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【108年 應用案例】 智慧農漁業數位分身:一個高效率、永續經營的農漁業升級解決方案。養殖漁業如何靠著稱為「數位分身」的AI 技術達成三倍產量?

靠著九種感知器偵測水質、以及監控養殖物生長狀況和漁民行為決策,「智慧農漁業數位分身」人工智慧解決方案,可以大幅增加產量至 300%。「開心農場」式的高科技整合的解決方案,可以讓新手也快速上手,農漁業可以大幅降低對於經驗的倚賴,增加年輕人回鄉加入農漁業的誘因。

曾經有一段時間,FB遊戲剛剛開始流行的時候,因為「開心農場」這個熱門遊戲,可以說是人人皆農夫。上班族中午休息時間一一拿出手機,開始了手機上的快樂農夫生活。有些人還調皮,上班時間偷偷連上 FB ,偷了同事的菜。由於這個遊戲實在太療癒,有些人還真的就踏入真正的農田,當個小小的假日農夫。如果說,「開心農場」真實存在,你相信嗎?由資策會服創所領頭開發的「數位分身」-「智慧溫室」以及「智慧養殖場」解決方案,就是貨真價實存在的「開心農場」、「開心水族箱」。

在這裡,基於 IoT 的 9 大感知器,會持續監測水質等作物 / 養殖物生長環境的「設施因子」,並且透過控制盒上傳雲端。而雲端中的 AI 機器人會在系統內持續模擬出一個數位的分身,在收到外部的水溫、溶氧量等等「設施因子」、以及持續蒐集作物 / 養殖物生長狀況的「生長因子」,雲端系統裡面創造出一個模擬的養殖漁民的「數位分身」,AI 機器人也會按照過往漁民的成功策略來運算出合適的「行為決策」。

在含氧量低、水溫超標等等情況下, AI 會建議你開水車、開增氧機,或是用藥等等行為決策,漁民則可以考慮自己的經驗或是知識,再判斷是否要採用。事後,系統也會比較判斷結果,漁民也可以就結果來判斷,究竟是真人的決策比較厲害,還是「數位分身」的行為決策比較厲害。

除此之外,智慧農業的數位分身AI ,在背景也是 24 小時運作不打烊,它默默的紀錄並且分析養殖漁民在智慧養殖場中針對各種「設施因子」以及「生長因子」的對應「行為決策」,由此慢慢的建立起養殖策略的最佳解模型。慢慢的, AI 像是個小學徒,在漁民身邊默默的學習這些「隱性知識」,使得這些知識不會因為漁民退休而失傳。

不僅如此,除了「種魚」還可以利用同樣的技術方案去「種菜」,這些最佳化養殖 / 種植模型可以成為珍貴的資料庫,即使是剛入行的新手,也可以跳過摸索的過程,直接成為大師。

三難一貴,是目前最大的挑戰:人力不足、老年化、經驗失傳三大難,新科技導入貴

台灣農業技術、養殖技術都聞名全球,然而小農結構普遍都有人力不足、老年化的趨勢,數位轉型勢在必行。然而,要導入新技術的成本,是 80% 的小農小漁都負擔不起的。由於環境因素有太多不確定因素,如氣候的變遷、水質變化等等,都高度倚賴經驗來處理。因此,最嚴峻的挑戰,來自於農漁民退休而年輕農漁民又不及接班,多年的經驗因無法傳承而失傳。

智慧農漁業數位分身,持續最佳化不停機

「數位分身」是一個結合 AI 人工智慧,與 HI 工匠智慧的新興技術,國際研究機構 Gartner 連續三年將其評為全球未來關鍵十大技術之一。經濟部技術處在 2016 年就開始布局數位分身的研發,認為領域產業除了自動化效率之外,同時也需要將各產業的經驗技藝數位保存下來,建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。以水產養殖這個領域來說,透過「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。利用各種水質數據所建構出的「設施因子」、魚、蝦體影像的影像資料、病徵影像等等的「生長因子」各種數位資料的分析,加上養殖漁民的「行為決策」來訓練 AI 人工智慧,可以得出水質管理、水產生長管理、水產疾病管理等等最佳化模型。

「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。

▲「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計)

將這些 AI 管理模型組合起來,就成為了高存活率、高換肉率的智慧養殖解決方案。養殖的整個過程都有數位化的監控資料、品質可分析、而且產銷履歷甚至可以回溯至養殖初期,藉以大幅提升水產品質、價值以及產量。

雖然前景看好,但是仍然有著重重挑戰

資策會服創所與「數位分身」的緣份,是由 2018 年時經濟部技術處支持的前瞻科技專案開始。當時技術處認為各領域產業除了自動化效率之外,也需數位保存領域產業的工藝知識,用以建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。

後來,行政院農委會農業試驗所接續支持「數位分身」在智慧農業當中的應用。「數位分身技術應用在農業,協助小農經驗數位化積累,並透過群體經驗與人工智慧交互作用,精進農業技藝,解決農業智慧化最大挑戰」。在農業場域當中的「智慧農業數位分身技術」,在產品化之後預期可以提高生產效率 30% ,可以說是前景相當看好。

邱璟明組長受訪圖
▲邱璟明組長:「厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍。」 
 

Digital Twin: Aqua-Solution

Digital Twin: Aqua-Solution

後來,與科技養殖產業業者合作,共同獲得經濟部工業局的業界計畫支持,資策會服創所才將數位分身的技術應用在「智慧漁塭」的場域當中。負責養殖漁業的場域應用團隊指出,「在養殖漁塭當中,漁民在面對各種環境改變時的行為決策,往往是不同的。其中,厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍,例如白蝦的存活率,一般的平均是 10% 左右,有些漁民就是可以獲得 30% 的高水準產量。如此一來,生產成本降低,賺的錢也是原本的三倍。

數位分身的技術,就是可以將這些達人的隱性知識傳承下來,最終推動整個產業的升級。」

9大感知器、魚體影像以及漁民行為決策組合而成的「數位分身」

為了取得各種養殖場的環境數據,服創所採用了包括了有溶氧、水溫、酸鹼度、鹽度、濁度、氨氮、硝酸鹽、葉綠素 a、ORP (Oxidation-Reduction Potential)氧化還原電位等九大感知器來監控水質,這些又被稱為「設施因子」。

另外,漁民也會定期把魚、蝦從池中撈上來,或是透過沉水攝影機拍攝水下的養殖物影像。藉以得知目前養殖物的大小,來了解生長狀況,這又被稱為「成長因子」。

智慧養殖設施示意圖

▲ 「設施因子」、「成長因子」再加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計) 

有了這兩個因子,在加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。

在這個好像遊戲一樣的「數位分身」中,我們可以盡情的模擬,藉以找尋不同「設施因子」下,最佳的「行為決策」,藉以取得最佳化的「成長因子」。

換一個比較容易理解的說法,各位讀者不妨想像我們現在有個「開心漁塭」遊戲軟體。其中,漁塭的各種環境參數,都是由真實情況所記錄下來的。我們也紀錄下每個「開心漁塭」玩家在不同環境參數下所做出的行為決策以及最終的成果。當紀錄下來的資料組數量夠多,得到 ML 機器學習( Machine Learning)而來的魚塭數位分身模型,再經由即時數據進行模擬,就可以找出各種最佳化組合。而這個模擬世界,就是「開心漁塭」的「數位分身」。

感知器容易損壞,如何解決?

然而,研發的過程總是有些挑戰。例如水下的感知器如水溫和溶氧感知器,經常由於藻類增生而損壞。水下紀錄魚體大小的攝影機,也經常因為池底泥沙或藻類污染而模糊不清,無法辨識。

為了克服這些感知器的損壞問題,有兩個方案,一是定期從池中打水上來經過感知器來偵測,二是將感知器製作成一個盒子,每天定期泡入養殖池當中用以偵測水質。

至於魚體和蝦體的生長狀況,只需要漁民每日定期打撈上來拍照量測即可。成本低而且有效。

服創所的邱組長說:「這些感知器的損壞問題,是個成本問題,雖然說帶來的效益很高,但是若成本太高,漁民不願意採納也失去意義了。我們目前正在研發 9 合 1 的水質偵測盒子,成功整合完成之後,就可以準備量產,並且以銷售盒子加上連線月租費的方式來商業運作。我們目前已經非常接近完成整合,非常歡迎廠商來洽談合作」

漁民行為決策難以紀錄的困難

另外一個挑戰來自於漁民,部份漁民會自覺的紀錄每天觀察的水質以及環境指標,並且紀錄自己的操作策略和結果。但是,並不是每個漁民都會這樣操作,這時候,就需要引進 AI 人工智慧當中相當重要的 GAN (Generative adversarial network 生成對抗網路)技術。

GAN 會依據過去的資料,生成漁民的可能策略,也就是「猜」漁民的決策,用以補足漁民沒有輸入的行為決策。若是事後得到漁民補完,也不影響訓練資料集。

得獎技術量產化之後, 300%的生產效率不再是遙不可及

「數位分身」技術目前全球應用案例多運用於航太、製造業,目前只有台灣與荷蘭率先投入數位分身在智慧農業的研發。因此,「智慧農業數位分身」獲美國 R&D全球百大科技研發獎也是國內技術領先的證明。目前正在完成整合的水質監控盒以及整套解決方案,在產品化後預期提高生產效率 300%。

未來「數位分身」技術不只是可以應用於農業和養殖漁業當中,還可以擴展至原本仰賴「隱性知識」的產業當中,如製茶、漁業等等。由於全程數據化,品質不再是靠著經驗以及「看天吃飯」。藉此,可以提高農民的「智慧化監控」和「精準化生產」科技層次,除了提昇傳統農漁業的生產力,也很有機會達成永續經營,促成整個產業升級,提昇年輕人回鄉參與農漁業的誘因。

參考資料:智慧製造的關鍵拼圖!加速「數位分身」實現的創新感測技術-數位時代

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【導入案例】化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛
化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛

臺灣是一個海洋國家,你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時,是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技,基隆海科館導入科技服務,將場館化身為一個大型科技遊樂場,讓大小朋友都樂不思蜀,充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃,北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運,館內以海洋教育科技為主題,號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場,主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備,理應成為基隆知名的地標景點。然而,原先的展覽規畫以靜態為主,內容相當專業,與民眾互動不足,曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣,整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示,海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64,其中外地遊客以北部居多;交通方式以開車與客運方式為主;出遊類型以家族、親子、朋友居多;逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解,遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等,館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業,讓民眾看不懂,以及缺發互動體驗的元素,讓參展民眾覺得無趣,停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現,由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾,外來客必須以開車或大眾運輸方式前來,來一趟並不是那麼容易,因此,場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性,讓本地客願意一來再來,外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦,海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現,許多遊客前往海科館,大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引;而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場,顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入,將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務,藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題,並可提升雙倍學習效率,讓消費者對海科館的印象改觀,大大提升來客意願,也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標,透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形,結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸,從提升功能的面向,來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上,海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選,先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置,影響到展覽本身的觀看品質,轉而找出展期未到的場館先行導入,透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論,初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明,接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解,搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1,讓民眾闖關,後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂,最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館,甚至擴及到靜態美術館等地區,依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動,幫助農村再生,讓遊客不再只是去農村看看而已,添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象,應用服務範圍十分廣泛。

【解決方案】佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力
佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力

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

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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。