站在全球農業科技風口上:數據應用落地的下一個挑戰

站在全球農業科技風口上:數據應用落地的下一個挑戰


文/DataYoo 悠由數據


在這兩年全球農業科技快速發展的狀態下,我們常常聽聞智慧農業或是科技農業這樣的詞彙,諸如環境感測裝置、無人機、自動灌溉系統、病蟲害偵測、作物辨識等等。然後當我們在大談智慧農業4.0這件事情時,不外乎總是會出現大數據分析、人工智慧、專家系統等專用詞彙,然而又覺得好像摸不到邊際、落不了地。為什麼?「數據」或是「資料」,它到底是甚麼?


數位化的數據是微小訊息的體現,我們期待透過可量化和可分析的方式,來客觀重現專家在進行一連串決策判斷時的過程

如果我們期待的是農業數位化決策和預測幫助我們透過「提早知道」來進一步提高生產能力或是降低損失的時候,我們就必須去思考,我們要的是某一位的「專家論述」? 抑或是從數學和數據背景所形成的「客觀論述」?

DataYoo 悠由數據係由筆者所成立的農業數據預測的民間企業,專注於如何結合機器學習的數據系統與作物生理的專家知識,來打造新一代萬物皆可算的產地預測系統。悠由DataYoo與作物專家合作,透過實驗規劃設計有效率的產地資料蒐集模式,再進一步研發各種作物以及動物的預測模型,搭載在自家公司的預測系統上,提供企業客戶使用。

差異化田區演算技術,掌握產量預測


相關案例如,悠由發展出可大規模計算香蕉產地的預測系統,透過差異化田區演算技術,使用者僅需提供田間地號以及種植日期,便可獲得掌握全縣或是全台香蕉的預測能力,從種那一天開始,便可即時透過數據不斷預測從預期採收日、至包裝日、以及最終外銷的船班資訊。2019年下半,我們協助客戶透過有系統的管理模式,增加近4倍的合作農友,以及可快速遍佈全縣的管理面積,而產地管理面積也在不增加太多成本的狀況下成長了近兩倍。更重要是,不需要安裝任何一支感測器裝置。


這是一件很有趣的事情,技術的突破與成長,有賴於跨領域知識的結合,這幾年在開放資料的大力推廣下,帶我們透過資料來了解農業的面貌,如產銷履歷、農地、批發市場資料等,皆富含了許多產業細微的知識與意義,這是很棒的。而筆者認為開放資料的下一步,政府如能支持法人與民間企業,進一步對農業的知識標準和各種基本領域知識透過數據來進行串聯,讓民間企業可以奠基在開放資料和知識標準的架構上發展,台灣在農業科技領域上必能結合得更順暢。


【新農業】農委會陳駿季副主委專題演講「5G時代下的農業大未來」:因應5G時代,需要更多跨域創意與創新思維 「農業智庫報導」A I產業分析服務平臺:AI洞察科技發展,數據驅動產業布局