智慧農民數位分身登場，務農高手就是你

務農看似傳統，但中間牽涉到的學問卻常是艱深難懂，同一株植物你養起來病懨懨，但別人卻是枝葉繁茂，如果這時可以有個專屬的專家適時在旁邊提點，並給出最佳建議，務農也可以變得很簡單。資策會在經濟部技術處科技專案支持下，開發數位分身（Digital Twin）技術，成為提高務農「勝率」的關鍵。

其實數位分身技術誕生已久，還曾在2017年至2019年間，連續三年被國際研究機構Gartner列為企業組織必須了解的前五大策略性科技趨勢，Gartner副總裁暨傑出分析師David Cearley甚至預言未來2年，數位分身將在農業、生產製造業、服務業、交通運輸業、電力產業遍地開花，初估每年將為全球省下上兆美元。

虛擬雙胞胎幫你找出最佳決策

資策會數位服務創新研究所商務協理蘇偉仁解釋，數位分身技術和最近很夯的大數據有點類似，只不過大數據是針對絕大多數的人來做研究，再從中找出通則，但數位分身技術不同，他研究的是單一個個體，可能只是一個人，一個漁塭，一塊農地，透過數位分身技術在虛擬世界裡創造一個和真實世界一樣的「雙胞胎」。再由這個虛擬雙胞胎依據情境模擬，交由AI做出預測，從而產生策略。

一般來說，數位分身技術給出的策略，會有多種建議，就像GOOGLE MAPS規畫路徑一樣，還會詳列不同建議路線行經的道路，以及可能花費的時間，數位分身技術也是，將決策內容列出供使用者參考，並不會讓使用者「知其然，不然知所以然」，並會以特殊的顏色標示出AI建議的最佳決策。

資策會已經在經濟部與農委會的協助下，將數位分身技術應用在農林漁牧業、製造領域上，以達到「智慧化監控」和「精準化生產」的效果。以資策會與台鹽綠能推動的魚塭AIoT場聯網數位孿生為例，剛開始進行時，確實是千頭萬緒，首先必須將漁民隱性知識數位化，包括水質數據、魚體影像與病徵影像分析等關鍵因素全程數據化，再依此發展為智慧水質管理、水產成長管理、水產疾病管理等服務，打造高產量、高存活率、高換肉率之智慧養殖解決方案，建立品質可析、產銷履歷可溯之品質分級技術。

電腦加人腦才是完美的 AI

接下來還必須透過各種AIoT感測器、聯網設備，來整合企業既有系統(legacy systems)，收集農漁業現場數據，包含環境因子、作物/獲物成長因子、人員操作軌跡等，來採擷Footprint（足跡），但採擷到的足跡並非全數列入參考，考量到機器無法做因果推論，數位孿生在做AI預測時，除了要靠AI形成的大數據做為佐助，還要有人腦智能的小數據來做幫襯，篩選掉一些不適用的資料。

蘇偉仁說，感測器只能收集到溫度、濕度、照度等溫室狀態，大約只有真實世界20％的參數，但其他可能影響成果的因素還有很多，必須高度仰賴人的智慧。而人類就是最好的感測器，如果在蒐集資料流程中，將人參與製造的流程全數記錄下來，形成「以人為本的AI」，讓機器在決策過程中也不斷地在向人學習，就可以透過人機協作，讓勝率再提高。

舉例來說，當機器發現某一個人做的決策正確率極高，且產出效果每次都很好，AI就會在演算法中加重他的權重，一旦下次再出現相同狀況，機器就會將這個決策建議優先列出。

由於資策會投入數位分身技術的研發算是走在時代尖端，現除與德國研究機構Fraunhofer合作研究以人為本的AI外，也開始將研發成果落實到實際的應用上，例如與台鹽綠能合作運用在漁電共生，將其在溫室養殖的白蝦、石斑魚的決策全數記錄下來做成模型，方便日後農民採行漁電共生模式時的參考。

除了國內有實例外，資策會甚至與國內養雞廠合作，將此套技術跨國化，展開海外遠距禽舍的管理，只要手機一機在手，就可以在遠端操控，給出最佳決策建議。

至於數位分身技術實際採行的成效如何？蘇偉仁指出，透過產品的實際應用經驗，產品化後，除可降低五成的導入成本外，還可提高三成的生產效率，更重要的是數位分身技術可以轉化傳統經驗值，並將生產管理數據化，從而發展出精準數位決策，讓新手也可以輕鬆轉型成科技農民和科技漁民。