、密切與BDVA(Big Data Value Association)合作、連結此計畫與其他大數據相關的活動等。

中國的大規模養豬產業需要大量人力資源的投入，為顧及防疫檢疫問題，還需管控工作人員的進出；員工除了需負擔額外的健康風險，長期下來也容易造成作業效率不彰之情形。對於大規模豬場而言，建立有效的管理系統相當重要。阿里巴巴旗下的阿里雲(Alibaba Cloud)宣佈，將與四川特驅集團、德康集團合作，將觸手伸到農業領域，對名為ET大腦的人工智能系統進行研發和訓練，以期實現AI養豬的目標，擴大現有的雲端業務功能。 　　引入人工智慧等先進技術，對於提升養豬效率具有非常重大的意義。這些以往需要依靠人力的工作，如今都可以由影像圖像分析、人臉識別、語音識別、物流算法等技術來完成。未來各豬隻都將有獨特的生長數據，內容包含其品種、年齡、體重、飲食和活動變化等資訊。據瞭解，阿里雲和特驅集團合作的第一波工作包含了各類豬隻數量識別、豬群行為特徵分析、疾病監控和預警、無人秤重等。除了可緩解人力不足的困境，亦可減少人為介入、改善動物緊張之情形。初步實驗結果顯示，通過分析這些數據並應用新的畜牧方法，阿里雲能幫助每頭母豬平均每年生產三頭小豬，並將豬的死亡率降低3％。【延伸閱讀】在人工智慧發展下的農業變革 　　雖然目前未能確定此系統何時會實際投入應用面，但期望以後能將人力更加有效地運用於管理豬場，並減少農民動物接觸的健康威脅。阿里雲總裁Simon Hu表示:希望未來人工智慧能通過提高收入和減少勞動解放農民。

新加坡已經開始在幾個主要的水庫放置天鵝型機器人，除了用來監測水質外，因其外型與真正的天鵝相似，也不會破壞到環境景觀。此機器人稱為「智慧水質評估網路機器人」(The Smart Water Assessment Network robots)，內部包含多個感測器，能定時收集水質數據，經由Wi-Fi傳送數據到雲端，減少人力消耗與資料收集時間。【延伸閱讀】Aryballe開發的生物感測器—人造鼻，可幫助產品品管並輔助新產品開發 　　此機器人由新加坡國家水務局(Singapore's national water agency；Public Utilities Board)、新加坡國立大學環境研究所(National University of Singapore’s (NUS) Environmental Research Institute)和熱帶海洋科學研究所Tropical Marine Science Institute(TMSI)於2015年聯合設計，採樣、導航和用電等相關測試已於2016年完成；現在將其放到濱海、榜鵝、實龍崗、班丹和克蘭芝水庫等五個地方。這些機器人可以測量葉綠素a、溶氧量、濁度和綠藻量等參數，進行水體監測、自動採樣和污染物追踪，並可整合資訊作為水質預警和幫助決策進行。此外機器天鵝的本體堅固，遇到橡皮艇或小船時也無須擔心損壞。且下端具有螺旋槳與取水系統，監控範圍可遍布大範圍水域；除了平時自主移動外，必要時也可以遠程操控移動方向以修理或更新零件。

羊是世界上主要畜牧動物之一，利用價值極高，而羊跛腳是羊隻最常見的健康問題之一；英國有90％以上的農民均曾發現羊的跛腳症狀，每年花費約8,000萬英鎊處理此問題。造成羊隻跛腳的原因眾多，包含肌肉病變、細菌或病毒感染、關節炎、腐蹄病等，除了影響行動外，羊隻也可能因疼痛而拒絕進食，進而損害健康，若能在羊群中及早發現個體症狀，可以盡快對個體病例進行處理，進而防止症狀在羊群中蔓延。 　　由於羊對外界非常敏感，當感覺受到威脅時很可能會極力掩蓋跛腳的現象，或因農民和獸醫靠近而變得較為活躍。因此到目前為止，跛腳的相關診斷只能依靠視覺檢查，且診斷結果不一定合乎真實狀況。英國諾丁漢大學(The University of Nottingham)的獸醫系與Intel及Farm Wizard公司合作開發一種新的智能穿戴式設備，可以自動檢測綿羊的跛腳症狀。【延伸閱讀】運用攝影機開發預警系統來檢測雞蟎侵擾 　　透過測試感測器放置位置與利用三軸加速度計與陀螺儀等感測器分析羊隻躺臥、站立、走路等一般行為，搭配隨機森林演算法(Random Forest algorithm)學習與分類，可以幫助判斷羊隻行動時的的姿勢異狀，協助農民與獸醫判斷羊跛腳症狀。此類傳感器運用的案例能促進畜牧動物的健康福利，且透過精確的行為監測系統能長期掌握動物行為與健康的變化，幫助農場主人快速決定用藥時機以預防疾病擴散。 　　相關研究發表於皇家學會(The Royal Society)

過去在印尼、墨西哥、中國、波蘭和俄羅斯等地皆有因酒精汙染造成消費者身體不適甚至死亡的報導。此問題源自於商人希望賺取更多利潤，將自製假酒、水、抗凍液等作為稀釋液體，取代一部分的真酒。販賣假酒或稀釋過的酒或許能為經銷商賺取更多利益，除了標示與內容不符，具欺騙消費者的嫌疑。此外，摻假酒品內可能具有影響健康的汙染物，對人體影響更大。因假酒或混和過的酒在外觀上與真品無異，造成消費者辨識困難，也無法即時檢出與避免假酒。 　　美國伊利諾大學(University of Illinois)設計了一種具有先進感測器陣列的手持式設備，可以辨識酒的改變，協助管控酒的品質。研究人員開發了一種帶有36種染料的一次性感測器，這些染料接觸到酒蒸汽中的特定成分後會發生不同顏色變化，透過多種染料的交叉反應，結合約手掌大小的成像分析儀判定比色後可幫助在兩分鐘內簡單判讀酒的真偽。此裝置能夠正確辨識14種不同酒類的酒精含量和品牌，包括蘇格蘭威士忌、波本威士忌、黑麥威士忌、白蘭地和伏特加等，準確度大於99％；且甚至能夠辨識加水量少於1%的稀釋酒，具有於後端快速檢查與控管品質的利用潛力。【延伸閱讀】用以改善水壩營運的小型傳感器-Sensor Fish 　　相關研究發表於美國化學學會(American Chemical Society)推出的ACS Sensors

傳統農用機械以柴油引擎為主，近年為解決空氣汙染問題而開始發展電動農機，但目前電動農機扭力不足，以至於無法滿足田間實際作業，也會因為負重過重而影響到車速，無法達到使用者對搬運速度的需求。 由國立嘉義大學（簡稱嘉大）艾群副校長帶領的嘉大團隊、國立成功大學團隊及南臺科技大學團隊以西螺果菜市場作為計畫發想地，思考如何讓農業機械可以田間運用又能在果菜市場運行卻不造成空氣汙染，團隊發現汽車採用的油電混合混合系統技術尚未被應用到農業機械上，從車輛發展的觀點來判斷，油電混合系統是農業機械未來發展趨勢。 以西螺果菜市場作為計畫發想地 農委會期望透過「推動農業科技產業全球運籌計畫」，讓我國在面對全球經濟快速變化時，可以讓國內農業從單純的生產型，轉變為有應用加值創新的產業，因此於2015年開始輔導研究團隊投入「農用柴油引擎油電混合搬運車研發」，將油電混合系統應用在農業機械上，滿足動力需求，並且降低汙染以及耗能。 研究團隊選定西螺果菜市場作為計畫發想地，這裡是全臺最大的果菜批發市場占地4公頃左右，每天蔬菜交易量高達1千公噸，場內蔬菜主要來自於附近產區採收、販運商從全國各地收集，以及山地蔬菜直接運至市場銷售。 市場建築屬於半密閉空間，場內運送貨物除了機車、貨車外，就是柴油拼裝車作為主要運輸工作，但目前西螺市場內使用的柴油拼裝車是單缸引擎，在運轉時會發出巨大聲響並排放出陣陣黑煙，造成空氣汙染問題，如能同時兼顧農田搬運及果菜市場內運輸，將獲得農機使用者青睞。 依照實際需求選擇動力模式 研究團隊先找出搬運機中容易製造大量煙霧的位置，導入油電系統減少排煙量，並考量使用者學習新型機械的狀況，因此以現行農用搬運機作為範本，在不更動操作介面的情況下進行油電混合系統架設，並新增過去農用搬運機缺少的儀表板，希望操作者能以最短時間上手使用。 團隊成員表示，臺灣早在6、7年前就已推動電動農業機械，雖然電動方式是對環境最好的選項：無汙染、無噪音，但是對農民來說電動農機有續航力以及充電問題，96V電動馬達電池在過度放電的情況下，平均壽命僅有6～8個月且電池售價達10萬元，對農民來說是不小的成本負擔。 這是國內第一部自製研發油電混合動力系統的農用搬運車，以柴油引擎動力為主，電力為輔，有純電、油電混合、純油三種模式，適合在果菜市場、農用道路或是農田等地使用，負重量可達1千公斤。電力是採用48V電動馬達電池，道路行駛時，可以透過柴油引擎動力替電池充電，除了可以縮短充電時間外，還可以避免過度放電延長電池壽命，保守估計電池壽命可長達2至3年，價格約落在2萬元左右。 開到一半沒電，還有柴油可以支援 農用柴油引擎油電混合搬運車的柴油使用量與傳統搬運機車輛相同，電池從完全沒電到充滿時間大概需要10個小時，本次研發車輛應用快充技術以及電池雙向平衡充電技術，在夜間可以透過研發的快速充電器EV Charger針對搭載的48V電動馬達電池進行快充。另外系統也會在日間行駛時依據電力需求，進行48V-to-12V降壓充電，供給車用電子設備電力（12V電池），或是在48V電池耗盡後進行12V-to-48V升壓充電，回充48V馬達電池。 團隊成員指出，使用者還是會擔心電動車行駛在路上故障或是沒電，車輛故障可能會造成新鮮蔬果被太陽曬壞或是阻礙果菜市場的通道，油電混合混合車能提供車輛另一種動力選擇，不用擔心沒電或是其中1項動力故障。值得一提的是，車輛搭載48V電池，若在農地等潮濕環境發生車輛漏電狀況，觸碰車身不用擔心會對人體造成致命傷害。 未來可望拓展外銷通路 研究團隊開發農用柴油引擎油電混合搬運車的過程中，發現目前沒有測定混合動力的法規，為了要測定這臺搬運車的動力而發展出「一種提供混合系統動力最佳化的性能測試平台」，正申請發明專利中，未來可以提供類似車輛進行動力檢驗。 此農用柴油引擎油電混合搬運車已技轉晟豐農業機械公司，業者表示會希望採用3期環保引擎降低空氣汙染，並改善農機實用性。團隊成員表示，從純電切換為純油狀態時，需要等待引擎啟動而有時間差，未來期望能進一步改善。 研究團隊看好國際市場，指出先前國內展覽已有國際廠商接觸，希望可以購買，目前最大目標為改良引擎，使其更環保，並減輕車體重量，讓油電混合搬運車更節能。 【相關資訊】 想更進一步了解此專案研發成果細節，請逕洽財團法人農業科技研究院陳小姐，電話：03-5185092，信箱：1032201@mail.atri.org.tw

近年來智慧型裝置使用越趨普遍，配合多元開發的應用程式，能提供更即時與方便的功能，加上各國正致力於推動於智慧農業與科技化，若能結合普羅大眾手邊的行動裝置，將能使農民更加便利行事。 　　美國愛荷華州立大學（Iowa State University）提供畜牧生產者一個新的應用程式-ISU Livestock Crush Margins，可用來評估畜牧業的生產成本。程式使用Crush margin(CM)計算，以動物銷售價格減去大豆或玉米等飼料期貨合約價格，再扣除原先購買的動物(例如斷奶的仔豬或仔牛)成本，得到最終利潤率，這些資訊隨著使用時間增加，能夠每週更新紀錄，累積起來就成為長期的利潤變化趨勢，幫助使用者找出最適合銷售的時間。 　　由於動物的買入價格和飼料成本佔了畜牧業總投入成本的絕大部分，因此隨時計算與評估利潤變化有助於長期監測市場變化。此應用程式能讓使用者自行輸入數據，且不受時間與地點影響，兼具靈活性與便利性；雖然計算出來的數值並非絕對性指標，但可用於比較與回顧歷年的生產表現與營運趨勢，利於未來的營銷與生產風險管理。【延伸閱讀】煤生物轉化的模型預測 　　相關計算資料與程式請參考連結

石斑魚屬於高經濟魚種，但因石斑魚容易感染致命性疾病，也讓相關業者頭痛不已，農委會水產試驗所海水繁養殖研究中心主任葉信利帶領研究團隊從民國99年投入石斑魚模場技術建立，期望能夠解決疾病問題，近兩年團隊還引入智慧化管理、開發新魚種完全養殖技術，試圖為不穩定的石斑魚市場開拓出一條新路。 透過模場建置，期望達到三防目標 　　民國98年行政院核定「石斑魚產值倍增計畫」，從制度、研發、行銷等面向都有一定程度的規劃，當時臺灣石斑魚產業蓬勃發展，但疾病問題也隨著產業發展逐漸嚴重。水試所在民國99年投入石斑魚模場的技術建立，為了解決疾病問題，水試所提出要朝向整場輸出的方向發展，便著手進行研究。 　　民國103年開始，行政院農業委員會推動「推動農業科技產業全球運籌計畫」，輔導各單位在面對全球市場劇烈變遷時，能夠促進農業產業創新，因應市場變化。因此農委會水產試驗所海水繁養殖研究中心團隊便負責執行「石斑魚養殖模廠技術之建立」計畫，更進一步朝強化建構生物安全設施、健康種魚篩選、乾淨餌料生產、白身苗生產以及中間育成標準化作業流程等技術，來推動石斑魚模場產業化，達到整場輸出目的。 　　葉信利表示，當時提出計畫規模是現今模場兩倍大，後來因經費問題僅建設一半，但是仍保有當時規劃的育苗、中間育成、養成等設施。希望透過模場改善石斑魚的生產品質、降低氣候變遷的影響以及水平感染的機會，達到防寒、防熱、防疫三個目標。 杜絕石斑魚垂直感染，從種魚篩選做起 　　研究團隊這幾年監測模場溫度，發現室內外溫度差異可達攝氏4~6度，寒流來襲時，室內溫度可維持在攝氏16~18度，105年霸王寒流來襲，模場石斑魚完全沒受到任何影響。面對室內場可能會帶來的高溫影響，團隊成員笑著說，模場建置時，防熱其實是相當關注的焦點，因此室內場中有架設多組抽風扇協助夏季的溫度調節。 　　但環境溫度控制對團隊來說並不是最大的困難點，由於石斑魚會經由垂直及水平感染病毒，每個生產環節操作都顯得很重要。葉信利表示，垂直感染的關鍵是來自於種魚帶原，以龍膽石斑來說，民國89年海水繁養殖研究中心就開始為場內的龍膽石斑植入晶片、檢測是否有帶原等，只要發現有帶原病毒就會捨棄該尾石斑魚，透過16年養殖管理以及從育苗系統檢測子代是否帶原等方式，來篩選健康種魚。 水質、餌料、人員進出都是水平感染途徑 　　垂直感染需要長期對種魚監控，防止種魚帶原病毒。但水平感染途徑相當多元，只要「接觸」就有機會影響石斑魚，因此研究團隊針對石斑魚開發乾淨餌料生產系統，篩選不帶原的橈腳類、輪蟲進行養殖，並使用益生菌及光合菌進行生物培養，目前一批次餌料生物可供應50萬至100萬尾石斑魚苗食用。 　　與石斑魚息息相關的另一部分就是水質問題，過去水質可透過臭氧、UV、電解水、化學藥劑等方式進行處理，研究團隊發現，近年機械成本降低，電解水是具有經濟效益且穩定的處理方式。目前場內電解水設備1小時可處理100噸用水，而全場僅需1200噸的用水量，葉信利指出，實際檢測電解水後，發現裡面不會有其他生物及病原，水質也有符合標準。 　　最容易被大家忽略的水平感染途徑就是人員進出，病原可能會隨著人員進出而入模場中，因此人員進入模場前會先經過獨立空間消毒，以降低甚至是摒除不必要的風險。葉信利說，透過多項環境控制，石斑魚育苗率可以達到7~10%，是平均育苗率（1~3%）的3倍。 開發新型魚種，提升產業競爭力 　　葉信利指出，過去石斑魚相當興盛的年代，也有許多業者以生產為目的進行模場建設，但是經濟效益不如想像中好。若以一條龍生產模式進行估算，會發現到魚苗及中間育成階段具有市場競爭力，但是於養成階段則容易受到市場售價影響。 　　近年臺灣石斑魚價格起伏不定，研發新魚種養殖技術已是當務之急，目前研究團隊建立新興石斑魚種褐石斑完全養殖技術，葉信利表示，褐石斑在日本是屬於高價石斑但產量少，經過團隊測試後發現褐石斑可以在攝氏5~32度間活存，屬於可以面對氣候變遷的魚種，但因生長速度緩慢需要透過育種克服，目前已利用雜交技術希望培養出耐低溫、長得快的石斑魚種，期望能站穩繁殖腳步來開拓新市場。 引入智慧化管理，未來模場將應用高經濟魚種 　　石斑魚模場正在試驗自動化、智慧化管理，透過置入水中的監測儀器可隨時了解養殖池水的狀況進而降低風險，另外也利用水中攝影機觀察石斑魚攝食狀況，減少不必要的餌料消耗。葉信利表示，引入智慧化管理會提高成本，但是能節省人力、穩定水質，產生的效益很可觀，但智慧化與傳統管理的平衡點還需要再經過測試與計算。 　　石斑魚模場也在近年的石斑魚價格不穩定狀況中，逐漸轉向海水魚模場的形式，葉信利說，除了石斑魚外，像是笛鯛、東星斑等都是高經濟魚種，模場可因應不同的海水魚種進行修正。目前研究團隊打算從智慧化管理過程中蒐集大數據，計算運用智慧化管理進入模場後能達到的實際效益，期望一兩年後能夠有結果，之後就會著手建立相關資料及生產模式，納入更多高經濟海水魚種來加以運用。   【相關資訊】 想更進一步了解此專案研發成果細節，請逕洽財團法人農業科技研究院陳小姐，電話：03-5185092，信箱：1032201@mail.atri.org.tw

屍胺(Cadaverine；CV)是一種具有腐臭氣味的化合物，在動物身體組織腐爛時因蛋白質中的離胺酸(Lysine)脫去CO2而產生，高濃度屍胺會呈漿狀甚至結晶狀，能於空氣中發煙並具有一定毒性。生肉、生魚或其他海鮮放置一段時間後會逐漸腐敗，在腐敗初期由於內部所含屍胺甚少，因此無法經由外觀或氣味辨識；雖然可藉由烹煮殺死食物中的細菌，但屍胺等腐敗胺類卻無法消除，導致食用後的食物中毒與過敏現象。目前屍胺可利用酵素免疫分析法(Enzyme-Linked ImmunoSorbent Assay；ELISA)、高壓液相層析法(High Performance Liquid Chromatography；HPLC)、比色法等方法偵測，但各國並無相關腐敗胺類的統一規範。 　　由於一般使用的偵測法需要高度的專業性與實驗室儀器，無法提供監測食品安全的即時性，故韓國首爾大學(Seoul National University)開發了功能性生物電子鼻(oriented nanodisc (ND)-functionalized bioelectronic nose (ONBN))能用來檢測生鮮食品樣本中的屍胺。其中的生物性受體來自於斑馬魚中對屍胺敏感性高的受體膜蛋白TAAR13c (trace-amine-associated receptor 13c)，將相關基因放入大腸桿菌中製造大量蛋白，純化後放入nanodiscs，藉由nanodiscs穩定膜蛋白結構與生理功能，之後再結合奈米碳管薄膜場效電晶體(carbon nanotube-based field effect transistors)形成高靈敏度的生物電子鼻。【延伸閱讀】牛肉經分解而得的多肽可以減少苦味 　　雖然早前已有研究指出斑馬魚中含有對屍胺具高度親合性的受體，但遲遲無法突破完整分離與穩定此受體膜蛋白之技術，故此技術可視為機械與生物功能性結合的相關案例之一；雖然初步測試只有檢測食品新鮮度，但未來電子鼻或許可應用至偵測食品防腐劑含量或甚至發現屍體，幫助警方辦案及救災使用。 　　相關研究發表於美國化學學會的ACS Nano

1千多年前，中國就已經有馴養金魚作為觀賞用途，隨著科技進步，觀賞水族的範疇已經不僅限在過去認知的金魚，也拓及到蝦類、貝類，甚至是頭足類。 但近年來大家逐漸重視觀賞水族生物的原生棲地保育問題、能否適應水族缸內的生活環境，以及這些生物有沒有經濟價值，各個專家學者開始投入提升觀賞魚產業技術的研究，期望能夠建構觀賞物種的繁養殖技術、開發相關水族飼料，甚至是打造新型觀賞水族設備，強化物種品系等。 開拓觀賞魚市場，提升產業競爭力 行政院農業委員會透過「推動農業科技產業全球運籌計畫」，提升我國農業競爭力、建立國際品牌並開拓新商機，因此漁業署藉由該計畫與國立臺灣海洋大學、國立屏東科技大學、國立臺灣大學及國立高雄海洋科技大學等學校合作，期望能夠進一步提升觀賞魚的產業技術，甚至去開發具有市場潛力物種的繁養殖技術。 另外為因應目前大多數人都有智慧型手機的狀況，該計畫團隊結合物聯網與雲端技術，打造免換水智慧魚缸，除了讓消費者能夠隨時用手機掌握自家寵物狀況外，也透過自動化設備調整魚缸水質，降低觀賞水族新手飼養門檻。 一機搞定自家小魚的生活環境 要在家中或是辦公桌上養一缸魚，聽起來很簡單但是又好像很困難，依照生物特性的差異，有些觀賞魚或是觀賞蝦對於水質環境、溫度較為敏感，一不注意可能就會全數死亡。 由朱元南、張麗君與陸振岡等專家學者開發的智慧水族套缸，顛覆以往飼養觀賞生物需要準備水族缸、過濾器、燈，甚至冬天還需要準備加溫設備等狀況，他們將這些必要的器材合為一，打造目前最小的可控溫免換水自動化智慧水族套缸。 為了要能夠讓消費者可以應用於辦公室、住家等區域，該團隊發現市場現有的中小型套缸未結合冷水機、投餌機等功能、而且過濾功能差異大，再加上燈具常有過熱問題，因此團隊從上述問題點下手，進行套缸設備器材開發。 開發過程中，團隊試圖將養殖觀賞生物這件事變得更輕鬆與簡單，於是他們創造出懶人式海水與淡水套缸，這樣的小型套缸可全年養殖珊瑚、觀賞蝦與水草，免除過去需要勞心勞力照顧生物的過程。 除解決現有的問題外，團隊還著手進行套缸的節能材料開發、導入水質監控系統、建構水體自淨與水中微生物處理技術，並結合時下最熱門的物聯網系統，期望能夠達到節能、智慧化管理，讓消費者可以用手機就能監控水族缸狀況，觀察生物的活動情況。 水中生物長得好，基礎研究不能少 有些人養觀賞水族是為了調劑身心，但有更多觀賞水族玩家希望這些生物能展現出亮眼的顏色或是體態，因此飼料研發與繁養殖技術的增進顯得更為重要，像是沈士新、黃之暘、劉俊宏、黃沂訓、葉信平、吳宗孟、劉擎華、施彤煒、鄭安倉等多位專家，就針對多種觀賞生物進行研究。 這些團隊引進與開發具市場需求觀賞水族的相關技術，針對觀賞水族的繁養殖、體色、性別調控、飼料、量產進行研究，如：海馬是近年大家所喜好的養殖生物，但海馬的價格與體色是呈現正向關係，因此團隊就針對海馬體色調控技術進行試驗研究，期望能增加海馬價格。 值得一提的是，這些團隊注意到海水觀賞魚有超過90%以上都是依賴野生捕撈，長期的商業行為嚴重影響特定族群，也造成生態環境的損耗，甚至有可能會有族群大量減少的情況發生，因此團隊也著力在海水觀賞魚的繁養殖研究，像是今年就有嘗試進行棕紅小丑魚的種魚配對，期望能夠減少野外撈捕的問題。 滿足消費者的需求，觀賞水族能有更多樣貌 面對消費市場轉向小型、精緻等方向發展，提升繁養殖技術取代野生捕撈已經成為趨勢，目前大和米蝦和長額米蝦這兩種工作蝦的量產技術已在黃沂訓團隊的努力下開發成功，但觀賞水族總以多變的花紋與體色取勝，因此黃沂訓、黃章文團隊嘗試將大和米蝦進行突變誘導，試圖將沒有顏色的工作蝦變成具有繽紛色彩的觀賞蝦，如此將能提高十倍甚至百倍的價值，然而突變試驗最快要在第三代才能顯現出體色差異，因此須等到能生產穩定顏色的品系後，才會進行量產。 【相關資訊】 想更進一步了解此專案研發成果細節，請逕洽財團法人農業科技研究院陳小姐，電話：03-5185092，信箱：1032201@mail.atri.org.tw

早期鑑別作物病害需依靠專業人士進行肉眼觀察病徵，通常發現時病害已造成田間地區一定程度上的損害，且大面積專一性種植的田地觀察不易，所面臨之病害損失可能更高；因此發現病害時間越早，越能降低產業風險，並有利於精準用藥，減緩周遭環境負擔。 　　一般的NDVI圖像可以利用紅光與近紅外光的反射以反映某地區的植被數量與生長特性，然而一旦被上層作物遮擋，就無法顯現出下方潛在的作物變化。美國的Evergreen FS與Ceres Imaging公司合作，利用多重光譜成像呈現區域中植物的受到的環境壓力數據(例如營養與水分不足)，並結合葉綠素、熱成像、氮含量、疾病等壓力的數據進行模型分析，有助於在疾病爆發前及時找出需要處理的區域，適時使用藥劑或肥料。以往此技術只用於果園或葡萄園，但現在嘗試用於大規模種植的農場，協助疾病的早期監測。【延伸閱讀】人工智慧幫助病蟲害風險管理 　　透過一年的測試結果，此技術能在肉眼尚未可見的情況下先發現玉米和大豆中的病原真菌和缺水等問題；依作物種類不同，每英畝花費從6到10美元不等，但能節省更多資源與藥劑成本。康乃爾大學農業與生命科學院教授Michael Gore指出，人工智慧雖非萬能，但預計在五到十年內將被玉米和大豆農民普遍使用；而此技術未來若能搭配無人機拍攝，更能促進農業自動化，有效幫助農民縮短決策時間。

為了推動農業自動化與精準化應用，加上近年來科技越趨於發達，許多研究者投入程式開發，以期結合農業發展，促進農業進步。美國伊利諾大學(University of Illinois)與全球變化聯合研究機構(Global Change Research Institute)發起大型計畫，開發了新工具來預測氣候變化對作物產量的影響。 　　該計畫並非第一個開發農業模型預測的計畫，但通過結合土地模型(Community Land Model；CLM)和農業生產系統模擬器(Agricultural Production Systems sIMulator；APSIM)的優越特性，測試以CLM-APSIM為代表的新型玉米生長模組的指標。以往的農業計算模組以不同時間的植株狀況為基礎，而氣候或地球環境模組則用於觀察與推測氣候改變；此技術結合兩者的優點，使其用於農業領域上能更符合當時的天氣狀態，讓生產預測性能得以提高。【延伸閱讀】新的模擬模型可更精準預測作物產量與氣候變遷對作物所帶來的影響 　　原始的CLM模組只有三階段的生命週期，但部分重要的發育階段(如開花期)，作物碰到的環境壓力狀況無法被模組完整預測。因此，團隊將具有12個階段的APSIM納入CLM，APSIM包含了植物、土壤pH值、水分管理、氮磷含量等全面性的管理，可用於精準預測作物的生產情況，幫助資源分配與管理者決策。此外，研究人員還在新模組中進行創新改善，增加了碳分布和糧食數量模擬分析，並對原有的垂直結構進行了改進。新的模組能更正確分析作物生長狀況並得到正確的產量結果，未來計畫將擴展於其他主要作物的模擬，如大豆和小麥，也可以用來調查農業生態系統和氣候系統之間的雙向影響。 　　所有工作均在伊利諾大學國家超級電腦應用中心(National Center for Supercomputing Applications；NCSA)的超級電腦Blue Waters上進行，相關研究結果發表於Agricultural and Forest Meteorology。

人體對某些食物會產生不良反應，包含搔癢、腹瀉、水腫等輕重不一的自體免疫症狀，因此需嚴格避免接觸過敏原。然而考量現今社會採買食物與在外用餐狀況，欲完全避免問題食物非常困難。故哈佛醫學院與麻省總醫院合作，開發了鑰匙圈大小的簡易檢測器iEAT (integrated exogeneous antigen testing)，由袖珍型檢測器、電極片和一次性試劑盒等三個部分構成。其中檢測器可連接個人智慧型手機，可於現場檢測食物中的過敏原並上傳數據到雲端。 　　首先在試管中溶解一小塊食物，讓磁珠與過敏原結合，之後放一滴混合物在小電極片上並插入檢測器，10分鐘內iEAT可連通至用戶的智慧型手機，顯示過敏原是否存在與其濃度。此外，配合手機應用程式，用戶能夠編輯與儲存在不同的餐廳及包裝食物中檢測到的各種過敏原資訊；隨著程式中累積的資料量增加，會逐漸形成獨一無二的個人記錄，透過與他人的資訊分享，將可逐步篩選出較不引發過敏的餐廳或食物。【延伸閱讀】盈利預測系統可能可以協助降低印度農民因負債而導致自殺的狀況 　　該系統具有高靈敏度，可檢測出比美國聯邦標準低200倍的麩質濃度。除了協助消費者掌控個人的食品安全，該設備也可用於檢測標籤標示不清的食品，有助於醫生、食品行業和監管機構等加強食安管理。後續還能依需求調整設備以偵測其他過敏原或物質，幫助大腸桿菌或沙門氏菌等汙染物來源追蹤。 　　相關研究發表於2017年8月的ACS Nano

進行農場管理時，動物體重是日常健康監測的重要指標，但受到人力與時間限制，無法於短時間內重複進行個別動物的測量。故法國正努力研發更便宜、更方便的新型設備取代老式的秤重籠，以便進行這些例行性的動物體重測量。 　　在法國Romillé的IFIP實驗站與Advansee公司合作開發了一個原型裝置，該裝置由位於畜舍建築走廊的支架組成，其約長3公尺，寬1.80公尺，高1.80公尺，並於同一平面安裝5個Kinect相機，其安裝在中心處1個以及門廊角落4個，中心處的相機將會在最佳時刻控制所有相機同時進行拍攝，以完整地呈現動物影像，同時Kinect相機每秒可拍攝30張照片，並利用RX成像儀測量50頭豬（10-110公斤）的體積大小，且所有數據會傳送到電腦中進行計算，並將動物的體積轉化為體重。其目標是增加三維秤重之精確度，持續藉由改善演算法以減少體積估計值與實際測量結果之間的差距，以確切得知動物體重，因此目前正在嘗試將重量誤差縮小到5%內。【延伸閱讀】自動化3D攝影幫助及早發現豬咬尾 　　該計畫預計於2018年初結束，希望在優化3D測量準確性的同時也能降低成本，期望未來可幫助屠宰前的體重等級分類，或是結合動物身上的RFID(Radio Frequency Identification)晶片識別，並存檔於電腦之中進行其他應用，協助業者定期追蹤個別動物的重量變化與生長曲線。

隨著捕撈、航運、保存技術的進步，漁業供應鏈已逐漸變得龐大，相關公司和銷售店家的產品越來越受人為環境和供應鏈影響，但隨著供應鏈的壯大，過度捕撈和漁工人權侵害的問題也愈加嚴重。根據十月份發布的Greenpeace Sea of Distress report報導，自20世紀末以來全球漁獲量持續下降，顯示海洋生態系統正遭受破壞，全球三分之一的漁業資源已經枯竭，且美國國務院已在50多個國家的漁船或漁加工設施上發現了遭受非法勞動和販賣的人員。 　　除了上述因素，漁產品的可追溯性資料也日益重要，以美國為例，北美超過三分之一的海產被貼錯標籤，且高達三分之一的野生捕撈海產屬於非法進口產品，而這些問題促使了數據分析、影像、監控等全球性的前瞻技術有了共同合作發展機會，並協助傳統漁產業進行轉型。 　　美國一個非營利組織Fish 2.0其積極推動投資人和漁業相關企業之連結，致力於發展漁業永續經營，並藉由舉辦論壇與獎勵比賽中探討漁業之新技術，每個新興企業所投入之研發涵蓋了漁業市場中不同部分，例如: Seatech：建立可提供公司、政府與非政府組織有關自然資源的數據資料庫，確保其漁產品具有正確之來源標記，以告知消費者漁產品的合法性，同時鞏固合法漁企業的市場。 ColomboSky：創設海水養殖監測技術，利用衛星圖像進行水質監測，可以提前預防大量藻類或水母所產生的威脅，減少海水養殖的損失。 ThisFish：研發追蹤軟體協助世界各地之漁業企業，記錄其供應鏈數據，以提高透明化程度和業務效率。 SmartCatch：運用區塊鏈概念到漁業生產運銷過程中，積極鼓勵漁民可透過支付少量金額之方式（micropayments），來交換所需要之補獲資料，以減少誤捕其他海洋生物的機會。【延伸閱讀】日本農林水產省與經濟產業省跨部會合作科技技術創新 　　目前已有許多大型漁業業者投入漁業科技發展及來源可追溯性之新興科技開發當中，證明這已變成世界性的重要議題，其不僅只是為了消費者之漁產品安全、改善工人勞動環境與瞭解生態系統環境健康狀況而已，更是積極將傳統漁產業導向真正的友善環境與永續發展之目標。