跨領域前瞻技術應援團困境出擊突破農業
洪嘉鴻
全球農業不論是極端氣候、勞動人口高齡化、病蟲害等威脅不斷增高，導入感測技術、智能機器裝置、人機協同輔具、物聯網、巨量資料分析或人工智慧等跨領域前瞻技術建構智慧農業已是全球農業未來發展趨勢，臺灣農業自然不能置身事外，如何能提升農業續航力且兼顧環保永續生產亦是現今臺灣農業面臨的課題。
近十年各行各業紛紛投入資源做數位化發展，為有限的資源做最有效率的運用，配合資通訊技術與感測科技的導入，農業蒐集多樣性的數據之後，需由各項數據中分析出不同環境的變異性並制定相應的解決策略，給予適當的資源投入與處理，避免資源的浪費與過量污染，以精實化的農業管理在追求經濟效益與生態環保上取得平衡。
在各種跨領域前瞻技術例如人工智慧(AI)技術，於農業中運用深度學習演算法、自動影像識別等技術，不僅可發展氣候衝擊預警、精準施肥、灌溉與除草等栽種管理、自動辨識農作物成熟度而協助採收、識別病蟲害威脅、基因定序開發新品種等，進而解決全球農業面臨之威脅，甚至可開創創新服務，並達到農產資源、農產人力與農業全面升級與轉型。
再如大數據分析亦為農業帶來了改變的契機，在這個資訊爆炸的時代各項數據資訊呈現爆炸式的增長，農業產業亦無法避免，農業大數據涉及到耕地、播種、施肥、殺蟲、收割、存儲、育種等各環節，是跨行業、跨專業、跨業務的數據分析與挖掘。
綜上所述，為了建立智慧農業以利後續實務上的應用，需要搭配幾個核心技術，包括：物聯網數據收集與傳輸、人工智慧大數據分析、雲端自動化控制等，後面在此介紹一些重要的應用：
一、物聯網於農業之應用
物聯網技術的遠端監控能力在大多應用在工業機械維護領域，但物聯網設備可以收集詳細而即時的診斷資料，因此在農業領域亦可應用。
以農業室內種植者和苗圃場為例，可藉由安裝物聯網設備之建置，用來協助監測和管理植物生產。在這種狀況下，連網的設備可持續監控環境條件，如溫度、濕度、陽光和土壤條件等，這些資料被收集、處理和組織，以幫助種植者分析長期的環境趨勢。此外，物聯網設備也可以設計為自動對環境資料做出回應，例如，如果設備所記錄的土壤濕度較低，則會自動觸發灌溉系統進行澆水，這種功能既提高了生產力，又降低了人力成本。與其他物聯網應用一樣，最終結果是更高效、更高生產率且成本更低的系統。
更進一步來說，物聯網甚至可能翻轉了現有的商業營運模式，例如美國的農耕機產業。過去企業只是單純的販賣產品，像是農耕機公司當然就是賣農耕機，但當農耕機逐步導入不同的IT技術後，像是依序導入電腦、通訊設備、後端控制系統時，企業的產品略就會改變，從獨立的產品，轉移到密切相關的產品所組成的產品系統，最後則連結一連串產品系統的系統體系，此時企業的產品會一再重新定義，產業疆界也會不斷延伸。藉由創造一個或多個這樣的價值點，物聯網技術在各種應用和領域被證明有巨大價值。隨著物聯網的發展，在眾多產業應用中無疑將會看到越來越多的新穎和創新應用。
二、大數據分析於農業之應用
數位化農業包含三個主要元素，第一是網路、機器溝通；第二是雲端運算；第三是大數據。透過物聯網(IoT)，將數據儲存在雲端，就能有新的分析方式，從既有數據得到新的資訊。這時候，大數據就能讓人擁有新的優勢。從農業市場需求來看，農業大數據可以用於指導農事生產、預測農產品市場需求，輔助農業決策，以此達到規避風險、增產增收、管理透明等預期目標。
例如，農委會與與財政部財政資訊中心合作，運用電子發票資料及資料科學等技術，進行農產品消費者行為分析等研究，透過「結合電子發票、農產品批發價量、公有市場零售價格、傳統市場查價、氣象及網路輿情」等資料，以資料科學方法發展大數據分析工具，了解甘藍、香蕉等15項農產品消費市場趨勢，已建立零售價格的估計模型；應用歷史資料建立的預測模型，進一步模擬不同的颱風路徑、強度、雨量對於菜價影響，預先掌握價格波動。此外若將大數據應用於農業生產環節，則可以利用傳感器採集氣候、土壤大數據，提供農戶進行最佳化的栽種管理決策，協助農民有效管理其農地，降低農業成本。
三、雲端自動化控制
雲端自動化控制主要是透過藉由整合各式有線/無線感測設備與自動化控制系統，將數據傳送到雲端/本地端資料庫，讓管理者進行遠端即時監控，例如智慧化溫室，即是利用資通訊技術監測從多項農田監控數據中，如水量、施肥情況、土壤溫度、濕度等，後續再利用遠端控制，降低外在氣候影響，例如溫室設施栽培環境的溫室自動調節功能，以達成有利作物生長健康，加速生產週期並確保產量穩定性，強化產季調節效果與提昇溫室栽培效益。
其他國家如英國則以大數據整合精準農業，進行農村地區寬頻全覆蓋、架構平台和通路，將農業生產資訊進行匯總和分析。再如德國是扶持數位農業發展，搭配各式感測器、大數據分析等技術，開發數位農業解決方案，農業生產者可於個人電腦端即時監測農作物受日照強度、土壤含水量、肥料分布狀況等資訊。綜而觀之，雲端自動化控制是目前世界智慧農業發展趨勢，但如何完整蒐集各項農業目標之大量結構化與非結構化數據資料，將是未來各國發展智慧農業解決方案之關鍵挑戰。
對於臺灣農業面臨的困境與隱憂，農業的確需要科技幫忙，科技應該要服務農業，目前農業和科技走得太遠，我們應該把它們融合起來以讓農業發展更具未來性，但ICT（資訊與通訊科技）只是配角，我們的目標是要讓主角的農業變得有智慧，提升農業的價值，農業與製造業工廠不一樣，製造業工廠能夠控制所有製造流程，但農業則不然。農業智慧化能完成80%的農業生產，而農夫仍然需要完成剩下的20%，處於數據資訊與ICT（資訊與通訊科技）呈現爆炸式增長的世代，跨領域前瞻技術如何應用於農業這些問題都有待臺灣政府官員與農業從業人員的思考與突破。