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好立富聽到了共同思考產業困境的事情,所以將原文修改的方式回應(留下主題,內文為回覆),這樣可以讓更多人快速地看見差異點。以下只要是紅色的字,就是好立富回應的內容。大家共同促進農業進步,這不就是原文的本意? 

1.      人工智慧(機器學習)的決策系統與產量預測服務
(
AI/ML and Yield predictions)

人工智慧與機器學習是智慧農業科學中最熱門的研究領域農業是一個栽培生命的事業農田裡環境、生物、與人為操作等的變化的因素相當多,所需要的偵測及數據化傳感器更是飢渴地等待被開發,包括病蟲害偵測晶片、病原判別晶片,預先預防偵測,還有更多必須將農田現狀表現更精準的設備,如此一來才能擁有更多貼切的數據來協助人工智慧學習,逐步邁進精準操作,就研究發展進度而言,軟硬體都在快速成長中。

「產量預測研究」一直都是農業重要的事情。現今的大數據概念,更多數據讓結果可以預測的貼近預期。未來需要更多線下線上的整合【offline to online and online to offline】,線上線下的循環,只要能將需要農機施作的農耕機做到國家等級計畫性整合,就能越來越貼近動態產量預測,這是做得到的。

2.無人農場與高光譜影像分析技術
Automated agronomy and Scalable hyperspectral imagery data )

目前高光譜分析儀,很先進,以【人機協力】(除了電腦判斷搭配田間診斷,做雙重確認)的方式,在管理大面積農田,獲得了相當有效率的成果。後續會介紹這塊領域的產業現狀及現有提供服務公司的特點,可以讓更多農友看見這塊領域的技術進步。
NDVI(歸一化植被指數, Normalized Difference Vegetation Index)是最常見的光譜影像技術,技術人員可以分析植物反射光譜資料,藉此評估作物的生長狀態,然後調整農業栽培管理措施。這套系統的判別精準度將是各家軟體公司努力的目標,看誰判別的準就能吃下整個市場。
3.      小型農業機器人與無人收穫機
( Small field robots and  Auto grain carts)
機器人,24小時作業,已有自動回程充電,滿電後持續作業的除草機器人。無人收穫機(auto grain carts),特別是為了人口老化,農業勞動力不足大舉發展的市場,除了自動採收,更有搭配影像判別成熟度,整個從科技業跨足農業的跨國大公司都在汲汲營營的發展這塊領域,當你走一次日本東京國際展(每年的10月,占地6公頃,參展廠商多達3000多家),你會發現農業不只有4.0,還會一直更進步下去。
 4.      無人機與影像辨識技術
(Drones beyond line of sight and Daily high resolution imagery)

法規的進步,是需要整個產業能確實發展起來,更多的使用者,更多的影響力發生後,法規會自然導向合宜的調整,這個不擔心。

農用衛星圖資,大多用於界定範圍,對於動態巡田水,需要的是即時影像辨識技術,及不同時間軸所記錄的農田發展,適合大農作或需要發揮經濟規模的農業生產。

5. 完整透明的農業產銷資料,農業Amazon當然有可能
(Full online ag retail and Fully transparent sustainability data)

電子商務讓農產品從生產、加工、到運銷的資料,都能完整透明的呈現給消費者,過程中需要消耗非常大的成本,包括多種偵測儀器、登錄作業及相關設備運用、人力作業、可能發生部分紙本作業,走到這步,有可能會讓一個不具經濟規模的農夫負擔10元/個的農產品賣價變成40元/個,來攤提參加完整透明的成本,或讓更大型的農企業來攤提後,降低每個農產品的售價。消費者常常認為科學語言是專業,但消費者更需要的是一個能信任的農產品,簡單到像你認識的隔壁叔叔種的小黃瓜健康又安心,為什麼你覺得他種的小黃瓜健康又安心,因為你認識這位隔壁的叔叔。
「精準農業」:根據環境數據與觀察農田裡的資訊,以最適合的資源投入從事農業生產的決策支援系統。
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