讓我們先來看一段簡單的小故事：日本有位黃瓜農小池誠原本是車廠工程師，但他辭去了工作，回到老家幫父母經營小黃瓜農場。農場並不大，但日本各農場對於小黃瓜有不同的分類標準，小池家也一樣，光同品種的小黃瓜分類就可達 9 種之多，這讓他吃了不少苦頭。
於是他把腦筋動到人工智慧上，開始研究起 Google 的 TensorFlow 平台，搭配樹莓派 3 作為主控制器，並配一個相機拍攝照片。這些照片傳到 TensorFlow 平台後在一個小型的神經網路上運行，以判斷是否是小黃瓜。之後，已經被判定為小黃瓜的照片接著傳輸到一個更大的基於 Linux 伺服器的神經網路，來對小黃瓜按照不同的特質進行分類。
在突破初期的失敗後，小池打造了一台成本不到 10 萬日圓，任何人都可以快速上手的自動分裝機，還把這套系統的程式碼開源釋出到了 GitHub 上.....
前一篇文章中我們已經介紹了物聯網+大數據的智慧農業進行式；但其實農業科技就跟主流科技領域一樣，即將被「大數據的下一步」，也就是以機器學習為首的人工智慧技術所席捲。
而且比起其他產業，農漁畜牧面臨的挑戰更加嚴峻。如今世界人口約為 72 億，其中有 7.8 億人生活水準低落，面臨結構性飢餓威脅，但到了 2050 年全球人口就會高達 90 億，這表示人類所生產的糧食總熱量需要增加 60%；如果再把肉類來源家畜消耗的糧食計算下去，這些糧食總熱量初估就會達到 103%；但相較之下，農業可用面積在這 33 年內最多只增加 4%。
因此有許多人認為，人工智慧就是耕地資源有限的情況下增加農業的產出，同時確保持續發展性的有力解答之一；跟著人工智慧一起發展的，還有「農機全自動化」的趨勢。本篇文章我們會介紹幾個實際案例，帶大家多了解人工智慧運用在農業的無窮潛力。
AI 最成熟的視覺識別，已在農業開始發威
每年約有市值 40 億美元的蘋果在美國採收、販售，因此蘋果在美國農業佔有一席之地；同時，AI 與全自動機器人正猛烈衝擊著蘋果農業，美國農機新創公司 Abundant 就發明了「採蘋果機器人」，它具有經機器學習調教過的視覺演算法，能精準判斷每一個蘋果，從摘取到輕放在採收箱裡，整套流程的準確率基本上已經跟人類無異，甚至可以用一台抵數十人的速度工作。
另一間 NatureSweet 農業新創公司更嘗試使用 AI 來監測番茄的生長過程，透過溫室中安裝的攝影機，他們獨特的演算法可以辨別出番茄是否出現病蟲害、枯萎的視覺線索，並即時通報農民病害已開始發生。相較於之前農民每週一次花時間人工巡查，這種方法顯然有效得多。甚至，他們現在已開始著手撰寫視覺識別番茄是否成熟的演算法。
快速改變農業面貌的自動機械
有鑒於微型 MEMS 感應器（包含加速度計，陀螺儀，磁力計和壓力感測器）、小型 GPS 模組與處理晶片越來越成熟，農業無人機的價格也越來越便宜，對農民來說可謂一大福音，並深具徹底改造整個產業的潛力。而在台灣，運用無人機噴灑農、肥用藥，巡視田地已不是太新鮮的事情。根據上下游的報導，國內易圖科技研發的無人直升機噴藥 10 分鐘就能噴 1 甲地的農藥，一天最多可噴 12-15 甲，是傳統人力的三到四倍，而且能有效省藥，就連注重葉背的絲瓜也能靠氣流擾動順利施藥。
但無人機不是只能施藥撒肥。美國許多葡萄酒莊現在已經採用帶有高光譜攝影機的無人機，從紅外線以及可見光譜中收集資料，拍攝出健康植物與病害植物範圍的空拍掃描圖，其精細到就連用眼睛看都不明顯的害蟲、真菌感染等病變植株都能辨別。相信敏感一點的讀者也猜到了：這套紅外線判別植株健康的視覺辨識系統，正是機器學習結合無人機的另一好案例。
而在最熱門的「自動駕駛」部分，當 2017 年各國政府與廠商都還在致力實現讓無人車上路駕駛之前，Kinze 這間大型農機企業早在 2012 年就參考 Google 的自駕系統打造出自動農耕、收割機，只要在耕作時把會遇到的狀況與田地資訊一同輸入 GPS 系統，拖拉機會根據 GPS 系統紀錄指示行駛，依循前方進行紅外線掃射，以避免撞上障礙物；大型農機企業久保田也宣布，將於 2020 年推出能夠「一鍵完全自動」的農業機械，幫助解決日本越來越嚴重的農村勞力老齡化問題。
人工智慧在農業的挑戰
雖然人工智慧能已經成為科技界的中流砥柱，我們上述也介紹了不少人工智慧與自動機械在農業方面的運用。但事實上，大多主要的農企業、設備製造商和服務提供商還沒有在農業中大力推行人工智慧。
在技術上最大的挑戰之一就是農業資料其實收集極為不易。我們知道，AI 就是大數據的「下一步」，需要大量的數據來正確地訓練演算法。雖然在地理、天氣等部分資料相對完善，但關於作物本身的大部分數據只能在每年的生長季節獲得一至二次，比起其他領域，顯然農業的資料積累要花上更多時間；而且其資料源不像科技、工業或網路圈，其使用、所有權方面的透明度與共享程度更加困難。
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