AI的發展與智慧農業的現況
AI人工智慧的急速發展不僅受到媒體日益關注，落實於社會各個層面成為人們日常生活中不可或缺的存在。農業也不例外，政府推動智慧農業的過程中，AI技術更是缺一不可，從大型農場到個體農戶，各地都有導入AI技術讓產業升級並獲得成功的案例。
雖說如此，仍需留意若將錯誤資訊與知識導入，直接輕易使用AI技術的話，不僅無法達到預期效益，可能會造成重大損失的風險。因此，為了讓AI有效運作並取得良好成果，在接下來本文中，分析AI技術的利弊，以正確地瞭解AI的本質以及它對農業可能產生改變。
人工智慧：智慧農業的下一個未來
日本農業長期以來面臨著人手短缺、高齡化等問題，因此如何導入自動化提高作業效率一直是生產現況重要須解決的議題之一。日本政府長期推動智慧農業，期望作為解決上述問題的重要途徑。
提及智慧農業，依據日本農林水產省的定義泛指「農業應用機器人、AI、IoT(物聯網)等先進技術」，其中，機器人泛指內建感應器、智慧控制元素的機械，IoT(物聯網)則是Internet of things的縮寫，在農業領域上，主要是指農業機械、設施、設備等實體物件經由網路進行通訊連接操作。
而上述的技術內容，目前在農事現場皆可見到自動行駛的曳引機、播種機、遠端自動遙控的農田排水管理系統。無論哪一種，人工智慧（AI：Artificial intelligence）皆為關鍵核心技術。當自動曳引機搭載了AI，能自動辨識道路寬度及障礙物，即時檢測危險狀態並執行緊急停止指令，以及記憶行駛路線後，安全自動作業。
人工智慧技術仍持續發展變化中，雖然尚未有明確定義，以廣泛來說，主要是指模擬人類大腦模式，依照類似的思維進行運算的電腦系統及資訊處理技術，且可透過儲存大量資訊之後，進行自我學習。例如，大量的胡蘿蔔和馬鈴薯圖片輸入人工智慧運算系統之後，最終可輕鬆自動識別出兩者的差異。
上述的內容，通常被稱為機器學習。近年來，比較受到矚目的是以多層神經網路為基礎，並從大量資料訓練的「深度學習」。
AI技術應用於農業利與弊
AI技術的智慧農業，可以將原有的人力工作導向自動化，解決人手不足的問題，大幅提升作業效率。另外在施肥、防治病蟲害、除草方面，AI不僅能適時判斷，還能精準計算施肥量和農藥噴灑量，資材的使用量降到最低限度。除了在操作上方便，AI還可以經由機器學習獲取經驗老到的農民訣竅，並且還能夠在短時間內準確執行，對於技術傳承具有相當大的幫助。
另一方面，導入成本則是較令人卻步，因為系統設備的性能愈好，自然建置成本就高。因此在決定使用AI技術之前，需有明確的目標導向，專注於自身所需功能即可。然而，即便AI的能力再高，仍需人為經驗判斷。因此，過度依賴的話，可能導致意外的損失。
【2023最新】 日本農業九大AI應用案例
● 【稻作・旱作】結合遙測衛星影像與插秧機的「自動調整施肥系統」
● 【稻作・旱作】自動作業的無人曳引機
● 【稻作・旱作】搭載AI的無人機用於農藥噴灑和施肥
● 【露地蔬菜】應用無人機空拍進行影像解析，遠端了解作物生長狀況
● 【露地蔬菜】使用全自動高麗菜採收機，大幅節省勞動力
● 【溫室】應用AI學習農業專業技術，促進作物生長品質
● 【溫室】應用AI預測收穫量及採收時機，對人員進行最佳化配置
● 【溫室】應用AI預測蔬菜病蟲害，提高作物品質和產量
● 【溫室】適用於中小型溫室的低成本環境控制裝置
⇒更多詳細內容請參閱<農業科技決策資訊平台>
