產官學攜手扎根AI農業 點亮桃園科技農業新篇章

國立成功大學資訊工程學系郭軒安助理教授簡報計畫執行成果。國立清華大學人工智慧製造系統研究中心

桃園市政府積極推動產業升級轉型，委託國立清華大學智慧製造與循環經濟研究中心執行「桃園市產業智慧製造深度輔導委託專業服務案」，延續國科會「Dr.Fab 桃園產業升級與數位轉型健檢中心專案」，引進跨校跨領域學研團隊以產業健檢結果為基礎，提供「對症下藥」的升級處方，並於6月16日假中原大學知行領航館辦理期末成果發表會，分享數位轉型成果。

本次深度輔導智慧製造六案分享中，國立成功大學資訊工程學系郭軒安助理教授攜手在地垂直農場龍頭企業源鮮農業，執行「活蔬菜之生長週期異常預測與盤重影響之專家系統」，解決垂直農業長期面臨的植株異常辨識與產量（盤重）不穩定問題。

量身打造AI雙模組  化解垂直農場微氣候變異痛點

垂直農業雖有環境控制設備輔助，但高密度栽培環境下，光照、水分與營養素的微幅競爭仍容易形成微氣候差異，導致農作物出現黑心、根系發育不良等複雜生理異常。過往這類異常高度仰賴現場人員的巡檢經驗，難以數據化管理與中期預警。

本計畫團隊透過物聯網感測器密集蒐集數萬筆水質與空氣數據，開發出生長異常偵測與平均盤重預測兩大核心模組。生長異常偵測模組系統化萃取核心環境因子並進行參數運算，多數活蔬菜異常類型的漏報比例已降至10%以下，且能於生長週期中期即時發出預警，避免損失擴大。平均盤重預測模組則協助在採收前三個關鍵時間點進行產量風險評估，漏報率最低降至28%與36%，協助農場在出貨前精準控管產銷平衡，提升出貨履約率與品牌信譽。

AI模組化身網頁一鍵操作  貼近現場人員需求

為降低現場管理人員負擔，本計畫將成果設計為友善易操作的網頁式智慧農業決策支援系統，將複雜的資料處理、模型訓練與推論流程整合為按鈕化操作介面。即使不具程式開發背景的管理人員，也能快速更新環境資料、執行生長預測，並直接檢視自動標示異常風險的Excel報表與視覺化圖表，大幅降低數位導入門檻。

深度輔導成果轉化為實戰工具  建立產學合作標竿

源鮮農業對本次輔導成效給予高度正面回饋。系統導入後，不僅大幅提升植物生長異常的辨識準確率與即時性、降低人工巡檢依賴，更藉由精準產量預測協助企業有效規劃訂單與物流，避免產銷失衡造成的經濟損失。

本計畫成功將學研成果落地應用，導入AI專家系統解決垂直農場現場痛點，並透過跨校學研能量與在地領航企業攜手，為桃園產業數位轉型升級提供具體的技術應用與示範標竿。