科技改變世界 AIoT翻轉農漁業

【作者： 季平】

行政院主計總處發布國情統計，110年台灣農林漁牧業就業人口達54.2萬人，較109年減少1.1%(約0.6萬人)；主計總處每5年舉辦的農林漁牧業普查資料顯示，109年農業經營管理者平均年齡約64.4歲，顯見從農人口持續老化，從農家數也減至69.3萬。

農委會資料則顯示，台灣漁業從業人口約34.7萬人(含3.5萬名外籍船員)，從業人數逐年降低。前述數據突顯台灣農林漁牧從業者逐年減少、人口老化及人力斷層等問題。隨著政府積極推動青年回鄉等相關計畫搭配獎勵措施，前述問題出現轉折，除了政策支持與推動，智慧農業也發揮關鍵助力。

智慧化席捲各級產業 帶動農漁智慧生產模式

網路與數位科技日新月異，人工智慧(AI)、人工智慧物聯網 (AIoT)、大數據(Big Data)、感測觀念與技術都可以導入農漁等傳統產業，比方農機具等農業設施、土壤及作物導入感測元件(如環境感測、生物感測及影像辨識等)，結合無線通訊技術，可以將蒐集擷取到的各項數據(如光度、溫溼度、二氧化碳濃度、土質、蟲害等)上傳至雲端資料庫進行複雜的資料分析，甚至透過各種智慧APP落實農漁產品溯源追蹤。

針對傳統農漁民較不擅長的行銷與銷售部分，也可以透過市場需求與商情資料整合，透過大數據做資料探勘、整合及分析，得出有價值的經營、銷售、行銷數據，進一步產生有效產銷規劃、生產管理、人員配置及顧客服務等決策，獲得智慧監控、智慧產銷等效益，這些科技操作與使用對於青年農漁經營者來說相當輕鬆易學，可以大幅降低農漁作業負擔、勞動需求及各項成本支出。

行政院農委會積極推動智慧農業計畫，主軸為「智慧生產」與「數位服務」，以現行產業生產模式為基礎，搭配省工省力機械設備、輔具及感測元件的研發應用，並導入跨領域資通訊技術(ICT)、物聯網(IoT)、大數據(Big Data)分析、區塊鏈(Block Chain) 等前瞻技術，透過智慧化生產管理提升農業整體生產效率與量能，藉由物聯網與大數據分析技術建構主動式全方位農業消費/服務平台，結合效率、安全、低風險特性，打造智慧農業新時代。

AIoT結合大數據強化農漁智慧生產模式

以數位科技翻轉傳統產銷模式，相關策略與技術模式可以廣泛應用於農漁業。以農業來說，農作物的病蟲害防治管理極為重要。過去，農業經營者在得知作物出現病蟲害時不一定能亡羊補牢，財損難以估計，從作物出現異常、檢體採樣、送鑑定單位培養檢驗往往曠日廢時，失去防治先機。高雄區農業改良場與工研院合作開發「作物病害精準預警系統」，藉由儀器設備監測及AI學習判斷提供即時訊息，提醒病害用藥防治從預防面著手降低可能的意外損失。

「田間作物狀態提示系統」以監測作物炭疽病為主要病害預警目標，利用環境監測系統進行田區光照、溫度、濕度及作物根圈土壤水分、溫度等微環境監測，配合氣象資訊蒐集環境因子資訊，以大數據演算找出作物病害與微環境變化之間的關係，再導入作物發病的學理基礎及專家系統，進行參數設計及判斷，透過AI統計運算及歸納分析提供系統智能化學習，預測作物發病機率，再以不同燈號顏色警示提醒，藉由無線傳輸訊息提醒經營者做好病害防治，達到預防勝於治療的目標。

【欲閱讀更豐富的內容，請參閱2023.2月(第375期)智慧農漁CTIMES雜誌】