世界上大約四分之一的海產來自於底拖網捕撈(bottom trawling)而得，產量約為1900萬噸，底拖網是捕魚船上的大型捕撈工具，捕撈時沿著海床將不同種類、體型的漁獲一網打盡，雖然可以一次取得大量收穫，但也會一併帶走經濟價值低的小型生物，這些小型生物通常面臨丟棄或是死亡的命運，久而久之將不利於海洋生態。此外，底拖網的使用特性容易對底棲性生物及海底生態造成傷害，過去科學家們一致認為過度使用底拖網會影響海洋永續發展，但卻無法準確衡量影響範圍及危害程度。 　　絕大多數拖網捕撈發生在沿岸大陸棚和大陸斜坡的深度範圍中，但過往資料供的空間尺度較大，無法精細判斷拖網空間與足跡分布狀況。現今有一項跨國研究，使用高解析度衛星漁船監控系統(vessel monitoring system, VMS)與航海日誌計算底拖網足跡，針對非洲、歐洲、美洲及澳洲沿岸的24個區域進行數據分析，發現在780萬平方公里研究範圍的海洋區域中，底拖網捕撈範圍涵蓋了14％，但各地區的底拖網足跡存在極大差異。例如，智利南部僅有0.4％的海底遭受底拖網捕撈，而亞得里亞海則有80％以上。此外，在澳洲和紐西蘭海域以及北太平洋阿留申群島、東白令海和阿拉斯加灣海域，拖網佔地面積不到10％，但在部分歐洲海域超過50％。採用拖網的商業捕撈區域若達成公認的永續性捕撈標準，其拖網足跡通常較小。當底拖網捕撈面積低於10％時，底棲魚類捕撈率可達到永續性基準，但當面積超過20％時，維持永續性就有難度。 　　此研究中採用了捕撈船隊使用漁具的相關資訊，所提出的足跡估計值也比過往文獻描述更為準確。雖然部分地區(如東南亞)因缺乏詳細的捕撈數據而未被納入研究中，但此論文涵蓋了目前為止全球拖網捕撈狀況最詳盡的資訊，並提供了一種估算拖網捕撈足跡的方法，其中包含漁具尺寸、船速和拖網總時數等，進行較為合理的估計。【延伸閱讀】將作物空照圖轉為植物生長健康即時指標的應用程式 　　相關參與人員來自美國華盛頓大學(University of Washington)、羅德島大學(University of Rhode Island)、美國海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)阿拉斯加漁業科學中心、澳洲聯邦科學與工業研究組織(Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, CSIRO)、荷蘭瓦赫寧根海洋研究中心(Wageningen UR)、阿根廷巴塔哥尼亞中心(Centro Nacional Patagónico)、英國班戈大學(Bangor University)和海洋管理委員會(Marine Stewardship Council)、芬蘭自然資源研究所等，論文發表於< Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS)>。

漁業和水產養殖業是各地民眾重要的食物、營養和收入來源，自糧食革命與工業革命以來，世界上人口持續增加，對於水產品的需求量也連帶上升；然而捕撈漁業產量在20世紀80年代末開始相對停滯，故水產養殖業成為促進食用水產供應量大幅增長的主要驅動力。 　　亞洲是全球養殖漁業發展最興盛的地區，然而養殖業可能受到氣候變化影響，使得產量下降，加上極端天氣出現越加頻繁，水產養殖保險可保障漁民因天然災害產生的經濟損失。目前已有數種水產養殖保險可以降低經濟風險，但海水養殖可能因當地海水深度或物種耐溫能力等特殊因子，造就不同的產量差異，這也是實際評估所面臨的挑戰，保險實施則應納入評估魚獲價值以及累積環境數據的相關技術才能真正貼合生產者需求。【延伸閱讀】Holstein UK推出牛資料庫以增進可追溯性與遺傳價值 　　日本Umitron公司已開始在水產養殖領域使用物聯網與人工智慧技術，2017年開發的第一個產品UmiGarden可透過記錄魚群變化幫助漁民優化飼料配方。現在Umitron更擴大早期資金並啟動水產養殖保險數據服務，總額達到11,043,702美元，是aquatech早期創業公司籌集的最大金額。另外，自2018年8月起，開始使用物聯網和衛星遙感數據協助水產養殖保險服務，以評估和減輕與海洋環境和漁場營運的相關風險。

漁業是人類歷史上規模最大，也最悠久的產業之一，自45,000年前採用人力捕魚到今日使用人工智慧、機械網和其他技術以提高漁船效率和海產品質，雖然增加了水產捕獲的數量，但仍舊無法達到最高的產業效率，許多自海中取得的產品仍舊浪費。然而，地球上人口持續增加，對水產品的需求也日益提升，海洋漁業需要改變現在非永續性的生產方式。 　　建立數位化供應鏈能透過大量數據分析建立供應計畫，善用科技串連供應鏈上下游的數據，除了可精準控制生產及庫存數量，倉儲成本、物流成本、門市缺貨風險等也將連帶下降，提高整體營運效率。然而全球漁業產業龐大，在分散的產品供應鏈中，不易達成數據共享的供應優勢。 　　為了解決大多數水產品供應鏈的碎片化的問題，Fishcoin的開發設計為點對點(peer-to-peer，P2P)網路，允許各行業關係人利用區塊鏈的共享機制，進而提升數據可信度、透明度和安全性。這種所有工具均開放使用且不依靠單個應用程式或中心行程的分散式系統就像是海星一般，稱為Starfish Protocol。Starfish Protocol是唯一與GSM協會(Groupe Speciale Mobile Association，GSMA)合作的區塊鏈項目，GSMA是世界上最大的電信公司協會，可能幫助其快速擴展至全球。【延伸閱讀】有朝一日泡泡無人機能協助農民為花朵授粉 　　使用Fishcoin除了可應用區塊鏈數據的共享機制，隨著使用者增加也會使得結構更加龐大，並且在漁民、進出口商等參與者輸入數據時提供獎勵-Fishcoin tokens，這樣具可擴展性的獎勵方式可增進漁民提供數據的主動性，進而促進漁業效率與永續性。

1984年中國的家禽業向資本市場開放，建立了工業化的大規模養殖模式。肉雞因生長快速而受到青睞，並很快成為速食業的首選，但每年爆發的禽流感和過量使用抗生素的報導都讓消費者存有疑慮。此外，2013年的禽流感疫情導致家禽業損失高達400億元，使得中國政府擴大了對食品安全的監管措施，且隨著消費者越加注重從農場到餐桌的食安問題，中國家禽業正在引入高科技技術幫助創新。 　　中安科技於2017年6月推出GoGo Chicken計畫，主要通過數位科技與區塊鏈提升家禽產業鏈的透明度。GoGo Chicken將自由放養的家禽與監控技術結合，每隻雞腳踝上都戴著一條腳環，可用以計算每日踩踏步數、年齡甚至死亡時間，預先購買雞肉的消費者可以透過應用程式查看所有詳細資訊。現今養雞業繁殖的肉雞通常於40天左右就可屠宰，但GoGo Chicken計劃中的雞隻可存活166天，風味比普通肉雞更好。 　　中國是世界上最大的肉類消費國之一，佔2016年全球消費量的28％。消費者為了追求更好的食品安全保障，逐漸捨棄在傳統市場購買雞肉的作法，轉而尋求於國際超市或是當地農民直接購買商品。由於看見背後的潛在利潤，許多中國的科技公司也已將觸手伸進肉類和家禽產業，例如京東集團在2016年推出了一個稱為Running Chicken的類似計畫，同樣使用區塊鏈，而網易公司投入有機黑豬飼養也已進行八年多。然而，中國目前沒有任何全國性官方的自由放養或有機產品認證，表示消費者需要自行驗證供應商聲明是否真實。總體而言，中國家禽業的轉變與20世紀80年代的歐洲相似，只是此趨勢是受到食安影響，而非考量於環境與道德問題。【延伸閱讀】可擴散至全球海洋產業的數據生態系統 　　GoGo Chicken的另一個目標是幫助提高農村收入，中國中西部地區受到地形影響，農地大多破碎，不易進行大規模的一致性生產，但透過良好的放養管理模式，或許能在保護環境的同時提升村民收入。目前負責GoGo Chicken的中安科技子公司連模科技已在貴州、安徽、山東和河南省招募了合作農場，並進一步擴展到西南部山區，預計到2020年將招募3,000個農場，提升綠色養殖的永續性。

日本人口高齡化程度嚴重，為了緩解農業勞動力不足的問題，近年來各界積極進行無人機輔助農業作業的開發研究，目的是緩和農民務農的身體負擔並增進生產力，以對抗數十年來農村出生率下降與人口外移的問題。無人機可能是未來的日本高齡化農村的主要勞動力來源。 　　近期新創公司Nileworks 開發的無人機Nile-T8與JA Miyagi Tome及Sumitomo Corp公司進行合作測試，自動無人機於水稻田間噴灑殺蟲劑，同時診斷植株生長狀況，快速分析稻稈並決定需要多少農藥或肥料，讓農民能輕鬆判斷田間投入之需求與估算作物規模。購買一般較大型無線電所控制的小型直升機搭配噴霧設備約需1,500萬日圓，無人機卻只需約400萬日圓左右就可購得，高科技應用能緩解農村社會在年輕人出走後所面臨的勞動力短缺。【延伸閱讀】藉由無人機技術應用，精準監測馬鈴薯種植過程之氮肥使用 　　目前Nileworks公司正與官方進行協商，期望能允許操作者不用證照就能控制無人機，且能利用iPad進行操作及運用繪圖軟體，最終目的是將水稻種植成本降低到現在的四分之一。Nileworks計畫於五月開始販售無人機，預計第一年以100架作為年度目標並於五年達成4,000架。其它無人機業者，如SkymatiX公司也與Mitsubishi Crop及Hitachi公司合作，將提供農用無人機服務。 　　現今人們對農業仍存有刻板印象，認為務農是骯髒且粗重的工作，透過科技逐漸促進農業現代化轉型，或許能有效轉換民眾的舊有觀念並吸引年輕人回歸。

傳統火力發電廠藉燃燒煤、石油等化石燃料發電，過程中會產生二氧化碳等造成暖化的溫室氣體，長期下來逐漸使得全球氣候變遷越加明顯，故許多國家擬訂能源政策時常將碳中和視為最終目標，也就是使得碳排放(carbon emission)與碳吸存(carbon capture and storage, CCS或bio-sequestration)達到穩定平衡。 　　在減少碳排放的同時，為了滿足人類生活對於能源的需求，可再生能源成為未來使用的能源導向。美國密西根理工大學(Michigan Technological University)則比較了燃煤電廠與太陽能農場的溫室氣體排放與土地轉化效率，發現美國境內燃煤電廠的總碳排放量需在89%的國土面積滿足平均覆蓋森林率時才有辦法抵銷；而太陽能農場所產生的碳排放則較燃煤電廠少5倍，顯示太陽光伏技術(solar photovoltaic technology)是一種更有效率的土地利用方式。 　　作者Joshua Pearce博士表示：此種計算方式並無計入效率較高的黑色矽晶圓(black silicon)太陽能電池、在太陽能板之間加裝鏡子以增加吸收率或在兩裝置間種植農作物以達農電共生的模式增加土地利用率等方法。作者希望透過此次發表，呼籲應將資源運用於提高太陽能板轉換效率及太陽能農場的經營模式規劃，而非一昧用於火力發電廠大量排放溫室氣體後的碳吸存技術。【延伸閱讀】來自葉綠素f的新型光合作用系統 　　相關研究發表於<Scientific Reports>

英國食品供應鏈的標準在全球擁有高度公信力，也保障了消費者信心，受到各種食安問題的影響，未來消費者對食品可追溯性的期望將會逐漸提升；而英國乳品行業也需要透過各項措施以促進未來的產業發展，包含牛奶成分要求、健康監測、農場保障、培訓和流動性以及身體狀況評分等。 　　Holstein UK的ARC(Approved Registered Cattle)計劃於英國乳品日(9/12)啟動，預計將建置一個完整的資料庫，提供登記在herd-book中動物的真實資訊，協助增進全球動物可追溯性與相關知識。此部分將與動物耳牌公司Caisley合作，為會員提供簡單且防篡改的組織取樣系統(tissue sampling system)，並與動物血統、健康測試、乳品記錄、分類和基因數據相對應，可用於基因評估和親緣鑑定項目，提升品種遺傳價值。 　　另外ARC也對已登記譜系的牛隻後代開放，通過繳交組織採樣與親子資訊，可以將這些動物登記到單獨的數據庫中。而Holstein UK也能直接把數據傳送給British Cattle Movement Service (BCMS)，便於其簽發牛護照，減少人員重複輸入數據的狀況。此計劃使消費者和加工者可確保動物飼養品質，並完整保留動物屠宰前的可追溯性，動物的DNA和親緣資訊也提升了供應鏈價值；酪農也能更準確地進行動物登記，優化配種決策以加速遺傳進展。【延伸閱讀】選擇氣候友善食材不僅可保護地球，也能促進健康與減少醫療支出 　　此計劃將有助於鞏固供應鏈整合，未來目標是推廣至所有其他乳牛和肉牛品種。

自動化機械發展已有數十年，工業上常使用機器人幫助進行精密且重複性高的作業，提升製造業工作效率。近年來，隨著研發水準逐漸提高，部分廠商也逐漸拓展機器人於農業的服務，包括除草、氣候預測或作物監測等。在法國的850,000位農民中，有79％的人使用互聯網(internet)，70％的人會使用智慧手機的專業應用程式，此現象對於初創企業而言，代表農業市場的巨大需求。以下介紹三間智慧型農業機械的初創企業： 農業無人機的先驅- Airinov 　　Airinov公司推出的無人機結合多光譜感測器，可提供準確的統計數據與定位，在無人機飛越田間時即時檢查作物狀態，幫助農民了解作物健康並提升營養管理的能力。此外，隨著技術推進，農民所負擔的成本也逐漸下降，2012年時購買一部無人機需要40,000歐元，但到今日只需支付4,000歐元。 協助農民了解氣象創始者-Sencrop 　　天氣狀況是影響農民工作的核心要素，Sencrop的感測器系統可有效連接溫度、雨量和風速測量儀，提供農民視覺化的數據呈現，協助農民長時間與遠端監控田間狀況，提升管理效率、產量與抬高農民生活品質，至今已有超過6,000位法國農民使用此項技術。【延伸閱讀】隨著Nvidia投入智慧農機領域，人工智慧晶片發展將逐漸白熱化 除草機器人製造商- NaïoTechnologies 　　只要是種植作物的地方就有雜草生存的空間，使用除草劑可能使得農產品具有健康上的疑慮與爭議，因此使用機械性的方式除草則可免除此種狀況。然而這對農民而言需要付出大量勞力，故NaïoTechnologies公司發明了各式除草機器人，以應付不同作物的田間除草需求，包含葡萄園機器人Ted、除草機器人Oz和大型農場機器人Dino。

日本農業勞動力高齡化比例非常高，而現有耕作方式也使土地生產力到達某種極限，因此積極導向智慧化以輔助高齡化勞動力之不足與增進土地生產力。然而，現今的農田中自動化機械的移動性還不夠流暢，可能因其體積或外型而產生一些作業限制，且全自動機械使用時需考量其安全性。 　　到目前為止，無人駕駛與工業設備領域是各個公司發展AI技術的目標，但農機與相關的自動化設備也逐漸成為新的戰場。為了突破農業和其他領域機械的作業限制，美國Nvidia公司正在與日本YAMAHA公司合作以開發智慧機械。YAMAHA的目標是建造無人駕駛農機，用於採摘和運輸蔬果等農業作業，計劃於2020年進行商業化，並將技術推進於其他無人機械。 　　由於農產品種類多樣，因此難以使用單一軟體進行所有農產品的辨識作業，但現今電腦的類神經網路與深度學習技術發展越趨成熟，我們可以教導人工智慧如何分析數據並從中學習。Nvidia設計的圖形處理器(graphics processors或稱graphics processing unit，GPU)能夠有效地處理大量數據，因此非常適合深度學習。目前Nvidia產品已結合於許多設備， Komatsu 公司和Fanuc公司都是其合作的對象。【延伸閱讀】光譜分析技術用於探討生物多樣性的潛力 　　在此同時，Intel也正在提升競爭力，去年以150億美元收購以色列Mobileye以提升AI晶片開發的優勢，今年5月，Intel表示將在2019年推出新一代神經網路處理器系列晶片。而Google和阿里巴巴也正在發展各自的處理技術，未來隨著物聯網技術的應用與設備連結逐漸擴張，相關處理晶片的市場戰爭將會越趨於白熱化。

生物感測器(biosensor，又名生物傳感器)是一種分析特定組成分的裝置，一般生物感測器具生物感測區(bioreceptor)及生物訊號傳輸轉換區(biotransducer)兩部分。生物感測器的偵測原理是將生物感測區偵測到的生化反應(例如：酵素催化、抗體抗原免疫結合)訊號產生之電化學、光學或質量訊號變化進行初步的接收，再將接收的訊號透過生物訊號傳輸轉換區進行轉換，轉換後的訊號通常利用儀器自訂或內建的資料庫進行比對分析其組成分，分析的結果最後透過顯示器呈現供人判讀。法商Aryballe的人造鼻(artificial nose)就是一款透過生化感測器(biochemical sensor)偵測不同氣體分子類型，並結合光學技術(optic technology)獲取氣體分子訊息的一台生物感測裝置。 　　某些具有氣味的揮發性有機物(Volatile Organic Compounds, VOCs)充斥在環境中，不同比例成分混合的揮發性有機物構成我們所聞到的氣味，若能釐清揮發性有機物的種類與多寡便能了解物質的氣味的化學構成並量化之。人造鼻上的生化感測器可與不同的揮發性有機物結合產生特定的形式，透過用光學方式接收特定形式的光學訊號並放大處理，最後再比對Aryballe已建置的氣味資料庫，就可得知特定氣味的組成。人造鼻可應用於各種領域，包括食品科學方面。 　　Aryballe的總裁Tristan Rousselle解釋自家的人造鼻並非取代人鼻，而是做為輔助辨識的工具，並宣稱人造鼻能透過檢測氣體分子在不同時間中的變化，推斷食物的氧化程度並研判食物的新鮮度。在食品工業上，人造鼻能聞出每批產品的風味，使其達到一致的品管標準，也能協助新商品的開發。【延伸閱讀】快速檢測假蜜的電子舌 　　法商Aryballe目前已建構包含800多種氣味的資料庫，人造鼻已於上個月芝加哥食品科學學會(Institute of Food Technologists, IFT)展示發表。

監測牛隻重量與其健康管理息息相關，傳統上須將動物個別驅趕至固定式或移動式的磅秤，然而大規模畜牧業因其管理動物數量眾多，不易於短時間內反覆量測體重，且其中所耗費的人力與時間成本較高，動物於秤重過程受到人為干擾，容易使其出現緊迫或高壓反應，進而影響心理與生理健康狀態，人員於作業過程也可能面臨受傷風險。 　　匈牙利公司Agroninja則考量到智慧型手機的便利性，推出新的智慧型手機應用程式-Beefie，利用機器學習與智慧影像判讀技術對牛隻體重進行計算。只要在距離牛隻2-6公尺處利用安卓(Android) 5.1以上作業系統的智慧型手機拍攝動物側面照片，並依其指示輸入品種、性別、年齡和體型等參數，就能得到程式估算的牛隻體重；搭配輸入個別牛隻編號，程式就會記錄測量結果，並透過電子郵件傳送至管理者信箱，因此離線狀態也可讀取已儲存之牛隻體重資訊。【延伸閱讀】強化水體品質、提升檢測技術、發展綠能設施將健全漁業現代化發展 　　了解動物身體狀況有助於改善飼料配方、治療追蹤和確認授精之關鍵，結合手持式技術有利於縮短時間成本，也能將動物留在原本的畜舍，排除例行性健康檢查時的緊迫感。因此應用程式會進行一段時間的拍攝，就算動物正處於非靜止狀態，使用者也能挑選出較為清楚的照片作為計算使用，並保有95%準確度。

根據美國疾病管制和預防中心(Centers for Disease Control and Prevention)的數據顯示，美國每年就有4,800萬人每年因食物中毒而生病，其中約有125,000人住院，3,000人死亡。傳統上，民眾常以自身感官觀察肉品外觀與氣味，藉此評斷是否腐敗，但此種方式可靠性較低，無法完全避免食物中毒發生的可能性；而供應端所使用的檢測方式多半方便性不足，無法即時覺察產品狀況；因此開發簡單且方便的檢測工具有助於供應鏈或消費者進行食品衛生的日常監測，協助守護民眾的食品安全。【延伸閱讀】藉由分析高濕潤性非侵入型生物感測器監測與蒐集皮膚表面汗水以獲得人體保健資訊 　　近年來許多智慧型手機已逐漸支援近場通訊(Near-field communication，NFC)功能，NFC是一種短距離的無線連接技術，由RFID(Radio Frequency Identification)以及互連技術演變而來，使電子設備間可以在短距離內傳輸資訊。而中國南京大學與美國德州大學(University of Texas at Austin)合作，開發出一種奈米導電聚合物列印而成的氣體感測器，並將其鑲嵌到NFC標籤中；當肉類腐爛達一定程度時，感測器將接收到腐爛肉類散發出的腐胺(putrescine)和屍胺(cadaverine)，並藉由NFC將資訊傳輸到附近的智慧型手機。 　　此種結合氣體感測器、無線傳輸與列印技術的新型NFC應用方式擴展了智慧型手機的功能性，相關研究發表於<Nano Letters>。