利用人工智慧滿足全球糧食供應需求

如今全球生產的食物足以養活地球上約70億人。不過，隨著預計2050年人口將再增加20億，估計全球作物產量還需再增加60%，才能養^{活所有人1}。

如今，食物浪費、勞動力短缺和氣候變遷等問題已經成為滿足需求的重大障礙。植物病害和害蟲侵擾造成的浪費約佔全球糧食產量的20%至40%，每年貢獻2900^{億美元2。}

全球對地球土地資源的評估發現，已有四分之一的土地高度退化，8%因^氣候變遷而中度退化。用水將成為農民的關鍵議題，因為他們必須在持續生產營養食物以養活日益增長的人口的同時，謹慎關注這項日益減少的資源。

為了應對部分挑戰，農業產業正轉向人工智慧（AI）與物聯網（IoT）的創新。 AI的運用能幫助農民成為數據驅動者，減輕農耕的體力負擔，節省成本，並產出更大且高品質的產量，有效利用土地與資源。

據報導，截至 2021 年底，美國 87% 的農業企業正在使用人工智慧技術，^{採用率比前一年增加了 73%⁴，這證明了使用這項新興技術作為生產和永續發展的重要工具的有效性。}

Mordor Intelligence報告稱，2023年農業人工智能市場價值為1.7億美元，預計到2028年將達到4.7億美元，複合年增長率為22.55%⁵。

這項技術的廣泛採用可歸功於直觀和數據驅動的應用程序，這些應用程序為農民提供了洞察力，即使他們不是植物病害或土壤質量等方面的專家，也能做出有效的決策。

現實世界的農業科技範例

僅在美國，就有近200家基於人工智慧的農業新創公司出現，致力於解決^{生產問題。} 以下是利用 AI 技術協助農民的幾個企業範例：

FarmVibes.AI

FarmerVibes.AI⁸ 是 Microsoft 的一個基於數據的平台，從感測器、衛星和空拍影像等多個來源提取資料，拼湊出農田的連貫圖像。農民可以利用這些數據來判斷某區域土壤和水的長期永續性——例如表土侵蝕的土地，或能因洪水或降雨而蓄水的水道。這讓農民能夠以最佳的生產與資源回報方式種植和利用土地。

迪米特拉

這家全球農業^{科技公司9} 的使命是幫助有限規模生產作物的小農。 Dimitra 與政府、機構、非政府組織及營利組織合作，免費將其「連結農民」平台提供給發展中國家。該應用程式建立在區塊鏈技術之上，結合行動科技、物聯網裝置、無人機與衛星影像、先進農業研究及基因組學技術。他們以數據為基礎的方法幫助農民降低成本、降低風險，並提升作物產量。

約翰迪爾

這位知名的農業品牌¹⁰ 利用衛星影像更有效監測作物狀況，評估田間狀況，並改善資源分配以提升作物產量。利用空間數據，Deere 的解決方案能測量植物健康、養分濃度及土壤濕度的變化，協助農民在作物保護、施肥及灌溉方面做出數據驅動決策。

此外，公司推出了首款全自動駕駛拖拉機，這是經過20年AI開發的成果。農民可透過平板電腦遠端操作車輛，24小時內可準備多達325英畝土地，讓農民能將時間與資源轉移至其他任務。

人工智慧輔助農業的擔憂

人工智慧在滿足全球糧食供應需求方面的進步也引發了重要的道德問題。

工人的替換

創新者必須在科技進步與農業工人的福利與生計之間取得平衡，因為許多農民已經處於弱勢狀態，依賴低技能工作。確保失業者能公平過渡、提供再培訓計畫，以及解決AI自動化可能帶來的社會經濟不平等，都是不可或缺的考量。

技術學習曲線

農民——尤其是資源匱乏地區的農民——必須公平地獲得培訓與支持，以有效利用這些創新。若忽視此問題，可能會加劇農業生產力與收入的差距，使弱勢農業社區處於不利地位。

昂貴的投資

新技術的高昂前期成本可能會加劇排他性和不平等問題，給可能難以負擔此類創新的小規模和邊緣化農民帶來過度負擔。

人工智慧在農業領域的前景

威脅全球糧食生產未來的問題相當嚴重。整合 AI 技術可透過節約水資源與肥料、提高作物產量、預防病害與害蟲侵擾，以及透過在地化與提升供應鏈效率減少食物浪費與溫室氣體排放。透過以倫理考量與公平為考量，新創與既有企業能將這些技術擴展至小農與開發中國家，協助滿足全球日益增長的營養需求。

Ambiq 的貢獻

從各種來源收集數據，例如分析數據或充當其他物聯網設備連接點的智能傳感器，將需要可靠的推理能力，並且不會耗盡電池壽命。Ambiq 超低功耗亞閾值功率最佳化技術（SPOT ^®）平台和各種系統單晶片（SoC）是經過驗證的解決方案，適用於需要以更低功耗完成更多工作的感測器和邊緣裝置。它們是支援人工智慧的鋰電池供電設備的核心，一次充電可以使用數週、數月甚至數年。