《下町火箭2》熱血無人農耕車開工,日本富山縣智慧農業真實上演
《下町火箭2》熱血無人農耕車開工,日本富山縣智慧農業真實上演

日劇《下町火箭2》中,男主角佃航平(阿部寬飾)的「佃製造所」開發無人自動拖拉機,利用衛星定位系統協助農夫耕作的熱血故事,在現實生活也正在上演。

下町火箭2
《下町火箭2》官方劇照。
圖/ 下町火箭2

大阪主要的農業機械業者久保田、洋馬正開發自動化農機,由人員在農田旁操作,就能讓農機30分鐘內來回耕作20次,為社會高齡化後的農業工作人力短缺問題預作準備。(串起日本的「下町工廠」!新創事業 Linkers:要將日本製造業再次推向世界

工作時間平均減少2天,節省勞動力

2019年7月底,在富山縣高岡市一輛橙色的久保田自動拖拉機正在田地裡耕種,工人只需在附近進行遙控,不必親自駕駛此拖拉機。

洋馬
洋馬的自動拖拉機“YT5113A”
圖/ 洋馬的自動拖拉機“YT5113A”

透過遙控器操縱拖拉機,並且利用追蹤衛星的定位系統(GPS)掌握位置信息來規畫工作路線自動前進,結果在不到30分鐘的時間裡就來回耕地了約20次。

利用機械技術和信息通信技術(ICT)提高農業效率的「智能農業」已進入實用階段。

大阪主要的農業機械總部久保田和洋馬,先後在市場上推出了配備自動駕駛技術的最新拖拉機。隨著農民的短缺和高齡化問題,日本對於農業尖端技術的使用期望越來越高,利用雲端管理種植狀況和施肥量等數據並提高盈利能力的服務也變得普遍。

暫且不提人力耕作,在田裡時,即使是傳統的拖拉機也會有幾十公分的作業誤差,但最新的自動機械拖拉機的作業誤差距離則在5公分以內,準確度大大提升。對於水稻種植中最重要的水資源管理,也引入了一套系統,透過操作智慧手機打開和關閉稻田中的供水和排水閥來自動調節水位,也大大提升水資源的使用效率。

拜這些技術所賜,在今年3月至6月的耕作繁忙季,所有員工平均減少了兩天的工作時間。日本紅農協會常務董事Yuji Yamaguchi也表示:「農業的艱辛司空見慣,但以現有技術對農業所做出的改變,大大減少人力需求,這對未來非常有幫助。」

智慧農業日漸成熟

早在2018年10月,洋馬就已經推出了新型的自動拖拉機,利用創新的信息和通信技術(ICT)、精確的定位數據及機械技術來提高農場管理效率,同時也節省勞動力。

久保田
久保田自動拖拉機“SL60A”
圖/ 久保田

這些技術的開發是為了解決近年來農業面臨的各種挑戰,其中包括管理更大規模的農場、勞動力高齡化及面對新進農夫所欠缺的農業知識。此技術一方面可緩和農業所需的勞動力,也可使農業耕作簡單化。這反過來又能為農產品及作物帶來附加值,例如大規模農業,提高作物質量和加強品牌價值。

日商Internet Initiative Japan(IIJ) 19日就宣佈與台灣物聯網業者奇邑合作,雙方將在日本針對各種物聯網領域提供LoRaWAN解決方案,包括室內到戶外智慧農業、食品衛生管理HACCP、車隊管理及智慧建築等。

2017年時,IIJ就為利用物聯網來協助農業降低管理稻田的水位,開發利用LoRaWAN技術來自動控制水稻田水位高低。

日本農業現況及智慧農業的崛起

在日本工業化進程中,由於農業經營效益較不高,導致農村青壯年勞動力流失,農業勞動力高齡化加重,農業上出現了青壯年勞動力嚴重不足與老年勞動力過剩並存的現象。

為此,日本政府採取了各種措施鼓勵和吸引青壯年勞動力務農,儘管這些政策取得了一定成效,讓些許青年返鄉務農,但對於嚴峻的農業勞動力問題來說,新增的青壯年勞動力仍然是杯水車薪。

長期來看,日本少子高齡化的人口發展趨勢將對農業勞動力造成傷害,加上青壯年勞動力在農業與非農部門間的分佈不均,產生更加不利的影響,再者,農業是一個典型的勞動密集型產業,勞動力是不可或缺的,這就成為智能農業發展的轉折點,考量到現在智慧農業的發展及未來優勢,各個企業當然不會放過此商機,相信不久後農業機械自動化將取代大部分人力,來彌補農業勞動力不足。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:IT mediaYanmarKubotaKubotafarm

關鍵字: #無人機
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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