農業自動化的重要性在于它能解決許多傳統農業面臨的問題，并提升農業的效率和生產力。隨著社會發展和人口結構變化，農業勞動力的短缺已成為一個全球性問題。自動化技術可以減少對人力的依賴，并精確控制生產的各個環節，從種植、灌溉到收割，都可以實現精準管理，提升生產效率和產量。

AI平臺在智慧農業中的優勢，主要可以用于分析大量數據，協助農民決策，并預測作物需求，以優化水資源和肥料的使用。而透過AI監控能實時偵測病蟲害，并自動調整灌溉與施肥，大幅降低資源浪費。根據聯合國食品及農業組織(FAO)數據顯示，使用智能農業技術可將作物產量提升至少20%。這場講座邀請到浙江大學數字技術創新創業中心主任暨講座教授陳杏圓教授，分享物聯網與區塊鏈對于打造智慧農業的重要性，同時也將分享智慧農業平臺跨足智能醫療領域的應用成果。

陳杏圓教授指出，在科技日新月異的時代，智慧農業正成為農業領域的下一個重大轉型。透過引入人工智能（AI）技術，農作物的健康監測及管理不再依賴人力，而是由AI醫生來守護，推動農業邁向更高效、更智能的未來。

智慧農業的核心之一是智慧生產，透過導入人機協同作業機械，推動協同合作的智能化集團栽培模式。運用地理信息系統（GIS）等空間信息大數據分析決策模塊，實現精準農業，提高農作物生產效益和資源利用率。

智能農業不僅限于生產層面，還包括提供數字服務。這些服務整合了數字化、巨量分析、物聯網（IoT）和云端科技等技術，建立預警和預防功能的溯源履歷系統，形成全方位的人性化數字服務網。消費者可以透過虛擬現實（VR）或擴增實境（AR）技術，實時監控自己認養的農作物和農場環境。

以AI為基礎的農業醫療平臺結合了邊緣端、云端和伺服端的數據技術，提供實時的在線診斷服務。例如，通過AI無人載具和無人機對農作物進行影像辨識和監控，只需26秒便能完成影像捕捉、植物識別、植栽計算及疾病診斷，有效提高農作物管理的效率和準確性。

智能農業應用實例

針對AI監控管理系統的應用，在東南亞與印度的合作案中，關鍵在于透過人造衛星與智能無人載具對棕櫚樹園進行監控管理。人工智能影像辨識技術利用衛星影像與無人機拍攝的高清RGB影像相結合，分析農作物的健康狀況。此外，采用近紅外光（NIR）波段計算植生指標，進一步提升對農作物病變的檢測準確度。通過混合訓練算法使用90%「假」圖像與10%真實圖像，使西紅柿病變檢測準確率從86.7%提高至96.7%。

另外的關鍵還包括了數字化溯源與區塊鏈技術。智能農業系統融入了區塊鏈技術，結合虛擬貨幣和智能合約，可以形成一個完整的數字管理系統。這不僅提升了農作物從生產到營銷的透明度，還促進了區域間的數字經濟合作。

在智慧農業中，無人載具扮演著關鍵角色。這些無人載具融合了車聯網技術、感測模塊和5G聯網技術，具備自動化農作物采摘與運輸功能。以GPU進行邊緣端計算，確保實時的數據處理和傳輸。新設計的5G無線定位系統提供高精度的定位，無論在室內或室外皆能精準運作。

盡管智能農業的發展前景廣闊，但仍面臨一些挑戰，如rule-based深度學習算法的優化設計，以及邊緣端、云端與伺服端數據技術排序的提升。此外，新型QR碼結合區塊鏈和智能合約的實施，也需要突破技術上的瓶頸。

智慧農業的發展，標志著科技在農業領域的深度應用與創新。隨著AI、物聯網、5G等技術的進一步成熟，智慧農業將為全球糧食安全和農業可持續發展帶來新契機，開創智慧化農業的未來