强健的智慧农业 让AI平台成为农作物守护者

农业自动化的重要性在于它能解决许多传统农业面临的问题，并提升农业的效率和生产力。随着社会发展和人口结构变化，农业劳动力的短缺已成为一个全球性问题。自动化技术可以减少对人力的依赖，并精确控制生产的各个环节，从种植、灌溉到收割，都可以实现精准管理，提升生产效率和产量。

AI平台在智慧农业中的优势，主要可以用于分析大量数据，协助农民决策，并预测作物需求，以优化水资源和肥料的使用。而透过AI监控能实时侦测病虫害，并自动调整灌溉与施肥，大幅降低资源浪费。根据联合国食品及农业组织(FAO)数据显示，使用智能农业技术可将作物产量提升至少20%。这场讲座邀请到浙江大学数字技术创新创业中心主任暨讲座教授陈杏圆教授，分享物联网与区块链对于打造智慧农业的重要性，同时也将分享智慧农业平台跨足智能医疗领域的应用成果。

陈杏圆教授指出，在科技日新月异的时代，智慧农业正成为农业领域的下一个重大转型。透过引入人工智能（AI）技术，农作物的健康监测及管理不再依赖人力，而是由AI医生来守护，推动农业迈向更高效、更智能的未来。

智慧农业的核心之一是智慧生产，透过导入人机协同作业机械，推动协同合作的智能化集团栽培模式。运用地理信息系统（GIS）等空间信息大数据分析决策模块，实现精准农业，提高农作物生产效益和资源利用率。

智能农业不仅限于生产层面，还包括提供数字服务。这些服务整合了数字化、巨量分析、物联网（IoT）和云端科技等技术，建立预警和预防功能的溯源履历系统，形成全方位的人性化数字服务网。消费者可以透过虚拟现实（VR）或扩增实境（AR）技术，实时监控自己认养的农作物和农场环境。

以AI为基础的农业医疗平台结合了边缘端、云端和伺服端的数据技术，提供实时的在线诊断服务。例如，通过AI无人载具和无人机对农作物进行影像辨识和监控，只需26秒便能完成影像捕捉、植物识别、植栽计算及疾病诊断，有效提高农作物管理的效率和准确性。

智能农业应用实例

针对AI监控管理系统的应用，在东南亚与印度的合作案中，关键在于透过人造卫星与智能无人载具对棕榈树园进行监控管理。人工智能影像辨识技术利用卫星影像与无人机拍摄的高清RGB影像相结合，分析农作物的健康状况。此外，采用近红外光（NIR）波段计算植生指标，进一步提升对农作物病变的检测准确度。通过混合训练算法使用90%「假」图像与10%真实图像，使西红柿病变检测准确率从86.7%提高至96.7%。

另外的关键还包括了数字化溯源与区块链技术。智能农业系统融入了区块链技术，结合虚拟货币和智能合约，可以形成一个完整的数字管理系统。这不仅提升了农作物从生产到营销的透明度，还促进了区域间的数字经济合作。

在智慧农业中，无人载具扮演着关键角色。这些无人载具融合了车联网技术、感测模块和5G联网技术，具备自动化农作物采摘与运输功能。以GPU进行边缘端计算，确保实时的数据处理和传输。新设计的5G无线定位系统提供高精度的定位，无论在室内或室外皆能精准运作。

尽管智能农业的发展前景广阔，但仍面临一些挑战，如rule-based深度学习算法的优化设计，以及边缘端、云端与伺服端数据技术排序的提升。此外，新型QR码结合区块链和智能合约的实施，也需要突破技术上的瓶颈。

智慧农业的发展，标志着科技在农业领域的深度应用与创新。随着AI、物联网、5G等技术的进一步成熟，智慧农业将为全球粮食安全和农业可持续发展带来新契机，开创智慧化农业的未来