判斷水果熟度、養文蛤都靠「它」：這位大學校長花費１０年蹲農場，把AI變成農民工具箱

「我可能是全台灣花最多時間在農場的科大校長。」南臺科技大學校長黃能富，在2025AIA夏季論壇的演講中開場時笑著說道。

由台灣人工智慧學校主辦的2025AIA夏季論壇，主要聚焦南部地區的優勢產業，探索如何透過AI技術賦能傳統與新興產業。

南臺科技大學校長黃能富，以AI落地應用發表演講，主題正是聚焦在他投入10年的AI農業。他首先分享目前台灣農業的嚴峻問題。

首先是傳承不易，農業生產高度仰賴「老師傅」的領域知識（Domain Knowledge），這些農民擁有三、四十年的種植經驗，但他們的知識難以複製與傳承。

第二是人力短缺與勞動成本高漲，黃能富以透過聲音判斷西瓜熟度的鑑瓜師一職舉例：「當時跟著老師傅在炎熱的夏天下田採西瓜，一整天腰都要一直彎著，一天薪資是三千五，相當辛苦。」

第三是採收效率與浪費，工人經驗不足或作業條件影響，導致採收不當，例如台灣據說有20%的水果在未成熟時就被採收，造成浪費，漁牧產業也是同理。

透過AI的導入，這些都能有效解決。

AI如何落地農田？答案在邊緣運算

「從一開始導入AIoT、數據收集、數據分析，到後來的影像、聲音，開始建構AI模型，幫助農場持續升級。」黃能富表示。

雖然AI能夠將老師傅的經驗數位化以協助農場工作，或是透過影像、聲音進行快速檢測與判斷，但黃能富也提到其中的挑戰：雲端計算。

因為農業工作環境與裝置的限制，要將資料送到雲端計算相當困難，許多現場甚至沒有網路，更重要的，也無法應對需要立刻推論與辨識的需求，例如馬上判斷水果成熟度。

因此需要將AI晶片內建在設備上（Device AI），也就是透過邊緣計算，以符合現場工作所需要的即時性。

黃能富提到：「現在農場經營與工業、醫療一樣，其中有很多感應器，收集土壤、水、 空氣等等資料。現在還加上視覺、聽覺，資料來源可能包攝影機、無人機、智慧眼鏡等。」

黃能富這十年的投入就是持續拜訪各地的農場，收集多樣性資料，並進行分析與建模，其中就包含大量農業專家、老師傅的專業知識。「這是我們最重要的資產。」黃能富開玩笑說，在過程中為了與老師傅打交道，酒量提升了不少。

(責任編輯 / 溫為翔)