AI 人工智能广泛运用在工业自动化和各种数位转型升级当中，然而靠天吃饭的传统农渔业如果想要迈向数位领域，除了各种感测器应用和天气预警外，透过“人类智慧（HI）”与“人工智能（AI）”的协同合作，不仅能提高产能与效率，还能将台湾独有的职人文化与经验数字化和数据化，让传统农渔业不仅能进行产业升级，还能将经验传承下去永续经营。
人工智能结合人类智慧，开创智慧农业新纪元
资策会“智慧农业数位分身”技术，今年在来自全球上千件科研技术中脱颖而出，获得美国百大科技研发奖 R&D 100 Awards 肯定。R&D 100 Awards 是备受国际科技与研发领域推崇的国际奖项，每年从来自全球各国的创新技术中，依其独特性、突破性及实用性进行评比，最终评选出全球 100 项年度具重大创新意义并可进行商品化的技术，也因此让 R&D 100 Awards 有着“科技界奥斯卡”的盛名。
▲ R&D 100 Awards有着“科技界奥斯卡”的盛名（Source：资策会）
甫获奖项肯定的资策会“智慧农业数位分身”技术，以 AI 人工智能结合 HI 人类智慧，将传统农渔业生产养殖技术进行数字化与数据化，结合感测器、人工智能与数据模型，将台湾农渔民代代相传的场域与实地操作经验进行数字化，在 AI 人工智能的辅助下，农渔民可以进行更有效更精准的数位决策生产管理，预计可让生产效率提高 10%至 30%，透过云端数据管理和共享概念，除了在生产流程上可协助农渔民外，也能将职人经验传承下去。
资策会服创所邱璟明组长受访时表示，过去提到“产业升级”都是往自动化的方向发展，但这样的做法在传统制造业距离落实也有段距离，更不用说套用到农渔业上，因为农渔业面对的是生物的多样性，一直以来都仰赖农渔民的经验与知识，所以当农渔业要进行“产业升级”的时候，就必须转换方向从人出发，透过AI人工智能、数据分析与机器学习等等，将农渔民的现场操作方式跟决策建立成为优良农渔民的知识模型。
邱璟明强调当未来当感测器在现场侦测到类似状况时，就能使用这个知识模型，快速提供决策建议，如此周而复始，在一次一次的决策建议和执行过程中，将不同状况下农渔民的经验和判断依据纪录下来，持续不断进行学习，协助农渔民进行产能和效率提升。
AI+HI 新兴技术，台湾经验成国际先趋
“数位分身”为结合 AI 人工智能，与 HI人类智慧的新兴技术，国际研究机构 Gartner 连续三年将其评为全球未来关键十大技术之一。经济部技术处在 2016 年开始布局于前瞻科技研发中，也是看重未来的科技发展除了提升自动化效率，同时也需数位保存领域产业技艺，建构AI与HI交互学习与进化的人机协同技术。
资策会表示，目前全球仅台湾与荷兰两国率先将 AI+HI 数位分身技术投入农业领域，台湾独特的农渔业结构，尤其适合将数位分身技术投入农业、渔业和茶叶领域，未来可将农渔业产品的培育过程、施药和施肥纪录全面以数位方式纪录保存，透过数据分析确保甚至提升产品品质，在未来还可结合区块链技术，提供无法修改造假的产销履历，提高科技农民的“智慧化监控”和“精准化生产”，提升传统农渔产业的生产力，更达成永续经营，为台湾农渔业带来产业升级的新价值。
资策会服创所邱璟明组长受访时提到，举例来说，过去有菇农必须仰赖有经验的员工，依照每天气候不同调节温室里的温度与湿度，但是当员工休假不在的时候，就无法得知当天是否要进行调整。在导入数位分身技术之后， AI 人工智能可以透过感测器搜集温室里的环境资讯，再结合过去员工的操作习惯给出建议，让现场人员可以了解在相同状况下其他人是如何操作，再依据自身判断进行决策。在这样的流程下不仅让产能提升，也能让产品品质维持水准，而透过一次又一次的决策过程， AI 也能更深入学习职人的经验，给出更好的决策建议，同时还能帮助职人的经验传承，减轻人类工作时的负担。
▲ 智慧农业结合 AI 人工智能，透过感测器搜集温室里的环境资讯大数据，提升农业生产效率，维持农作物品质。（Source：资策会）
不仅农渔业因此受惠，还能对相关产业链带来庞大商机，例如农药、肥料和饲料公司可以分析这些数据了解农渔民需求，修改自家产品配方来创造更大收益；感测器和农渔机具公司也能因应数位分身技术进行产品设备的开发与升级，让整个上下游与相关产业链都能因此提高获利。
绿能示范基地协助推动产业转型
资策会与经济部为了推广数位分身技术，率先和台盐绿能进行示范合作计划，台盐绿能郭政玮副总经理表示，透过绿能基金的导入，台盐绿能在中南部的示范基地已经协助许多渔场进行升级计划，结合鱼电共生的概念，辅上相关基础设施、渔业相关机具的改良与升级，提高台湾渔业产能与产值。郭副总经理也提到，目前台湾的养殖渔业普遍存在高龄化现象，当年轻一代想要跨足养殖渔业时，他们更需要这些渔民的经验传承，而数位分身技术正好是他们所需要的。
过去台湾的农渔业重度依靠“人的经验”，现在则需要依赖“数据”，借由逻辑与经验的结合，数据的搜集与决策模式的累积，让这些珍贵的知识得以保留和传承，协助未来台湾智慧农渔业的发展和升级。
（首图来源：资策会）
