【洞見未來，人工智慧佈局農業科技產業】

「農業智庫報導Agritech Analytics」是臺灣第一個以AI提供農業情報商情的非營利平台，結合農業專家見解(domain knowledge)的AI演算法，可幫助資料分析師有效率的瀏覽大量農業情報。平台定期發表農業趨勢點評與分析年報，讓業界人士掌握農業科技脈絡與未來方向。

(點擊看「2020全球農業科研關鍵字」完整線上報告)

人工智慧與專家見解創造產業分析新風貌

科技產業是臺灣經濟發展的重要支柱，根據2019瑞士洛桑管理學院(IMD)報告指出：臺灣數位競爭力是全球第13名，在亞洲地區僅次於新加坡、香港與南韓。健全的民生網絡環境加速農業農業數位化的轉型腳步，也孕育農業人工智慧(AI，Artificial Intelligence)的發展契機。

相較於一般生活日常用語，農業科技的用詞非常專業，但又多元。例如採收後處理、氣調、預冷，這些都不是日常生活常見的用詞，此外儘管三個詞彙完全不同，但仍具有相近概念。專業且複雜的農業知識架構常常使得產業分析師在查找報告時「不知所措」，不知道要下那些關鍵字。

農業智庫報導開發團隊以資料探勘與自然語意AI演算法解決題。農業智庫報導的AI模組「閱讀」完上萬筆研究報告後，產出「文本內容為智慧農業相關的研究報告清單」。

以「智慧農業研究報告分析案」為例，過去分析師只能搜尋零散的作者關鍵字如「智慧農業、智慧型農場、智慧型溫室...」，不但浪費時間在臆測正確的作者關鍵字，找到報告之後還會發現研究內容與分析師的認知有落差。統計結果顯示：使用農業智庫報導的AI模組可以找到101篇研究報告，而以作者關鍵字(書目資訊查找結果)搜尋的結果只有98篇，其中更有2篇不符合智慧農業的主題(如下表)。此案表示AI可以協助分析師找到更多、更精準的智慧農業研究報告。

農業數位化時代，AI不再只有應用在農場管理，也能協助分析師、政策制定者、以及行銷人員提早一步找到新創產品研發方向。2019年義大利農業部門的無人機研究報告便顯示：大數據分析、資訊架構、與機器學習等的技術主題越來越常與「政策管理」同時出現，換句話說，使用人工智慧分析大數據已是先進國家發展科技農業的工具之一。

科技農場使用AI決定何時灌溉、是否施肥與收穫時機，是大眾耳熟能詳的農業AI應用範例。不只農場管理，AI還可以「優化農業決策過程」。舉凡農業經營策略、市場分析與新創趨勢等，只要搭配適當的資料分析方法，AI便能讓我們提早布局農業科技產業。短短一甲子，農村風景從人力管理、機械管理、到現在有無人機具的遠端管理，

當廣告台詞「電腦也會挑土豆」變成農業日常，現在電腦不只會挑土豆、還知道要種什麼土豆、什時候種、賣多少錢！