工程技術成為糧食安全關鍵：從數位雙生到自動化採收的智慧農業革命

根據聯合國世界糧食計畫署的數據，全球目前約有7.5億人面臨飢餓問題。世界資源研究所（World Resources Institute）進一步預測，到2050年，全球糧食需求將較2010年水準增加50%。

IEEE智慧農糧倡議（IEEE Smart Agri-Food Initiative）近期發布的智慧農業特刊報告指出，要滿足這一需求，必須藉助科技手段擴大糧食生產。報告彙整了最新研究成果、實際案例，以及技術應用的新方法，供農民、工程師與政策制定者參考。

帶領該倡議的是IEEE院士（IEEE Fellow）John Verboncoeur。他同時擔任智慧糧食計畫主席及密西根州立大學（Michigan State University）電機與電腦工程系教授，任職於美國密西根州東蘭辛（East Lansing）。

「糧食安全正在演變為一個系統工程問題，」Verboncoeur表示。「我們不再只是討論曳引機和灌溉，而是在談論感測、通訊、運算、自動化與永續性如何協同運作。」

儘管並非農業科學專業出身，Verboncoeur最早接觸智慧農業是在1985至1986年就讀佛羅里達大學（University of Florida）大學部期間。他曾協助為NASA開發適用於國際太空站的SmartAg霧耕（aeroponics）系統，以水霧噴灑植物根部，並利用輕量氣動結構固定植株。

此後，他自2017年密西根州立大學SmartAg倡議啟動起便擔任執行委員會主席，主導跨領域工作，將工程與數位技術應用於農業及糧食系統。

Verboncoeur將「工程作為農業倍增器」的轉變，與IEEE智慧村莊計畫（IEEE Smart Village Program）的經驗相連結。該計畫支持為偏遠社區提供電力、教育與就業機會的專案。他認為，農業需要同樣的系統級思維。

「挑戰不只是發明技術，」他說，「而是讓系統變得實用、負擔得起，且可以實際部署。」

從數位雙生到自動化採收

《智慧農糧系統》報告的核心主題，是自動化、資料分析與永續性的整合融合。

其中一篇論文〈智慧農業、精準農業、農業數位雙生：相似性與差異性〉，探討研究人員與從業者在定義和應用這些技術時所產生的混淆。該論文由土耳其科爾克拉雷利大學（Kırklareli University）軟體工程系研究助理 Dilan Onat Alakuş，以及土耳其費拉特大學（Fırat University，位於埃拉澤省）軟體工程系教授 Ibrahim Türkoğlu 共同撰寫。

兩位作者指出，術語不清會導致投資效率低落、技術採用率不佳，且目前基於傳統做法和直覺的農業方法，缺乏對環境與經濟影響的全面分析。

他們描述了三種可為農民帶來效益的技術：

• 智慧農業系統：整合感測器、人工智慧、機器人與分析工具，在大規模作業中提升效率與永續性。
• 精準農業：聚焦於特定地點的決策。農民使用GPS導航設備進行田區測繪，部署無人機監測作物健康，並安裝追蹤特定區域土壤濕度與養分含量的田間感測器。這些工具讓農民能精準施用水分、肥料與農藥，從而減少浪費並降低環境衝擊。
• 數位雙生：建立農業區域的虛擬複本，模擬農場、作物與灌溉系統，讓種植者在實施變更前先測試情境、預測結果。

作者強調，這三個類別在實務上相互重疊——數位雙生可能從精準農業系統擷取數據，並將建議輸入智慧農業平台。更清晰的區分有助於農民選擇合適工具，避免不必要的複雜度和成本。

「本研究透過區分農業技術，為有意識的農業實踐做出貢獻，」兩人寫道，「更清晰的定義能提升生產力。」

智慧農業的實際應用

報告中另一篇論文描述了一個名為「bustani」的系統——在阿拉伯語中意為「我的花園」。沙烏地阿拉伯霍巴爾（Al-Khobar）的穆罕默德·本·法赫德王子大學（Prince Mohammad Bin Fahd University）研究人員開發了Bustanica專案，這是一套自動化水耕垂直農場系統。

論文《Bustani：基於微控制器的自動化水耕垂直農場解決方案》由沙烏地阿美石油公司（Saudi Aramco）電腦工程師 Hussah Alotaibi，以及大學電腦工程與電腦科學系研究人員 Abul Bashar、Widad Karsou、Shehvar Khan，和機器人實驗室的 Salahudean Tohmeh 共同撰寫。

Bustanica系統結合水耕與霧耕技術——植物根部懸掛於空氣中，透過噴霧系統接收養分。這兩種方式的結合使作物得以在緊湊的室內環境中生長，用水量遠低於傳統農法。

系統整合了物聯網（IoT）感測器，持續監測水質與水槽狀況：

• 硬體配置：Arduino Mega負責處理感測器數據；NodeMCU ESP8266（一款低成本開源IoT平台）負責Wi-Fi通訊與雲端連接。
• 雲端整合：系統透過Google Firebase雲端平台傳輸數據，作為感測器與控制系統之間的即時橋樑。
• 遠端監控：行動應用程式讓使用者可遠端監控與操控系統，顯示照明、養分濃度和水泵運作的即時數據。當條件偏離最佳範圍時，自動劑量泵會自動調整。

測試期間，系統成功維持穩定的環境條件，並隨數值變化動態調整投藥量。

作者將成果描述為「一個功能完整的自動化垂直永續農場，能創造理想生長條件，並配備提供即時監控與通知功能的Android應用程式」。未來計畫還包括整合Amazon Alexa語音助理，以及用於植物病害偵測與生長分析的機器學習工具。

機器人技術與勞動力挑戰

論文〈邁向高效番茄採收機器人〉針對農業機器人領域長期以來的一大挑戰——自動化採收——展開研究。田間番茄的大小、形狀與成熟度差異顯著，且在搬運過程中容易造成損傷。

該論文由韓國光州全南大學（Chonnam National University）生物系統工程與機器人學教授、IEEE高級會員（IEEE Senior Member）Son Hyoung-il，以及其研究生 Jun Jongpyo、Kim Jeongin、Seol Jaehwi 共同撰寫。

研究人員結合3D機器視覺、機械臂、吸盤式夾爪與旋轉切割工具，打造出能在非結構化露天環境中作業的採收機，目標在於降低對人工勞動力的依賴，同時提升採收效率與一致性。

農業作為系統工程問題

Verboncoeur表示，各論文中呈現的進展，反映了工程師看待農業的方式正經歷深刻轉變。

「農業過去主要被視為管理播種、澆水、施肥等挑戰，並使用機器來降低勞動強度，」他說，「現在它同時也是數據問題、通訊問題、能源問題和韌性問題。」

另一篇精選論文〈永續與智慧農業：整體性方法〉，由印度昌迪加爾大學（Chandigarh University，位於莫哈利）電腦科學與工程及土木工程系研究人員 Surender Singh 和 Sannihit 共同撰寫，探討技術如何應對環境與人口壓力。

作者指出，農民必須在增加糧食產量的同時，減少水資源耗竭、過度施肥、砍伐森林和溫室氣體排放所造成的環境破壞。他們將智慧農業描述為「糧食生產的一場革命」。

報告也特別關注快速城市化的問題。研究人員指出，到2050年，全球將有近70%的人口居住在城市，這將對糧食供應鏈和配送系統帶來更大壓力。

論文還注意到卡特彼勒（Caterpillar）、CNH、約翰迪爾（John Deere）和久保田（Kubota）等農機巨頭，與博世（Bosch）、谷歌（Google）、英特爾（Intel）和微軟（Microsoft）等科技公司之間日益增加的合作。然而，通訊穩定性、感測器成本以及可擴展的數據基礎設施，仍是尚待克服的挑戰。

智慧農業的下一步

本特刊標誌著IEEE智慧農糧倡議的早期階段。未來計畫包括制定標準、建立農民、研究人員、政府和農業企業的協作機制，以及制定智慧系統的部署策略。

未來研究方向可能聚焦於平台間的互通性、數據共享，以及可擴展的部署模型。隨著運算能力和感測器密度的提升，數位雙生預計將扮演更重要的角色——在田間實施變更前先進行農業系統模擬，將逐漸成為常態。

然而，技術採用不僅取決於技術能力。Singh 和 Sannihit 寫道：「農民在採用此類技術時面臨成本、電力可及性、通訊基礎設施和聯網裝置脆弱性等挑戰。」

智慧農業能帶來效率提升，並減少水、肥料和時間的投入，但其效益的前提是系統能在各種不同環境中可靠運作——從大型工業農場到糧食不安全地區的小規模家庭農場。

對IEEE而言，農業現已納入核心工程領域。Verboncoeur強調，這一議題的重要性已超越技術本身：

「糧食不安全影響到社會穩定、健康、教育和經濟發展。工程無法解決世界上所有問題，但它在幫助世界自給自足這件事上，絕對扮演著不可或缺的角色。」

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