智慧農業的基本功-病蟲害防治走向AI的前奏曲(下)(姚美吉講師)
介紹AI影像辨識在農作物害蟲監測上的應用,強調建立完整害蟲影像資料庫是提升判讀準確度的基礎;內容說明米象與煙甲蟲等儲藏型害蟲多於源頭即存在,預防與清潔管理重於事後治療;並建議以低溫冷藏及真空脫氧包裝降低繁殖風險;同時探討昆蟲於生物防治與替代蛋白質領域的多元應用,推動智慧化與精準農業發展。
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隨著全球人口增長、收入上升及飲食偏好的變化,對於畜牧產品的需求日益增加,這突顯了智能畜牧技術的必要性。預計到 2050 年全球對動物產品的需求將大幅增加,智慧畜牧技術對於提高效率、動物福利和環境永續性至關重要。
研究團隊對來自牛、豬和家禽產業的10位專家進行了訪談,這些專家包括研究人員、銷售人員和技術開發者。訪談內容涵蓋20個影響智能畜牧技術採用的因素,這些因素經過範疇回顧後被確定,並涉及農民的背景、對智慧技術的認識、對新產品的開放性、對技術效益及易用性的看法、財務資源以及農業方法等方面。
研究發現小規模農業社區的緊密性顯著影響了農民的決策。可信賴的社區成員的意見和經驗對農民有很大影響。如果技術供應商或同業分享正面的使用經驗,其他農民更可能採用這些技術。此外,年輕農民對新技術的接受度高於年長農民,顯示出代際之間的差異。
此項研究發表在2024年9月《echnological Forecasting & Social Change》期刊,此項研究貢獻在於揭示了智慧畜牧技術採用是一個複雜的逐步過程,各階段受到農場內部、社會技術及環境層面的多種因素影響,包括政府政策和動物福利。研究建議三種促進智慧技術採用的方法:制定有利於農民採用智慧技術的政策;幫助農民了解智慧技術的好處並鼓勵他們分享正面經驗;提供專門培訓以展示智慧技術如何提高工作效率。