《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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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