隨著智慧科技浪潮的席捲，新型態的農業生產模式已在國內外蓬勃發展，為了促進國內農業科技與資通訊發展及交流，行政院農業委員會(以下簡稱農委會) 於11月17日舉辦2017農業資通訊應用座談會【人工智慧新農業】，議題包括農業資訊創新加值應用展示，以及人工智慧與區塊鏈於農業環境應用發展介紹，透過研究案例分享與意見交流，希望正向激盪出智慧科技於農業應用與跨域合作的創新思維。

農委會為協助農民解決現行耕地與田間管理面臨困境開發「農務e把抓」生產作業管理工具。其運用了雲端服務、視覺化、行動化、人工智慧等技術，供使用者一手完成田間工作排程與管理、田間作業紀錄、經營分析等，未來也規劃結合人工智慧運算與空拍輔助整合農業環境感測數據與其他農業資訊，帶動軟硬體業者整合、產業異業合作發展。另，農委會為鼓勵大家多多應用農業開放資料，舉辦「農業黑客松」競賽，以提升各界對於台灣農業問題的觀察，並協助政府單位發展更多實用價值的產品及創造各式農業相關服務與解決方案。各界對於競賽議題的發想及智慧科技的應用從農村旅遊、寵物照護，到剩食管理、農業缺工、農地管理與氣候應用，顯示大眾對於農業生產的需求已日漸了解及關心，希冀藉由競賽成果的介紹，能激盪出更多結合人工智慧技術的智慧農業解決方案，以實現跨域創新的產業加值可能。

本次座談會很榮幸邀請到臺灣大學生物環境系統工程學系林裕彬主任現場介紹人工智慧與區塊鏈於農業應用發展。林主任以汙染溯源機制及工具為例，藉由微功耗記錄器、遙測空拍、物聯網發展、人工智慧影像辨識與機器學習等發展運用，可準確掌握環境污染各階段關聯途徑與資料。如欲進一步針對汙染源進行時空間溯源，可再與區塊鏈概念結合，將其中比特幣的概念應用於此，在監測站偵測到水質汙染超標時，系統給予該現地一個coin(coin代表污染紀錄)，若污染來自上游則系統再將coin向上發送，基於去中心化、資料無法竄改、交易透明可溯源等優勢，藉由每一個coin的來源與去向便很容易地查詢污染來源或影響範圍。將區塊鏈應用於汙染溯源除了可協助國家進行環境管理與決策，有效改進台灣的水環境品質與農業生產，最終目的是為結合更多人工智慧機器學習模型，同時整合如汙染潛勢、水質監測、土壤監測、農地資訊等資源，增加農產品從產地到餐桌的資訊透明度，提升溯源制度價值。

我們更邀請到長期致力於人工智慧在農業領域研究和應用的臺灣大學生物產業機電工程學系江昭皚教授，以全球暖化、農業人口老化、病蟲害加劇等問題切入分析目前國內農業發展困境，並分享過去研究團隊鑽研人工智慧技術於農業應用的案例。植物疫情動態與自動化溫室監測結合智慧誘捕感測器、無線傳輸技術及影像辨識技術，對溫溼度與害蟲數量進行監控，同時導入機器學習技術使系統具備預測害蟲數量、分析栽培最適條件、產量預測等功能，更可應用於生產資訊溯源，以及提供更即時且準確的防治管理。另外，透過外勤蜂的出入次數與行為監測，判斷蜂群的健康程度與分析罹患衰竭失調症候群的原因，可有效防止蜜蜂族群大量死亡的事件。由江教授研究團隊結合物聯網、人工智慧中機器學習與影像辨識等技術開發出的環境監測系列網，除了協助農民在病蟲害管理的決策上更有效率、省成本，也讓農民可利用分析結果更省力的進行栽培生產，同時使高附加價值的農作物外銷量大幅提升，為臺灣農業開創新的里程碑。

最後，透過本次座談會各位專家學者的分享，期讓與會人士更深入瞭解人工智慧、物聯網等已發展成熟的科技在農業上的應用，藉以激盪出更多跨域合作的智慧農業解決方案，改善農業從業環境的質量，提升農業產值與競爭力。