智慧農業基礎知識

智慧農業是一種新型農業模式，旨在利用機器人、資訊通訊技術（ICT）、人工智慧（AI）和物聯網（IoT）等尖端技術，提高農業生產力和效率。

它旨在透過諸如農林水產部推動的「智慧農業示範項目」等項目，解決勞動力短缺問題並生產高品質的農產品。

智慧農業，有時也被稱為“智慧農業”、“精準農業”、“電子農業”或“數位農業”，是一種利用資訊和數據技術優化農業生產系統和運營的農業實踐。 「智慧農業」一詞大約在2012年開始在日本使用，自2019年以來，「智慧農業示範計畫」已在多個地區推廣，並逐漸獲得廣泛認可。其起源可追溯到1990年代GPS在拖拉機上的應用，並由精準農業的早期發展演變而來。

智慧農業被列為政府在2020年《糧食、農業和農村基本規劃》中應採取的中期措施之一，也是彌補農業資訊通信技術應用落後的重要策略。它涵蓋所有農業作業，並利用土壤和作物狀況、天氣、資源等即時數據，使決策能夠基於數據而不是直覺。

智慧農業技術種類繁多，各種解決方案正在開發中，旨在提高農業生產各個環節的效率和先進性。

農林水產部發布的《智慧農業技術目錄》系統性地整理了這些技術，並促進其在農業領域的應用。

請參閱以下內容，以了解典型技術和類別：

• 環境監測系統：此系統測量溫度、濕度、太陽輻射、二氧化碳濃度等參數，並在雲端管理和分析數據。
• 稻田水位感測器及水資源管理系統：此系統利用感測器測量稻田水位和溫度，並遠端控制水閘。
• 耕作數據利用系統：該系統利用人工智慧分析收集到的環境數據和工作記錄，從而推薦最佳耕作方法。

• 自動駕駛拖拉機：採用GPS的自動駕駛系統，能夠實現直線行駛，操作精度與經驗豐富的拖拉機不相上下。
• 自主跟隨運輸機器人：能夠自動運送收穫的農產品和物料，減輕工人的負擔。
• 自走式割草機：利用遙控和自動駕駛技術，高效清除雜草。
• 無人機：用於噴灑農藥、監測作物生長、測量田地等的無人駕駛飛行器。

• 機械化捲心菜收割機：一種自動化捲心菜收割過程並緩解勞動力短缺的機器。
• 人工智慧分類系統：利用攝影機和人工智慧技術自動識別和分類農產品品質和大小的系統。
• 自動分類包裝機器人：一種自動分類和包裝草莓等收穫農產品的機器人技術。

• 環境控制系統：自動控制系統，可將溫室內的溫度、濕度、二氧化碳濃度等參數維持在最佳水準。
• 人工智慧採摘機器人：一種能夠辨識隱藏在葉莖間的果實，並利用最佳路徑高效採摘的機器人。
• 遠端監控系統：一種可讓您透過智慧型手機或平板電腦查看溫室內環境和作物狀況的系統。

儘管每項技術單獨使用都有效，但多種技術的結合能產生協同效應。例如，將感測數據與自主農業機械連接起來，可以根據田間狀況動態調整施肥量。此外，利用雲端技術進行「遠端監控」可以遠端查看農場狀況並操控設備，從而提高工作效率和管理水平。

感測器技術是智慧農業的核心，它正推動農業從依賴「直覺和經驗」的傳統模式轉向基於數據的精準農業管理。透過安裝測量溫度、濕度、土壤水分、太陽輻射等因素的感測器，現在可以即時掌握作物生長環境。這些感測器收集的數據會上傳至雲端，方便農民隨時隨地查看。

精準農業是一系列農業管理技術，它密切監測並精細控制農田和作物的生長狀況，並利用監測結果為來年農業生產制定計畫。以下技術已被開發為支持精準農業的工具：

• 觀測工具：能夠掌握農作物生長狀況的系統，例如田間伺服器和衛星遙感設備。
• 控制工具：能夠根據不同地點自動調整肥料等投入量的可變作業機械。
• 收割工具：能夠自動測量稻米產量和稻米水分含量的產量測量聯合收割機。
• 分析工具：能夠將產量等資料視覺化呈現在地圖上，並可用於農業規劃的資訊分析工具。

農業物聯網應用的一個例子是利用感測器監測土壤和天氣狀況，並根據收集的數據優化灌溉和施肥的系統。這使得每種作物都能獲得最佳的水分、養分、光照等生長環境，而大數據分析則有助於選擇適合當地氣候和土壤條件的品種並制定相應的種植計劃。

用於精準農業的高精度慣性導航系統（INS）感測器不僅能提高產量，還能最大限度地減少對環境的影響，將適量的化學品精準施用於所需之處，或替代機械作業，從而實現更可持續的農業生產。

人工智慧與感測器技術結合的一個例子是Plantec，它是一項預測農作物疾病風險的服務。人工智慧分析來自溫度和濕度感測器、二氧化碳感測器、太陽輻射感測器等的數據，以預測病害風險並提出相應的應對措施。

這些感測器技術和精準農業的引入帶來了許多好處，包括節省和減少農活勞動、降低成本、提高產量、提升產品品質以及保護環境。現在可以創造有利於作物生長的環境，例如使用土壤感測器檢查水分和養分水平，並與自動灌溉系統連接，以提供最佳灌溉。

在示範計畫中實施智慧農業的具體效益因管理規模和區域特徵而異，但在許多情況下，減少勞動時間和提高產量等效益已得到證實。以下是一些具代表性的實際應用案例及其效益：

• 減少工時：在一項針對智慧農業示範計畫的調查中，水稻種植的工時平均減少了 9%。尤其值得一提的是，約 30% 的示範區工時減少了 10% 或更多。
• 機器人拖拉機協同作業：有人駕駛車輛與無人駕駛車輛的協同作業可減少約 30% 的作業時間，從而使作業面積增加 25%。
• 引入自動駕駛拖拉機和直線保持插秧機：一家農場透過引入這些設備，成功地將作業時間減少了 27%。
• 增產效果：基於感測數據的可變施肥以及品種組成和施肥方案的改進，使水稻產量平均提高了 9%。尤其是在施肥方案改進的地區，產量提高了 13%。
• 擴大經營規模並提高獲利能力：一些案例表明，引入智慧技術，結合改進的耕作方式和土地整合，使農場能夠在不大幅增加勞動力的情況下擴大規模並提高收入。
• 透過機械共享降低成本：在山區，多戶農戶共享智慧農業機械的措施已被證明能夠有效提高機械作業率並降低安裝成本。
• 透過數據利用提高利潤：有案例表明，利用田間產量數據可以提高稻米產量和收入；園藝生產部門內部的數據共享也能提高收入。
• 提高山區生產力：一些案例表明，即使在資源匱乏的地區，透過整合小塊土地和採取排水措施，也能成功提高生產力。
• 長期獲利能力提升：一項針對智慧農業示範計畫的後續研究證實，從收入和支出趨勢來看，即使在計畫結束後，整體獲利能力仍然有所提高。
• 引入解決方案解決業務問題的效果：特別是，在業務問題（瓶頸）被明確識別，並且已經使用智慧技術來解決這些問題的情況下，利潤的增長超過了實施成本。

正如這些例子所示，智慧農業技術不僅能節省勞動力，還能透過基於數據的耕作方式來改善和管理決策優化，提高農業經營的獲利能力。然而，為了最大限度地發揮其作用，明確管理問題並選擇合適的技術至關重要。

在《食品、農業與農村基本計畫》中，日本政府將智慧農業定位為推動農業轉型為成長型產業的重要措施。該基本計畫於2020年3月經內閣批准，設定了2030年將以熱量為基礎的食品自給率提高到45%的目標，並明確指出加快發展智慧農業是實現這一目標的重要手段。此外，2020年10月，政府制定了《促進智慧農業綜合方案》，概述了從研發到示範和現場實施的五大支柱，旨在全面推進智慧農業的發展（示範、分析和推廣；開發新的農業支援服務；建立實踐環境；提供學習機會；以及海外拓展）。

2023年，修訂《食品、農業和農村基本法》的進程正在加快，政府已決定制定時間表，向2024年國會例會提交一份修正案草案，其中包括促進智慧農業發展的立法。自2019年4月起，政府經營一個名為「WAGRI」的農業數據共享平台，該平台允許包括農民、製造商和資訊通信技術供應商在內的約50家企業共享和利用數據，從而促進新服務的創建。此外，作為「農業數位轉型計畫」的一部分，政府正在推動以數位技術為基礎的農業管理轉型（FaaS：農業即服務），並實施相關政策以確保農業的永續發展和糧食安全。

阻礙智慧農業普及的主要挑戰在於其高昂的實施和維護成本以及高的技術門檻。引進自動駕駛拖拉機和環境控制系統需要數億至數千萬日圓的初始投資，而投資無法收回的風險是一大障礙，尤其對於小規模農戶和老年農戶而言更是如此。此外，由於智慧農業需要數據分析和物聯網設備操作等技術知識，許多農戶，特別是老年農戶，難以掌握新技術。

解決這些問題的方案包括：

1. 利用國家和地方政府的補貼體系（例如智慧農業技術開發和示範計畫、資訊科技引進補貼等），
2. 透過多個農場聯合購買設備或使用租賃和共享服務來分攤成本，以及
3. 透過建立農民網絡來促進資訊交流和培訓參與。此外，系統性改革，例如改善產業體系和改善對新農戶的支持體系，也是重要議題。