AI養蝦肥美又Q甜，中山大學教授們把育成率提高到7成|數位時代 BusinessNext

AI養蝦肥美又Q甜，中山大學教授們把育成率提高到7成

AI養出來的蝦子肥美大尾，肉質Q甜，來看看高雄一群教授如何打造三處AI養殖池，養出好蝦。

AI育成率從不到5成拉高到7成

即使漁民頻繁巡察蝦塭，也難以精確掌握蝦子生長進度，必須靠撈蝦檢視的方式抽樣整個蝦塭生長進度，加上台灣養殖業主高齡化，高齡漁夫冒惡劣天氣巡察也讓人驚心，中山大學海洋科學系教授洪慶章推動跨學系專案，與資訊工程系教授黃英哲合作，要讓AI應用落地，解決老漁夫痛點。

洪慶章成立的智慧科技水產養殖團隊最新成果，是利用AI養蝦，不僅蝦隻身型比一般傳統養殖蝦大得多，也能利用AI告知投餌最佳時機，降低成本，減少人力巡邏工作量，用AI增加蝦塭產收。

透過AI養蝦成績斐然，一般坊間養殖蝦子育成率約4～5成，也就是說，一百萬尾蝦苗最好可以育成50萬隻蝦子，若天候不佳，育成率還會更差，但教授們導入AI以科學方法養蝦，育成率可以提高到7成。

AI監控水質，監測蝦隻生長活力

洪慶章說，漁民養蝦最大的挑戰是「混濁的養殖池水質」，這是蝦隻的成長好壞關鍵，而水質與餵食的飼料數量及時間點關聯非常高，但養蝦的水質混濁，所以漁民無法以目視判斷池底蝦的健康情況，一旦過度餵養蝦群，水中殘留過多的殘餌與排泄物，會使水質加快惡化。

洪慶章說，壞的水質會將增生細菌，使蝦隻生病，導致全池覆沒。當颱風、寒害來臨，更是蝦塭最危險的挑戰。

洪慶章為此與台灣海洋中心合作開發的高靈敏度水下攝影系統（UVS），全天候監控錄製全彩即時影像，透過紅外線技術自動化觀測及預警，AI資料庫每天新增4,000張以上圖片，加上錄影資料提供AI學習分析。

透過分析這些大量資料，用監控影像資料來「訓練」AI機器，目前AI已經可以協助漁民判斷是否該投餌餵食，其次，掌握池裡蝦隻的數量、大小與移動速度，透過資料機器學習，也已建立蝦隻成長模型。

目前洪教授的團隊也開發了APP，讓漁民遠端操控，透過智慧化軟體自動控制投放飼料、排放汙泥等日常工作，也就是說，當AI判斷該投放餌料，農夫透過手機App就能執行。

另外，有別於傳統蝦塭是四方形，蝦池角落常堆積污泥廢餌，因此團隊也改良推出圓形蝦塭，讓淤泥因水流集中於池底中央，有利於清潔排汙，取代人工挖污泥，減緩水質腐壞。另外蝦塭也設立一圈供氧設備，讓蝦隻含氧平均。

AI養殖挑戰是資料量與自動化

AI養蝦二個考驗是龐大資料量與自動化考驗，洪慶章表示，專案執行第一年已累積了47TB影像跟照片資料，若預估專案要執行三年，資料量累積將會高達500TB，為此儲存端，他們採用Seagate SkyHawk硬碟儲存監控影像資料，並以NAS系統專用Seagate IronWolf Pro硬碟做超大量的資料儲存。

在智慧養蝦後，這個團隊的下一步是自動化。黃英哲表示傳統養殖業必須看天吃飯，很難跟工廠一樣照固定規則運行，所以養殖業導入自動化管理系統有很大挑戰，但可以利用AI彌補，目前魚塭老闆可以透過App監控最佳餵食時間，按未來期望能更AI化自動判斷時機並投料。

硬碟大廠希捷委託IDC進行《資料脈動：釋放人工智慧的潛能》調查顯示，76%的台灣受訪者已計畫在未來開始採用AI解決方案，但有83%的受訪者不知該從何處著手。

對此黃英哲表示，傳統產業若要轉型突破，必須要先找出隱藏在企業內價值資料，這部分必須對資訊系統進行投資，目前該團隊計畫把該實驗架構複製到一般魚塭，進行實地測試。

家電是典型的低頻、高單價商品，消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機，但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下：從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價，到進一步留下會員資料、瀏覽官網，甚至進入門市體驗，消費者的決策路徑越來越分散，即使最後的交易發生在線下，購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普（SHARP）會重新思考數位行銷的原因。

過去，品牌比較關注如何「帶來多少流量」，但當數位接觸點持續增加，重要議題逐漸變成：誰在關注什麼？誰可能進入購買週期？又該在什麼時間點，提供什麼內容？

SHARP 台灣總經理張凱傑表示：「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務，讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』，逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術， SHARP 致力將科技融入日常生活，預先設想、解決消費者不同階段的生活需求；如今，這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷：不只是等消費者說出需求，而是透過數據，更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據，但因數據資料分散在不同部門與系統，想要為行銷活動建立目標消費者輪廓，需要跨部門整理與人工處理。例如，需要先請 IT 撈取資料，再由行銷團隊分類目標客群，前後可能花上 3 到 5 天，活動發送出去後，也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰， SHARP 開始評估、測試客戶資料平台（CDP），最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中， SHARP 關注的不只是資料整合能力，也包括系統是否容易上手，以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先， SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類，還有提供行銷引導與 AI 工具，例如行銷自動化等，讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策，以清晰的投資報酬率（ROI）等數據，建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出：「對我們來說， CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間，讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容，而不是處理資料。」舉例來說，導入 Insider One 後，行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置，將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘，然後，由系統觸及，以及追蹤開信、點擊與轉換，大幅縮短跨部門協作的工作流程。

1912 年創立的夏普，在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ，透過數據整合，真正了解消費者的需求，精準推薦，股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。

圖／數位時代

對 SHARP 來說，另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用， Insider One 團隊扮演如導師般的角色，透過手把手的培訓與指導，不僅大幅縮短系統摸索時間，更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內，成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點，以消費者全通路（OMO）旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示， SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路，部分合作通路同樣採用 Insider One，讓跨通路數據串接有了共通基礎，在 Insider One 團隊的協助下， SHARP 與生鮮超市合作，在符合資料授權跟隱私規範的前提下，透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求，並以此規畫跨業聯合促銷（Joint Promotion）。

股東購物節四大指標皆雙位數成長， SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說，股東購物節是年度最重要活動，透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案，結合會員資料整合與行為分析，去（2025）年， SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群，轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣，再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程，讓對的內容在對的時機觸達對的人，極大化行銷綜效。

更重要的是，隨著數據累積與平台熟悉度提升， SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例，今（2026）年，不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%，流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%，讓 SHARP 更加確信：數位行銷的重點不只是「吸引多少人」，而是能否辨識「哪些人值得溝通，以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷， SHARP 成功從會員名單中找出 4,000～5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者，如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群，針對這群人進行精準溝通，帶動數百台產品銷售，創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為，以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效，以維修服務為例，如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久，且近期有多次維修紀錄，即可在適當時機提供換機資訊，甚至從節能效益切入，讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果，不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」，持續深化對消費者的理解，讓線上的互動、內容與優惠，成為消費者消費或走進實體通路的前一站，也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解，成為家電數位行銷競爭的新典範。

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