城市自耕不是夢!配備感測器與智慧輔助系統,那些都會農夫的科技農場
城市自耕不是夢!配備感測器與智慧輔助系統,那些都會農夫的科技農場
2019.10.21 | 生活

現代人逐漸注重均衡飲食,以及食物的來源。有空一點的人,便會在自家屋頂、陽台,或是租一塊地,進行「都市農耕(Urban Farming)」,期望自己能夠達到自給自足;另外一種人,則是會到信任的供應商,購買可以溯源的農產品,確保自己吃到的東西是安全的。

不過在都市裡頭,蓋房子都來不及了,更何況是拿來種菜呢?因此新型態的都市農業,通常都以不那麼傳統的方式來栽培,比如說像是「垂直農業(Vertical Farming)」,就能夠減省資源消耗,像是土地,還有水的使用。

根據Allied Market Research的報告指出,2017年垂直農場的市場大約在170億美元之間,預估在2025年將會有近1/4的成長。再加上健康考量,這種新生活風格將深遠改變都市人的生活。

科技的進步,讓這種非傳統的栽種方式,像是水耕,使用LED燈作為日照的來源,還有感測器的使用,更可以透過物聯網(IoT)讓消費者擁有更多掌控,同時在人工智慧和機器人的協助下,用更少的成本與管控,彷彿成為在高聳大樓間耕田的「都市農夫」。

垂直農場
遊客正在觀賞位於北京中國國際展覽中心的垂直農場。
圖/ shutterstock

注意力交給AI,精確植栽更輕鬆

都市農耕並非最新的概念,不過當指標性的新創資本投入時,將能有截然不同的全新定義。美國公司Bowery就被Google母公司Alphabet以及Uber CEO,甚至新加坡的淡馬席控股等投資單位看上。與多數垂直農場一樣,Bowery不用農藥,比傳統農業所使用水資源也少了95%。

最特別的是,他們研發的BoweryOS,透過機械學習(Machine Learning)來監控植物的成長,所以當植物需要多一點水或是光的時候,還有肥料的補給,就能作出精確的調整,在更小的面積裡頭可以種植更多種類的植物,也可以讓植物的生產地距離都市更近一點。

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再也不需要花費多餘的心力,Bowery的人工智慧監控,讓植物都能好好生長。
圖/ Bowery

用指尖種菜,一手控管小型溫室

關於園藝這事,不是所有人都是「綠手指」,有些人更是植物的天敵,任由植物簡單生長,總無法順利的收成;LEAF便是為了降低園藝技術與運氣的差異而生,由App和外型像是冰箱的植物養成室所組成。

養成室裡頭有裝設感測器,來測量濕度、光、溫度、高度等,以及一個高畫質的攝影機,手機就是操控的儀器,還可以隨時看看你的植物的狀態,或是分享給朋友。

透過資料庫和程式的設計,不同種類的植物,會有不同的養成方式,目前包含小番茄、Kale、薄荷、草莓等,同時上頭的社群也會新增不同植物的養成方式,在轉換成可使用的參數等。

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有了LEAF,出遠門也不怕心愛的植物沒有人照顧了!
圖/ LEAF

收成兼購買,最後一哩再縮短

和Bowery有著相似的營運模式,infarm同樣透過物聯網、大數據、雲端等科技技術來培養植物,像是香草、生菜、蔬菜,甚至水果。

值得一提的,infarm選擇放在都是人潮聚集和方便的地方,像是超商、餐廳、購物中心等,可以讓終端消費者在買菜的同時,實際採收這些蔬菜。

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想像你在超市買的蔬菜,就是超市自己種的,是不是有種在逛農夫市集的感覺呢?
圖/ infarm

不過該如何控制不在農場的植物呢?每一個infarm的模組,都是透過雲端和控制中心連結,確保每一個地方的栽種品質都是一樣的。最重要的,infarm希望透過這些在都市地區的垂直農場,可以縮短過長的供應鏈,讓新鮮即時,如此一來9成不必要的運輸也能減少。

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #農業科技
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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