「噴完農藥，我爸突然倒下來」...一場意外，讓交大副教授投身「智慧種田」|數位時代 BusinessNext

「噴完農藥，我爸突然倒下來」...一場意外，讓交大副教授投身「智慧種田」

農譯科技誕生於交大校園，是科技部率領前往2019年CES（消費性電子展）的新創之一。他們希望透過人工智慧、IoT與生科的跨領域知識，實現農業自動化、走向農業智慧化。而在創立農譯科技的背後，則是來自雲林農村的共同創辦人，生科系副教授陳文亮對於台灣農業期許與想像。

「噴完農藥，我爸爸走回放農具的倉庫，突然倒了下來，我嚇傻了，媽媽在旁邊哭......還好最後救回來了。」農譯科技共同創辦人、交大生科系副教授陳文亮講起小時候差點以悲劇收場的故事，「所以你會不會討厭農藥？你恨死了！」陳文亮說。

雲林農村小孩一次親眼目睹生死交關的場景，在多年之後催生了農譯科技，結合人工智慧、IoT（物聯網）與生物科技的農業平台。透過插在土中的感測器，蒐集、分析土壤與含水量資訊等，達成自動且精準施肥、澆水的「智慧種田」。

智慧種田，讓非專業農民媲美專業

農譯科技的特別之處，不只在誕生於交通大學校園，更是結合跨領域技術的成果。談到跨系、跨專業的合作，陳文亮認為所有人要從「解決問題」為出發點，「從科技的角度去推動農業，是無法成功的；反過來說，要找到農業面臨的問題，用科技來解決。」而農業遇到的問題，不外乎農民的年齡老化、農藥問題，以及土壤濫用與酸化。

陳文亮與學生下鄉實地考察，他們發現全球農業發展的口號，雖然已經喊到了4.0，從人力、機械化、自動化，一直到農業智慧化。但是口號喊的響亮，台灣光自動化就還有很大的進步空間，「就公司的營運角度來看，這是很大的市場。」

因此農譯科技結合了生物科技、人工智慧與IoT技術，用感測器獲取溫濕度、土壤環境等數據，進一步建立調控系統，調節水分、光線、溫度、蟲害、病害與土壤肥力6種常見的農業問題，並能透過手機即時了解各項數據及農作物的生長情形，以達到真正自動化的效果。「先自動化，才有智慧化的可能。」陳文亮說，農譯科技所蒐集到的大量數據，將成為農業智慧化的基石。

以施肥與澆水來舉例，農譯科技從土壤中取得微生物數據進行分析，訓練肥料系統演算法，達到精準施肥的效果，因此只要能取得土壤數據，理論上各種農作物都適用；澆水則不用再「靠感覺」，如前幾日烈陽曝曬，水分其實無法滲透到土壤深處，需要比以往更多的水量，感測器能更精確地理解農作物所需。

農譯科技要讓「非專業農民」，有機會種出跟「專業農民」一樣好的成果。背後則是希望能帶動青農返鄉，解決台灣農業缺工與長照的問題。「在雲林，80多歲的農民仍堅持下田，因為他今天不種，明天也沒人幫他種了。」陳文亮說。

走印表機「賣墨水」的商業模式

不過就算理想再壯闊，也要活下去，農譯科技最重要的商業模式，要走印表機「賣墨水」的模式。

農譯科技的商業模式主要有三個，第一個是智慧農業平台解決方案，架設整套包含感測器、自動灌溉、施肥、開關驅蟲燈、噴灑生物抑制劑的系統，主要瞄準高經濟價值作物，如根莖類的中草藥、草莓等。

第二則是農作物的販售，為了證明農譯科技的系統有效，團隊自主種植了多款農產品。以薑黃來說，不只打破了原本種1年休3年的模式，可以每年耕種、保持土壤不酸化，而且薑黃素的數值還更高，目前也公開販售薑黃產品，成為農譯科技重要的收入來源之一。「常常有人跟我們說，博士為什麼要去種田，我們也種的不錯啊。」陳文亮說。

最後，是最重要的「生物抑制劑」。農譯科技從5,000多種蜘蛛毒中，篩選、分出病蟲害的抑制劑。「對鱗翅目、鞘翅目、雙翅目等昆蟲有效，聽不懂對不對？就是蛾、蚱蜢、果蠅之類的啦。」陳文亮說，但他也強調，生物抑制劑不是噴了就有效，，而是提前預防的生物防治概念，目前能防治80%左右的害蟲。

硬體設備就是農譯科技的「印表機」，生物抑制劑則是生財的「墨水」，但更重要的，後者更是陳文亮對於小時候那場刻骨銘心的意外，最實際的回應。

Ｑ：教授創業的優勢？

教授擁有學校相當多的研發能量與資源，能夠做出很多很棒的prototype（原型）。學校內也有許多人才，教授能夠手把手自己培育子弟兵，他們能延續你的理念、想法，在執行上也有一致性。教授創業也能學著更務實地理解市場，除此之外也能驗證技術與想法的可行性。

Ｑ：教書與實作的距離？

教授創業的最大缺點，就是「出一張嘴」，容易流於喊口號，企業最痛恨的就是教授隨便講講不負責任，反正他還是繼續教書。我們過去也面臨過「打高空」的問題，但真正創業時才發現自己時常錯估市場與商業機會，畢竟這是教授比較不熟悉的地方。

Ｑ：CES的參展感想？

那時候覺得我們農業怎麼會去「消費型」的電子展，最後抱著出去看看的心態參加。結果發現荷蘭、加拿大、巴西、東南亞、中國、日本都來問，農業問題不只台灣有，我們解決的是全球性的問題。除此之外，也發現了其他商機，如歐美不需要太多軟體技術，只要讓他們能夠準時替後花園澆水就好。另外，畢竟我們瞄準高經濟價值作物，大麻也在範圍內，也有許多人來洽詢。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。