一台看似掃地機器人的AI智能割草機器人，在面積達30公頃的高爾夫球場草坪上來回穿梭進行除草工作。這是由國人自主研發與設計的AI智能割草機器人，此種機型搭載全球首創電子圍籬定位技術，可利用高精準定位的GPS功能結合雲端AI計算最割草路徑，已計畫搶攻高爾夫球藍海市場。 這款AI智能割草機器人由成立於2019年的台灣新創公司優式機器人進行研發，優式機器人總經理陳招成曾擔任台灣前5大ODM科技公司的執行副總經理，擅長軟硬整合工作。在他擔任服務型機器人聯盟總召集人時，就深知在少子化、人力漸趨吃緊的情況下，服務型機器人勢必成為高度成長的產業。 新需求》園藝市場規模大 剛性需求殷切 「發展服務型機器人核心技術，一定要找到剛性需求，綜觀歐美國家，人工短缺，然園藝需求增加，園藝工長年短缺7-10」，在此「剛性需求」強烈的情況下，陳招成成立優式機器人公司，第一個產品就是研發AI智能割草機器人。 以國外來說，美國是全球最大的園藝市場，佔全球產值高達30-40，估計約有100萬名園藝工，然近年來皆處於7-10的缺工狀態，遲遲無法改善。主要缺工原因為：人口老化，加上園藝工作靠勞力工作吃重，年輕人不想做。而不像在台灣，歐美國家對於草坪維護十分重視，並明文規定不除草，將觸犯法規予以重罰，因此，AI智能割草機器人的市場發展潛力相當大。 藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入，期望減少場務人員整理球場之負擔 優式機器人所開發的AI智能割草機器人已研發至第二代，包括國內大學院校及知名美術館使用最新機型M1，同時也在美國包括一些全球知名的高科技公司，及知名的大學院校等實際場域中運行，正進行後續商務合作的洽談中。 優式機器人表示，目前使用的專業RTK系統，可以將原本GPS定位的誤差從數十公尺縮小到2公分左右，讓機器人在戶外也可以精準的移動。簡單設定邊界後，便能透過APP輕鬆地進行作業。 新應用》導入高爾夫球場 解決人力老化及短缺問題 陳招成進一步說明，國土測繪局是RTK的服務商，RTK將定位點的誤差參考圖提供出來，優式機器人透過4G上網，即可抓取特定位置的定位誤差值。再透過優式機器人的AI演算法，將原本一般GPS 10-20公尺誤差值縮短到2公分。定位好之後，優式機器人再運用六軸加速器定位、陀螺儀、輪子的輪差等感測裝置導入，進行軟硬整合工程，搭配輪子的運動模式和地形的契合，才能達到精準的除草路徑規劃。 這款寬度62公分、長度84公分、高度 46公分，重量只有25公斤的智能割草機器人可以在雲端將割草邊界設定完成，可以透過設定避掉水池與沙坑，用AI演算法自動計算出最佳路徑，一小時可除草面積大約是150坪，電池可以連續使用6小時以上，電池續航力是目前全球最高。 除了一般園藝公司外，在經濟部工業局AI計畫團隊的協助下，將優式機器人的AI智能割草機器人導入高爾夫球場的割草應用。 位於台中市太平區的知名高爾夫球場現有場務人員5人，負責整個球場30公頃的草坪、植栽維護、及其他景觀維護工作。但因場務人員平均年齡高達55歲，且長期無法招募到新的場務人員，針對場務人員的老年化及人力的短缺，希望能尋求AI科技的導入來減緩衝擊，因此藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入，期望減少場務人員整理球場之負擔。 新挑戰》因應草種不同 需藉由專家系統克服困難 「這款AI智能割草機器人具備低噪音、低汙染、低人力成本及防水、防盜等配置，在割草的過程中，能透過超音波感測器辨識避開障礙物，並同時保持除草品質，維持美觀一致的割草長度」，陳招成接著表示，高爾夫球最重要的是草紋要漂亮、不能有病蟲害。 根據場勘後發現，高爾夫球場地主要分為果嶺、球道及長草區三大區塊，長草區以現行機器人除草沒有問題，20度以內的斜坡道都能夠克服；球道區的短草只能維持兩公分，草種也不同，需要修改刀盤設計；至於果嶺區的草因為影響到推桿速度，不僅要除草，還要壓草至與地面貼合，草的方向要一致，諸多因素均會影響到果嶺指數，這部分需要更多的研究與測試。 AI智能割草機器人能透過超音波感測器辨識避開障礙物，並同時保持除草品質 AI智慧割草機器人內建攝影鏡頭，可以用來偵測草坪的健康狀態，陳招成表示，未來也將導入專家系統，及早判斷草坪是否有病蟲害或水分足夠與否，將草坪健康數據分析提供給客戶參考，可及早防範與因應，以減少災害損失。 本身也是高爾夫球好手的陳招成表示，台灣高爾夫球發展得很好，然而，受到氣候多雨潮濕、有颱風等天候因素影響，與國外一流球場比較，台灣的高爾夫球場土質偏硬，坑洞較多，若智能割草機器人要普遍導入高爾夫球場仍有許多困難必須克服。但因台灣的困難地形造就很好的試煉場所，一旦台灣能夠克服諸多問題順利導入，就能擴展到海外市場，搶攻新的藍海市場商機。 優式機器人總經理陳招成

對於大多數的高爾夫球場而言，場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮，場地一定要顧好」，一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點，導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害，將可節省球場一半以上的人力成本，並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午，位於桃園的台北高爾夫俱樂部，AI智慧無人機緩緩升空，其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上，執行此項任務的佐翼科技，其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物，來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作，對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪，要運用AI無人機協助草皮維護作業，現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等，未來將進一步進行大規模的技術落地驗證，為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式，是以人工揹著藥桶，或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系，此一草種喜好涼爽的氣候，台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」，佐翼科技執行長進一步指出，為避免草皮遭受病蟲害，就必須進行農藥噴灑工作，以18洞球場而言，相當於每周要噴灑一次殺菌劑，T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言，噴灑農藥耗時費力，重要的是，大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究，高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等，其生活習性是傍晚會出來覓食，因此，噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式，每次施藥估計需要兩台車三個人力，共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥，操作人力僅需1人，20分鐘可以噴灑08公頃土地，約可節省三分之二的人力，也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥，約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護，除了顯著的效益顯現外，佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析，「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上，蒐集反射回來的影像進行分析」，佐翼科技劉姓執行長接著解釋，因為不同光譜，每一種植物在光的波長吸收程度不一，透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識，可以精準偵測病蟲害分布情況，據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術，佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等，建立無人機草坪多源影像資料庫，完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗，但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式，尤其是多光譜影像辨識運用，概念驗證並不困難，但實際執行則需要更多的測試實證，反覆推論，並與植物專家建立協同作業才能完成，這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合，集結更多場域投入實證，建立典範，才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多，在驗證的過程中，能否快速複製至下一個球場尚未可知，但佐翼科技劉姓執行長認為，透過跨領域協作的方式，將問題定義清楚，一一臚列，供需雙方取得共識，針對每一個問題提出可以解決的方案，並找尋內外部的資源合作，才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標，順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟

近2,000個在田間蹲點的日子，讓悠由數據應用公司成為台灣在農業數據領域的佼佼者，對於農作物產量、產期與價格的全盤掌握，更讓它做到能與聯合國合作，服務農地面積在短短不到3年，從24公頃擴展至超過6000公頃，飆漲250倍。對於悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝而言，因應全球環保趨勢，成為氣候科技X綠色經濟的數據公司，並服務全球市場，是他創業的終極目標。 工程師出身的吳君孝，在2010年進入資策會，成為涵養他深厚技術與資料科學分析實力的重要沃土，讓他練就一身功夫，得以大展拳腳。「當時，我在做資料分析工程的工作，會內幾乎所有的數據相關資料都會匯集到我這邊，加上那時執行過室內栽培箱，要種菜、種香菇，因此，農業結合數據分析就此埋下創業的種子」。 吳君孝自2016年起，就常常到農場內「蹲點」，跟農民、農改場人員聊天、交換情報，系統性地大量交換資訊，讓吳君孝的農業Know-How快速建立。 堅實的數據分析技術能量 連聯合國都買單 2017年，他離開資策會自行創業，並於2019年創立悠由數據應用公司，目前許多農企業皆是他的客戶，服務的栽種面積從24公頃快速攀升至逾6,000公頃， 2022年可望超過7,000公頃。客戶遍及海外，包括日本、中美洲市場，甚至聯合國下轄機構-世界農民組織，都使用悠由數據支持的「悠由農作物演算系統」。 悠由數據應用公司究竟是如何做到連聯合國機構都買單 悠由數據應用建置的「悠由農作物演算系統」，準確預測產期產量與價格。 首先，由於吳君孝對農業數據的精準掌握，悠由數據應用的客戶不見得要用到感測器Sensor等硬體設備，「感測器成本高，若購買便宜的設備，反而蒐集一大堆雜訊或錯誤數據，完全派不上用場」。吳君孝接著說，蒐集數據不一定要使用感測器，透過我們的數據解決方案可以更直接有效的解決問題。 例如，悠由數據應用的產品之一-悠由金錢報農產價格Linebot，係2020年與LINE合作，蒐集產地、批發、終端價格長達10年以上的數據，由悠由數據自主研發AI演算法，讓系統自主學習農產品交易價格，更以大數據與人工智慧分析進行價格預測分析，協助採購商降低交易風險，讓數據不止於生產端，更擴大應用至農產供應鏈。 以香蕉價格來說，預測價格的準確率從原本70拉高至998。吳君孝指出，不管採購商或農民，對於價格都十分敏感，現在透過悠由金錢報服務，無論是採購商或農民，都能很精準了解農產品價格波動情況。悠由數據也能針對預測作物生長情況、產量、價格預估模型等，向客戶做出最佳的決策建議。目前價格預測可達28種農作物。 精準預估產期及價格波動 悠由數據靠數據分析做出差異化服務 悠由數據應用公司所提供的「悠由農作物演算系統」內建「參數庫」，通常會搜集200～300種參數，不光是溫度、濕度等比較直觀的數據，還會依作物生理的特性去切分。透過有效動態數據的演算法，可以精準估算農作物何時會開花、何時能收成，產量是多少等。如青花菜產期預測準確率為0-4天，開花期預測今年實際使用上是0天，與現場開花時間完全吻合。而在動態的計算當中7天內都是合理範圍，悠由數據的誤差值平均在2-4 天，大多數作物產期準確率均在80以上。 透過有效動態數據演算法，全球超過120種作物可精準預估產期產量及價格。 透過有效動態數據的演算法，可以設定預估產量多少，協助在生產端做調整，悠由數據應用的客戶多以外銷的水果作物為主，如鳳梨、香蕉、芭樂、芒果、文旦、鳳梨釋迦、小番茄、洋香瓜、西瓜、玉荷包，荷蘭豆、毛豆等，尤其是毛豆，佔台灣外銷第一，種植面積達400多公頃。全球120多種作物、超過600個品種都可以適用此套系統。 台灣農業生產同質性高，容易造成一窩蜂搶種，導致價格崩跌，悠由數據應用要幫助客戶做出差異化，因此，吳君孝將公司定位在精緻的數位顧問，所採取的策略是慎選客戶，重質不重量。他分析，台灣的農業客戶著重的是如何提升良率，甚至將良率分級，規格品質均佳，走精緻化的高階外銷市場；國外客戶重視的是如何提升單位產量，國內外的操作方式有別。 除了農作水果外，悠由數據應用也將服務觸角延伸至漁業，包括虱目魚、金目鱸、白蝦等，均使用同一套系統，將各種跟魚蝦生長有關的參數建立起來，何時下料、何時收成，產量多少等，藉此預測產期、產量及價格。 悠由數據應用善用數據力量，創造智慧農業奇蹟。 因應公司的高速發展，悠由數據應用於2021年引進創投資金，進行人員擴充與業務推展。吳君孝表示，因應全球2050年淨零碳排趨勢，未來也計畫將協助客戶在土壤中種碳，有效將碳保留在土地上，同時引介客戶對接碳交易平台，與客戶共創環保商機。 吳君孝表示，剛開始創業時就將公司定位為全球化公司，因此，與國際合作的方案將不斷推出。而成為氣候科技X綠色經濟的數據公司服務全球，這是吳君孝對自己的期許及公司的長遠目標。 悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝