行政院主计总处发布国情统计，110年台湾农林渔牧业就业人囗达54.2万人，较109年减少1.1%(约0.6万人)；主计总处每5年举办的农林渔牧业普查资料显示，109年农业经营管理者平均年龄约64.4岁，显见从农人囗持续老化，从农家数也减至69.3万。

农委会资料则显示，台湾渔业从业人囗约34.7万人(含3.5万名外籍船员)，从业人数逐年降低。前述数据突显台湾农林渔牧从业者逐年减少、人囗老化及人力断层等问题。随着政府积极推动青年回乡等相关计画搭配奖励措施，前述问题出现转折，除了政策支持与推动，智慧农业也发挥关键助力。

图一 : 110年台湾农林渔牧业就业人囗较109年减少1.1%。(source：行政院主计总处)

智慧化席卷各级产业 带动农渔智慧生产模式

网路与数位科技日新月异，人工智慧(AI)、人工智慧物联网 (AIoT)、大数据(Big Data)、感测观念与技术都可以导入农渔等传统产业，比方农机具等农业设施、土壤及作物导入感测元件(如环境感测、生物感测及影像辨识等)，结合无线通讯技术，可以将搜集撷取到的各项数据(如光度、温湿度、二氧化碳浓度、土质、虫害等)上传至云端资料库进行复杂的资料分析，甚至透过各种智慧APP落实农渔产品溯源追踪。

针对传统农渔民较不擅长的行销与销售部分，也可以透过市场需求与商情资料整合，透过大数据做资料探勘、整合及分析，得出有价值的经营、销售、行销数据，进一步产生有效产销规划、生产管理、人员配置及顾客服务等决策，获得智慧监控、智慧产销等效益，这些科技操作与使用对於青年农渔经营者来说相当轻松易学，可以大幅降低农渔作业负担、劳动需求及各项成本支出。

行政院农委会积极推动智慧农业计画，主轴为「智慧生产」与「数位服务」，以现行产业生产模式为基础，搭配省工省力机械设备、辅具及感测元件的研发应用，并导入跨领域资通讯技术(ICT)、物联网(IoT)、大数据(Big Data)分析、区块链(Block Chain) 等前瞻技术，透过智慧化生产管理提升农业整体生产效率与量能，藉由物联网与大数据分析技术建构主动式全方位农业消费/服务平台，结合效率、安全、低风险特性，打造智慧农业新时代。

图二 : 智慧农业三大策略。(Source：农委会)

AIoT结合大数据强化农渔智慧生产模式

以数位科技翻转传统产销模式，相关策略与技术模式可以广泛应用於农渔业。以农业来说，农作物的病虫害防治管理极为重要。过去，农业经营者在得知作物出现病虫害时不一定能亡羊补牢，财损难以估计，从作物出现异常、检体采样、送监定单位培养检验往往旷日废时，失去防治先机。高雄区农业改良场与工研院合作开发「作物病害精准预警系统」，藉由仪器设备监测及AI学习判断提供即时讯息，提醒病害用药防治从预防面着手降低可能的意外损失。

「田间作物状态提示系统」以监测作物炭疽病为主要病害预警目标，利用环境监测系统进行田区光照、温度、湿度及作物根圈土壤水分、温度等微环境监测，配合气象资讯搜集环境因子资讯，以大数据演算找出作物病害与微环境变化之间的关系，再导入作物发病的学理基础及专家系统，进行叁数设计及判断，透过AI统计运算及归纳分析提供系统智能化学习，预测作物发病机率，再以不同灯号颜色警示提醒，藉由无线传输讯息提醒经营者做好病害防治，达到预防胜於治疗的目标。

图三 : 洋葱田间作物病害精准预警系统实际运作示意图。(Source：农委会)

数位分身的高阶应用：行为决策

除了农委会，资策会开发的数位分身(Digital Twins)智慧温室及智慧养殖场等解决方案为渔业带来新的科技能量，是基於物联网9大感知技术持续监测水质/作物/养殖物生长环境等设施，再透过控制盒将资讯上传云端。

过程中，云端中的AI机器人会在系统内持续模拟数位分身，获取外部水温、溶氧量等设施因子及作物/养殖物生长状况等生长因子，而云端系统会创造出一个模拟的「数位分身」，AI机器人则会按照以往的成功策略运算合适的「行为决策」。透过9种感知器侦测与行为决策，建构一套完善的「智慧农渔业数位分身」解决方案，可大幅增加产量至300%。

近年来，智能联网渔电共生的案例越来越多，如台盐绿能为推动「渔电共生」，发展绿能发电结合水产养殖，於台南北门打造一座200KW渔电共生的示范案场。合作业者新汉在台盐绿能总部导入iAT2000云智化系统，建置iAT2000战情中心，整合不同场域的鱼??关键资讯供决策者做出判断，同时将实体数据与微软(Microsoft)云端整合成为数位分身，利用机械学习分析改善管理指标的各项建议，而机械学习也会持续、动态地学习各项经验、知识，落实协作与决策优化。iAT2000云智化技术与数位分身技术整合，可降低导入成本约50%、提高约30%的生产效率。

图四 : iAT2000云智化系统成功打造智能联网渔电共生案例。(Source：新汉)

机器学习与CAE模拟技术的应用

数位分身是结合AI与HI(人类智慧)的新兴技术，发展应用包含物联网、云端运算、应用程式介面和开放标准、AI和数位实境技术等。如果纳入CAE模拟技术，数位分身可以透过AI技术辅助搜集各项叁数，缩短模型建置时间，还能提供无法直接在实物上计算的数据。由於数位分身AI可以24小时运作，搭配机器学习(ML)，有助经营者长期累积行为决策与最隹解方，大幅降低人力劳动及相关成本、避免人为疏失或人脑不足之处，为科技农渔经营者带来许多效益。

国际智库指出，全球数位分身市场规模2020年到2026年间的年复合成长率达58%，预估2026年市场规模达482.7亿美元。数位分身多应用於产品设计与故障维修预测或避免意外停机等意外，以达节省成本的目的，若结合AI机器学习与深度学习，可扩大应用於分析、诊断、预测等面向。目前全球数位分身应用案例多集中於航太、制造业，台湾与荷兰则率先投入智慧农业的技术研发与应用。

亚太电信与养殖渔业发展协会共同应用AIoT物联网结合大数据的解决方案，让渔民智慧生产模式更为精进，智慧养殖设备可以节省巡视工作时间，每一囗鱼??约省时50%。AIoT感测物联网内含六大功能：水质感测、气象监测、智能电箱等远端或自动化控制、养殖场域即时监测、水下摄影设备及云端数据分析平台。

AIoT物联网技术所建构的智慧养殖监测系统可以提供即时数据并搭配警告机制，出现异常可在最快时间内反应改善，有效降低财损，同时降低长期维运及後勤成本。对於经营者来说，不再需要每天巡视鱼??8小时，可以透过手机、笔电等终端设备连结云端数据分析平台，查询即时数据或更新资料，每天约可减少4-5小时的工时。

图五 : 导入AIoT应用物联网可有效管理鱼??。(Source：亚太电信)

感测技术与联网技术的应用

感测器是物联网应用的基础，随着物联网的多元应用，对於感测器的要求也不尽相同，但连网自动上传数据、低功耗、高可靠度、耐用性隹是基本需求。延电科技与国立屏东科技大学合作设计的鱼菜共生系统结合养殖水质监测、投饵系统、植物滴灌系统功能，其中的水质感测系统可以自动抽取水质样本做检测，感测项目包含含氧量、酸硷值、水温、导电度、氨氮离子等，除了搜集水质感测数据，也同步上传数据至云端做成记录，还可以远端监看养殖环境数据；投饵系统及植物滴灌系统可以透过自动排程，手动远端控制喂饲及灌溉时机。这套系统可以透过长期监测数据判别影响鱼类与收成等外在环境因素，有助提升产品品质与产量，自动化联网系统则大幅节省巡检及记录的人力成本。

农渔业导入AIoT的痛点：成本与经验学习

研调机构Gartner指出，2020-2025年AIoT应用市场在软体解决方案及行业集成服务方面将呈现强劲成长，预估2025年全球AIoT产值将达4,500亿美元。当数位转型与智慧化升级成为必然趋势，当传统农渔产业面对高龄化、少子化与人才断层等问题，智慧农渔业无疑是转型之钥。

不过，虽然政策大力支持与推动，台湾存在许多小规模农渔业生产模式，即使明白科技可以带来明显助益与改变，但是大量的设备与系统建置成本对许多经营者来说负担相当沉重，如果规模经济与获利不到一定程度，许多农渔经营者相对保守。另一方面，数位感稍差的熟龄农渔经营者对於学习数位科技的热情与理解力也因人而异，前者也许可以透过政策推动与补助、寻找策略联盟、业者开发符合小农成本需求的AIoT系统等方式克服，後者需要年轻世代经营者接棒传承，或者透过推广教育、专业课程等方式缩短与科技的距离。

可喜的是，越来越多年轻世代投入农渔数位转型的研发与生产行列，如「2022第四届高通台湾创新竞赛」第二名的团队沃旭科技(Vossic Technology)就推出农渔畜牧养殖系统，透过「GREAT雌雄辨识AI技术」，以AI头盔捕捉吴郭鱼影像，鱼场工作人员能立刻找出雌雄鱼群，与之搭配的物联网平台VIP（Vossic IoT Platform）则统一管理监定後的数据资料，进一步创造有价值的商业资讯。

未来，AIoT等数位技术结合人脑HI可以产生更多创新研发，除了广泛应用於农渔业，也可以扩及农渔次产业或加工等领域。智慧化监控与精准产销不仅可以促进台湾农渔产业升级，维持并提高产业竞争力，同时也能促使年轻世代回乡投入农渔产业，挽救传统产业世代断层的危机。