人工智能（AI）正革新農業，為農民提供先進工具以識別及預測作物威脅。植物害蟲與疾病造成毀滅性損失——全球作物產量損失高達15%至40%——因此及早預警至關重要。

現代AI系統（機器學習與深度神經網絡）能分析龐大數據（影像、天氣、感測器數據等），偵測疾病的微妙跡象或預測爆發。國際專家指出，AI擅長「監測害蟲動態行為」，並利用即時數據將干預集中於關鍵區域。

簡言之，智慧農業現正利用AI來偵測及預測作物問題，協助農民在適當時間採取正確措施。

基於影像的害蟲與疾病偵測

一位肯尼亞農民使用AI驅動的智能手機應用程式（PlantVillage）辨識玉米葉上的害蟲。 AI影像識別技術讓任何人都能透過照片診斷植物問題。

例如，免費的PlantVillage應用程式經過數千張健康與感染作物影像訓練，能識別常見害蟲如玉米上的秋行軍蟲。農民只需將手機鏡頭對準受損葉片，應用程式便會透過語音助理指出害蟲身份，甚至建議防治措施。

類似的AI應用程式和平台（通常使用卷積神經網絡）現已遍布全球：它們能辨識番茄、辣椒、穀物及其他多種作物上的葉斑、枯萎病或昆蟲損害。

透過自動化視覺診斷，這些工具幫助小農「終結猜測」，只針對真正問題進行治療。

感測器網絡與預測分析

肯尼亞一座溫室配備AI感測器（FarmShield）監測溫度、濕度及土壤濕度。 除了影像，AI還利用即時感測器數據預測害蟲風險。農場與溫室裝設物聯網感測器，測量溫度、濕度、二氧化碳、土壤濕度等。

專門系統（如FarmShield）持續記錄這些條件，並透過機器學習模型分析。例如在肯尼亞，一位農民使用「FarmShield」監控溫室氣候；AI精確建議何時為黃瓜澆水，以防止壓力與疾病。

在較大農場，氣象站（風速、降雨、土壤養分）提供數據給AI模型，並結合衛星與無人機影像。例如印度甘蔗田，AI平台結合當地氣象數據與影像，每日發送提醒——如「增加灌溉。施肥。巡查害蟲。」並以衛星地圖標示需採取行動的區域。

這些預測分析系統從時間序列數據中學習模式，當條件有利於害蟲爆發（高濕度、溫暖夜晚等）時，農民便能及早獲得警示。

主要AI輸入與方法包括：

• 天氣與氣候數據：機器學習模型利用溫度、濕度、降雨及風速歷史預測害蟲爆發。一項研究以此預測棉花害蟲（葉蟬與薊馬），準確度極高（AUC約0.985）。可解釋AI分析顯示濕度與季節時機是最強預測因子。

• 土壤與生長感測器：持續讀取（如土壤濕度、葉面濕度、二氧化碳）幫助AI偵測適合疾病發生的條件。2023年一個深度學習模型僅憑溫室環境數據，預測草莓、辣椒與番茄疾病風險分數。
  此數據驅動方法達到平均0.92 AUROC，可靠辨識風險閾值。

• 遙感技術（衛星、無人機）：高解析度田間影像讓AI在肉眼察覺前發現受壓植物。例如衛星地圖能顯示較不綠的植被區域（代表壓力）；AI應用程式（Agripilot.ai）利用此類地圖，讓農民「只在特定區域灌溉、施肥或噴藥」。
  配備攝影機的無人機可掃描果園或種植園，AI算法分析空拍照找出病株（如香蕉與大豆田示範）。

• 歷史爆發紀錄：過去害蟲發生、作物產量與防治措施數據用於訓練與驗證預測模型。透過學習過往季節（甚至鄰近農場共享平台），AI能隨時間提升警示準確度。

這些數據流共同支援預測分析平台與決策輔助工具。實務上，農民會收到簡單警報或地圖（透過手機應用或儀表板），告訴他們何處及何時採取行動——例如「下週施用殺菌劑」或「檢查A田是否有蝗蟲卵」。透過消除害蟲防治時機的猜測，AI洞察助減少不必要噴藥並提升產量。

實際案例與工具

全球農民已開始使用AI解決害蟲與疾病問題。在非洲，小農透過智能手機對準作物葉片，信賴診斷結果。

在肯尼亞馬查科斯，一位玉米農民用PlantVillage掃描植物，應用程式即時標示葉片上的秋行軍蟲。同時，鄰近項目（Virtual Agronomist）利用全非洲土壤與衛星數據，提供施肥與害蟲管理建議；兩者皆以龐大影像與田間測量數據訓練。

在印度，Agripilot.ai系統（微軟支持平台）根據感測器與衛星數據，為農民提供農場專屬建議——例如「在田地西北角巡查害蟲」。

甚至商業陷阱也採用AI：自動費洛蒙陷阱（如Trapview）捕捉昆蟲，利用內置攝影機與機器學習計數並識別害蟲種類。這些智能陷阱能即時偵測害蟲數量上升，預測爆發，讓干預更具針對性，防止蟲害擴散。

這些案例中，AI有效擴展了稀缺的農藝師與推廣服務覆蓋範圍。根據產業報告，非洲部分地區的AI應用多集中於農業與糧食安全。

透過將數據轉化為可行建議——無論是應用程式、智能陷阱或感測器網絡——AI協助農民「在正確時間做出正確決策」以控制害蟲。

挑戰與未來方向

儘管前景看好，基於AI的害蟲預測仍面臨挑戰。高品質本地數據至關重要：聯合國糧農組織指出，農民需具備良好感測器網絡、連接性及培訓，才能有效使用這些工具。

許多地區智能手機普及率有限、網絡不穩及缺乏歷史紀錄仍是障礙。此外，專家提醒AI模型可能忽略本地脈絡——例如非洲研究者警告，多數AI訓練資料未涵蓋原住民農耕知識，純AI建議或忽視經驗豐富的本地做法。

負責任的使用意味著將AI建議與農民專業知識結合，而非盲目依賴算法。

展望未來，持續進步將提升害蟲預測準確度。新一代深度學習模型與可解釋AI技術將使預測更精確透明。

聯合國糧農組織甚至正開發大型農業AI模型（類似農業版GPT），整合全球數據即時提供本地化建議。同時，國際植物保護界正培訓人員使用AI與無人機監控致命疾病（如香蕉枯萎病）。

總結來說，利用AI預測植物害蟲與疾病涉及多項技術結合：電腦視覺辨識症狀、物聯網感測器追蹤生長環境，以及機器學習分析歷史與環境數據以預測爆發。

這些方法共同為農民提供強大的早期警示與診斷工具。將AI融入農業，種植者能減少作物損失、降低農藥使用，並提升農業韌性。

正如一位國際植物保護公約專家所言，AI「減少資源浪費，透過優先處理關鍵區域提升管理效率」——對生產力與可持續發展皆是雙贏。