出身鴻海創業,卻跟「雞屎」奮戰半年!他打造AI體重機,如何讓卜蜂、大成都青睞?
出身鴻海創業,卻跟「雞屎」奮戰半年!他打造AI體重機,如何讓卜蜂、大成都青睞?

從麥當勞的一塊炸雞,到耐吉(Nike)專賣店的一件運動衫,這些看似外觀、口感與過往無異的商品,現在,它們的產製過程都有AI參與其中,而這背後意味的是:全球不分科技業、傳產業,都正在「被AI」。

麥當勞兩大供應商「肉品雙雄」卜蜂和大成,它們現在不僅用AI養雞,甚至用AI推測雞隻是否健康。卜蜂董事長鄭武樾告訴我們,現在養雞「不用AI不行!」

在雲林崙背的卜蜂養雞場,把目光焦距拉近到雞群,你會看到一群兩周大的白肉雞,隨興跳上一片約12吋披薩大小的鐵片上。這塊鐵片,連同與其整合在一起的鏡頭組,其實是雞群專用的「AI體重機」。

半秒不到,AI透過鏡頭抓取影像,立刻辨識出同時站在鐵片上共有9隻雞,它將雞群的總重量除以9,當下做出判斷:這群雞隻,符合成長指標。

為何要測量雞的體重?以白肉雞為例,在總計35天的飼養期,每一天體重該增加多少都有固定標準,如果增加的速度落後,「就要趕快找原因,判斷是飼養環境的問題?還是像禽流感的疾病問題?找不到原因,35天後沒有達到標準體重2.2公斤,雞農是要賠錢的。」一名農畜業主管指出。

卜蜂 ai
圖/ 今周刊

目前,卜蜂的崙背養雞場裝了10台可分析成長曲線、每2小時記錄一次的AI體重機。而在許多傳統的養雞場裡,雞農是每周一次,徒手把20、30隻雞放上懸空、多為類比式的秤重機,「甚至有雞農會說,『我用看的就知道多重!』」一名養雞業者指出,這種極為耗費體力的作法,由於抽驗頻率低,導致難以精準掌握雞隻健康狀況。

不只卜蜂,同是麥當勞供應商的大成,在其台南養雞場也裝置相同的AI體重機,供應它們這些AI設備的,都是一家成立僅兩年的新創公司「智逐科技」。該公司創辦人張光甫,是出身鴻海的連續創業者,為了設計這套養雞業專用的體重機,他曾過了半年與「雞屎」奮戰的生活。

那段期間裡,他與3位創業夥伴逐戶拜訪雞農,好不容易找到願意嘗試的二代青農,挑戰卻才開始。

當他們好不容易安裝完一套測試用的AI體重機,2天後,卻發現這台機器當機。原來養雞場的粉塵實在太多,導致電路短路,只好拆卸機器帶回去,重新調整機殼的散熱開孔,藉此提升防塵度。

當設備的防塵、防水性好不容易到位,他們又發現,不時會有疲憊的雞在體重機上睡著,導致機器不斷測到同一隻雞的體重,無法有效推算整體雞群狀況。於是他們調整演算法,告訴AI,如果在鏡頭裡發現有雞隻在體重機上「打盹」,就要扣除牠的重量,才能上傳數據到雲端。

又有一次,他們發現隨著時間過去,測量到的數據會愈來愈不準,到了現場才驚覺,原來雞不時會在體重機上「大號」,久而久之,托盤上滿滿都是雞屎,後來他們將機器的設定改為記錄體重前,要先扣除前一次增加的雞屎重量。

這個遇錯、除錯的循環,一路直到2021年底,他們終於迎來第一個客戶;到了2022年,陸續拿下卜蜂、大成的訂單。截至目前,這家位於台中的新創企業已取得逾20個客戶,並且與緯創結盟,得以用優惠價使用其農業管理軟體。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #ai人工智慧
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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