人工智慧（AI）正徹底改變農業，為農民提供先進工具以偵測並預測作物威脅。植物病蟲害造成嚴重損失——全球作物產量減少高達15%至40%——因此及早警示至關重要。

現代AI系統（機器學習與深度神經網路）能分析龐大資料（影像、氣象、感測器數據等），偵測細微病徵或預測疫情爆發。國際專家指出，AI擅長「監控動態害蟲行為」，並利用即時資料將干預集中於關鍵區域。

簡言之，智慧農業現已運用AI來偵測與預測作物問題，協助農民在適當時機採取正確措施。

基於影像的病蟲害偵測

肯亞農民使用AI驅動的智慧型手機應用程式（PlantVillage）辨識玉米葉片上的害蟲。 AI影像辨識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受感染作物影像訓練，能辨識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並建議防治方法。

類似的AI應用程式與平台（多採用卷積神經網路）現已遍布全球，能辨識番茄、辣椒、穀物等多種作物的葉斑、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處理。

感測器網絡與預測分析

肯亞一座溫室配備AI感測器（FarmShield）監控溫度、濕度與土壤水分。 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、土壤水分等。

專業系統（如FarmShield）持續記錄這些環境條件，並透過機器學習模型分析。以肯亞為例，農民使用「FarmShield」監控溫室氣候，AI精準建議何時澆水以防止黃瓜受壓及病害。

在較大農場，氣象站（風速、降雨、土壤養分）提供資料給AI模型，結合衛星與無人機影像。例如印度甘蔗田的AI平台結合當地氣象與影像，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資料學習模式，當環境條件有利於害蟲爆發（高濕度、溫暖夜晚等）時，農民能及早獲得警示。

主要AI輸入與方法包括：

• 氣象與氣候資料：機器學習模型利用溫度、濕度、降雨與風速歷史資料預測害蟲爆發。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為最強預測因子。

• 土壤與生長感測器：持續監測（如土壤水分、葉面濕度、二氧化碳）協助AI偵測病害高風險環境。2023年一款深度學習模型僅依溫室環境資料，預測草莓、辣椒與番茄病害風險分數。
  此數據驅動方法達到平均0.92 AUROC，能可靠辨識風險門檻。

• 遙感技術（衛星、無人機）：高解析度田間影像讓AI在肉眼察覺前偵測植物壓力。例如衛星地圖可顯示植被較不茂盛區域（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演算法分析空拍照找出病株（如香蕉與大豆田示範）。

• 歷史疫情紀錄：過去害蟲發生、作物產量與防治資料用於訓練與驗證預測模型。AI透過學習過往季節（甚至透過共享平台學習鄰近農場資料），持續提升警示準確度。

這些資料流共同支援預測分析平台與決策輔助工具。實務上，農民會收到簡單警示或地圖（透過行動應用或儀表板），告知何處與何時採取行動——例如「下週施用殺菌劑」或「檢查A區蝗蟲卵」。透過消除害蟲防治時機的猜測，AI洞察有助減少不必要噴藥並提升產量。

實際案例與工具

全球農民已廣泛使用AI解決方案對抗病蟲害。在非洲，小農透過智慧型手機對準作物葉片，信賴診斷結果。

在肯亞馬查科斯，一位玉米農民使用PlantVillage掃描植株，應用程式即時標示葉片上的秋行軍蟲。同時，鄰近的「虛擬農藝師」專案利用全非洲土壤與衛星資料，提供施肥與病蟲害管理建議；兩者皆經過龐大影像與田間測量資料訓練。

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

甚至商業陷阱也結合AI：自動費洛蒙陷阱（如Trapview）捕捉昆蟲，利用內建攝影機與機器學習計數並辨識害蟲種類。這些智慧陷阱能即時偵測害蟲數量上升，預測疫情爆發，讓防治更具針對性，避免大規模感染。

這些案例中，AI有效擴大稀缺農藝師與推廣服務的覆蓋範圍。產業報告指出，非洲部分地區AI應用多集中於農業與糧食安全。

透過將資料轉化為可行建議——無論是應用程式、智慧陷阱或感測器網絡——AI協助農民「在正確時間做出正確決策」以控制病蟲害。

挑戰與未來發展

儘管前景看好，基於AI的病蟲害預測仍面臨挑戰。高品質在地資料至關重要：聯合國糧農組織（FAO）指出，農民需具備良好感測器網絡、連線能力與工具使用訓練，才能發揮效益。

許多地區智慧型手機普及率有限、網路不穩定且缺乏歷史資料仍是障礙。此外，專家提醒AI模型可能忽略在地脈絡——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建議可能忽視經驗豐富的在地做法。

負責任的使用方式是將AI建議與農民專業知識結合，而非盲目依賴演算法。

展望未來，持續進步將提升病蟲害預測準確度。新一代深度學習模型與可解釋AI技術將使預測更精確且透明。

FAO甚至正開發大型農業AI模型（類似農業版GPT），整合全球資料即時提供在地建議。同時，國際植物保護社群正培訓人員使用AI與無人機監控致命病害（如香蕉枯萎病）。

總結來說，利用AI預測植物病蟲害需結合多項技術：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資料以預測疫情。

這些方法合力為農民提供強大的早期警示與診斷工具。透過將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（IPPC）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」——對生產力與永續發展皆為雙贏。