當初試飛「成功」的Facebook太陽能無人機Aquila，正在接受著陸事故調查|數位時代 BusinessNext

當初試飛「成功」的Facebook太陽能無人機Aquila，正在接受著陸事故調查

6月28日，Facebook執行長佐克伯在Facebook公開了太陽能無人機Aquila首次試飛「成功」的影片，不過今日美國國家運輸安全委員會針對Aquila著陸時發生的事故展開調查。

6月28日，承載著佐克伯「連接世界」夢想的Aquila的太陽能無人機首次試飛成功，但目前該計劃不得不暫停。

近日，據彭博社消息，當日的測試裡出現事故，幸無人員傷亡，美國國家運輸安全委員會（the National Transportation Safety Board）已經介入調查，調查至少需要一個月才能出結果。

本次測試的是Aquila第一架原型機，未裝載太陽能電池板，僅在約655公尺的低空進行30分鐘的測試飛行，為自動飛行採集數據，Aquila最終超額完成任務，飛行了96分鐘。

試飛結束後，Facebook在一封郵件報告裡稱「此次飛行是成功的，沒有重大的意外事故」。 7月21日在Facebook官方部落格上，一篇關於Aquila的文章中再次寫到無人機的真實測試情況，文內則提到了「無人機在著陸前出現結構性故障」的問題。

美國國家運輸安全委員會（NTSB）也證實，Aquila無人機著陸時確實出現了「機器結構性故障」，但NTSB並沒有披露更多關於本次事故的細節內容，包括Aquila的損壞程度和故障發生的潛在原因調查結果。

NTSB的官方發言人稱，事故發生在當地時間的早上7點43分，且屬於「大型事故」，所幸沒有人員受傷。考慮到Aquila無人機的潛在危險性，NTSB將會進行一次全面徹底的調查。

用能長時間飛行的無人機替代衛星的做法，Facebook不是第一家，而這種無人機出現故障，Aquila也不是第一架。據NTSB介紹，2015年5月時，Google母公司Alphabet的無人機Solara 50在新墨西哥的沙漠著陸地帶飛行時遇到了熱上升氣流時就出現了失控的意外狀況。

Aquila的太陽能無人機是Facebook Connectivity Lab多年來的智慧結晶，計劃為世界16億無法上網的人提供廉價的網路接入。

根據佐克伯的願景，他們要保證無人機飛行在 20,000公尺的高空。在這個高度上，較弱的風可以保證飛行的穩定，也不會影響其他飛機的飛行，並且保證信號強度。這種高度上，一架無人機可以保證一個中等城市的網路連接。此外，在這個高度上飛行，Aquila最高可飛行長達3個月。（關於Aquila的技術問題此前愛范兒已有介紹，有興趣者可點擊連結查看）

Aquila還在做實地測試。此前，愛范兒認為對Facebook來說，他們還有很長的路要走。第一，他們要首先完成飛行器的開發，裝上太陽能電池板進行實地飛行。第二，飛行器需要裝載上雷射發射器進行測試，並與地面的雷射接收器進行配合。現在，Facebook還得解決無人機著陸時的結構故障問題。

除了Aquila無人機，Facebook還有用衛星「連接」世界的打算。但此前馬斯克的 SpaceX的獵鷹9號火箭爆炸直接導致Facebook的第一顆網路衛星被完全摧毀，據悉，這顆AMOS-6衛星原本計劃是向非洲居民提供免費的上網服務。

本文授權轉載自：愛范兒

走進蔬果加工廠，同樣是100公斤高麗菜，最後能做出多少成品？答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件，客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言，這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例，即使機械手臂已經訓練好辨識特徵，面對形狀各異的蔬菜，仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數，卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作，成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據，先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶，業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察，農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中：該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力，都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單，現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格；如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP，再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量，逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談，了解採購、派工與品管的作業方式，再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正，才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物，宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識，輔助產線末端檢查。林佑澤表示，每批農產品品質不同，比起單看良率，他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積，宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型，減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好，乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業，宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動，生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限，開拓附加價值更高的加工業務。

不過，乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間，不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同，反覆試做不僅增加成本，也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話，前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工：先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性，再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備，並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備，最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數，希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線，減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工，想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說，果乾目前更像是展示技術能力的產品，未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業，乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力，宜展便有機會從既有蔬果供應鏈，切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園，驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化，宜展也開始思考，這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園＋後，宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到，天際線協助邀集不同局處了解團隊需求，並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作，增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源，更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶，先前中南部連日降雨，蔬菜供應受到影響，宜展便從北部調度蔬菜，以不同產區互相支援，降低天候對供貨的衝擊。此外，團隊也透過天際線資源，獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導，並成功榮獲金賞獎肯定，除了展現產品的創新與設計實力，也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步，宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域，將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗，轉化為可複製、可優化的營運管理模式，帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出，未來若要跨區域擴張，不可能每到一個新地方，就把原有團隊整批搬過去。因此，宜展希望將資深員工的實務經驗，轉化為標準化流程與數據模型，結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策，讓新場域能依據當地條件快速調整，降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園，宜展接下來要驗證的，是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法，是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度，提升擴張效率，讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。