AI促智能农业民主化 最大程度优化农产质量与售价

不少人对人工智能（AI）的刻板认知，大多是类似语音助理提醒用户每日生活行程等。事实上，AI的和机器学习的真正力量，是在于如何使专业技术和知识变的更加「民主化」，降低那些曾经只受限于一小部分专家才能执行的任务的基础门槛，例如存在许多气候、地理和人为变量的农业领域。据报导，透过使用机器学习算法来吸收大量的数据、识别模式并应用统计概率，便能使AI选择出一种最有可能导致成功结果的行动方向与过程。

尽管如此，若欲将机器学习应用于农业生存领域中，则整体过程势必仍存在著相当程度的复杂性。举例来说，无论一块田地处于多平静的状态，观察者都可轻易注意到，农田本身就混杂著许多不同的变量和条件。同样的种子在不同地区的种植结果亦不全然相同，甚至相差甚远。即便是在同一块连接的土地上，也可能出现一端部分田地的整体耕作条件与其它部分不相同的情况。

因此对于农民而言，不到最后收割日，种植的结果便难以真正被有效预测出来。这样的情况，主要是因为受到了数千个相互关联的变量因子交织在一起的结果所致，例如土壤中所含的养份比重、土壤质量的变化、阳光或多云等不同天气变化过程、降雨量、温度、昆虫的出没、作物疾病、以及其它许多变量。

然而，这正是机器学习能藉此展现出由一片混乱之中厘出清晰之处的所在之地。例如透过放置于田野中的远程传感器便能接收到环境条件并转化为统计数据，再由算法来处理这些数据，进而适应和学习预测一系列的结果。农民也能利用这些AI技术作出更好的田野决策，进而帮助提高耕作成功的机率。

一直以来，农场的生产力往往取决于种植者的经验；倘若能够改变这种现况，便能在农业领域中创造出重大的转变，甚至为新手农民提供最佳耕作决策并增长其种植技术。更重要的是，这种转变对于无丰富耕作经验的发展中国家尤有助益。

精准农业（precision agriculture）的崛起，为广泛传播机器专业知识的道路开启了一扇契机之门。远程传感器、卫星和无人飞行载具（UAVs）可全天候在整块农田中搜集信息和数据，用来监测作物健康、土壤状况、温度和湿度，并以有效的方式解读这些数据，使作物的收获愈来愈稳定，同时减少浪费与降低成本，最终将利益回馈至消费者。

机器学习算法也可应用在抵抗干旱或昆虫的育种过程之中。透过AI技术在育种中的应用，将有助于孕育出拥有更佳外观、更长保鲜期、口感更佳、以及更强壮健康的品种，进而推升整体产量。