臺灣智慧農業的下一步？
預見未來農業：科技如何加速智慧農業的發展

智慧農業是近年來農業科學界討論非常熱烈的跨域議題，根據我國臺灣農委會農業試驗所對「智慧農業」的說明：智慧農業是一種結合資通訊技術、物聯網、大數據分析、區塊鏈等技術，利用新技術改善農業生產管理效率，並因應消費市場的需求的農業生產模式。而文獻大數據分析結果節顯示：畜產業、動物福利、與高經濟價值的水果花卉將是智慧農業最有希望落地應用的產業類別。

▌影像分析、機器學習、感測器全球三大趨勢

為了釐清資通訊技術在農業的發展趨勢，農科院數位農業分析團隊將國際知名農業資通訊期刊Computers and Electronics in Agriculture中2010-2019之歷年書目資料爬抓回資料庫，接著統計作者關鍵字出現次數，將前100名的關鍵字依照詞彙屬性分成7類議題。

這些議題包含：農業、植物動物品種、影像辨識與植生分析、演算法、感測器、田間管理、以及決策支援系統等。其中又以精準農業、影像處理、機器學習、以及感測技術是最熱門的研究主題。

圖1：農業資通訊期刊Computers and Electronics in Agricultur(2010-2019)之作者關鍵字前統計結果，大寫英文單字為議題，小寫英文單字為作者關鍵字。

▌精準畜牧，這些技術準備好了！

「精準農業與動物福利」是近10年來農業資通訊研究討論最多的的應用議題，而玉米和小麥是穀物類代表，高經濟價值的蘋果、柑橘類、以及蘭花等也在熱門論主題清單中，換言之這些品項是最有機會應用發展智慧農業技術的農業標的。

技術領域的主題則可藉由觀察2015-2019的發展趨勢評估其產業化的可行性，研究團隊利用線上農業研究前沿資料庫–農業智庫報導的「趨勢統計」功能(https://www.agrianalytics.tw)，統計分析後發現科技主題包含：精準農業、精準畜牧、影像辨識、電腦視覺、機器學習、作物模式、遙測、感測器、溫室、以及無人機等關鍵字。

結果顯示地理圖資系統、感測器、與影像分析是技術相對成熟的科技；無人機與遙測技術則是未來有機會產業化的技術；另一方面，機器學習即人工智慧儘管是熱門的研究領域，但相對其他技術而言，產業化的潛力目前仍較低。

圖2 智慧農業相關主題之科研聲量趨勢圖，資料來源為Cmputers and Electronics in Agricultur期刊在2010至2019年之關鍵字統計結果。

▌感測器、RFID、無人機，這些技術臺灣不缺席

研究團隊利用中文語意分析技術將2015年至2018年近2萬筆農業科技計畫之文本集進行段詞處理，再以tf-IDF(term frequency–inverse document frequency)文字探勘方法產出每一篇計畫的重要詞彙排序表，排序清單即為「計畫作者關鍵字」，簡而言之，只要搜尋特定關鍵字，就能精準快速盤點2萬筆計畫中與智慧農業有關的科研成果。

統計結果顯示：計畫研提人員最常使用「智慧農業、智能、智慧」來描述智慧農業相關的計畫，在2015年至2018年間共有19筆計畫，其中8項為產業專案輔導、補助、課程等非技術層面的計畫投入，另有7項計畫為分別屬於不同作物(包含水禽類)的技術開發成果，而其他與糧食安全議題有關的應用則有4項計畫。

研究團隊接著以農業資通訊期刊近十年的百大關鍵字清單作為計畫盤點依據，則會發現我國在「預測(36筆)、自動化(28筆)、RFID(21筆)、感測器(14筆)、無人機(8筆)」等主題有較多研究成果，可說是未來產業發展具有優勢的潛力主題。然相對國際熱門主題，離如「人工智慧(1筆)、機器學習、與深度學習、資料探勘」等則較少計畫成果。

發展「數據支持」的智慧農業，需要更多動植物生理學的整合性研究。

根據農業科技文本分析與研究前沿的結論可看出：我國在智慧農業議題已有一些研究成果，例如感測器與資料傳輸等相關技術，然而整合動植物生理指標與硬體設備的數據分析模型、決策演算法、乃至完整的系統性研究尚需要更多投入。

文本分析的結論可以協助計畫管理單位盤點成果時「能下對的關鍵字」，由於智慧農業是個跨域且相對新穎的議題，計畫主持人不一定會將智慧農業設定為關鍵字，因此在盤點相關計畫時，只會找到與產業推廣相關的輔導型計畫。但這也代表我國在智慧農業的發展，尚缺乏作物科學與禽畜科學為基礎的整合型研究計畫。未來可藉臺灣的資訊科技優勢，培養資訊與動植物生理學的跨域研究團隊，提升我國智慧科技的技術優勢。