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城食有农|当下热门的农业科技成熟了吗？

“人工智慧、无人农场、影像辨识”是科技农业的热门关键字 ， 这些技术真的已经落实在产业了吗？大多智慧科技沦于炒作和过度吹嘘 。 本文列出几个智慧农业科技 ， 并提出这些科技尚未成熟的原因 。 初创企业必须重新检视智慧农业的实际应用现况 ， 并针对困境调整发展方向 。
城食有农|当下热门的农业科技成熟了吗？
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【城食有农|当下热门的农业科技成熟了吗？】AI(机器学习)决策系统与产量预测服务
人工智慧与机器学习是智慧农业科学中最热门的研究领域 ， 许多业者将AI技术导入产品中 ， 但效果不彰 。 毕竟农田里环境、生物、与人为操作等的变因太多了 ， 就研究发展进度而言 ， 目前仍停留在资料累积的阶段 。 “产量预测研究”从来就不是新奇的概念 。
事实上各国政府部门已经有相当长久产量预估经验(只是从来没有精准的预测结果) 。 过去缺少搜集大数据的工具 ， 现在得以快速累积更多数据让结果更精准 。 但这也仅仅是在变数非常少的状态下的预测结果 ， 未来还需要AI和影像辨识技术互相结合才能看见成效 。
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无人农场与高光谱影像分析技术
无人农场的管理模式 ， 到现在仍然没有成功案例 。 想在开放的大田系统里做到完全自动化的病虫草害管理 ， 或是只倚赖运算结果产出的“自动化决策系统”都不太可行 。 因为田里有太多环境与生物变数 ， 而且电脑决策目前通常还是无法令人信赖 。
NDVI（归一化植被指数）是最常见的光谱影像技术 ， 技术人员可以分析植物反射光谱资料 ， 借此评估作物的生长状态 ， 然后调整农业栽培管理措施 。
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不过作物生长的环境千变万化 ， 不同微气候因子也都会改变光谱资料 ， 换句话说这项技术仍停留在“搜集资料”的发展阶段 。 就算建立了单一作物的光谱分析模式 ， 在不同人为操作与田间管理的条件下 ， 我们仍无法保证这项模式足以应付所有田间情况 。
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小型农业机器人与无人收获机
农业机器人是媒体最喜欢的报导素材 ， 无论是管理、收获、或是物流的应用 ， 小型农业机器人都是非常吸睛的焦点 。 但农业机器人究竟能替农村省下多少人力？产区节省多少成本？引进机器人后需要多久时间才能获利？换言之 ， 没有人能说明这项超酷的投资背后的实质经济效益 。
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无人收获机经常是农业大国的必备“火力展示”项目 ， 但这种高精密仪器除了成本所费不赀之外 ， 过于复杂的操作流程 ， 例如设定导航路线、机械采收参数、环境因子等 ， 也让技术很普及化 。 更别提在劳力老化的农村 ， 操作技术反倒是推广的最大门槛 。
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最有机会“落地”成为智慧农业的产业服务
无人机与影像辨识技术
大众对无人机已经见怪不怪 ， 但相关法规却限制了产业发展 。 美国联邦航空总署并没有针对农业使用项目制定无人机管制规则 。 特别重视国土安全的美国 ， 各州政府对办法的细节仍缺乏完整的安全性评估规定与责任豁免判定依据 ， 农用无人机是否能完全落实产业中？法规限制会是关键 。
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业内人士认为这是最能产业化的技术 ， “优于1米”的解析度等级已经是商用卫星图资的基本规格 ， 甚至有团队声称5年内有办法开发优于1米等级的卫星影像辨识系统 ， 农用卫星图资相较其他技术而言会是最能直接应用在产业的项目 。


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