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科技農業的進行式— 植物工廠發展沿革與台灣推動現況

科學月刊_96
・2013/05/15 ・3770字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 570 ・九年級

以現代設施監控環境,進行定期、定品質、定量之作物生產,植物工廠能於有限空間中達到高效產能,為前景可期的新式產業。

文 / 方煒(任教台灣大學生物產業機電工程學系)

十八世紀思想家盧梭(Jean-Jacques Rousseau, 1712~1778) 說「在所有技術中為第一,也最值得尊敬的就是農業」,農業提供人類生存所需的糧食,是最根本的產業。然而現今農業的發展,遭遇前所未有的挑戰,依據聯合國人口署的預估,2050 年的全球人數將達91.7 億,屆時糧食供應量將是極大問題。目前全球的可耕地已經用了80%,但約有15 億公頃的可耕地,受全球暖化、氣候變遷的影響,面臨海平面上升的威脅。依據聯合國環境規劃署的統計,每年有600 萬公頃的土地變成沙漠,約1000 萬公頃的土地因沙漠化而喪失經濟價值。同時鄉村人口往城市移動,農村的城鎮化、都市建設與環境汙染等問題,造成耕地以每年500~700 萬公頃的速度在減少。

提高單位面積產能是現階段農業發展的關鍵任務,現階段透過植物工廠立體化栽培可用最小的土地面積生產最大量的種苗或短期蔬菜。如此可避免受到風災、雨災等的影響,逐年擴大產能更可避免產銷失衡,避免現地耕除的浪費,更可逐年減少對農業災害損失的補貼,滿足消費者對食物安全的最基本需求。

何謂植物工廠

植物工廠指的是在設施內透過控制植物之生長環境(光、環境、濕度、二氧化碳濃度、養分、水分等條件)進行栽培,並對植物生長環境及生育狀況加以觀察,配合高度環境控制及生育預測,使蔬菜等植物可進行全年性、計畫性生產的栽培設施。稱為「工廠」是因為此農業生產模式將不受天候影響,具備定期、定品質、定量生產農作物的特點,頗類似於工業界的量產工廠。

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植物工廠可分為兩種型態,一為「完全人工光源型」植物工廠,其特徵為在封閉環境中不使用太陽光照射,並且控制環境進行全年計畫性生產;日本為此類型植物工廠的先進國家。二為「太陽光利用型」植物工廠,特徵為在溫室等半封閉環境中,基本上利用太陽光進行照射,但在雨天、陰天時進行補光,並利用控制夏季高溫等技術進行全年計畫性生產;此外,「太陽光利用型」植物工廠中,有使用人工光源者以「太陽光與人工光源併用型」植物工廠稱之,荷蘭為此類型植物工廠的先進國家。

植物工廠絕對是有魅力的產業,其生產模式的最大魅力在於作物的安全性,由於在屋內採水耕培育,沒有蟲害問題,完全不需噴灑農藥,更不需擔心重金屬汙染。消費者即使不清洗也能直接食用。消費者可在百貨公司、高級超市的蔬菜區和高級餐廳都能買到標榜「不需清洗即可食用」、「安全、安心」、「耐存放」的產品。所謂「安全、安心」的指標就是標榜二無二低的無農藥、無重金屬、低生菌數與低硝酸鹽,這樣的產品放諸目前全球的市場,絕對是使消費者安心的暢銷產品。

植物工廠發展沿革

人工光源型植物工廠始於1957 年丹麥的Kristensen 農場,十字花科植物水芹(cress,荷蘭傳入)的嫩芽生產。在美國,1970 年代初期的General Electric 公司,1980 年代的General Foods 公司、General Mills 公司皆展開人工光源型植物工廠的運作,但此三家皆因收支不平衡而在1990 年代停止運作。

自然光型植物工廠的運作始於1960 年代初期奧地利Rusuna 公司的立體式植物工廠,荷蘭的設施園藝大型化、自動化、資訊化則是自1970 年代至今穩定發展,至1990 年代之後,與「自然光型植物工廠」名稱相符的植物工廠生產系統開始大規模地運作。

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日本植物工廠的研究始於1974 年,由當時就讀東京大學農學院的高倉直及當時隸屬日立製作所中央研究所的高辻正基展開。「植物工廠」一詞始於1985 年筑波科學技術萬國博覽會上植物工廠的實證展示中,接著1986 年成立日本植物工廠學會,2006 年此學會與日本生物環境調節學會合併成立日本生物環境工學會。

早期人工光源型植物工廠的發展主要針對隔熱材、自動化設備、光源種類與效率、空調設備效能等。近年來亦針對栽培環境的控制技術(包括光環境溫濕度控制,特別是二氧化碳補充技術)、養液調整技術、排水技術、培地調整技術、培地容器技術、移動技術、整列技術、播種與收穫省力化技術等做更精進的研究。所有研究的重點分別針對產品品質提升、生長促進、栽培環境最適化、收穫率提升、病害預防等方面。

日本近期發展植物工廠的策略

各國發展可量產短期蔬菜的植物工廠早已是趨勢,尤以日本為最積極,同樣位於東亞的台灣、韓國與中國緊追在後。2009 年,日本農林水產省總合糧食局長與經濟產業省經濟產業審議官成立的「農工商聯合研究會」下設立了「植物工廠工作小組」,編列150 億日圓預算帶動近年的第三波植物工廠熱潮。根據三菱綜合研究所的調查,2009 年4 月時日本的人工光源型植物工廠共有34 廠,太陽光、人工光併用型植物工廠共有16 廠,生產的品目為以生菜類、香草類為主的葉菜蔬菜、花卉(玫瑰、聖誕紅、長壽花)、番茄和草莓的嫁接苗等。到2012 年3 月止,日本植物工廠已增加至120 處。圖一為位於日本福井縣的Fairy Angel 廠內部,該廠為日產8000株萵苣的完全環控型植物工廠;目前日本最大者為日產14000 株的廠。

圖一:Fairy Angel 廠內部的栽培區。

日本植物工廠的發展是以政府帶頭投資農業,連帶帶動工商業。為了落實在地生產、在地銷售的環保理念,都會鄰近郊區也有不少店面採取生產與行銷一體的新商業模式,簡稱店產店銷。在這些店鋪中,面對馬路為銷售店面,地下室或二樓或緊鄰的店鋪後端為允許參觀的生產區,每日量產當日可以銷售的生鮮蔬菜,完全去除了運輸的需求,食品里程數可以最小化;允許消費者參觀的透明生產模式,更是提高消費者對產品的信心。

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台灣植物工廠的發展現況

台灣的量產型植物工廠起步甚早於中韓兩國,尤其具備全環控精密溫室的發展條件,最具代表性的高經濟價值的作物為蝴蝶蘭種苗與梗苗的栽培,為成功的產業模式(圖二)。近年來熱門的植物工廠以研究規模的完全人工光型植物工廠為主,企業與學界合作進行的也多是此類型設施。主要栽培短期葉菜類,近期藥用植物與香料作物亦頗受矚目,小型觀賞作物也是可行的選項。

圖二:國內蘭花催花溫室的栽培現場。

台灣具備發展植物工廠的優勢,台灣本身的半導體產業發達,相關產業舉凡空調、無塵室、隔熱資材、節能燈具、控制系統、滅菌技術、機電設備等廠商眾多,這些也都是建構植物工廠需要的設備。近年有諸多業者紛紛投入完全人工光控制型植物工廠進行研究,同時亦有廠商專注於小型化,開發研究型、店鋪型專用的小型植物工廠(圖三),甚至將其家電化、家具化,走入社區或家庭(圖四)。

圖三:北部某結合植物工廠概念的餐廳,圖為餐廳內作物栽培區的一角。
圖四:2010 年台北國際花卉博覽會展出之店鋪型或研究型的小型植物栽培層架。

台灣過去在80年代推動溫室水耕栽培,曾經成為風潮,但後續一間間關廠。主要原因在於夏季無法栽培、蔬菜口感不佳等問題。但這些因素都不會在植物工廠內重現。譬如夏季無法栽培的主因在於溫度,尤其是因為水溫提高造成溶氧量降低,植物根系無法呼吸導致容易腐敗。口感不佳則是養液配方的問題,一成不變的高氮肥配方,容易造成硝酸鹽與亞硝酸鹽含量過高,缺乏回饋控制的灌溉與營養管理模式,當然栽培的蔬菜口感差。細菌感染問題也困擾過去的業者,但這些都已有方法解決。

某些消費者心中有著「植物工廠內無土栽培的蔬菜缺乏日月精華的滋潤,是不健康蔬菜」的迷思。其實太陽光的波長範圍為300~3000 奈米,但與植物生長及生育相關的波長範圍為350~750 奈米,約占全太陽光能的50%,人工光源只要所發出的光在此範圍內,100%的光能都對植物行光合成作用有幫助,植物若能獲得充分的光量,就能健康成長。反之,露天或溫室內經常發生光量太低或太高的狀況,再加上濕度及空氣流速也較難控制,又因其容易遭受病蟲害入侵,得需施用農藥,反而不一定能培植出健康的植物。而在營養成分或濃度方面,和栽培環境有很大的關連,因地、因時、因人可能造成品質極大差異。透過植物工廠穩定的栽培模式反而能保證品質,培植出營養成分高於室外栽培的植物。若營養成分濃度不高,那是由於環境控制方法不合適,或是由於比起營養成分,栽種者更加重視植物的顏色、口感、味道、香氣等因子。

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至於糧食作物栽培現階段在植物工廠栽培仍有限制。通常糧食作物所需要的光量偏高,以人工光源栽培尚不符成本。例如稻米、黃豆等植株高度較高,馬鈴薯的產物在地下,都不適合以立體化栽培為主的植物工廠。但是用來生產水稻苗、黃豆芽、馬鈴薯種薯等種苗,由於體積小且生長期短,投入資源的利用效率最高,最適合優先發展。同時使用在育林、沙漠綠化、能源植物、機能性植物的種苗在各國的需求量大增,這些種苗有可能成為國際貿易商品,植物工廠的種苗生產不受地理或氣候因素影響,可望確立其國際標準技術。

結論

植物工廠並非萬能,考慮經濟效益,只有高單價、栽培期短且體積小的植株才適合。以種苗為栽培對象,更可以與溫室業者結合,依季節供應更健壯的種苗,更具國際商機。現階段植物工廠的造價高,各國皆然,台灣的工商業界整合能力強,完全有實力開發相關產品外銷。植物工廠產業的興起對於傳統農業從業人員應該更是一個機會,工商業界有多人對植物工廠抱有高度的興趣,他們所缺的是栽培相關的關鍵技術,透過農工商的融合,植物工廠可以是一個新的產業,更可發展成服務業的型態,不僅可以在農村創造新的商機提供就業機會,更有機會讓年輕人回到農村,投入農業的行列,讓農村再生,讓農業振興,開創三農的新生機。

原刊載於《科學月刊》第四十四卷第五卷

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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AI 進雞舍,感測器顧豬場:科技如何成為畜牧業的最佳幫手?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/05 ・3583字 ・閱讀時間約 7 分鐘

從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,到導入感測、影像辨識、聲音分析與 AI,智慧畜牧正逐步以數據支撐養殖決策。(圖片提供:Shutterstock)

過去,養雞農得在半夜走進雞舍,靠耳朵分辨雞隻有沒有出現「囉音」(呼吸道疾病的特有聲音);但農民時間有限,一天頂多進雞舍巡三次,而打噴嚏、咳嗽這類異常聲音,又常和背景噪音太相似、不夠明顯,「漏聽」幾乎在所難免。

如果有一套系統能全天候守在雞舍,不僅聽見異常聲音,還能透過影像觀察雞隻狀態、同步記錄體重,情況會不會有所不同?這正是「智慧監測走進畜牧業」的真實場景。

透過感測、影像辨識、聲音分析與 AI,畜牧養殖管理,已經逐步從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,轉向以數據支撐的決策;智慧畜牧不只能提高生產效率,也能改善動物福利與整座牧場的生物安全。

本文從家禽到豬隻,採訪兩位長期投入智慧畜牧管理的研究者:國立中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授以及國立臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授,探討科技如何成為畜牧業的最佳助手。

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透過機器視覺與深度學習,系統能辨識母豬的姿態,量化進食、站立與哺乳時間,協助豬農及早發現健康異常。(圖片提供:臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授)

科技接手觀察,補上人力巡視極限

「如何客觀量化健康指標,其實相當困難。」蔡燿全副教授指出,人工巡視的限制,在於「人不可能一直在現場」。以雞舍為例,雞隻體重反映健康狀況,但用「肉眼估算」並不精準,原因出在羽毛會隨當下溫濕度蓬鬆變化;至於雞隻的消化道疾病,則要看肛門與糞便,但「異常聲音」要在夜深人靜的半夜靠「人耳」去分辨,這些都是雞農單靠人力會存在的侷限。

養豬也是。郭彥甫教授指出,過去豬農評估一欄豬的健康狀態,多半是走進去、用肉眼看一下,母豬花多少時間吃料、站立、有沒有在哺乳,無法精確量化判讀。

靠肉眼、人耳判讀,既消耗人力、又不夠精準,因此,智慧畜牧把這些工作交給機器,透過感測器接手觀察,目標在於「及早發現」。

以雞舍為例,機器讀的是「身體徵象」。

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蔡燿全副教授指出,透過「家禽監測系統」,在雞舍裝設麥克風、攝影機與秤重平臺,把叫聲、雞冠與雞眼的顏色、體重,連同溫濕度、風速、氣體等環境資料,一併轉成可判讀的數據。

以體重為例,當雞隻走上秤重平臺,秤出幾隻的總體體重後,平台上方的攝影機,再以AI影像辨識方式,辨識出秤重平台上的雞隻數量,進而換算出雞隻的平均體重,更進一步的做法是,只要在雞舍中央架一臺主機,建立「影像輪廓對應實際重量」的關係,雞舍的其餘角落,只需由上往下拍的攝影機(不必裝設秤重平臺),單靠影像就能推算體重。這也同步解決了動物福利的問題:不必再人工抓雞懸掛量重,對雞隻的干擾降到最低。

在豬舍方面,機器讀的則是「行為與姿態」的動態變化。

郭彥甫教授指出,只要在母豬分娩欄後方架設攝影機,以機器視覺與深度學習,辨識母豬的姿態,量化牠花多少時間進食、站立與哺乳,同時逐隻追蹤欄內仔豬的移動,把狀態分成哺乳、休息與活動三類。當母豬把乳頭壓住、遲遲不讓仔豬吸奶,又不太進食,系統就能標記出這頭母豬已接近生病,整欄仔豬可能跟著吃不到奶、活動力下降。這些畫面,都讓長期被關在窄欄、行動受限的母豬處境,能夠直接被機器紀錄、透過數據化被豬農看見。

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專家教會 AI 讀懂異常,監測從記錄升級為預警

但機器「看得到」只是第一步,「讀得懂」則要靠人與 AI 協作。

以豬舍的應用場景為例,郭彥甫教授指出,AI的機器學習過程,得先由「人」在影像裡,把豬一隻一隻單獨標註起來,累積上千張影像之後,提供給AI學習、訓練,確保AI能夠「讀懂」之後,之後就由機器接手,自動辨識每一隻豬;例如有些小豬在吃飼料、有些在喝水、有些在打架、互咬;郭彥甫教授指出,這套AI 辨識仔豬「日常行為」的準確率已達到91.36%,等於在100隻仔豬中,AI就能精準判讀出91.36隻的行為模式。

雞舍的場景也是同樣邏輯。蔡燿全副教授解釋,透過預先架設機器在雞舍,進行現場錄音,接著以濾波去掉雜訊、把聲音切成小段,再請專家逐段標註,哪些是正常叫聲、哪些是異常囉音,取出聲紋特徵之後,再餵給AI機器學習,訓練出辨識模型。

當機器學會判讀後,監測的價值就能直接從「記錄」,升級為「預警」。

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舉例來說,雞舍的聲紋辨識系統,由於是24小時錄音,在農民尚未察覺、還沒記錄到異狀之前,系統就先發出「偵測到異音」的預警,不會等到農民到現場查看才發現。此外,影像辨識系統則可以預先偵測到人眼較難察覺的雞眼異常(雞眼異常後2至3天會出現較高死亡率),等於替農民爭取到提早3天處置的黃金時間。

預警換來實際效益。蔡燿全副教授表示,根據合作雞農的回饋,導入這項系統之後,育成率可提升約3%,因為透過系統24小時不間斷監控,農民更能做到「及早發現、及草治療」,提高雞隻「從飼養到出貨」生命週期的完整性。此外…….傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。此外,因為農民不再需要頻繁進出雞舍,也切斷了病原透過人腳、野鳥糞便帶入的傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。

豬舍也是。郭彥甫教授指出,量化母豬的姿態與哺乳行為,能夠提早判斷牠是否接近生病,另一方面,系統對仔豬群體活動力的追蹤,則讓農民能夠更早察覺「一頭母豬不好、整欄仔豬跟著受影響」的連鎖效應,進而提早做出相對應的準備措施。 科技帶來的好處,除了提前預警,減少人為疏漏,當農民的巡視工時下降、勞動強度減輕,也能間接讓更多青年農民,願意回鄉接手畜牧場。

雞舍聲紋辨識系統可 24 小時錄音,在農民察覺異狀前發出預警,影像辨識也能提早發現人眼較難察覺的雞眼異常。(圖片提供:Shutterstock)

技術到位、市場未到,智慧畜牧的應用挑戰

然而,儘管智慧畜牧的技術持續進步,但要真正落地應用並普及化,目前仍有待跨越的門檻。

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「因為農民沒有 IT 部門。」蔡燿全副教授點出了智慧畜牧最大的門檻:推廣難度高。

他解釋,老一輩農民對科技熟悉程度較低,一旦網路不穩、甚至插頭沒插上的小狀況,原廠可能就得親自跑一趟畜牧場,服務成本相當高,再加上臺灣市場規模有限,負責落地推廣、技術轉移的農業科技公司,意願自然不高。

此外,「農民投入意願」也是一大門檻。「如果這個科技一定可以幫他賺到錢,他就會樂意接受。」郭彥甫教授觀察,豬農評估導入系統的關鍵,在於能不能幫他「賺到更多錢」,而非只是「節省時間和勞力」,「如果只是省下勞力,農民多半會傾向自己來、或是另外聘請人力。」臺灣雖然在2020年就從口蹄疫除名,但近年來面對周邊國家持續存在的非洲豬瘟等疫情風險,豬農對外部人員(智慧農業團隊、農業科技廠商等)進出格外謹慎,都讓智慧畜牧的應用落地,還需要更多溝通與推廣。

最後一道判斷留給人,「資料治理」智慧畜牧下一步

換句話說,智慧畜牧的技術本身,其實已經備妥,唯獨產業與市場的節奏,還需要時間跟上。

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從雞舍到豬場,感測與 AI 接手了「看」這件過去只能靠人力與經驗撐著的工作,效率、動物福利與疫病防線,也因此被重新畫過一遍。

值得一提的是,兩位研究者不約而同都將「最後一道判斷」留給了人:雞隻該不該投藥、母豬難產怎麼處置,這類牽涉責任的決定,仍由農民與獸醫拍板,AI 負責的是更精準的監測、讓異常更及早被發現。

隨著愈來愈多養殖現場,開始累積這些數據,郭彥甫教授預測,「資料治理」將是畜牧業下一步的趨勢。他解釋,當養殖場規模擴大、不常親臨現場的經理人將更依賴簡單直觀的報表,掌握場內狀況;而這些累積下來的數據,還能推估產量、預估禽隻出場時機,同時對接市場價格,做出更合適的決策。

資料來源

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  1. 中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授
  2. 臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授

原文連結:https://pse.is/9k7pkt

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風調雨順的地區,受災風險比較大?——印度農村的經濟學課
研之有物│中央研究院_96
・2023/04/15 ・4114字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文/呂慧穎
  • 責任編輯/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

每到颱風天或寒流來襲,農作物損害的新聞常攻佔各大版面。在極端氣候影響下,農民需承擔的受災風險加劇!我們常羨慕氣候條件相對穩定的地區,但該處的受災風險真的比較小嗎?

中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所莊雅婷助研究員,以世界糧食出口大國印度作為研究田野,剖析降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響。跟著莊雅婷走一趟印度農村,以經濟學視角探索意想不到的農村經濟樣貌!

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員,專長為環境經濟學、行為經濟學、發展經濟學。圖/莊雅婷

聯合國政府間氣候變遷專門委員會(IPCC)於 2022 年發表最新《氣候衝擊、調適與脆弱度報告》(Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability),當中指出如在 2030 至 2052 年間失守 1.5°C 溫升防線,世界各地將面臨多重氣候災害,導致自然環境難以修復的局面。

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在第 27 屆聯合國氣候變遷大會(COP27)中,多國持續響應 2050 年全球淨零排放目標,聯合國更重申人類社會必須強化面對極端氣候的調適能力,透過跨領域的資訊共享與合作,建立環境、經濟、社會等各面向韌性。

在各類生產者中,看天吃飯的農民最擔心極端氣候影響收成,農產歉收也將導致糧食短缺、物價上漲,並影響民生經濟。因此,了解氣候變遷對農民的影響,有助及早研擬因應對策。

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員以環境經濟學為研究方法,選擇印度作為實證區域,研究降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響,從中探索農民因應天災所發展出的生存之道。

印度農民接受莊雅婷訪談,分享面對降雨衝擊時有何生計調整策略。圖/莊雅婷

農業收益的重要指標

印度是世界糧食出口大國,廣大的國土包含熱帶、亞熱帶、溫帶等不同氣候風貌,再加上各省份的風俗民情各異,塑造出多樣的地理環境、天氣型態及文化特色,有利降低研究取樣上的偏差。

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此外,印度在 1970、1981 及 1998 年進行了大規模的農業人口普查,對於各種農業及非農業收入有詳細的統計數據。

莊雅婷共採用 230 個村莊、30 年跨度的印度農業人口普查數據,以及美國德拉瓦大學(University of Delaware)氣候研究中心 1900 至 2008 年蒐集的印度月降雨量和月均溫數據,並請益農業氣候科學家後得知:

6 月平均氣溫、6 至 9 月季風降雨(雨季)是影響印度農作收成的關鍵時期,而「溫度」及「降雨量」是科學家了解氣候變遷如何威脅農業收益的重要指標。

經統計 1970、1981、1998 年印度農業普查數據,繪製之印度季風降雨(雨季)情形分布圖,雨季的平均降雨量為 823 毫米,廣大的國土包含不同的天氣型態。圖/研之有物(資料來源|莊雅婷)

其中,美國德拉瓦大學氣候研究中心數據的優點是,能透過經緯度比對地理區位及空間資料,運用當期降雨量與 20 年歷史氣候資料同期平均值之偏差值,來表示當年雨量與歷史趨勢的差異。

此外,為了確定農民收入與氣候條件之間的連動性,排除與其他變因的交互影響,研究中設定的固定變因包括:家庭規模、村莊人口、戶主年齡及教育程度、農業經驗及替代技能等;環境固定變因則包括:種植模式、土壤類型、村莊特性及農村到城市距離。

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藉由上述變因設定,控制非農業工作的可及性、不同區域勞動價格的內生變因,降低歷史天氣模式與非農業收入的交互影響。

降雨量如何影響農民

印度研究人員進駐網路不發達的農村後,以土法煉鋼方式測量年降雨量。其中一處農村的年降雨量(1986-1995、2001-2009)最少 248.4 毫米、最多 981 毫米,落差之大不但影響農業收入,也連帶影響農民的生計策略。圖/莊雅婷

臺灣諺語常以「風頭水尾」形容農業條件欠佳的環境,令人好奇的是,對比長年風調雨順的地區,哪類環境下的農民較能調適氣候變遷帶來的威脅?

莊雅婷發現,與以往研究結果類似之處在於,降雨量的變化對印度農民的農業收入有顯著影響,而農民傾向透過收入多樣化來調適降雨衝擊(rainfall shock)。

然而,在分析歷史降雨量變化並實地訪談後卻有意外發現:

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歷史降雨量變化較小的地區,雖有氣候穩定優勢,一旦降雨驟變,農業收入與總收入的下降程度卻遠高於降雨量變化大的地區!

莊雅婷進一步根據土地大小及經濟規模,將農民分成:有自耕地的大農、中農、小農,以及無自耕地的農民,並初步分析 4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。

大農與中農通常具備較佳的經營管理能力與資源,例如能建置完善的儲水灌溉系統,因而農業收入雖受到降雨衝擊,但下降程度不大。

小農在一般情況下,靠著耕作小規模農地過著自給自足的生活,但相對缺乏其他替代收入,一旦面臨降雨衝擊,收入反而下降最多。

無自耕地的農民類似臺灣租地耕作的佃農,在農作收入較不穩定的情況下,已習慣兼差非農業工作貼補家用,比方投入村莊附近的建築營造工作。因此,在面對降雨衝擊時,較能迅速調整工作型態,收入下降程度比小農低。

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4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。圖/研之有物

以往的農業輔導政策較常聚焦在氣候變遷劇烈、生產條件不佳的地區,但莊雅婷的研究指出:

過去氣候條件穩定、甚少災荒澇旱的地區,反而容易受到氣候變遷的影響,其弱點在於農民缺乏應變經驗,難以在短時間內應對氣候變遷帶來的生計衝擊。

至於歷史降雨量變化較大的地區,多數農民已藉由代代相傳的生活經驗,建立起農業以外的收入來源、工作技能與求職人脈,降低氣候不佳對收入的影響。

該研究點出過往農業政策忽略之處,提醒在強化氣候變遷適應力的準備工作中,應考量農民行為與當地歷史氣候條件的交互影響,引導農民保有居安思危的觀念,及早研擬因應氣候變遷的對策。

現地訪談找真相

莊雅婷不僅從事歷史數據的量化分析,更實際前往田野訪談印度農民、收集第一手資料。圖/莊雅婷

大膽假設、小心求證,向來是做研究應秉持的原則。莊雅婷在進行量化分析時,也輔以工作坊、現地訪談等方法,過程中不僅獲得許多設立假說的靈感,更能得到深入剖析社會現象的觀點。

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在印度進行田野調查時,恰巧其他印度研究團隊也在同一區域進行農民收入調查,兩方同時觀察到:當時年不佳時,大農地主通常以低於平時的工資雇用農民。

印度研究團隊認為,這是大農地主趁機剝削受雇農民,但莊雅婷在訪談農民後卻得到完全相反的答案。

原來這是地區社群的互助默契,大農地主在乾旱或澇災時提供工作機會,受雇農民也願意在農作欠收時降低工資,彼此相互體諒、一起度小月。

如何不帶偏見探討現象背後的成因,是莊雅婷走入田野時經常自我提醒的一點。

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走進田野的經濟學家

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員。圖/研之有物

在偌大的經濟學領域中,莊雅婷選擇環境經濟學、發展經濟學、行為經濟學作為研究領域。在求學過程中了解到環境對人類行為的影響力,藉由分析個人和群體的經濟行為後,能將統計數據回饋到政策執行面上,有助改善環境和社會管理方式。

「經世致用」是經濟學有趣迷人之處,更讓莊雅婷維持源源不絕的研究熱情!

回憶起與印度的不解之緣,源自在印度工作半年多期間,接觸到發展中國家的實際狀況,親眼見到當地貧富差距之大,讓莊雅婷在心中埋下關心貧窮議題的種子。

就讀碩士班期間,在柬埔寨進行農村貧戶家計與微型貸款研究時,更聽聞無力擺脫貧窮的家庭想將女兒送給同行的美國研究人員,此舉讓她深受震撼!「我總會自問:我的研究能為當地人帶來什麼幫助?」

因著生命中的種種機緣,莊雅婷將研究能量聚焦在環境、貧窮及性別等具公益性的議題上,隻身前往東南亞多國農村進行研究,這不僅要抱持不怕困難的勇氣,更培養出因地制宜的反應力。

要在人生地不熟的異國做研究並不容易,需要與熟悉當地生態的「地頭蛇」建立良好關係,再經由他們連結在地人脈,讓農民願意暫時放下手邊工作來配合訪談。

莊雅婷曾遇到一位退休的老先生願意不收分文擔任翻譯,只因得知有遠自臺灣來的朋友,想要傾聽這群無名小農的故事。

一路走來並非總是一帆風順,但喜歡與人交流的莊雅婷牢記每一次與受訪者互動的美好經驗。對研究的熱情、人們釋出的善意,使她面對各種艱難挑戰時,得以發揮超強耐力,更是疲憊至極時「滿血復活」的最佳養分。

2018 年美國耶魯大學經濟學教授諾德豪斯(William D. Nordhaus)、紐約大學經濟學教授羅默(Paul Romer)以總體經濟學模型,找出氣候變遷與經濟成長的關係,同獲諾貝爾經濟學獎。在此之前,誰能料到「環境經濟學」會成為一門顯學。

這讓莊雅婷相信,在研究領域中無需為了追求潮流而惶惶不安,重要的是堅持自己的初衷,盡心耕耘終能有所收穫!

隻身前往印度田調並不容易,莊雅婷憑著對研究的熱情、當地人的支持,從中獲得許多設立假說、剖析社會現象的觀點。圖為拜訪印度當地女性存錢互助會,訪問微型貸款相關政策。圖/莊雅婷

延伸閱讀

  1. 莊雅婷老師個人網站
  2. Yating Chuang (2019). “Climate Variability, Rainfall Shocks, and Farmers’ Income Diversification in India”. Economics Letters, 174: 55-61.
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