本屆「臺灣智慧農業週」同步舉辦2024智慧農業國際研討會（以下簡稱本研討會），規劃「數位轉型再進化、科技應用新契機」及「跨境合作新對話、掌握藍海新商機」兩大主題，特邀請日本、泰國、馬來西亞及我國專家，針對氣候變遷、勞動力下降、貿易自由化及糧食與食品安全的關切等多重挑戰，分享及探討科技創新與數位化工具如何應對現代農業挑戰並創造市場效益，進而共同布局海外市場，提升我國智慧農業全球影響力，摘要研討會精華內容報導如下：

日本農業長期依賴化學肥料與農藥，而化學肥料的原料卻100%依賴進口，但目前主要原料生產國如中國、俄羅斯和白俄羅斯等國的供應停滯，從糧食安全的角度來看，轉型為不依靠化學肥料的農業已成當務之急。ベジタリア株式会社 (Vegetalia Inc.)代表取締役社長小池 聡於本研討會中分享，日本目前積極開發新型態農業技術，像是發展生物性肥料，以及利用菌根菌等微生物的農法與免耕低碳農法等。特別是稻米生產，由於近年全球暖化導致的異常氣候常態化，稻米正受高溫與病蟲害的嚴重影響。因此，日本開發一套人工智慧的栽培支援系統－Xarvio® FIELD MANAGER，為以即時生長與氣象監測數據為基礎的高精度生長預測系統及栽培演算法。本系統專門用於支援水稻、大豆及小麥的生長預測及病蟲害防治，其中一項功能是應用人工衛星的「植生地圖」，主要利用衛星圖分析田間的植被健康狀況，詳細提供作物生長的分析報告。同時，可以依據系統判斷最佳追肥時間點和追肥量。同時，還需建立能應對高溫與病蟲害並進行智慧化用水管理的栽培模式，以提升作物品質與產量。此外，日本44%甲烷氣體來自水稻，需要進一步應對脫碳問題，所以延長水稻田的乾燥期已被作為J-credit (碳權方法) 的甲烷減排方法之一。

臺灣茶園現在多以半機械的方式採收茶葉，引入的農機設備如單人往復式、雙人往復式或迴轉式採茶機等，仍需以人力操作機器、搬運茶菁；採收期間，採茶工每天可能只有兩、三小時的睡眠時間，這樣的循環一年要經歷五次，每次延續一個月，十分辛苦，所以願意返鄉接班的年輕人寥寥可數。為改善這種情況，本研討會邀請長生製茶廠林和春總經理分享茶園自動化生產的經驗與理念，林總經理於2014年引進日本新式的自動茶葉採收機，並從育苗、栽種等各個環節進行調整，讓茶園狀態達到機器採摘的標準，改善了田區作業重複性的浪費，包括時間、油耗、設備消磨及人力成本。同時與農業部茶及飲料作物改良場合作研發全球首創的「智慧自動化製茶系統」和「智慧化農場管理系統」，應用感測器與物聯網技術，蒐集氣象資訊，並調查茶樹生長趨勢，建置大數據資料庫，透過人工智慧深度學習後，可依不同茶區之茶葉生產週期(約42~50天為一產期)，建立茶葉產期預估與預警模式，透過手機即時提供茶園調適措施，改變以往都是憑經驗判斷何時該灌溉、施肥及採茶。現在什麼樣的溫濕度、土壤肥力、含水量等都可透過手機一手掌握，使茶葉生產栽培各階段作業（灌溉、施肥、噴藥、剪枝、採收）更精準化，如此生產的茶葉整齊度趨於一致，搭配採茶機於最佳採收期進行茶葉的採收，大幅提升生產效率，還為整個茶產業樹立新標準，推動機械化和智慧化的進程。

馬來西亞數位經濟機構(MDEC) 受農業及糧食安全部 (KPKM) 任命為國家戰略技術驗證機構，其中數位農業科技生態系部負責研發物聯網、大數據分析及人工智慧等高科技技術在農業領域的應用，並促進數位轉型以推動馬來西亞農業的發展，助力國家數位經濟增長，因此本研討會特邀請數位農業科技生態系部長Mr. Navin Sinnathamby來台分享推動經驗。部長表示，全球已廣泛意識到農業部門正面臨多重挑戰，包括GDP貢獻下滑、整體生產力下降、收入與就業機會減少，以及糧食進口量上升。然而，目前最關鍵的問題是如何應對這些挑戰。所以馬來西亞提出「2021-2030年國家農業食品政策」（National Agrofood Policy 2021-2030，NAP 2.0），該政策主要規劃農業食品部門未來方向，使其更具永續性、復原力和高技術力，強調食品安全、農業4.0及能力建構，最終目標是培育數位農民、提升農民生活水準、保障糧食安全，並促進國家數位經濟的成長。NAP2.0主要內容為推動「擁抱現代化及智慧的農業」、「加強國內業務市場和出口導向型產品，驅動生產需求」、「培養符合產業需求的人才」、「實踐環境永續的農業和食品系統」、「創造有利於商業生態發展的農業組織架構」等五項政策，同時強化推動「水稻」、「水果、蔬菜種苗」、「畜牧」、「漁業和水產養殖」等四個農業產業，以確保國家食品安全。其中MDEC主要協助馬來西亞KPKM推動「擁抱現代化及智慧的農業」政策，希望透過數位農業科技 (AgiTech) 的賦能，協助馬來西亞增加作物的品質和產量，從而增加生產率。同時透過各種智慧農業技術，讓農民可以更有效的控制害蟲和疾病問題，進一步可以預測動物飼養和農作物生產的情況，進行計畫性、高效率生產。

蟲害一直是作物很重要的危害，以臺灣來說，果實蠅危害臺灣果樹面積達12萬公頃，若無適當防治，估計將使水果受害率達10-30%，每年損失可達40億元以上。另外，「斑星天牛」也長年危害柑橘，讓果農傷透腦筋，最嚴重情形，每年可以造成柑橘作物的損失達新臺幣一億四千萬以上。所以如何提供病蟲害智慧偵測管理的創新模式，進而達成農藥減量、減少環境衝擊、農業病蟲害降低、作物栽培管理省工等多元效益，是相當重要的工作。所以，本研討會邀請台灣海博特以農業影像與數位感測技術應用為主題，介紹與臺灣大學林達德教授合作開發的智慧型作物害蟲影像監測系統，該系統運用AI影像辨識與嵌入式系統之高速運算與通訊能力，搭配雲端與行動運算，再納入歷史資料與專家經驗來建立預測模型，然後經由機械學習或以實體流程和模型相結合進行優化。並進階利用數位孿生技術，探索「如果/然後」情景，幫助使用者推斷決策的結果，最後利用虛擬數位孿生技術推斷最佳方案，以有效自動辨識害蟲種類與數量，長期監測作物的蟲害情形以及環境資訊，從而據以建立害蟲之行為模式與預警系統。此具有即時性、精準性的監測系統可以應用於多種溫網室及戶外作物的栽培管理作業。

參考資料：