掃QR Code就能看生產履歷,區塊鏈助台灣香蕉外銷日本
掃QR Code就能看生產履歷,區塊鏈助台灣香蕉外銷日本
2019.05.24 | 物聯網

說到區塊鏈技術,加密貨幣是最廣為人知的應用,但透過區塊鏈的分散式資料庫的網路架構基礎,其實能夠使用在各種不同情境的資訊加密應用上。行政院農委會國際處就從2017年開始,透過由奧丁丁集團(OwlTing)所推出的區塊鏈應用服務OwlTing Blockchain Services(簡稱OBS),推動建構「農業區塊鏈」相關計畫,透過導入區塊鏈技術,強化台灣農產品競爭力。

現在消費者已經可以在市場攤位的水果上,看到「奧丁丁區塊鏈溯源認證」QR Code,掃Code之後,就能看到該商品的生產履歷。行政院農委會國際處副處長林家榮表示,「 向國際推廣台灣農產品的過程中,最大困難點是無法有效地證明我們的品質,但區塊鏈技術解決方案如同國際通用語言,加速台灣農產品在國際發光的機會。

致力農產品外銷的台灣國際農業開發公司(以下簡稱台農發)已透過農業區塊鏈系統,幫助台灣香蕉外銷日本,同時也透過農業區塊鏈系統,預測鳳梨的未來產值。接下來,農委會將針對高價位的溫室精緻農產品,將前端溫室中感測元件的溫度、濕度等等資訊紀錄,以及收成之後的物流配送過程、配送過程中的溫度資訊通通上鏈。

奧丁丁區塊鏈溯源認證
奧丁丁區塊鏈溯源認證。
圖/ 程倚華/攝影

農產履歷建立安心感,香蕉外銷業績有成

台農發已開始運用農委會與奧丁丁合作的農業區塊鏈系統,將農產品生產資訊上鏈。並進一步利用農業履歷所帶來的安全、安心感打通台灣農產品的外銷市場。目前,台農發已成功將香蕉賣到日本超市。

香蕉在國際農業市場上,屬於價格競爭較激烈的品項。目前全球的香蕉報價平均是一箱6到7美元,但是台灣香蕉的平均報價則高達22到25美元。在此狀況之下,導入區塊鏈溯源認證讓消費者可以在採購的同時掃Code並了解香蕉的種植履歷,進而促使消費者願意用較高的價格購買。台農發指出,在去年(2018),全台的香蕉外銷總量不到1千噸,但在導入區塊鏈溯源認證之後,光是台農發開發的日本通路,在今年就已經銷出500噸以上。

台農發香蕉與鳳梨
台農發透過農業區塊鏈系統,幫助台灣香蕉外銷日本;同時,也透過系統預測鳳梨的未來產值。
圖/ 程倚華/攝影

但台農發也不諱言,目前僅能做到農地生產資訊的上鏈整合,集貨場的包裝、洗選過程上鏈是目前正在努力的方向。

另一方面,農委會副主委陳駿季認為,就如同其他的區塊鏈應用一樣,農產品履歷上鏈過程中,如何確保資訊的正確性是一大挑戰。目前農委會是透過產品抽檢與前端輔導的方式,維護資料的正確性。

台灣香蕉研究所
台農發將香蕉農地生產資訊上鏈整合。
圖/ 台灣香蕉研究所網頁截圖

農業資訊上鏈,有效預測鳳梨產量

奧丁丁表示,區塊鏈技術也可以結合物聯網(IoT)裝置,讓數據更仔細地被記錄,未來可以協助優化產品的品質甚至是產量控管。透過IoT裝置數據紀錄,提供農民更具智慧的參考依據,儼然成為新一代「農民曆」,讓栽種科技化、耕耘更有效率,藉由智慧科技,讓農業這門學問達到事半功倍的效果。

台農發就說,目前已在鳳梨田導入IoT裝置,搜集各類栽種的數據,並運用農委會與奧丁丁合作的農業食品溯源區塊鏈系統,做鳳梨田的監測,進一步提高良率、預測產量與鳳梨成熟時間。

關鍵字: #農業科技
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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