根據聯合國糧農組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)指出，全球每年廢棄的食物約佔生產量的三分之一，新興經濟體每年的糧食耗損約為3,100億美元，工業化國家更高於新興經濟體的2倍，如何降低糧損，同時提高糧食的使用率，是現行全球糧食發展的重要戰略目標。艾倫・麥克亞瑟基金會(Ellen MacArthur Foundation；EMF)與Google於今年共同提出的報告中表示，人工智慧(Artificial Intelligence, AI)可作為推動循環經濟的輔助工具，用於協助產品分類與拆解、協助分析市場需求、加速可循環利用的產品設計，以減緩環境資源的枯竭。以循環經濟中的食農產業鏈為例，消費者為核心，透過AI將消費資訊反饋予零售業者，逆向調整加工與生產條件，除提供消費者更適合的產品外，也因加工添加物的調整，降低產業鏈中副產物的再利用難度，最後，由再利用業者再製之產品，重新投入消費市場或農地使用。 本篇電子報將介紹現行國外運用AI促進食農循環經濟發展之應用策略與案例，以增進相關從業人員應用發想。

農產品與加工材料最大化使用

食農產業鏈中食物的損耗其大多發生於採後處理、加工處理階段，採購安全且具循環再生能力的產品，並透過自動分級優化食品配方與製程，以減少碳足跡與能源浪費亦為食農循環經濟重要的應用策略。在挪威致力發展容器回收與食品分選的TOMRA公司近年便積極透過智慧化識別系統，針對漿果提供一系列的分選、蒸煮及去皮等提高生產效率的解決方案， 協助生鮮業者提高產品的品質與利用率。

以美國的大型櫻桃生鮮業者Conrad＆Adams Fruit為例，其導入TOMRA開發的智慧系統，以AI光學辨識協助剔除裂縫、軟腐、皺紋、瘀傷和蟲害等缺陷的櫻桃，再依據尺寸大小、顏色進行分級，販售給不同的消費對象。目前系統可達每小時3公噸的產能，使Conrad＆Adams Fruit明顯提升其收益， 並減少人力成本的耗費，亦使櫻桃收購量提升進而促進契作農民收益。

減少零售端的食物浪費

針對零售端，應用AI技術進行需求預測及動態定價，最大限度減少食物浪費的策略已逐漸於各超商測試應用。以色列的新創公司Wasteless推出一套可自動「動態定價」的電子標籤，根據產品到貨日、到期日、產品販售點、市場需求、商品庫存量、季節等43個參數即時更動售價， 將同一產品以不同的價格，適時適地提供不同消費者及市場。

Wasteless去年正式和一間西班牙的連鎖超市合作，以部分商品進行電子標籤動態定價測試，消費者購買商品後，系統後端會自動更新庫存數量並隨著其他參數即時更新定價。測試結果顯示，若貨架上商品有不同定價時，近七成的消費者會選擇保存期限較短但售價較低的的商品， 為此該超市平均提升了6.3%的營收，總浪費量則減少了32.7%。

精準生產，整併系統強化決策

以生產者為例，記錄環境變化、根據市場需求預測協助將田區配置為最高收益之施作規劃，為資通訊技術主要投入標的，我國亦有整合稻作生產體系，透過決策系統輔助農事、調整倉儲系統之溫濕度以降低糧損，同時預測市場需求達到精準生產，是為循環經濟整併發展的標竿案例。而針對再利用業者，現有資源價格不斷攀升，處理廢棄物的成本亦隨之提升，於循環概念導入相關AI技術可精準產製有機肥料等副產物，其應用範疇包含(1)自動分析有機物質的營養成分，根據其潛在用途分類，增加副產物的價值；(2)透過智能化排程，控管副產物製程；(3)最終透過演算法辨識堆肥中的有益微生物，提供生產者最適產品，降低化肥用量。我國亦有產官學研合作，建構智慧化污水處理系統取代人力操作， 即時監控製程環境及添加物，將豬糞尿變身為沼氣、沼渣、沼液等副產物。

在循環經濟中，由源頭降低廢棄物與汙染、強化產品與材料的使用、將廢棄物重新回到自然界中等原則下，國內外食農產業鏈已逐步投入相關技術，並輔以AI加速其推動，在資通訊技術日益精進下，期望各界逐步以循環經濟為核心理念，將整體農業產業鏈導入資通訊工具輔助生產、加工、銷售與再利用，透過跨域合作將有限的資源創造出更多的價值，並發展為新興的商業模式，不僅可確保環境資源得以循環、永續被使用， 更可協助產業升級，使台灣快速接軌國際，創造農業經濟與環保雙贏。

參考文獻：