近年來，全球氣候變遷和環境問題日益嚴重，對農業生產造成了巨大衝擊。傳統農業高度依賴天氣條件，面臨著作物品質不穩定、產量驟減、病蟲害難以控制等挑戰。特別是在台灣，農業生技業者和農民不斷遭受損失，亟需創新解決方案。同時，台灣植物工廠產業也面臨諸多困境：高昂的設備和人工成本、產業鏈不完整導致國際競爭力不足、企業間缺乏合作等問題制約了產業發展。此外，COVID-19疫情更凸顯了遠程監控和管理的重要性，傳統的人工巡檢和數據收集方式已無法滿足現代農業生產的需求。這些問題共同構成了智慧農業解決方案的迫切需求背景，推動了如台灣海博特等公司開發整合物聯網、雲計算和人工智能技術的創新項目。 海博特雲端數據整合分析平台 面對這些挑戰，農業領域亟需一套能夠精確控制生長環境、提高資源利用效率、實現遠程監控和智能管理的系統。現有的植物工廠設備往往需要整套更換，難以與舊有設備兼容，且感測器與攝影系統可能需要不同的操作界面，使用不便。因此，業界需要一種能夠靈活整合各種設備和技術的解決方案，既能提供實時監測和數據分析，又能根據植物生長狀況自動調節環境參數。這種需求不僅存在於台灣，也是全球智慧農業發展的趨勢。通過引入人工智能技術，可以建立更科學化的評量基準，優化生產流程，提高產量和品質，同時降低能源消耗和環境影響。此外，這種智能化的解決方案還能吸引更多年輕人參與農業生產，推動產業升級和可持續發展。總的來說，智慧農業解決方案的需求源於應對氣候變化、提高生產效率、降低成本、實現精準化管理的迫切要求，而這正是像台灣海博特這樣的公司所致力解決的問題。 台灣的植物工廠業者們正面臨著一系列嚴峻的挑戰，這些困難正逐漸侵蝕著他們的競爭力和生存空間。首先，高昂的設備和運營成本成為了他們最大的負擔。每一次電費賬單的到來都像是一次沉重的打擊，迫使他們在保證產品品質和控制成本之間艱難平衡。其次，氣候變遷帶來的不可預測性成為了他們的噩夢。突如其來的極端天氣事件可能在短時間內摧毀他們精心培育的作物，造成巨大的經濟損失。更糟糕的是，他們發現自己在國際市場競爭中日漸處於劣勢。相比之下，國外的大型植物工廠憑藉先進的自動化技術和完善的供應鏈，能夠以更低的成本生產出品質穩定的農產品，這讓台灣的業者們感到前所未有的壓力。 在技術層面上，他們同樣面臨著諸多問題。新舊設備的兼容性問題常常讓他們陷入困境，嘗試整合不同系統時總是遭遇各種技術障礙。缺乏精確的數據分析和預測能力也讓他們在生產決策上舉步維艱，難以準確把握每種作物的最佳生長條件。現有的監測系統提供的數據往往雜亂無章，難以解讀和應用。人力資源方面的挑戰同樣嚴峻，年輕人普遍對農業工作缺乏興趣，導致他們難以招募到具備現代農業技能的員工。即便是現有的員工，也常常因為繁瑣的手動操作和監控工作而感到疲憊不堪。這些問題交織在一起，形成了一個複雜的困境，讓植物工廠業者們感到既困惑又焦慮。他們迫切需要一個能夠全面提升工廠運營效率、降低成本、提高產品競爭力的綜合解決方案，以助他們渡過難關，重新在激烈的市場競爭中站穩腳跟。 在面對植物工廠業者的種種挑戰時，台灣海博特公司展現了卓越的技術創新能力和靈活的客戶導向開發策略。他們深刻理解到，解決方案必須能夠無縫整合現有設備，同時提供高度智能化的管理功能。為此，海博特的研發團隊採取了模組化設計的方法，開發出一套可以靈活配置的IoT（物聯網）系統。這個系統的核心是一個智能控制中樞，能夠與各種感測器和執行設備進行通信。在開發過程中，海博特密切與客戶合作，深入了解他們的具體需求和運營環境。他們甚至派遣工程師駐場，實地觀察植物工廠的日常運作，以確保開發的系統能夠真正解決實際問題。這種深度合作不僅幫助海博特優化了產品設計，還建立了與客戶的緊密關係，為後續的持續改進奠定了基礎。 海博特的創新不僅體現在硬件設計上，更體現在他們開發的智能軟體系統中。這套系統整合了先進的機器學習算法，能夠根據大量歷史數據和實時監測信息，對植物生長狀況進行精確預測和優化控制。為了幫助客戶克服技術障礙，海博特設計了一個直觀易用的用戶界面，即使是非技術背景的操作人員也能輕鬆掌握。此外，他們還提供全面的培訓和技術支持服務，確保客戶能夠充分利用系統的所有功能。在遇到難題時，海博特的技術團隊能夠通過遠程診斷迅速識別問題，並提供解決方案。在一次客戶遇到嚴重設備故障的緊急情況下，海博特的工程師通過系統遠程接入，成功指導客戶進行修復，避免了可能的巨大損失。這種全方位的服務不僅解決了客戶的即時困難，更增強了他們對智能化管理的信心，推動了整個行業向更高效、更可持續的方向發展。 海博特公司開發的智慧農業解決方案不僅為植物工廠帶來了革命性的變革，更為整個農業產業的未來描繪了一幅令人振奮的藍圖。這套系統的優越性體現在多個方面：首先，它實現了對植物生長環境的精準控制，大幅提高了作物產量和品質的穩定性。通過先進的人工智能算法，系統能夠根據歷史數據和實時監測信息，預測並調整最佳生長條件，使得每一株植物都能在最理想的環境中生長。其次，它顯著降低了能源消耗和運營成本，提高了資源利用效率。智能化的管理系統能夠優化用水、用電和養分供應，減少浪費，同時降低人力成本。此外，系統的模組化設計和強大的兼容性，使得它能夠輕鬆整合各種新舊設備，為植物工廠的逐步升級提供了靈活的解決方案。最重要的是，這套系統為農業生產注入了科技感和現代化氛圍，有助於吸引年輕一代加入農業領域，為行業注入新的活力。 展望未來，海博特的智慧農業系統具有廣闊的應用前景和擴展潛力。除了植物工廠，這套系統還可以應用於傳統溫室種植、都市農業、甚至是家庭園藝。在水產養殖領域，相似的技術可以用於監控和優化魚類或蝦類的養殖環境。在食品加工業，類似的智能監控和預測系統可以用於優化生產流程，提高食品安全性。甚至在製藥行業，這種精準控制的環境管理系統也可以應用於藥物研發和生產過程。為了進一步推廣這套系統，海博特可以採取多管齊下的策略。首先，可以與農業院校和研究機構合作，建立示範基地，讓更多人親身體驗智慧農業的優勢。其次，可以開發針對不同規模和類型農業生產的定制化解決方案，擴大產品的適用範圍。再者，可以通過舉辦行業論壇、線上研討會等方式，分享成功案例，提高業界對智慧農業的認知和接受度。最後，還可以探索與政府部門合作，將這套系統納入農業現代化和可持續發展的政策支持範疇，從而在更大範圍內推動智慧農業的普及。通過這些努力，海博特不僅可以擴大自身的市場份額，更能為全球農業的可持續發展做出重要貢獻，真正實現科技賦能農業的願景。

2017年，iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門，也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測，若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題，提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場，包括機器人、移動設備、監控、無人機，以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用（例如照相機和生物計量）中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣，也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示，VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭，需要進一步降低成本提升、產品競爭力，其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高，但成本較環氧樹脂透鏡高，因環氧樹脂經切割製程，側壁切割道上容易會有毛邊，造成尺寸過大，容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放，將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出，VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要，在封裝空間的限制下，封裝與光學透鏡貼合的空間有限，且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內，若是沒有控管好尺寸公差，很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂，造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10，造成生產成本增加。 為解決上述問題，赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段，可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵，確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測，經通過大略的人眼目檢分辨好壞，為順利收集影像數據，首先需要解決影像蒐集的問題。 因此，赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection，AOI，自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機，及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料，經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal，進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分，並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類，進行手動標籤標示包含：正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品，後進行演算法訓練與驗證，使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習，以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異，導入前的VCSEL入料透鏡檢測，僅透過簡易的人工外觀檢測，將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上，通過一般點亮檢測後，最後進行可靠度測試高溫回焊，失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後，可提前將有問題的透鏡篩選出來，除了可以降低後續物料投入的成本，亦可減少失效情形降低重工的需要，因而提升可靠度驗證良率達95以上，預期可協助場域業者降低生產成本達10，提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出，這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術，透過深度學習演算法辨識影像瑕疵，用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別，因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中，深度學習主要用於應用中的分類任務，例如在工業產品的檢驗或零件的辨識，未來隨著IOT穿戴裝置的發展，符合節能省電的潮流議題，光電元件尺寸將不斷的縮小，本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

綠能是未來趨勢，必帶動未來龐大商機。而風力發電是近年全球矚目綠色能源之一，將成為我國再生能源重要生力軍、幫助台灣發電量於2025年達到20的目標，以提高台灣能源自主性。隨著國內風力發電機風機組數量和電量逐年增長，如何讓儲電設備達到安全、長效性、充放電不易衰減和永續低碳又環保的技術能量顯得格外重要，同時風機設備本身的健康檢測、保養與維修也成為風場業者關注焦點。為滿足風場客戶需要，華鉬實業旗下綠能事業部門推出長效儲能的全釩液流電池電解液及風機AI預測性運維，提供100安全、長效性且可降低客戶初製成本的電力儲能設備，並透過AI預測性運維服務協助客戶降低發電度成本10，節省最多30維護保修成本。 華鉬實業成立於1998年，本業以提煉釩、鉬及稀有金屬元素等製品起家，並運用於高階鋼鐵、專業化工及特用化學品等行業，而釩更如同煉鋼的維他命可加值煉鋼的成效。其中釩、鉬相關製品為公司主力項目之一，公司看見100以釩元素為主的全釩液流電池在長效儲能上未來將是相當被看好的綠能技術主流，並且2010年以前政府已積極請法人如工研院在固態電池和全釩電池進行相關零組件材料投入研究，再加上經濟部期許再生能源在2025年發電量佔比達20目標並達15GW，基於上述考量，華鉬實業決定於2017年全力研究與投入自主開發的全釩液流電池電解液的技術開發，以藉此加速2025年再生能源的達標率。 華鉬公司指出「再生能源的電源較不穩定，而台灣本身缺乏鋰資源，在鋰電池製造上幾乎80-90電池芯必須倚賴國外採購，缺乏100國內自足自給的儲能資源與技術。」同樣地，對於本身沒有天然釩礦資源的台灣是如何克服呢 為此，華鉬實業利用獨創技術，透過石化業如中油煉油廠或台朔石化製程中的廢觸媒，其中有高達10釩離子成分可提煉出高價值的釩礦資源，藉此生產出台灣100自主自製的全釩液流電池電解液且不受資源影響，有效達到資源循環再利用。自2017起華鉬實業已成功打造出全釩液流電解液技術，並順利通過工研院和核研所及多家國際大廠的產品驗證。 台灣在儲電能量目標於2025年要達15GW，其電力分配包含500MW於台電的自動調頻系統、500MW於E-dReg及500MW於既有或新設的太陽能電廠，以太陽能電廠的用電使用為例，主要以下午4點到晚上10點用為民生用電尖峰時段，為此，能源局特別要求台電必須加強儲能設備的升級，也因此帶動市場上對全釩液流電池儲能系統設備的高度需求。另外，台灣在目前總儲備電能的建置與貢獻尚未達到100MW，距離2025年目標15GW儲電量仍差距15倍以上。 運用全釩液流電池 成功打造100安全、低碳環保又長效性儲能系統設備 相較於鋰電池的短效電力儲能，全釩液流電池的最大優勢為全球公認可長效性的儲備電能，可以長時間儲能達12小時，代表若充12小時電力，則可以釋放12小時電力。相較於一般儲能系統的計電方式也就是每日用電度數功率以千瓦為單位 x時間以小時為單位，對全釩液流電池而言，功率和小時數是各別設計，該功率又稱為電堆，是由金屬、高分子模、碳氈和石墨板等四種材料組成，而該用電時間改以電解液的量以立方體為單位來計算，因此當功率電推 x電解液的量我們每日運用全釩液流電池儲能的用電度數。 全釩液流電池儲能系統設備之產品特色方面，包含安全性、長效性、充放電不易衰減和永續低碳環保性等四大特色。全釩液流電池品質是100安全，由於電能是儲存在含釩的電解液中，能避免儲飽電的儲能系統造成任何易燃事故發生。在電池壽命上，相較於鋰電池的電池壽命短暫，全釩液流電池透過價數變化可高達20-25年以上電池壽命。對於儲能的充放電性能，不像鋰電池有一定充放電次數5000-600次，全釩液流電池的充放電次數是沒有限制性的。對於全球高度重視的零碳排放，不同於鋰電池有回收議題，全釩液流電池的電解液可永久使用，該電堆材料成分是環保的且可完全回收，以打造真正永續性又低碳環保的儲能系統。 陸域風機AI預測智慧運維 讓客戶降低發電度成本10 省下維護保修成本高達30 華鉬實業不只透過全釩液流電池儲能系統設備提高再生能源客戶長效儲電效能、協助客戶降低初置成本，更透過離岸與陸域風機AI智慧運維實證計畫在台電的陸域風場的場域實證，積極累積自家在AI預測性運維的技術經驗和能量。在經濟部工業局AI HUB計畫支持下，合作場域將以台電公司路域一期風場為主並提供6個月以上風機的智慧運轉數據進行分析。本次陸域風機的AI預測運維系統，採用機器學習方式，主要技術提供者來自英國British PetroleumBP石油集團的子公司ONYX Insight，該公司透過AI Hub分析軟體技術進行台電面臨的風機痛點分析，包含路域風機的發電量損失和陸域風機的關鍵零組件如齒輪箱、變槳軸承hellip在異常震動三維的振動頻率或異常溫度等狀態下進行損壞預測等報告產出。透過本次落地實證可有效協助台電降低發電度成本10，增加資產價值12，節省最多30維護保修成本。近三年ONYX Insight在全球已成功預測運維2萬台以上離岸或陸域風機，累積極高的AI模型準確率。相信透過與ONYX Insight建立的國際合作夥伴關係，將有效輔導並加速華鉬實業的綠能事業部在邁向成為風機AI預測性運維的獨立科技服務提供者之目標與布局。 與合作夥伴ONYX insight提供客戶AI預測運維系統，包含風機發電量損失與風機關鍵零組件之損壞預測 厚植國內風機運維的基礎 以台灣為基地 拓展到東南亞風場 離岸風機AI預測性運維未來在台灣將超過300億台幣的的市場產值，儲能市場在全球更是有千億美金以上的產值，在未來公司願景，華鉬實業期許能成為釩液流電池電解液及風機AI預測性運維的獨立技術服務提供者。而長期目標，透過累積豐厚技術及實績資本，在世界各地建立釩液流電池電解液之在地供應鏈，就近供應產業需求。