「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」
「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」
2019.08.02 | 創業

「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。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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