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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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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