巴西坎皮納斯州立大學研究團隊以百里香精油做為防治埃及斑蚊的殺幼蟲藥，並將玉米澱粉開發做為藥劑包覆原料，並利用微膠囊包覆技術將投放藥劑包覆其中，經10天緩慢釋放殺蟲後，可達100%的滅蟲率。

日本農研機構開發的新一代廢污水處理系統，加入新開發的碳纖維反應器，在待處理的污水中加入碳纖維做為微生物附著的材料以形成生物膜，藉由生物膜上的硝化菌將含氮污水以生物反應的過程，將含氮物質自水中去除。若這項設施推廣至日本全國，預估可減少相當於60萬公噸的二氧化碳排放。

國人對於雞肉需求與日俱增，在有限的飼養土地面積、從業勞動人力等因素影響下，提升雞隻生長速度能緩解肉雞供應需求上的迫切需求，一般肉雞飼養期約莫為35天，較以往的過往飼養期短，這也造成坊間許多說法質疑「速成養雞」的可能性，是否是因為施打生長激素/生長素，迫使雞隻快速發育得以供銷至肉品市場。 　　雞隻能快速生長，主要有三個緣由：(1)利用遺傳選拔與育種，選育出可快速增重的肉雞品種；(2)飼料配方之改進；(3)採用密閉式的負壓水簾雞舍。而肉雞的防疫是使用馬立克疫苗、新城雞瘟疫苗等而非藥物。

密西根州立大學研究團隊利用X射線微斷層掃描技術判斷土壤顆粒之間的孔隙大小與結構，並以微酵素圖譜檢測不同孔隙大小所含的微生物酵素活性，並發現影響土壤碳儲存能力的關鍵是在於土壤顆粒間生成的孔隙大小及結構。

臺茶18號臺灣茶樹的代表樹種之一，它是雜交品種，其親本則是台灣原生種茶樹，就是茶葉改良場8月6日正式發表的「臺茶24號」，它被研究人員暱稱為「臺灣茶葉界的櫻花鉤吻鮭」，今年6月正式通過命名，品系代號為「臺東永康1號」，是目前臺茶系列唯一臺灣原生山茶的茶樹品種。雖然原生茶樹品種，但這品種仍是得來不易，經過19年才成功育種，適合在平地栽種、機器採收、生長勢強、產量是一般茶樹品種的2倍，很有特色也相當具有商業價值。 　　都已是臺茶18號的親本了，為何還藏了它19年才推出？茶改場場長蘇宗振說明取得這品種的經過，臺茶24號實是得來不易。民國89年，茶改場臺東分場深入臺東縣延平鄉泰平山區，進行原生山茶的調查與標記，經過扦插繁殖種植，並進行馴化栽培試驗，同時還尋求平地種植的可行性，經過19年，透過試驗程序、歷經單株選拔與優良品系比較試驗，才算是育種成功。 　　臺茶24號適合平地種植，對環境保護、水土保持具有特別的意義，因為現在茶園多是在山坡上或高山上，茶園必須另做水土保持，能適種於平地的茶樹品種就不必再往山上種，可以保護山林；同時，還適合機器採收，採茶就不須依賴愈來愈貴且愈來愈難找的人力。蘇宗振同時表示，臺茶24號1年可以採收6次，每公頃茶乾產量2噸，是一般茶樹品種的2倍，不論是機收還是產量，對農民而言，都能讓他們達到穩定的收益。 　　分析臺茶24號的特性，它是由臺灣山茶單株選拔，植株不怕冷不怕旱，抗病蟲性強，田間管理上能免除農藥殘留疑慮，茶菁可以製成綠茶也能製成紅茶，有著杏仁、咖啡、蕈菇等獨特香氣。茶改場也分析了臺茶24號的茶湯成分，咖啡因含量比臺茶18號及其他山茶品系來得低，嫩葉及老葉各含有高量的總游離胺基酸，它與茶湯滋味及香氣有關；具有較低總兒茶素，茶湯喝起來較不澀。 　　不過，最快要等3年後，消費者才買得到它。蘇宗振說，品種剛完成命名，後續還要申請品種權，需要1年阡插苗的繁殖後，明年才會大量推廣給茶農種植，所以最快3年後，消費者可以買得到臺茶24號。雖然臺茶24號全臺適種，但會先從花東開始推廣，因為它的起源是臺東山區，所以希望從原始點擴大，未來全臺平地都可以推廣種植，因為非常適合機採，對於現在需要省工作業方式導入的茶葉生產，是很好的選擇。 　　臺茶24號除了有商業價值，還深具學術意義。茶改場深入臺東山區尋找原生山茶的調查及標記，當然也為臺灣24號做DNA鑑定，確認它在DNA層次上屬於臺灣山茶的一個變種，是冰河時期遺留下來的植物，具有學術上及保育上的意義與價值，也因此而被譽為臺灣茶葉界的櫻花鉤吻鮭。蘇宗振說，借由平地種植，把具有學術性、商業性的茶葉，推廣出去；就學術層面而言，可以給它真正的身分，擴大育種的資源。 臺灣原生種茶樹臺茶24號正式亮相，明年底推廣種植，1年可採收6次，每公頃茶乾產量2噸。   臺茶24號植株   臺茶24號葉片特徵、製成茶葉後的外觀及茶湯（茶改場）

智慧農業機器人的技術現況與展望 蔡清池 國立中興大學電機系終身特聘教授 國立中興大學副研發長 台灣機器人學會理事長 國際模糊系統學會當選理事長 戴逢均 國立中興大學電機系博士後研究員 　　繼精準農業[1]後，我國現階段的智慧農業發展策略，如行政院農委會的「智慧農業4.0」[2] 與行政院科技部生科司的「智慧科技於農業生產之應用」[3] 等計畫，著重於智慧科技在智慧農業生產及數位服務之應用。智慧農業生產的推動目標[3]是減少極端氣候造成之農損、紓解農村高齡化及從農人力短缺、提升水資源之有效利用、解決農業栽培及漁、畜飼養過程產生之廢棄物處理等問題，達成資源循環利用、環境友善及農業永續。該智慧農業的發展策略將藉由智慧農業創新科技的投入及研發，利用全方位的思考，整合農業生產所需之系統化智慧農業機器及技術，促使未來農業生產朝向省時、省力、省工、精緻化及資源再利用之智慧農作栽培及漁、畜飼養模式，並建立安全且便利的農作環境，使臺灣農業邁向年輕化、高競爭力的農業型態進而發展具有國際競爭力的輸出產業。 　　依據精準農業的議題與相關技術[1]與上述的科技部與農委會所提的智慧農業目標與策略[2-3]，新版的智慧農業實現情境可想像如下的情景。攜帶有多種不同功能攝影機器的智慧無人飛機穿梭於農田或農場上空，一邊監控作物或漁畜生長狀況，一邊將資料無線傳送雲端，透過邊緣與雲端運算，進行符合成本與對環境傷害最少的農藥與化肥施用分析及對水資源最有效的管理，或對漁畜生長提出最佳的飼養策略與繁殖環境。農民只要透過一只手機或平板電腦連上雲端，即能輕鬆完成「巡田」、「農作」或「飼養」等任務。以農作而言，農民可利用大數據與人工智慧系統的分析，可瞭解作物特性，以適時調整土壤類型微量元素與養分、灌溉行程、作物輪作以及其他生長條件；使用葉片感應器測量植物含水量的壓力，用土壤感應器蒐集水移動方式並追蹤土壤濕度、碳及土壤溫度或密實度的改變，可優化灌溉工作，避免作物受損。農民更可拍攝作物，然後上傳資料庫，提供每日參考價格，作物售出時系統即時提供資訊，讓農民不需離開農場，就能參與全球經濟活動。在消費端，消費者經由掃描包裝上的二維條碼( QR Code) ，可在家輕鬆看到作物與漁畜生長生長的自動化環控廠房生長採收與飼養及採收過程；遠在國外的通路商則可藉由農業雲供應鏈系統將臺灣外銷的農產品迅速在國際連鎖超市鋪貨；而經由雲端下單訂購數個月後的農作訂單，農場工作人員同時正藉由 RFID 系統準備這批要內外銷的農作菌種，種苗或漁畜。 　　達成智慧農業生產的願景與應用需求，需要許多的智慧物聯網與智慧農業機器及技術方能達成，這些的技術涵蓋自動化環境控制裝置，多感測器，農用物聯網，人工智慧，農用無人機與農用機器人。智慧農業所使用的自動化環境控制裝置與過去農業自動化與精準農業所使用的自動化技術大致相同(如種苗生產自動化，自動化栽培設施， 農藥及肥料施用自動化，田間作業自動化，作物採收自動化，農產品收穫後處理與儲運自動化與農產品廢棄物處理自動化等)，所不同的是一些基於人工智慧的新創智能裝置或設備將會因應需求而生。農用感測器涵蓋範圍廣泛，可用於農作微氣候，量測的土壤中微量元素與養分、土壤濕度、碳及土壤溫度或密實度，灌溉水高度，作物高度，病蟲害病徵，蒸散作用，光合作用，葉片含水量的壓力，熱影像，多光頻譜，作物生長性狀，作物生理感測等量測。結合多種感測器的農用物聯網的原理與設計，與工商用途的物聯網完全，後端連接雲端系統，配合人工智慧進行相關的運算需求，但須考量所使用的感測器在農作或漁畜環境的耐用性與可靠度。智慧農業所使用的人工智慧，不僅涵蓋狹義的深度學習技術[4]，更涵蓋廣義的專家系統，類神經網路，模糊邏輯，進化演算法，人造生命系統/群體智慧等技術，通常置放於雲端系統內執行，有時也使用於邊緣計算，增快系統效能，用於農作或漁畜飼養的生長性狀之影像理解，病蟲害辨識與預警，智慧環境控制。農用無人機大都採用旋翼方式，分成量測偵查與施肥施藥等兩種用途，使用於「巡田」、「農作」或「飼養」等任務。農用機器人是實現智慧農業機器及技術中之一種多功能的智慧農業機器，也是一種專業∕特殊用途服務型機器人[5]，隸屬於場域機器人(Field robots)，從事於農業、擠奶、畜牧、林業等農作功能。農用機器人有固定基座與移動等兩式。固定基座農用機器人的功能，類似工業機器人，用以執行固定位置的多種農作功能。大部分的農用機器人皆可移動，採用移動平台或導軌方式，進行多種不同形式的農業播種、栽培、收穫及漁畜養殖飼養等功能。 　　智慧農業生產所需的智慧農用機器人通常需與人工智慧，物聯網，感測器，自動化環境控制裝置相互結合。以下舉一例說明結合移動農用機器人與智慧科技的機的智慧型環控決策系統與病蟲害預警系統。如圖一的智慧型作物生長，環控決策系統與病蟲害預警系統的開發必須基於供分析與學習用的『耕作資料庫』，該資料庫內容需包含生產設施內的各項環境因子（整體環境的溫度、濕度、照度等以及培植體的pH值、EC值、礦物質成分等）的「環境感測資料」與作物生長情形（植栽間距、主幹高度、開花∕結實之位置∕高度、枝葉茂密程度∕通風透光程度、側芽∕側枝除取數、葉片∕面生長情況等）的「生理感測資料」；病蟲害發生的因由與症狀，以及能針對設施（溫室）內部的微氣候以及栽培體各項因子進行控制調整的環控設備∕滴灌與噴灑設施等。圖六的智慧型室內整合經濟作業生產系統之系統架構圖，該系統有環境感測，耕作資料庫，作物生理感測，人機控制界面，病蟲害預警，決策分析與控制，溫室控制設備，以及溫室機器人等模組。溫室機器人則用於作物生長時的授粉，而主要使用的人工智慧技術如深度前饋式網路（DCNN），卷積或折疊類神經網路（CNN）等，其中如Faster R-CNN, Mask R-CNN，MobileNet, AlexNet 等深度學習網路，已被學者專家用來分析與預測作業成長與病蟲害情況。當然該溫室也同時使用相同的機器人進行不同區域的任務執行。 圖一、國立中興大學生機系、臺中農業改良場與金三角蔬果合作社合作之智慧型環控決策系統與病蟲害預警系統架構示意圖。 　　智慧農業生產有許多使用結合人工智慧，農用感測器，物聯網，農用無人機與農用機器人的應用範例。以下舉一例說明多台多陸空協作機器人與智慧監控系統的案例。該案例依據經濟作物的生長環境因子，病蟲害偵測量測的量測需求以及收穫預期評估，建立結合如圖二的多台陸空協作智慧農用機器人與監控系統，用以進行戶外經濟作物的生長環境因子量測，病蟲害偵測捕捉與施肥噴藥之關鍵技術研究，並進而建立實際可用的系統。本系統也可推展應用於陸空或海空漁畜飼養環境。 圖二、陸空多智慧農用機器人之戶外經濟作物生長環境因子量測，病蟲害偵測與施肥噴藥之工作示意圖。 　　農用無人機的研發與製作，在國外已行之有年，如美，日，歐盟與中國大陸等國的廠商，皆有成立公司專門從事農用無人機的製造，買賣與維修。我國在農用無人機的設計生產與研發，正方興未艾。在廠商部份。國內有經緯航太科技股份有限公司，可進行固定翼，直升或多旋翼等無人機研發、製造、後端資料分析。該廠商新近研發的神農無人直升機已用於農業噴藥使用，同時也開發可用於大面積作物災損狀況拍攝的翼龍無人機。在使用無人機於農作病蟲害，熱影像取像，多光頻譜掃描，土壤肥力，作物生長性狀等量測，國內已有不少的產官學單位進行技術研發，例如中興大學楊明德研究團隊進行無人機於農作生長與環境條件空中量測，台南農業改良場與成大航太所合作開發30公斤負載、噴藥用途的多旋翼無人機，交通大學與宜蘭大學等研究團隊使用自行開發的無人機或商用無人機進行果園或特殊作物(松露)的生長與環境等資料。整體而言，國內的農用無人機使用已漸趨成熟，但在大面積的漁畜養殖飼養之應用，尚待努力。 　　在農用機器人的設計，生產與應用方面，我國尚未有專為農作播種、病蟲害防治，栽培、收穫及漁畜養殖飼養等功能而設計生產的專業服務型機器人。因為農作或漁畜養殖飼養的功能需求截然不同，農用機器人的設計生產與應用也有甚大變異。以下以噴藥與採果為例，說明農作機器人的發展與應用。至今，國內外的噴灑農藥的農用機器人都建基於自動導航車(AGV)的架構，裝置合適的超音波感測器，或雷射感測器，或全球定位系統，影像偵測，或室內定位裝置等裝置，配合適當的有導軌或無軌式的導航控制系統，即可進行室內或室外農作環境的噴藥作業。國外廠商已有設施內行駛的植保噴藥機器人。除噴藥需求外，目前國內研究者使用的採果農作機器人，皆使用工業界現有的工業機器人，如PUMA，或具有人機協作功能的UR機器人，將其裝置於自動導航車上面，再加裝簡易的力感測器，進行採設施內的葡萄，草莓，紅椒或彩椒，或機器授粉等的農作機器人。就技術發展而言，國內有許多可生產AGV的廠商，有機會可配合智農需求，研製可移動式的農業機器人。另外，國內如達明與工研院等公司已研製具人機協作功能的協作機器人，有機會可被應用於採果或其他需要人機協作功能的農作功能。 　　對於進一步的智慧農作管理部分，主要還是以每日的巡田、鋤草、施肥與噴藥的勞動負擔的降低為主，除了透過小型自動化農具外，近年使用無人機（植保機）進行大面積的快速施肥與施藥也是其中一種降低農民負擔的方式。然而隨著用藥觀念的改善以及精準農業的推廣，希望能準確把握施肥與用藥量，降低資源的浪費以及對環境的污染，透過各種不同的感測器，尤其是影像視覺化分析判斷的生長情況來決定施肥與用藥的智慧農業變成了發展的重點之一。以往通常仰賴農民自己的經驗以及氣候的變化來判斷，現在逐漸朝向將這些經驗數位∕數據化進行分析，透過設置氣象站以及田間感測器來收集環境資訊，將耕作資訊建立為資料庫進行分析，透過專家系統來實現耕作輔助系統，農民僅須透過遠端監控數據的分析結果與建議決定要進行的應對內容的數位化智慧農業將會是未來的趨勢。數位化智慧農業將會仰賴整合了電機、資訊、植病、生機等跨領域人才，配合農民的實際耕作經驗來建置自動化生產管理系統，並且透過物聯網與目前的各種自動化農機進行整合，藉此實現完整的智慧自動化農業生產系統。除此之外，對於作物的生理分析，尤其是生長狀況以及是否有受到病蟲害的分析判斷，以及基於環境氣象資料的分析預警系統也將是另一個發展的重點。也可以說，只要有了完整的環境與作物資訊的收集與分析系統，配合能自主執行農作的智慧自主化農機，智慧農業當中最重要的自動化生長與管理系統便能得以實現。 　　在作物採收與後續的作物處理與儲運等方面，對於稻作部分已經擁有相當成熟的收割與稻穀乾燥與儲藏的自動化設備，但是對於較為柔嫩的蔬果類作物，目前大多還是得仰賴大量人工進行採收。目前已有使用機器手臂，配合軟性∕撓性機械夾爪進行採收的設備，可透過影像視覺分析判斷作物是否已可採收，且自動進行抓取位置與採收方式的判斷，自主完成採收作業。然而現有技術的限制，還無法加快分析與判斷的速度，夾取作業也會因為擔心傷害到其他作物而使採收的移動路徑規劃有所延遲，以致於採收速度仍遠低於人工作業。這部份可透過人工智慧技術以及演算硬體，還有採收裝置硬體機構的進步來克服，讓機器能以相仿，甚至超越人工的準確率以及速度自動化進行採收作業。至於儲運部份，主要還是對於產品的分級與包裝的人力需求為主，目前的自動化分級包裝管理系統還是以秤重式進行初步自動化分類，最後透過人工目測驗證後進行包裝的方式進行，目前已有廠商開始利用影像為基礎的深度學習分析系統來進行瑕疵檢測，並以抽樣方式進行糖度、果形、大小、著色率、瑕疵率和重量等品質指標的檢測，未來若能實現準確的非破壞式檢測，將有望透過自動化設備進行更準確的分級與品管，維持固定的判斷條件並有效降低仰賴人力的人工判斷的需求。 　　而對於全智動化智慧栽培設施，也就是全智動化植物工廠的建立，則是智慧農業的一種理想發展模式。希望透過建置智動化管理的環境，提供作物最佳的生長環境，並由育種至採收的一貫化作業，徹底實現精準農業並有效的控制產量與品質，對於缺乏穩定糧食來源的現代社會來說，將會是重要的嘗試與發展方向。然而目前為了達到精準管理環境所需花費的成本依舊過高，當未來智動化設備的發展與智慧農耕技術的進步達到一定程度後，低成本、高產量、可穩定生產的作物生廠工廠將不再是夢想。 圖三、國立中興大學土環系之有機廢棄物快速熟成工廠系統架構示意圖。 　　最後對於農產與漁畜產品的有機廢棄物處理的智動化。傳統的農業廢棄物處理多以焚燒方式進行，但容易造成空氣汙染；而畜牧業產生的禽畜糞廢棄物更是大量且難以處理；若要使用這些有機廢棄物做為肥料使用，養分有效且成效不高，若要製作成熟成後的堆肥佔地且曠時，且易因為熟成過程中產生的異味造成等同空氣汙染的環境影響。在農業循環經濟下，逐漸有農業廢棄物，如筊白筍的廢棄物與雞糞，製作成有經濟價值的再製品或有機質肥料之研究。另外如近年中興大學楊秋忠院士研發團隊的研發成果，如圖三所示的人工智慧有機廢棄物快速熟成工廠系統架構示意圖，可適當結合機器人的操作，已可實現3小時內的有機肥快速熟成，讓這些有機廢棄物能夠快速地製成有機肥，有效的對這些廢棄物毫不浪費的進行循環再利用，真正實現循環耕作經濟。 　　綜觀以上的智慧農業發展需求，短中期的農用智慧系統，智慧農用裝備或機器人之可能努力的發展方案有6案。其一是以深度學習為基礎的病蟲害辨識系統與早期預警以及相關配合措施，其二是結合深度學習與專家系統所得的可解釋人工智慧系統(XAI)，其三是結合機器人與人工智慧為基礎的智慧環控技術，其四是異質多台農用機器人合作或協作，其五是含有力控制與人機協作的智慧農作或漁畜飼養機器人，其六是具有邊緣運算與人工智慧的農作物聯網與雲端運算系統。 　　在結論部分，從科技部與農委會所提的智慧農業目標與策略，以及上開對現今台灣智慧農業生產技術的討論，目前對於智慧農業的發展，需致力於智動化農作設備的發展，透過整合各種環境與作物感測器的設置來有效掌握田間情況，並透過大量耕作資料與人工智慧，發展低人力需求、全智動的作物生長管理系統將會是為來主要發展的目標；而發展不對環境造成負擔，有效實現循環經濟的農業廢棄物管理也將成為重要的發展目標。為此，透過農業相關人才發展農耕技術的本土化、耕作資訊的數位化分析，以及利用物聯網串聯智動化農機的智動化農機與生產管理系統將會是發展重點。未來隨著技術的發展，農業機器人的效率將會不斷提升、成本下降，管理系統也將隨著耕作與氣象資料的累積，能夠提供更準確地耕作建議，最後全智動化農業在產量和可持續性上超過傳統耕作方式，相信並不會需要太久的時間。

英國普利茅斯大學研究團隊運用廢棄物、生物炭等物質，轉化為人造土壤原料，解決工業廢棄物積累及都市人為活動產生的都市廢棄物問題。人造土壤與生物炭結合的應用已被證實可提升土壤永續性，並應用在都市園藝、都市農業、療育農業等方面。

日本農研機構深化分析1983年至2009年間玉米、水稻、大豆、小麥等作物乾旱指數與農糧收穫數據進行線性回歸及相關的統計分析，發現平均每次乾旱事件所影響的收穫損失估計造成1,660億美元的經濟損失。

美國密西根理工大學以楊樹(常見的人工林樹種)的收穫情況作為森林採收的相關研究主體，40年的研究觀察推翻過往伐林的定論，認為遺留在林場的殘材未必能適時地轉換為土壤養分並反映在造林的成果上，不論是何種收穫方式，皆不影響林分產量。

城市人口的不斷上升，糧食壓力日益增加，垂直農業不同於傳統農法，在栽植作物的過程中可減少對土壤與水源的依賴，用更少的土地和更少的水來養活人口過剩的城市，而AeroFarms正是運用垂直農業的栽植方式，再輔以加入新創的aeroponic技術，採用無土耕植，並將營養素藉由aeroponic噴灑於植物的根部，除了能減少傳統農法用水量的95%，也毋須使用殺蟲劑、除草劑，就將病蟲害的發生機率降至最低。 　　除了aeroponic技術的使用，植物生長介質為可再生塑料製成的可重複使用的布料，並採用LED燈照明設備減少作物生長不需要的黃色光譜，達到降低多餘能源的消耗，亦可達到能源節約的效益。

美國北卡羅來納州立大學研究團隊以茄科晚疫病作為研究對象，利用表現在葉表的有機物特性，開發出能反映不同化學特性的試紙，經揮發性有機物資料庫進行比對後，便可獲知葉片是否受感染，有助於田間快速篩檢病原。

大家都知道，人工智慧（AI）應用在自動生產，可節省很多人力成本。但很多人不曉得，即使「原料採購」這種看似AI較難介入的公司營運項目，也可透過AI協助有效降低化工廠採購成本；甚至養殖魚類也可導入智慧化系統，提高產銷效能。 　　科技部人工智慧製造系統研究中心（簡稱AIMS）與科技部工業工程與管理學門日前在科技部舉行AIMS會員單位加盟簽約儀式，邀科技部次長鄒幼涵見證簽約儀式。 　　鄒幼涵致詞指出，科技部為促進AI核心技術及應用發展，吸引尖端技術優質人才，在台、清、交、成等成立4大AI創新研究中心。至於AIMS中心，不僅深耕智慧製造應用領域，亦邀請台灣北、中、南和東部代表性的智慧製造研究中心成為會員，擴大智慧製造的前瞻技術開發及產業伙伴關係。中心成為整合跨學門、跨院校、跨地區之研發和產學合作平台，培養台灣產業升級轉型所需人才，協助產業提升競爭力。 　　活動亦邀請科技部工程司司長徐碩鴻致贈聘書予工工學門規劃委員代表，他提到，學門各領域之規劃委員針對工工學門相關領域之研究成果及國內外重要議題，進行心得分享與專業交流，不僅增進未來工工學門計畫研發成效，也擴展產學計畫的廣度。 　　AIMS中心主任暨工工學門召集人簡禎富表示，為配合AI產業化與產業AI化的政策推動，及產業界對AI、大數據、智慧製造和數位轉型的人才與技術殷切需求，AIMS中心特別擴大規模邀請包括台科大工業4.0智慧營運中心、中原大學永續生產力暨品質研究中心、元智大學大數據與數位匯流創新中心、亞洲大學創新與循環經濟中心和東華大學東部區域運輸發展研究中心等，以台灣製造經驗和優勢為利基，希冀藉由合作發展成為世界級、有產業影響力的智慧製造研究中心。 　　簡禎富指出，工工學門近年來致力引進AI技術，協助產業升級及提升效能，有很多一般民眾沒想到的應用範圍。例如成大的研究團隊，基於化工廠原料成本占比約7成，但原料價格卻隨市場供需不平衡、國際經濟波動與政治事件等因素震盪，造成廠商採購原料時誤判價格趨勢，因此提出「深度強化學習分析原料採購決策」。 　　該研究計畫一方面透過深度學習預測原料價格，以供應鏈上下游的歷史價格、合約價格、產能開工率的供需及下游替代品等資料建構價格預測；另一方面加入歷史庫存量、需求和採購批量與船期等資料，透過強化學習達到採購成本最佳化。初步實證研究顯示，化工廠每年可因此省下10%原料採購成本約300萬美元，折合台幣上億元。 　　工工學門的另一個計畫，由屏科大工管系特聘教授王貳瑞帶領團隊，全面改善石斑魚養殖業的產銷，解決目前2000公頃石斑魚養殖面積面臨的滯銷問題。 　　台灣石斑魚肉質鮮嫩、口感佳、膠質豐富、營養價值高，產業規模龐大，但因體型大，不符家庭消費型態，國內各類型市場很少看到，民眾也只有在外燴辦桌或餐廳才有品嘗機會，但皆以活魚或全魚需求為產銷型態，產業鏈相當短。此外，石斑魚加工過程會產生魚頭、魚鱗、魚骨等超過40％甚至60％副產物，也影響魚肉切塊銷售競爭力。 　　王貳瑞團隊因此開發水解溶性設備與製程，將富含鈣質與微量元素的魚頭、魚骨、魚鱗粉末化，轉化為可食用之高值產品，可隨時隨意添加到各種食物或飲料，作為鈣質等營養素原料供應之來源。 　　研究團隊同時設計符合石斑魚養殖池水質的監控與數據分析系統，且導入「銷售端帶動系統模式」概念，整合100公頃石斑魚養殖池，及2家規模性石斑魚盤商、1家冷凍加工廠、1家商貿公司、2家儀器與環境檢測公司、2家大型通路零售廠商之石斑魚供應鏈系統成員，並改變傳統全魚或活魚銷售模式，透過實驗找到石斑魚最適烹煮的厚度與大小，再透過急速冷凍保留原味，且冷凍魚片不須解凍，就可直接烹煮，更方便料理；消費者還可從QR code取得生產溯源資訊，吃得更安心。