全球每年花費 250 億美元，對著整塊田地灑下 30 億磅（約 136 萬公噸）的除草劑，沒有其他行業以這種方式運作。想像一個大城市，一個人頭痛，唯一的治療方法卻是給 100 萬名居民通通服用阿司匹林。這種一視同仁的作法，導致過度使用農藥，並往往造成過度噴塗和地表徑流。

再過 30 年，全球人口將逼近 100 億人大關，要養活這麼多張嘴，全球糧食產能必須再提高 70%。這意味著噴灑更多的肥料和農藥，危及人類、生物和土地的健康，因此，必須提高除草劑和農藥施用的精準度，而且用量越少越好。這不僅幫農人省錢，節省生產農藥的能源，也減少對土地的衝擊，對水道和河流的污染。那究竟要怎麼做？

1837 年創立的拖拉機公司 John Deere 強鹿 是全球農業機械的第一把交椅，上榜美國《財富 Fortune》雜誌全美 500 強的第 102 名。它在 20 世紀初投資汽油引擎，帶來農業機械化；在 90 年代末，給農機裝上衛星導航系統；在自駕車都還不知道在哪裡時，造出自駕拖拉機，過去十年更推出了智能感應器和農用無人機。

強鹿砸了3.05億美元（約94億台幣）收購科技新創公司「Blue River Technology」。此舉宣誓，在農業的數位時代，強鹿的下一步，將壓在人工智能上，製造解決人類糧食危機並兼顧環境永續發展的未來農機。

讓機器看見每棵植物，並善用 AI 數據，做出更聰明的決定

Blue River運用電腦視覺（Computer Vision）和機器學習（Machine Learning）來偵測、分辨雜草，並做出管理決策。與其漫天噴灑農藥，「看見再噴」的技術不僅減少90％的農藥用量，還可提高產量。

拖拉機後方的機器內建 30 台相機，相機鏡頭每 50 毫秒開關一次每棵植物的畫面，並在時速 11 公里的行進間，用機器上安裝的 25 個耐熱防塵的 Jetson AGX Xavier 超級電腦模組在幾毫秒內進行電腦影像辨識，比眨眼的速度還快！

人工智慧機器一一標註（AI Data Labeling）每株植物，綠框是作物棉花，紅框是雜草，框內標記著該株植物的識別ID，畫面跳出「藜草（拉丁學名：Amaranthus Palmer）夏季一年生植物，對最常見的除草劑有抗藥性」，200 個精密機械噴頭瞬間鎖定每棵雜草，發射不到一張郵票大小的農藥，一擊斃命，卻不傷旁邊作物分毫。

以其專門針對萵苣的機器來說，AI 每分鐘做出 5,000 個決定，執行誤差在 0.6 公分內。如今，全美有一成的萵苣都是 Blue River 的 AI 種出來的。

也因為機器看見了每一株植物，形成了一張地圖，清楚顯示各種作物和雜草的數量、分布、嚴重程度，農藥噴灑的範圍，追蹤這些數據可做為日後規劃和輪替除草劑的參考。其中，某些雜草的耐藥性特別高，Blue River也透過空拍機進行3D遙測，比較農藥施作前與施作後一週的差異，以驗證除雜草的成效。

以往，為了配合使用年年春（Roundup）這種除草農藥，農夫還得特別種植能耐受年年春的棉花品種。靠著 AI 的精準辨識與噴灑技術，德州的棉花農林特‧畢葛翰（Lint Bigham）說：「我們有了其他的選擇。我們可以噴灑過去無法使用的除草劑。只要把一個人放進拖拉機，就能完成 8～10 人的工作量。」

「看見再噴」成功減少了萵苣 田95% 及棉花田 90% 的農藥用量，降低用藥成本，減少對環境與健康的負面影響，並同時提高糧食產量，讓我們得以在越來越有限的耕地上，試著餵飽快速成長的人口。

（感謝本文協同研究者王茜穎）