《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 media、Yanmar、Kubota、Kubotafarm

關鍵字: #無人機
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

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2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

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產業場景 議程規劃與關鍵課題
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媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

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10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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