不再只看天吃飯!阿龜微氣候用資料科學看科技創造農業革命
不再只看天吃飯!阿龜微氣候用資料科學看科技創造農業革命

創業小聚#99,AgriTech Revolution——新世代農夫,用科技收成!
蜂巢數據創辦人吳君孝將擔任分享講者,03/13前報名享早鳥7折優惠,點擊連結報名

一般民眾對農作產業鏈的認知常僅限於農夫與消費者兩個端點,事實上,這兩者之間還有合作社、小型/大型契作商、大型農企業、採購商等多重環節。一直以來,廠商與農夫簽訂採購/契作合約,都是靠雙方經驗去「預期」作物產量、收成日期、品質規格等項目。

撇開農業本是「看天吃飯」的行業不談,契作商與採購商其實無法確保農夫是否遵守合約內容規範之種植方式進行,即使他們派去監督的產業經理擁有專業資料分析能力及農業背景知識,若量大時也無法一人兼顧。也就是說,在風險高變因多的狀態下,廠商與農民的合約能否兌現都還是個未知數

農民經驗+科學數據 降低風險提高產出

蜂巢數據以「阿龜微氣候」為品牌服務名稱,專注於提供軟體、資料分析服務,致力開發農業科學化生產管理解決方案,期望透過其幫助契作/採購商和農民更全面地了解作物種植狀況,以此降低契作合約過程中的風險,提升高品質作物產出率。阿龜微氣候主要提供三種硬體設備服務:

在地氣象站

由於台灣地區性氣候差異大,對不少農民而言,中央氣象局的預報並不能當成參考依據。阿龜微氣候的「在地氣象站」覆蓋範圍可達10公頃,讓農民能掌握更精確的在地預報,若遇極端氣候,即便無法改變天氣,起碼能提早做好後續處理措施。

田間感測器

除了天候,作物種植環境亦是農民必須注意的一環。由團隊自行開發的田間感測器能蒐集土壤相關資料:土壤溫度、含水量、田間溫度、濕度、電導等資訊,有了這些數據,農民可以結合自身經驗判斷作物狀況,而非只是隔空抓藥。

「另一個關鍵是時機點!」蜂巢數據共同創辦人盧安邦補充:「以鳳梨為例,鳳梨怕冷又怕熱,天氣冷到什麼程度要去蓋布?蓋布時長又可能影響植物光照。另外,灑藥防蟲殺蟲也講究時機,若時機沒抓準而重複噴灑,不只浪費時間、耗費成本也大。」

縮時攝影機器

如果契作/採購商無法靠人力時時刻刻監控耕作者,縮時攝影是一種很好的驗證方式,用以確認農夫是否有按照合約規範行事。除此之外,透過縮時影片,消費者可直接快速地看見作物生長的過程,不失為一種刺激行銷的手法。

透過上述設備取得之資料,阿龜微氣候發展出作物產期預測服務,從農民種下作物的那天就開始推算收成時間,每天根據資料數據更新結果,如此一來,若收成時間或產量有異動,契作商或農民可以提早想辦法。吳君孝表示,農民種了一生的田,從每次經驗中凝煉出智慧精萃,這樣的專業是無可比擬的,他們只是提供更好的工具,讓農民有足夠資料進行決策。除此之外,比起老農,阿龜微氣候也讓經驗相對少的青農第二、三代,能用一個新的、科學化、智慧化的方式快速上手,解決知識傳承問題。

與歐美智慧農業作出區隔,能解決問題才是關鍵

被問及為何選擇熱帶作物市場,吳君孝表示團隊很早就鎖定了這塊市場。「農業進程可分成三個進程:機械化、自動化、智慧化,歐美國家由於自動化、機械化的時間很早,智慧化速度當然就較快。」吳君孝分析,由於歐美國家的農業科技很早就開始發展,台灣很難在技術成熟度與資料量上與其抗衡。然而由於天候環境不同,且以前大家都不看好熱帶作物的經濟價值,歐美普遍著重在溫寒帶作物的研究。

「很多做智慧農業的人想快速取得成果,會選擇研究溫寒帶作物,可以較快累積樣本數。」吳君孝分析,其實台灣因地理位置跟種植作物關係,很適合去做熱帶農業研究,美國遇到較大的問題是缺水,因此歐美的農業科技較著重於用水量;但東南亞並無此問題。反過來說,由於不同天氣環境,歐美團隊目前也無法解決熱帶地區的農業問題。觀察到市場缺口,團隊選擇資料蒐集相對麻煩的熱帶作物,結果反而大家比較信任像他們一樣在農業實務上有做出成績的團隊。

吳君孝坦言,由於他們不單賣設備,因此團隊需花費許多時間了解農民狀況,導致他們的每個專案成本都很高。「這其實牽涉到自我定位的問題。」盧安邦說,「我們今天做的是農業科技而非硬體廠,所以我們更關心的是購買者的農田需求,問題能不能真的被解決。」因此,蜂巢數據內部有一套完整的需求訪談SOP,根據不同產地、天氣的差異性做不同規劃,期待資料應用的解決方案真能幫助農民賺到錢。

「論農業科技,目前台灣、新加坡跟香港擁有較高的科技水準,亦是農產品轉運出口站,要發展智慧農業或拓展相關市場都相當有利,」吳君孝進一步分析,智慧農業的運用在溫室實施當然會比較簡單,然而團隊從最開始將眼光鎖定在露天農田。「正因為露天比較難做,這也代表智慧農業用在這裡可以發揮更大的價值,比起溫室,露天耕種的農民更需要知道作物的資料數據。」

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阿龜微氣候團隊成員,左起共同創辦人盧安邦、創辦人吳君孝。
圖/ 侯俊偉攝影

深耕國內放眼海外,為民所用也要讓農業回到商業面

做出產品、解決問題,然而若農民無法負擔設備成本,就違背了團隊成立初衷──做出農民可用的東西。因此,蜂巢數據找上有實際風險管理需求的契作商跟採購商,期待可以建立商業正向循環。吳君孝指出,目前第一年的服務方案還是以整包服務方案推出;第二年則收取服務費跟品牌月租費。

此外,有鑑於目前台灣的農業保險保的對象是農戶,屬於政策性保險,然而針對作物毀損的狀況,市面上還沒有農業相關的商業性保險。因此,蜂巢數據正在跟保險公司洽談合作,協助以科學化數據佐證,建構一個比較完整的風險評估、保單設計及理賠方式,除了讓商業機制更健全外,更希望農業能回歸到商業面,讓作物也能有保障。

吳君孝表示,今年除了繼續深耕台灣市場,蒐集資料做出更好的科學解決方案,建立完整模型以外,線下部分也會與一些種植專家洽談合作;下一步將瞄準印尼、新加坡、馬來西亞、越南與泰國市場,主要針對採購商及大型農業生產者做銷售。如果真的進軍海外,方向也會有所調整,相對於台灣著重在「微」氣候,國外地大,屆時將結合全球衛星資料還有氣象站做大規模分析,專注於作物參數分析跟預測上,希望能以海外管理的模式與企業或集團進行合作。

創業快問快答

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
人、事、技術

Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
國際市場

公司資訊

公司名稱:蜂巢數據科技股份有限公司
成立時間:2016/11/24
產品名稱:阿龜微氣候:農業科學化生產管理解決方案
上線時間:2018/6/1
官方網站Facebook新創資料庫

本文授權轉載自:創業小聚

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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