智能農業中的人工智能
智能農業中的人工智能透過無人機、物聯網和機器學習等智慧技術，改變農業，實現精準且可持續的糧食生產。
智能農業（亦稱精準農業）利用感測器、無人機及人工智能（AI）提升農業效率與可持續性。在智慧農場中，來自土壤濕度探測器、氣象站及衛星或無人機影像的數據會輸入AI演算法。
這些模型學習預測需求並提出建議，例如何時及灌溉、施肥或收割多少，從而減少浪費並最大化作物健康。
將人工智能整合到農業中，標誌著精準與效率的新時代，使自動化病害檢測和產量預測等過去無法實現的任務成為可能。
— 農業科技評論
透過分析農場數據中的複雜模式，AI能提升決策速度與準確度，帶來更高產量及更低資源消耗。
AI在農業中的主要應用
AI已廣泛應用於農業多個領域。農民及農業科技公司在以下關鍵應用中部署機器學習與電腦視覺：
精準灌溉與水資源管理
作物健康監測與病害檢測
害蟲防治與雜草管理
產量與生長預測
土壤與養分管理
畜牧監控
供應鏈與可追溯性
AI與區塊鏈也進入供應鏈領域。智慧系統能追蹤食物從農場到餐桌的過程，驗證來源與品質。例如，區塊鏈記錄與AI分析可快速認證有機農產品或偵測食品安全問題，提升透明度與消費者信任。
透過這些應用，AI將傳統農場轉型為數據驅動的運營，結合物聯網設備（如感測器與無人機）、雲端分析及農場端運算，打造智慧農業生態系統。
AI在農場的運作方式
智慧農業依賴多種技術協同運作。以下是推動AI驅動農業的關鍵組件：
物聯網感測器與數據收集
農場配備土壤濕度感測器、氣象站、攝影機、衛星連接等裝置，持續收集田間數據。
- 土壤與水分感測器是物聯網智慧農業的核心
- 關鍵數據包括濕度、溫度、pH值及養分
- 全田持續即時監測
無人機與遙感技術
搭載攝影機與多光譜成像儀的空中無人機與衛星，收集高解析度作物影像。
- AI軟件拼接影像以監控作物健康
- 快速標記受壓植物或害蟲爆發區域
- 多光譜成像揭示肉眼看不見的植物壓力
機器學習演算法
農場數據輸入伺服器或邊緣設備上的機器學習模型，分析模式並做出預測。
- 神經網絡與隨機森林預測產量與診斷病害
- 無監督學習發現作物數據中的異常
- 強化學習幫助機器人隨時間學習最佳行動
決策支援系統（DSS）
使用者友善的平台與應用整合AI洞察，提供農民可執行的建議。
- 雲端或行動儀表板彙整感測器數據與預測
- 即時警報：「立即灌溉B田」或「對3號地塊施藥」
- 適合各種技術水平農民的介面
邊緣AI與農場端運算
新系統直接在農場處理數據，而非全部傳送至雲端。
- 裝置端AI即時分析影像或感測器數據
- 對網絡連接有限的農場至關重要
- 減少延遲並提升偏遠地區可靠性
區塊鏈與數據平台
部分計劃利用區塊鏈安全記錄農場數據與AI結果。
- 農民透過防篡改帳本擁有數據所有權
- 確保AI建議透明公開
- 可靠驗證有機標籤等產品
AI在農業的好處
將AI引入農業，在生產力、可持續性與韌性方面帶來變革性優勢：
更高產量，更低成本
環境可持續性
氣候韌性
數據驅動決策
規模經濟
即時優化
AI輔助的諮詢服務可將推廣成本從約30美元降至0.30美元每農戶
全球趨勢與倡議
AI驅動的農業正全球興起。領先組織與政府大力投資智慧農業技術：
聯合國 / 聯合國糧農組織
聯合國糧食及農業組織（FAO）將AI列為數位農業核心策略。FAO正開發全球農食語言模型，並與衣索比亞及莫三比克合作部署AI諮詢服務。
- 為農民與政策制定者開發全球知識AI
- 數位工具（感測器+物聯網）促進更精準農業
- AI透過偵測隱藏模式與預測危機提升系統
- 重點推動技術於發展中國家普及
美國 / 美國太空總署
NASA的Harvest聯盟結合衛星數據與AI，支援全球農業。這些努力展示太空時代數據與AI如何協助地面農民做出更佳決策。
- 利用衛星影像進行AI作物產量預測
- 乾旱早期警報系統
- 分析植物光譜特徵的肥料管理工具
- 透過先進分析優化氮肥使用
中國
中國快速推動AI與大數據在農業的應用。其「智慧農業行動計劃（2024–2028）」推廣無人機與AI感測器於農村，成為大規模智慧農業的領先者。
- 無人機隊巡查廣大農區作物
- 自動灌溉站結合AI優化
- 基於區塊鏈的可追溯性（如芒果追蹤：6天→2秒）
- 阿里巴巴、京東等大型科技公司整合AI於供應鏈
歐洲及經合組織
經合組織強調AI為「數據驅動創新改造食品系統」的一部分。歐盟研究計劃與創業中心推動智慧農業工具，從自主拖拉機到AI作物病害應用。
- 精準農業支持可持續發展計劃
- 荷蘭與德國的創新中心
- AI農業工作組聚焦治理與數據共享
- 重視倫理標準與互操作性
國際AI for Good
ITU AI for Good高峰會（與聯合國世界糧食計劃署及FAO合作）積極討論智慧農業標準，包括AI互操作性與小農擴展。
- 全球對話協調農業AI使用
- 解決倫理、社會與技術缺口
- 制定跨平台AI互操作標準
- 重視小農包容性接入
挑戰與考量
儘管AI前景廣闊，智慧農業仍面臨重大挑戰，必須克服才能廣泛採用：
數據存取與品質
AI需大量高品質數據才能有效運作。田間收集準確感測數據具挑戰性——設備可能故障或在極端天氣下產生雜訊。許多偏遠農場缺乏穩定網絡或電力支持物聯網裝置。
成本與基礎設施
高科技感測器、無人機與AI平台成本不菲。發展中國家小農可能負擔不起。高昂基礎設施費用與經濟可及性仍是重大障礙。
- 需補貼與政府支持計劃
- 農民合作社可分攤成本
- 低成本開源替代方案正在開發
- 適用不同農場規模的可擴展解決方案
技術專業知識
操作AI工具與解讀建議需培訓。農民可能缺乏數位技能或對機器不信任。以大型農場數據訓練的偏頗演算法可能使小農邊緣化。
互操作性與標準
目前許多智慧農場設備使用專有平台，造成系統孤島，阻礙工具混用。專家主張制定開放標準與廠商中立系統，避免被綁定。
標準組織（如ITU/FAO數位農業AI焦點組）正制定指引，確保不同廠商感測器與數據能無縫協作。
倫理與安全疑慮
農場數據集中化帶來隱私問題。大型農企可能控制AI服務並剝削農民數據。農民常缺乏數據所有權，面臨剝削或不公平定價風險。
AI的環境影響
AI本身有碳足跡。單次AI查詢消耗的能量遠高於一般網路搜尋。需發展可持續AI系統（節能模型、綠色數據中心），否則農業環境效益可能被能源消耗抵銷。
克服這些挑戰需多方協作：政府、研究者、農業企業與農民共同努力。包容性政策制定是防止小農被邊緣化的關鍵。
— 經合組織農業政策報告
未來展望
新興技術將推動智慧農業更進一步，創造可持續且高效農業的新可能：
邊緣AI與物聯網融合
裝置端AI處理器將更便宜，讓感測器與機器人能即時在現場做決策。農場將在無人機與拖拉機中使用微型AI晶片，實現無需雲端依賴的即時反應。
AI驅動機器人
自主農機已進入試驗階段。未來，AI協調的機器人群將照料整個田地，持續從環境學習。強化學習將使它們在檢測成熟果實或優化種植模式等任務上更聰明。
生成式AI與農藝學
專為農業量身打造的大型語言模型可用多種語言為農民提供建議，回答最佳實踐問題，甚至透過計算育種設計新品種。AI也被用於開發替代蛋白，展現技術超越田間的影響力。
氣候智慧農業
AI將越來越聚焦氣候韌性。先進預測模型可模擬多種氣候情境，推薦作物選擇與種植日期。結合區塊鏈還能追蹤碳信用，支持再生農業實踐。
全球合作
國際合作將擴大。FAO計劃於2025年推出「農食系統技術與創新展望」，作為農業科技公共資料庫，協助各國明智投資。聯合國計劃與私營聯盟正以AI推動可持續食品系統。
農業中頂尖AI工具
CropSense
應用資訊
| 作者 / 開發者 | CipherSense AI |
| 支援裝置 | 基於網頁平台（桌面及手機瀏覽器） |
| 語言 / 地區 | 英語；優化針對非洲農業地區 |
| 收費模式 | 免費方案具有限制功能；進階分析需付費訂閱 |
一般概述
CropSense是由CipherSense AI開發的人工智能農業智慧平台，旨在革新非洲的精準農業。透過結合衛星影像、物聯網（IoT）感測器數據及機器學習演算法，CropSense為農民、農業企業及合作社提供可行的洞察，協助優化作物表現、土壤管理及產量預測。
該平台賦能用戶做出明智決策，提升生產力、減少環境影響，並改善整體農場盈利能力。CropSense是非洲數碼農業轉型的一部分，幫助縮短小農戶與現代科技之間的距離。
詳細介紹
CropSense代表新興市場數據驅動農業的一大飛躍。由CipherSense AI打造，該平台整合先進的人工智能模型與遙感技術，提供作物健康、土壤肥力及環境因素的即時洞察。
平台利用衛星數據及本地化天氣模型，監控廣大農業區域的狀況，並提供害蟲、疾病及水分壓力的早期警報。透過將複雜數據轉化為易於理解的視覺化及建議，CropSense使農民能採取預防措施，優化資源使用，確保土地可持續利用。
除了服務個別農民外，CropSense亦為金融機構、政府部門及農業企業提供作物風險評估及產量分析，有助改善貸款決策、保險模型及供應鏈規劃。其可擴展設計允許組織透過API或白標方案整合智慧，成為非洲智慧農業的重要推手。
主要功能
透過衛星及物聯網數據，利用人工智能進行持續作物健康診斷。
全面洞察土壤健康、濕度及碳含量，助力最佳施肥管理。
及早偵測害蟲、疾病及惡劣天氣，防止作物損失。
基於人工智能的產量預測，助力資源規劃及收成優化。
視覺化工具，統一監控多個農場或區域。
與第三方農業系統及白標方案無縫整合。
下載或存取連結
使用指南
於官方CropSense網站建立帳號，開始使用平台。
輸入農場面積、位置座標及作物種類，以啟用精準監測。
可選擇連接物聯網感測器或上傳現有農場數據，提升分析準確度。
透過個人化儀表板存取實時地圖、作物健康分析及警報。
利用人工智能生成的灌溉、施肥及害蟲防治建議。
透過比較分析及歷史數據追蹤表現及產量變化。
注意事項及限制
- 免費版本僅涵蓋有限面積監測（最多1公頃）。
- 詳細產量預測及物聯網整合等進階功能需付費訂閱。
- 平台準確度依賴衛星影像及可用地面數據品質。
- 目前優化針對非洲地區，全球擴展計劃中。
- 尚未於Google Play或App Store推出手機應用程式版本。
常見問題
CropSense由CipherSense AI開發，該公司專注於非洲的人工智能及數據分析，致力於智慧農業解決方案。
提供免費方案供基本作物監測使用，進階分析及企業功能則需付費訂閱。
平台結合衛星影像、物聯網感測器數據及本地化天氣資料，生成洞察。
可以，CropSense提供API存取及白標方案，方便合作夥伴及農業企業整合。
CropSense專注於非洲農民的本地需求，提供針對區域氣候及土壤條件校準的人工智能模型。
Plantix
應用程式資訊
| 開發商 | PEAT GmbH（進步環境與農業科技公司） |
| 支援裝置 | Android 及 iOS 智能手機；網頁瀏覽器存取 |
| 語言 | 超過18種語言；全球150多個國家使用 |
| 價格 | 免費使用；企業 API 整合可選付費 |
什麼是 Plantix？
Plantix 是由 PEAT GmbH 開發的人工智能農業應用程式，幫助農民及農藝師即時利用智能手機影像識別植物病害、害蟲及營養缺乏。常被稱為「作物醫生」，Plantix 利用機器學習及龐大圖像資料庫，提供準確診斷及可行解決方案。全球數百萬用戶透過此應用程式保護作物、提升產量及採用可持續農業實踐，盡在掌握。
Plantix 如何改變數碼農業
Plantix 已成為全球領先的精準農業及數碼植物健康管理手機工具之一。由 PEAT GmbH 創建，該應用程式利用人工智能及圖像識別技術，檢測超過30種主要作物（包括玉米、小麥、水稻及蔬菜）中400多種植物問題。
流程簡單：用戶拍攝受影響植物，Plantix 透過其訓練於數百萬農業照片的 AI 模型，數秒內分析圖像。應用程式識別潛在病害或缺陷，提供科學驗證的解決方案，並根據地區推薦本地產品治療方案。
除了診斷，Plantix 還連接用戶至互動農民社群，促進同儕支援及專家指導。「Plantix Vision API」將其功能擴展至農業企業及研究機構，將 AI 植物識別整合至更廣泛的農業平台。
其使命是讓精準農業普及化，特別是小農戶，結合尖端技術與社群知識交流。
主要功能
AI 圖像識別數秒內檢測植物病害、害蟲及營養缺乏。
提供治療、施肥、灌溉及預防護理策略的實用指導。
分享照片、提問並獲取全球農業專家及農民的建議。
根據作物種類、地區及本地產品供應量提供量身訂做的解決方案。
Plantix Vision API 用於將 AI 診斷整合至第三方農業系統。
下載或存取連結
如何使用 Plantix
於智能手機的 Google Play 或 Apple App Store 下載 Plantix 應用程式。
註冊以保存診斷數據並加入全球 Plantix 農民社群。
使用智能手機相機拍攝受影響植物葉片的清晰照片。
AI 分析您的圖像並識別問題，提供建議治療方案。
查看有關肥料、預防護理及最佳農業實踐的建議。
與其他農民連接，分享經驗並討論植物護理策略。
重要提示及限制
- 診斷準確度依賴圖像質素—確保良好光線及對焦以獲得最佳結果
- 部分罕見作物種類或本地植物病害可能尚未納入 AI 資料庫
- 實時圖像分析及社群互動需網絡連接
- 產品推薦因地區而異，基於本地供應情況
常見問題
Plantix 由德國農業科技公司 PEAT GmbH 開發，專注於可持續農業的人工智能解決方案。
它利用人工智能及圖像識別，通過數百萬張照片訓練，準確分析植物圖像並檢測病害症狀。
是的，Plantix 為農民提供免費應用程式。企業用戶或合作夥伴可使用付費 API 解決方案整合系統。
該應用程式支援超過30種主要作物，包括水稻、玉米、小麥、番茄、大豆及多種蔬菜。
部分功能如查看過往報告可離線使用，但診斷及 AI 處理需網絡連接。
Plantix 可於Google Play 商店及Apple App Store下載，或訪問官方網站。
CropGen
應用資訊
| 作者 / 開發商 | LeanCrop AgriTech Pvt. Ltd. |
| 支援裝置 | 網頁平台、Android 及 iOS |
| 語言 / 地區 | 英語；主要面向印度及全球農業市場 |
| 收費模式 | 免費下載，專業版功能需付費訂閱 |
什麼是 CropGen？
CropGen 是一個現代化的數碼農場管理平台，旨在協助農民、農藝師及農業企業簡化運作。該工具整合田間地圖、分析、財務追蹤及團隊績效監控於統一介面。
憑藉其雲端架構及即插即用整合，CropGen 促進多農場的數據驅動決策，透過實時洞察提升生產力及盈利能力。
全面農場管理方案
CropGen 採用數據為核心的農業管理方法，結合先進分析、地理空間視覺化及運作監控。用戶可透過直觀儀表板追蹤所有田間活動，從土壤狀況到投入管理，同時掌握勞動力績效。
在農業數碼轉型背景下，CropGen 突顯透明度與精準度。透過整合無人機影像、物聯網感應器及財務系統等多元數據來源，協助農民優化生產週期及降低風險。平台模組化設計及無縫整合，適用於不同規模農場，支持擴展性及長遠可持續發展。
主要功能
以地理空間精準度實時視覺化田間佈局及監控狀況。
生成自訂報告，涵蓋產量、財務及運作績效，助力數據驅動決策。
追蹤勞動效率，輕鬆分配田間職責。
無縫連接第三方工具，如 QuickBooks 及無人機影像系統。
隨時透過手機應用或網頁瀏覽器管理農場數據，靈活方便。
下載或存取連結
如何使用 CropGen
透過 CropGen 網站或手機應用註冊，開始您的農場管理之旅。
輸入田界、作物種類及運作時間表，建立農場檔案。
利用地圖視圖追蹤田間進度，並為重要觀察建立筆記或標記。
進入分析儀表板查看績效指標及財務報告，優化運作。
分配任務並實時檢視進度，確保勞動力管理高效。
連接會計或無人機等外部應用，獲取更豐富洞察及增強功能。
重要限制
- 免費版本功能有限，全面使用需付費方案
- 手機版本離線功能有限
- 部分整合（如無人機或會計工具）可能需技術設置
- 公開文件對進階自訂及 API 存取有限
- 印度以外採用率持續增長，但仍偏重區域市場
常見問題
CropGen 由 LeanCrop AgriTech Pvt. Ltd. 開發，該公司專注於智慧農場管理解決方案的農業科技企業。
應用程式免費下載，但進階模組及分析功能可能需付費訂閱。
CropGen 支援 Android、iOS 及網頁瀏覽器，實現跨平台存取。
平台整合會計系統如 QuickBooks，並支援無人機影像以進行詳細田間監控。
CropGen 適合農民、農業企業、合作社及管理大型或分散農場的顧問使用。
是，CropGen 全球可用，但主要用戶群及語言支援集中於印度及英語地區。
xarvio FIELD MANAGER (BASF)
應用程式資訊
| 作者 / 開發者 | BASF Digital Farming GmbH |
| 支援裝置 | 網頁、Android 及 iOS |
| 語言 / 國家 | 提供超過 20 種語言；支援歐洲、北美及其他全球市場 40 多個國家 |
| 收費模式 | 免費下載，視地區及功能提供付費高級功能 |
一般概覽
xarvio FIELD MANAGER 由 BASF Digital Farming 開發，是一個先進的精準農業平台，助農民作出更智能、數據驅動的作物管理決策。
結合衛星影像、農藝模型及本地化天氣數據，該應用程式提供針對田間的作物健康、病害風險及最佳投入時機的洞察。
此平台提升生產力、減少浪費及優化可持續性，成為全球現代農業最受信賴的數碼解決方案之一。
詳細介紹
xarvio FIELD MANAGER 是 BASF 數碼農業生態系統的一部分，旨在改變農民規劃及管理田地的方式。該平台利用人工智能及農藝演算法分析衛星影像、天氣狀況及土壤健康，生成針對每個田區的建議。
在精準農業應用中，xarvio FIELD MANAGER 展現了科技如何彌合數據分析與實際作物管理之間的鴻溝。
該應用的精準農業方法確保每項決策——從施肥到病害防治——均有數據支持，帶來更高產量及更低環境影響。
此外，FIELD MANAGER 可無縫整合其他 BASF 工具及第三方農業軟件，提供連接且透明的農場管理體驗。
主要功能
利用衛星影像及先進農藝模型預測病害風險，實現主動作物保護。
根據天氣及作物狀況，建議殺菌劑及農藥的最佳施用時間。
建議最佳種子品種及配置策略，以達最大產量潛力。
提供針對田間的地圖，突出作物健康、生長階段及投入需求。
支援網頁及手機應用程式，隨時隨地實時監控及更新。
下載或存取連結
使用指南
於 xarvio FIELD MANAGER 網站或手機應用程式註冊開始使用。
手動或透過 GPS 整合匯入或繪製田界，確保準確地圖。
接收基於衛星的分析及針對田地的作物健康更新。
利用噴灑計時器及風險警報優化處理時間表，減少浪費。
追蹤表現並於生長季節中調整管理策略。
注意事項及限制
- 部分功能，如 SeedSelect 及進階分析，可能需付費方案
- 實時建議依賴衛星影像質素及本地數據可用性
- 功能及作物支援因地區而異
- 大部分數據同步功能需網絡連接
- 免費方案的分析深度可能較企業版有限
常見問題
由 BASF Digital Farming GmbH 開發，該公司是 BASF SE 的一個部門，專注於農業創新及數碼解決方案。
是的，xarvio FIELD MANAGER 可免費下載，但高級功能可能因地區而需訂閱。
支援多種作物，包括小麥、大麥、玉米、馬鈴薯及油菜籽。
部分基本數據可緩存，但大多數功能需有網絡連接。
結合人工智能、實時天氣及衛星影像，實現精準決策，幫助農民降低成本並提升可持續性。
xarvio FIELD MANAGER 可於官方網站、Google Play 商店及 Apple App Store 下載。
結論
AI正革新農業，將農場轉型為高科技運營。現代智慧感測器與AI模型實現田間即時監控、作物生長預測分析及關鍵任務自動決策。農民能精準灌溉、早期病害偵測與最佳施肥，帶來更佳產量與更低資源使用。
AI驅動系統現已常態化支援作物精準灌溉、早期病害偵測與施肥優化。
— 農業科技評論
當前障礙
- 連接性與基礎設施缺口
- 高昂實施成本
- 數據隱私疑慮
- 農民培訓需求
前進之路
- 審慎政策與協作
- 明確數據規範
- 開放標準制定
- 包容性創新計劃
然而，技術非萬靈丹。連接性、成本、數據隱私與農民培訓仍是實際障礙。解決這些問題需審慎政策與協作。透過妥善治理（如明確數據規範與開放標準），AI確實能服務所有人，而非僅大型農場。
正如FAO與經合組織報告強調，成功關鍵在於包容且具倫理的創新——確保智慧農業工具節能、可解釋且所有農民都負擔得起。若能做到這點，AI將助力農業轉型為適應21世紀挑戰的現代產業。
