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【111年 應用案例】 優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場

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。

▲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。

▲優式機器人總經理陳招成

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【導入案例】巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台 使衛星遙測影像順利落地應用
巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台 使衛星遙測影像順利落地應用

衛星遙測影像雖然可以讓地面景物無所遁形,然真正要能落地應用至產業面,還需要耗費大量時間與人力。為有效解決客戶面臨巨量影像資料消化困難及消除跨領域用戶對衛星遙測影像處理的技術障礙等問題,興創知能研發「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」,作為智慧空間資訊跨域AI應用導入的新開端。 近年來,為了因應產業全球化衝擊,臺灣農業轉型持續走向科技化與精緻化,紛紛從微氣候衝擊、病蟲害防治等問題的解決,來提升農作物的產量與品質。為了精確掌握作物的生長環境、農業對於影像的使用,有了無限擴張的需求。 在早年UAV無人機尚未盛行的年代,人工田野調查是最基本、卻也最消耗人力的工作,有了UAV無人機的出現,航拍操作也許不太困難,但能拍的範圍受限,要精確地擷取空間資訊,還需要測量專業。此時,衛星遙測數據的使用可能就此跳脫過去使用影像資料的想像。 國家太空中心TASA資料倉儲服務 在近十年,現代衛星遙測應用技術的突破,數位地球成了全球資料採集的新趨勢、各國紛紛發展資料立方的影像倉儲技術,各國發展智慧農業成了最大的影像用戶之一,掌握作物的栽種分佈,就是掌握作物產量的第一步,有了免費的衛星遙測影像、強大的資料倉儲支援,以及團隊穩健的影像辨識技術,是加速農業轉型的重要支持。 運用衛星遙測影像數據 可加速智慧農業發展 然而,在過去,想透過衛星遙測影像來萃取大面積作物分布,也是困難重重,所需要花費的費用不說,若想使用免費的資訊,必須逛透國際太空機構的網站,在琳瑯滿目的衛星產品規格表中,審慎評估感測器規格、影像解析度以及再訪週期,找到適合的影像後,還得一幅一幅的看,去蕪存菁,接下來,動輒數百MegabyteMB的影像資料、連續幾十張的影像下載存檔,所用的電腦容量恐不堪負荷。 還有,當克服影像存取、備好資料後,接著必須開始確認下載的影像產品,哪些才是想要的波段,因為眼前看到的影像並不只是一個圖檔jpg或png,複雜的多光譜資訊、屬性欄位和座標資訊,光是確認正確的資訊,就耗費龐大心力。 而面對功能複雜的GIS套裝軟體,又是另一個麻煩的開始,複雜的影像前處理流程,以及缺乏彈性的機器學習套件,大幅降低分析資料的效率。好不容易做出作物辨識的結果,才發現可能已經過了圖資使用的黃金時期。上述複雜耗時的衛星影像處理問題,恰恰就是市場的痛點, 興創知能從傳統的機器學習擴展到現代的深度學習應用,研發在GeoAI框架下的「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」,為客戶突破這些空間資訊的魔鬼細節。 AI分析雲端服務平台流程導入前後之差異 興創知能表示,在我國國家太空中心TASA, Taiwan Space Agency的多年努力下,屬於臺灣的ODCOpen Data Cube系統也已打造完成啟動服務,與國際趨勢正式接軌,強大的倉儲技術讓使用者可以輕易的根據需求,擷取並使用特定時間與空間範圍的影像資料,倉儲收納了國際太空機構旗下的多個衛星影像資源,包含ESA的Sentinel-1每隔6日一幅、Sentinel-2每隔6日一幅,USGS的Landsat-7每隔16日一幅、Landsat-8每隔16日一幅,以及國內自有的Formosat-2每日一幅與Formosat-5每隔2日一幅。 以Python語言為基礎 興創知能開發衛星影像辨識工具 擺脫GISGeographic Information System套裝軟體的侷限,興創知能以Python語言為基礎,整合GDALGeospatial Data Abstraction Library,並考慮運算效率與平行處理,完成所有衛星影像處理與影像辨識建模所需的工具開發,包含座標系統與資料格式的轉換、網格與向量資料互動,以及資料內差與正規化等工具,都是以AI應用為考量進行設計,而部分常用的工具更以TronGisPy為名,打包為開源套件造福技術社群。 興創知能善用團隊對衛星遙測影像的了解,以及透過所蒐集的標記資料作物分佈圖資,預設好影像辨識建模過程,所需的訓練資料規格與資料集定義,套用事先完成的機器學習LightGBM或深度學習CNN框架,並讓整個訓練過程在Web GIS的介面中,提供使用者部分的彈性,自由篩選影像、確認時空範圍、選用模型與超參數調整。除了訓練模型的操作,也提供歷史模型的運用產出辨識結果,最終讓作物分佈的辨識結果展示在Web GIS圖台。 事實上,不僅只是農業才會有衛星遙測的應用需求,隨著各行各業為了提升企業全球性的競爭能力,空間資訊的智慧化應用也大幅度的出現在各種領域之中。舉例而言,擁有大量圖資的測繪業者,能夠透過AI分析雲端服務平台 ,收納圖資的同時也加速數化製圖的效率;在全球氣候劇烈變化與致災性地震風險之下,產業保險類別豐富,農業保險、金融保險或是災害保險,都與空間資訊脫離不了關係,透過遙測影像辨識掌握保險標的早已成為國際趨勢。 巨量遙測空間數據AI分析雲端服務架構

【解決方案】連聯合國都買單 悠由數據應用運用農業數據搶攻全球商機
連聯合國都買單! 悠由數據應用運用農業數據搶攻全球商機

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

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以植物生長箱為例 - 依影像建構電子設備程序標準化

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。