自主水下載具（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）是一種無人水下載具，外型多半類似小型潛艇或魚雷，根據不同需求搭配探測器，可幫助人類進行長期性、例行性的水下檢查或深海探勘。無人水下載具研發需要結合多種領域，包含材料創新、感測器、巡航及定位技術等，隨著機器人技術發展日新月異，無人水下載具逐漸朝向外觀自然且自動化方向進行。 　　美國麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)計算機科學與人工智能實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）打造了一隻18英寸長單眼機器魚-SoFi，外殼由軟矽膠、柔性塑料和3D列印的元件組裝而成，而尾部則搭配液壓系統與精密感測器，使其能如同真實魚類般左右擺動。 　　傳統的無人水下載具通常體積較大，且馬達運轉所產生之噪音常影響海中生物，而SoFi構造則更為輕巧，包覆電子零件的頭部含有少量嬰兒油，幫助抵抗水壓，且感測器配置與柔軟的外殼使其在水中移動時可減少對珊瑚礁的撞擊；此外馬達噪音則盡量降低到不影響周圍生物，通訊系統使用30,000-36,000 Hz的超音波發送，以減少環境干擾，「魚翅」及浮力裝置的調整也可使得水中移動更為順暢。【延伸閱讀】邁向商業生產的花椰菜採收機器人 　　SoFi的開發展示了絕佳的防水、動力、材料的技術成就，不但能靈活地泳動、轉彎與潛水，還能搭配防水的Super Nintendo控制器使用，是第一隻能在三維空間中長時間自由活動的機器魚。在最近的斐濟彩虹礁的潛水測試中，SoFi的游泳深度超過50英尺，時間長達40分鐘。未來，該團隊打算讓SoFi更加智慧化，使工作人員在沒有潛水員的情況下也能做出決策，最終希望將該技術提供給其他生物學家，幫助收集海洋生物和氣候變化的相關數據。 　　相關研究發表於〈Science Robotics〉。

過去數百年來，工業革命帶動人類生活與科技的快速發展，開採與使用的石化能源也導致溫室氣體大量排放，使得全球氣候變遷逐漸加速，而再生性極低的石化能源也正逐漸枯竭中。為解決此一困境，各國政府與科學家正努力尋找減少溫室氣體排放與氣候變化的方法，其中一種令人矚目的方向是生物燃料的開發。 　　近年來，利用玉米或大豆所生產的生物燃料已成為機器動力或燃料的來源之一，這種以糧食作物為原料轉化的「第一代生物燃料」在種植此類作物時會壓縮其糧食用途，因此部分地區則利用非糧食作物或廢棄物的纖維素為原料進行轉化，是為「第二代生物燃料」。其中美國科羅拉多州立大學(Colorado State University，CSU)則開發柳枝稷(switchgrass)作為新的原料。柳枝稷是北美洲原生的多年生草本植物，具有容易繁殖、草梗粗壯、根系深、環境適應性強等特點；相較於種植玉米，柳枝稷所花費肥料與灌溉成本更少，故具有做為生物燃料的絕佳潛力。 　　研究團隊利用一種稱為「DayCent」的生態系統建模工具進行模擬，此系統可通過追蹤農業系統中的氣候狀況、土壤因子、植披覆蓋等因素推測碳循環與氮循環之狀況，幫助科學家評估某地區生產某植物的可行性。透過DayCent模擬堪薩斯州西南部商業化種植柳枝稷的狀況，並量化相關燃料生產成本和溫室氣體排放量，顯示種植柳枝稷進行生產會比美國再生燃料之標準少22 g CO2 e MJ−1。【延伸閱讀】新型技術以3D虛擬模型建構禾本科花朵結構 　　綜上所述，柳枝稷非常適合做為第二代生物燃料來源，且生產所製造的碳足跡更低。此外，以前對纖維素生物燃料的碳足跡研究集中在生產農場和製造工廠之間的距離；然而經CSU分析發現，生產植物的地點和生產方式對於碳足跡計算也是極為重要的部分。相關研究發表於<Nature Energy>

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