《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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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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