雜草在農業中是一個 持續存在的問題，因為它們與作物爭奪陽光、水分和養分。現今的挑戰不僅是簡單地「殺死雜草」（拖拉機和除草劑可以做到），而是要 選擇性地 移除雜草，避免傷害作物。

尖端的人工智能和機械人技術現在提供了強大的新工具。透過電腦視覺和機器學習，現代農機能夠「看見」每一株植物，分辨作物與雜草，然後自動移除或消滅雜草。

這些系統有望節省人力、減少化學藥劑使用，並提升農業效率與可持續性。

人工智能如何識別雜草

AI驅動的除草依賴於 電腦視覺和深度學習。安裝於拖拉機、噴霧器或小型機械人的攝影機會捕捉植物影像，AI模型（通常是卷積神經網絡，CNN）經過訓練以分辨作物與雜草。

例如，Carbon Robotics上傳數百萬張標記好的雜草與作物圖片，訓練出一個用於其LaserWeeder設備的CNN，該系統完全在機器內部運行（無需網絡）。John Deere同樣在其自主拖拉機和See & Spray噴霧器中嵌入視覺系統和CNN，實時識別雜草。在研究領域，定制的AI模型如YOLO變體和視覺變壓器在田間辨識雜草物種的準確率超過90%。

結果是現代視覺系統能以 像素級精度標記雜草，並隨著機器移動實時運作。

例如，John Deere的See & Spray噴霧臂配備多個攝影機和內置處理器，每秒掃描數千平方英尺。每個微小的攝影機畫面由機器學習分析，判斷「作物還是雜草？」，若為雜草，系統即刻啟動該位置的噴嘴。

實際上，AI將拖拉機變成一台非常智能的機械人，能識別田間甚至只有2至3片葉子的細小雜草。

AI驅動的除草方法

一旦識別出雜草，不同系統會用不同方式移除。三大主要方法是 精準噴灑、 機械除草及 激光或熱能除草。所有方法均利用AI視覺聚焦於 僅 雜草進行處理。

• 精準噴灑（點狀噴霧器）： 這些系統在噴霧臂或移動平台上安裝攝影機，只對檢測到的雜草噴灑除草劑。例如，John Deere的 See & Spray 系統利用臂架攝影機和AI，平均減少約59%的除草劑使用量。
  
  噴霧器以最高15英里/小時的速度掃描田地，當內置神經網絡識別出雜草時，會啟動該植物上方的獨立噴嘴。相比之下，傳統噴灑會覆蓋整個田地。
  
  研究顯示，這類點狀噴灑機器人可將除草劑用量減少20倍，化學藥劑使用量最多降低95%。瑞士農業科技公司Ecorobotix同樣推廣其超精準的田間噴霧器，利用AI軟件分辨雜草與作物，只噴灑不需要的植物。
  
  實際應用中，這些AI噴霧器已節省數百萬加侖的化學藥劑——John Deere報告其See & Spray在2024年於超過一百萬英畝土地上節省了約 八百萬加侖 除草劑。

• 機械除草器： 部分自主機械人使用物理工具代替噴灑。例如，Aigen的Element 機械人（由多家大型科技公司資助）結合攝影機和AI，配備機械「鋤頭」從根部切除雜草。
  
  當機械人在作物行間行駛時，其算法會引導鋒利刀片切碎檢測到的雜草。由於是接觸式方法，作物不受影響。Element使用太陽能和風能，設計用於無化學藥劑的持續除草。
  
  類似地，初創公司FarmWise和Verdant Robotics打造了AI引導的耕耘機。Verdant的「Sharpshooter」機械人利用電腦視覺只對每株雜草噴灑微量除草劑，減少約96%的投入。機械方法對於有機或特殊作物尤為有利，因為這些作物對除草劑使用非常敏感。

• 激光及熱能除草： 一種非常新穎的方法是利用高功率激光或熱束殺死雜草。美國Carbon Robotics開發了 LaserWeeder G2，這是一台由拖拉機牽引、配備多個240瓦激光器和攝影機的機器。
  
  其視覺系統（由神經網絡驅動）掃描植物，然後精準地用激光燒灼雜草的核心組織。此方法無需化學藥劑且極為精確：Carbon Robotics聲稱其定位精度達亞毫米級，且每小時可處理數百萬張影像。
  
  （英國相關系統Map & Zap同樣使用AI引導激光，效果超過90%。）另一種熱能選項是火焰除草；部分機器利用定向熱能使雜草枯萎。
  在所有這些激光/熱能系統中，AI視覺是關鍵——沒有它，高能束會燒毀所有植物。

這些不同的除草方法也可以結合使用。例如，圭爾夫大學打造了一台拖拉機安裝的AI掃描器，能 繪製利馬豆田中的雜草密度圖。

農民可根據密度圖只在特定區域施用除草劑。未來可能出現整合系統：機械人會根據作物種類和環境條件，利用AI視覺決定是否噴灑、切除或燒毀特定雜草。

實際案例研究

現代AI除草技術已在全球農場投入使用。以下是幾個例子：

• John Deere See & Spray： 這套業界領先系統已廣泛應用於大規模穀物種植。2024年試驗中，See & Spray噴霧器處理超過100萬英畝，節省約800萬加侖除草劑。
  
  公司報告玉米、大豆和棉花田的除草劑平均減少約59%。農民稱讚See & Spray帶來顯著節省：一位堪薩斯州種植者表示使用該系統後除草劑成本減少了三分之二。
  
  技術上，See & Spray利用臂架攝影機和內置神經網絡判斷「是否為雜草」。若識別出雜草，機器會啟動獨立噴嘴，實現 點對點精準 噴灑。

• Carbon Robotics LaserWeeder： 創辦人Paul Mikesell（前Uber工程師）花多年時間開發AI驅動的激光除草機。其LaserWeeder G2利用訓練好的CNN尋找雜草，並用快速激光脈衝射擊。
  
  系統完全在機器內部運行，無需雲端連接。Carbon Robotics強調其效率：激光能消滅「如筆尖般細小」的雜草，防止其與作物競爭。
  
  實際上，LaserWeeder裝置（由拖拉機牽引）可日夜運作，大規模清理田地。每個模組配備多個攝影機和GPU，精度達亞毫米級。
  
  這種精準度意味著幾乎不傷害作物，也不需額外耕作。

• Ecorobotix ARA噴霧器： 瑞士Ecorobotix生產一款太陽能驅動的高精度噴霧器ARA。其「Plant-by-Plant™」視覺系統利用深度學習高速識別雜草。
  
  Ecorobotix聲稱可減少高達 95% 的化學藥劑使用，因為只針對雜草噴灑。測試顯示AI能在機器移動中以亞公分精度辨識雜草物種，並在約250毫秒內完成每株植物的決策。
  
  該公司主打高價值蔬菜和特殊作物市場，強調節省化學藥劑和人力的重要性。

• Verdant Robotics – Sharpshooter： 初創公司Verdant Robotics打造了Sharpshooter機械人，利用電腦視覺標記雜草，然後對每株雜草噴灑微量除草劑。
  
  試驗中，Verdant報告Sharpshooter可減少96%的除草劑投入，並將除草成本比傳統方法降低超過50%。
  
  這是另一個由AI驅動的點狀噴灑技術範例，視覺系統完成了整個噴霧團隊的工作。

• 圭爾夫大學除草偵察機械人： 由Medhat Moussa博士領導的研究團隊開發了一套有機利馬豆農場的原型系統。安裝於拖拉機上的AI攝影機裝置掃描田地，生成 雜草密度圖（例如豬殃殃）。
  
  算法將多張影像拼接，分辨利馬豆與雜草，讓農民清楚知道哪些田區需要處理。
  
  此方法輔助人工巡查，節省時間，減少漏查，並指導精準施藥。下圖展示了他們的自主偵察機械人在田間作業。

• 其他創新： 美國Aigen正在開發一款完全自主的輪式機械人Element，利用太陽能驅動，並用攝影機引導的刀片物理拔除雜草。
  
  FarmWise（美國）打造了Vulcan和Titan機械人，利用專有機器學習流程識別並機械移除蔬菜農場的行間雜草。
  
  賓州州立大學推廣拖拉機牽引的「智慧耕耘機」（VisionWeeding的Robovator、Garford的Robocrop），利用機器視覺精準引導耕耘工具。
  
  甚至配備多光譜攝影機和AI算法的無人機也能從空中偵測雜草區塊，協助規劃處理方案。
  
  總之，無論是大型農場還是小型專業田塊，AI驅動的除草機正以多種形式崛起。

效益：效率、盈利與可持續性

AI除草帶來明顯優勢：

• 顯著節省化學藥劑： 透過只對雜草噴灑，這些系統大幅降低除草劑用量。例如，John Deere報告節省了 數百萬加侖 ，相當於在100萬英畝土地上節省了約12個奧林匹克標準泳池的容量。
  
  研究發現測試田的除草劑平均節省率為60%至76%。減少化學藥劑不僅有利農民荷包，也有益環境。

• 提升產量與作物健康： 及早且徹底移除雜草有助作物茁壯。AI系統能消除人力可能忽略的小雜草，防止其搶奪資源。
  
  使用AI除草機的農民常報告作物更健康、長勢均勻，且產量品質提升。因為AI直接在「生長點」除草，也減輕未來田間雜草種子壓力。

• 節省人力與時間： 傳統除草需大量人力（手工或精細駕駛拖拉機）。AI機械人自動完成這些工作，釋放人力。
  
  例如，精準機械人可在困難的行作物條件下減少多達37%的人工作業需求。一位農民表示，使用See & Spray後，即使是新手操作員也能達到專業收割機駕駛的表現，這都歸功於AI輔助。

• 環境與安全效益： 減少除草劑使用意味著水土污染減少。目標式技術也減少田間作業次數（降低燃料消耗），且多數情況下無需耕作（防止土壤侵蝕）。
  
  麥肯錫顧問指出此類自動化帶來「三贏」：生產力提升、農場安全改善（減少人員接觸化學品）及推動可持續目標。

• 成本效益： 所有這些優勢轉化為成本節省。除了除草劑減少，農民還節省設備使用時間和雇用成本。
  
  John Deere及合作夥伴發現，雖然精準噴霧器前期投資較高，但由於投入節省，投資回報期僅需1至3年。多數試驗農戶在全面使用AI系統後，除草成本每英畝降低一半以上。

挑戰與採用現狀

儘管前景看好，AI除草技術仍屬新興，尚未普及。截至2024年初，僅約27%的美國農場使用任何精準農業技術來處理除草等任務。

障礙包括設備成本高昂、需要專業知識，以及對數據所有權和可靠性的疑慮。有些農民也擔心技術複雜，或田間雜草與作物外觀過於相似，難以透過視覺分辨。

例如，一位北達科他州農民坦言起初對See & Spray持懷疑態度，但使用後因其簡便與高效而成為支持者。

然而，業界專家預計該技術將快速成長。投入成本（肥料、除草劑、人力）上升及環境壓力推動更多農民採用精準方法。

大型農機製造商如Deere正推出「自動化套件」並積極推廣AI功能，新創公司也吸引大型農業投資者。

軟件也日益簡化——部分農民甚至嘗試使用生成式AI工具（如ChatGPT）協助規劃田間作業和數據分析。

隨著成本下降和介面優化，AI除草工具預計將從大型農場擴展至中小型農戶。

未來展望

AI驅動的除草管理仍在發展中，但趨勢明確：更智能的機器將越來越多地處理日常除草任務。

未來系統可能結合多種感測模式（RGB攝影機、多光譜成像，甚至植物氣味感測器），並動態決定對每株雜草是噴灑、切除還是燒毀。

它們可能與農場GPS和地圖工具整合，將決策記錄並用於未來學習。

正如一位專家所言，農民希望擁有「一個能做所有事的工具」——AI正朝著這個願景邁進，賦予機器靈活性，能即時解決田間問題。

關鍵是，這些AI解決方案符合全球對可持續農業的需求。消費者和監管機構越來越要求降低化學殘留，推動環保耕作。

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在某些情況下，AI除草機將除草劑使用量減少80%至95%，直接支持這些目標。它們也幫助農場應對人手短缺和氣候壓力。

總之，AI控制的雜草偵測與清除正成為農業中的 顛覆性技術，有望讓農業更潔淨、更安全、更高產，邁向未來。