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。

四年多以來，Oliva博士及其團隊致力於破譯Xanthomonas oryzae pv. oryzae的遺傳密碼，此細菌能夠引起水稻白葉枯病(Bacterial leaf blight)的發生。水稻白葉枯病是世界上影響水稻的重大疾病之一，嚴重時可造成部分易感性品種70%的產量損失。雖然世界各地的水稻種植區都可能發生由X. oryzae引起的白葉枯病，但致病菌株的遺傳特性也因地而異，往往只能在大量爆發後才可對症下藥；因此長期以來，農民與科學家對於此種水稻病害的防治效果不彰。 　　以往的病害鑑定需要耗費大量的人力與時間，從現場的病徵觀察、多區採集，再到實驗室分離病原與後續分析，才能準確的計算病原數量與危害程度，通常需要花費數月甚至一年才能確定某地區的流行菌株。若能快速了解整個國內的病原群，那麼國內的水稻育種計劃可以針對這些毒性株特性進行篩選，以減少農民的種植風險。 　　國際水稻研究所(International Rice Research Institute，IRRI)開發了一種名為PathoTracer的革命性工具，只要將少許的葉片樣本到認證實驗室進行基因檢測，檢測結果由IRRI進行分析，如此便能將原本耗時一年的工作減少成兩週，農民在種植季節結束之前就能知道作物是否得病與病原資訊，並且獲得抗性品種之相關建議。由於PathoTracer可以同時計算數千個樣本，故可用於大面積偵測，也可搭配菲律賓水稻資訊系統(Philippine Rice Information System，PRIM)或病蟲害風險識別與管理(Pest and Disease Risk Identification and Management，PRIME)，以支持國家或區域作物的健康管理。【延伸閱讀】日本認定符合技術與安全規範基因編輯食品，將可採用既有之食品法規進行規範與販售 　　此外，IRRI有興趣將此基因檢測工具擴大到稻熱病與其他可能感染稻米的其他病原。目前PathoTracer已經在亞洲其他地區進行測試，國際水稻研究所預計於2018年初推行，預期PathoTracer將對全世界的水稻產生重大影響。

包含皇家防止虐待動物協會(Royal Society for the Prevention of Cruelty to Animals；RSPCA等大型的動物福利與保護相關組織要求為養殖雞提供更好的福利標準，以解決肉類密集且大規模生產時面臨非人道條件的問題。RSPCA的農場動物福利專家Sophie Elwes表示：儘管雞肉需求量迅速增長，但大部分養殖動物的福利卻沒有改善，快速而集約化的養殖條件可能導致動物健康受到損害，如心血管疾病或部分殘疾等。 　　雞的肉類產量比其他任何養殖動物更高，英國每年就宰殺9.5億隻，全世界每年約屠宰500億隻。而目前預估這些數字將迅速增加，到2020年成為世界上最大的肉類來源。以速食店為例，連鎖餐廳麥當勞(McDonald's)本來以販售牛肉相關產品為主，但現在銷售的雞肉比牛肉多，且預計到2020年的採購量將是現今的10倍以上。 　　名廚Oliver和Fearnley-Whittingstal強調基本的房舍、空間和環境等因素與養殖雞福利有重要關聯；但RSPCA認為，為加快販售時間而採用快速成長的性狀選拔可能對養殖雞的福利影響更大，因為消費者已養成了快速取得廉價雞肉的習慣，改變了傳統養雞產業的面貌。另外RSPCA最近的民意調查顯示，購買雞肉的10人中約有8人(86％)希望市場能夠確保銷售的所有雞肉皆符合高福利標準。新的福利標準規定養殖區域需要禁止屠宰期間非人道作業、有機繁養殖與良好的活動空間等條件，而目前英國只有被標記為RSPCA Assured的產品符合所有生產的新標準。【延伸閱讀】世界動物衛生組織最新的研究報告顯示全球已逐漸落實動物抗菌劑的用藥安全及監控管制 　　Marks & Spencer是英國最具代表性的連鎖商店之一，其中農業主管Steve McLean表示，動物福利是公司業務的核心之一，且企業具有社會責任去推動新的標準。因此將於1月份開始一系列的試驗，以測試動物福利新標準於商業化農業供應鏈中的工作模式。可持續餐飲協會(Sustainable Restaurant Association)執行長Andrew Stephen表示未來將努力加快更高標準飼養禽肉的採購和服務。

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。

完全混合日糧(Total Mixed Ration, TMR)是一種經由營養計算後，將精料(concentrates)、粗料(forages)、營養補充物(nutritional supplements)或其他農副產物混合後，讓畜牧動物所攝取的每一口都是營養平衡的飲食。在泌乳初期，乳牛的營養需求增加，為了補充營養，農民常將富含精料的食物餵給動物。然而最近的研究結果表明，此種做法可能會對乳牛的健康狀況產生負面影響，導致瘤胃和腸道pH值下降，造成瘤胃和腸道微生物菌相的失衡，釋放大量內毒素，影響動物健康。【延伸閱讀】研究人員正在進行乳腺炎測試的相關研究，可望為牛奶生產商節省數百萬美元 　　雖然肝臟是解毒的主要器官，但過往研究對在餵養富含精料的飲食過程中，動物體內的解毒狀況了解不多。因此該研究的目的是探討高濃度飲食對泌乳期乳牛血液、瘤胃pH值、糞便內毒素濃度和肝功能的影響。 　　研究的結果表明，高營養濃度的飲食可能會對乳牛產生不良影響，包括： 瘤胃pH值降至6.2 糞便內毒素濃度增加了5倍 在第4週Aspartate Transaminase(AST)、Glutamate dehydrogenase(GLDH)和Gamma glutamyl transferase(GTT)等酵素活性增加 　　雖然功能正常的肝臟可以負擔平時產生的內毒素，但若是因為飲食使得消化道pH值降低且內毒素大量增加時就有可能損害肝臟健康並誘導發炎反應。所以農民應檢視飼料中的精料量，並且應考慮放入減少內毒素的飼料添加劑。 　　此研究為奧地利的百奧明公司研究中心(BIOMIN Research Center)與University of Veterinary Medicine Vienna合作，發表於德國的巴伐利亞動物營養學會（Bayerische Arbeitsgemeinschaft Tierernährung或BAT）的第55次最佳可行性技術協商會議上，並在海報比賽中獲得一等獎。

北方玉米葉枯病(Northern corn leaf blight)為玉米的真菌性病害之一，其病原為Setosphaeria turcica，是子囊菌的一種，感染後造成玉米葉片上具有綠灰色壞死病斑，未及時處理會使得產量下降。雖然先前的研究已找出玉米中的抗性基因，但真菌也會持續演化以突破玉米的防禦，故需了解S. turcica和玉米基因間的相互作用與長久以來遺傳的變化，以幫助辨別致病菌株與生產具穩定抗性的玉米品種。 　　目前已知Ht1、Ht2、Ht3和HtN等基因能協助玉米抵抗不同品系的北方玉米葉枯病，但確切的機制與基因位置尚未明瞭。為研究毒性與其他性狀發育間的遺傳關聯，伊利諾大學(University of Illinois)的植物病理學助理教授Santiago Mideros及其團隊繪製了S. turcica的基因圖譜，並使用不同性狀的玉米雜交，分離了221個子代，透過定序與分析後列出了2078個單核苷酸多態性標誌(single-nucleotide polymorphism markers)；透過觀察病原與植株間的親和性與基因變化找出了AVRHt1和AVRHt2的位置，以及顯示了真菌毒性與菌絲生長間的關係。此外還確定了基因分子標記，未來可針對田間環境取樣，找出田間環境中的致病菌株，或是幫助培養具有抗性的玉米品種。【延伸閱讀】對抗小麥莖銹病的新發現 　　相關研究發表在Phytopathology

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。

石油與煤對人類發展具有重要影響，尤其於19世紀工業革命後成為全世界使用的主要能源，但隨著這些儲藏於地底的物質大量開採及需求增加，未來將會供不應求，影響未來人類生活。目前各國正在積極開發新的替代能源與綠色能源之利用，期望在石油與煤完全耗盡以前能夠維持現有產業及生活所需之能源；而植物細胞壁含有大量的碳，適合作為生質能源發展材料，被視為高應用潛力的替代能源原料之一。 　　生質(或稱生物質，biomass)是指能夠做為燃料或工業原料使用的有機物，包含生物所產生之廢棄物、和動物皮毛、植物纖維原料等，不包括石油與煤礦。其中植物生質熱值相當高，其中大部分來自於細胞壁，但植物的細胞壁中的木質素性質非常穩定，除了不易被草食動物消化以外，也難以加工用於生質酒精的製造；若是能解決原料分解的問題，將有助於動物利用或轉換為生質能源。 　　阿魏酸(Ferulic Acid)和對位香豆酸(p-Coumaric acid)為草本植物和單子葉植物合成木質素的主要前驅物，部分研究人員認為降低植物中合成的阿魏酸含量有助於增加生質的分解效率。巴西農業研究機構(Brazilian Agricultural Research Corporation)、能源與材料研究中心(Brazilian Center for Research in Energy and Materials)與英國洛桑研究所(Rothamsted Research)和美國威斯康辛大學(University of Wisconsin)合作，利用RNA干擾(RNAi)狗尾草(Setaria viridis)與二穗短柄草(Brachypodium distachyon)的BAHD01基因表現，通過這種方式所生產的生質糖化效率可提高40-60%。【延伸閱讀】人工合成氨的新方法可降低能源消耗 　　就技術價值而論，光是巴西的生質燃料市場預估就有4億美元，牛養殖業也有1,900萬美元。且全球皆使用草料作為動物飼料與生質原料，故此發現可作為基因標誌選種，讓畜牧動物從飼料作物中獲取更高的能量，或選取更合適的能源作物種植，提高生質酒精的生產效率。相關研究發表於New Phytologist。

雖然目前已開發各種模仿真實皮膚的方法，但仿真度始終不足。哺乳類的真實皮膚由20種或更多功能不同的細胞構成，但現有的模仿組織卻只有包含其中一部分，且沒有一種能夠長出毛髮。 　　哺乳動物的毛囊(hair follicles，HFs)在胚胎發育期間由表皮和真皮之間的細胞相互影響而產生。在一般的動物模型中可通過多功能幹細胞(pluripotent stem cells，PSCs)分開培養成角質細胞(keratinocytes)和纖維母細胞(fibroblasts)，再將兩種細胞結合。而美國的印第安納大學(Indiana University)醫學院開發了3D小鼠胚胎幹細胞培養系統(three-dimensional (3D) mouse embryonic stem cell (mESC) culture)，並用來培養皮膚類器官(organoid)與模仿內耳分化，了解表皮細胞如何產生囊腫；但研究人員發現此方法還能產生具有類似毛囊的小型皮膚組織，毛囊的產生與分化有賴於表皮與真皮細胞的共同發展，此兩類細胞必須以特定的方式一起生長，才能使毛囊發育。使用肉眼觀察會發現皮膚細胞團看起來像帶毛的球體，漂浮於培養基中，毛囊向四面八方向外生長，如蒲公英種子。 　　皮膚類器官本身由三或四種不同類型的真皮細胞和四種類型的表皮細胞組成，比過往開發的皮膚組織更接近小鼠的真實皮膚。雖然研究小組還無法確定類器官表面上的毛髮屬於何種類型，但此技術可幫助創造更好的皮膚類器官模型，未來可用於藥物測試或是觀察觀察皮膚癌的發展等作業。【延伸閱讀】植物的衍生性揮發物質作為抗菌劑之潛力 　　相關研究發表於Nature、Nature Protocols和Cell Reports

近年來隨著科技進步、鏡頭畫質提升、影像處理晶片效率提高與辨識演算法的進展，使得生物辨識技術逐漸成熟；此外，民眾逐漸重視資訊安全，也使得生物辨識技術獲得市場重視。生物辨識技術是結合影像擷取、定位、影像處理與計算比對等多種技術結合，藉由獨特的生理特徵或行為來區分個體，常應用於資訊週邊產品的認證；除了廣為人知的指紋辨識、人臉辨識技術，現在也可運用在酪農業中的乳牛辨識。 　　英國初創公司Cainthus發展出獨特的視覺訊息計算方式，可運用於各式智能設備的測量分析，現在更與美國Cargill公司合作，將此技術應用於Dairy Enteligen平台的乳牛影像辨識。該圖像識別系統能透過攝影機拍攝的斑點和面部差異於數秒鐘內分辨個別牛隻，紀錄後以電腦系統監控個別牛隻的飲食及飲水量。除了將以往費時的手動紀錄轉換為即時記錄，還能於異常狀況發生時向農民發送健康警報，協助酪農預測問題並調整餵養措施，精進管理系統。【延伸閱讀】利用AI影像辨識勘查雞隻生長狀況 　　Dairy Enteligen能將牛奶產率、動物健康、飼料配方等資訊視覺化，使結果方便易懂；加上準確的牛隻辨識系統，可鎖定個別動物的生理變化，方面農民管理。雖然目前的發展重點在酪農業的電腦追蹤系統上，但預計未來將擴展到其他類型的畜牧動物，包括豬、雞以及水產養殖場。一旦客戶有能力做出積極的預測性決策，便可有效提升農場的作業效率與增強畜牧動物的健康和福祉。