在當前氣候變遷與病蟲害威脅日益嚴峻的背景下，傳統農業管理方式已無法滿足農民對於精確防治的需求。陽明交通大學陳文亮教授領導的團隊，成功開發出一項創新的AI智能病蟲害預警決策系統，將物聯網技術與大型語言模型相結合，為農業生產提供了一個全方位的智能防治解決方案...

系統能夠自動收集農業環境數據，並基於即時數據進行分析，精確預測病蟲害風險，為農民提供及時且具體的防治建議，顯著提升農業生產的效率和穩定性。這一技術突破，無疑將成為農業領域智能化發展的標桿，推動精準農業走向可持續未來。

精確預警與智能決策，提升農業管理效率

該AI智能病蟲害預警系統的最大特色在於其跨領域技術整合，通過物聯網（IoT）感測設備實時監控農業環境數據，並結合大型語言模型進行即時分析。系統能夠根據氣象變化、土壤濕度、溫度等數據預測病蟲害的爆發，提前向農民發出風險預警，幫助他們在病蟲害未發生前就採取預防措施。此外，系統還能夠根據不同風險情境，提供具體的防治建議，如適合的農藥選擇、施藥時間和場地管理建議，讓農民不再依賴過往經驗或盲目反應，而是能夠做出更具科學依據的決策。

這一技術的另一次突破是其自我學習與持續優化的能力。系統不僅能夠隨著使用過程不斷調整預測模型，還能夠根據農民的反饋進行動態調整，實現個性化的防治策略。這樣的動態適應能力使得系統能夠應對各種不同的農業環境和病蟲害種類，為不同需求的農戶提供最佳的解決方案，進一步提升了農業管理的精確性和高效性。

創新技術背後的推動力量：陳文亮教授的願景與結語

陳文亮教授表示，這項技術的核心價值不僅是提高病蟲害防治效率，更在於如何利用AI和物聯網技術，為農業帶來真正的智能化變革。團隊已成功建立涵蓋10種作物的病蟲害模型，包括葫蘆科作物（如西瓜、甜瓜、南瓜）、茄科作物（如番茄、甜椒）、以及百香果、草莓和水稻。陳教授指出，這一系統的成功不僅有助於減少農藥使用、降低抗藥性風險，更能夠實現可持續農業發展，減少環境污染與資源浪費，為全球農業的未來提供科學的支撐。

從台灣市場到東南亞地區，這一系統的潛力遠遠超過當前的應用範圍。陳教授的團隊已經計劃將技術進一步擴展到更多類型的作物和不同地區，滿足各地農民的需求，推動農業生產的智慧轉型。他強調，團隊希望能夠在未來實現全球農業智能化，幫助每一位農民用上最先進的科技來應對病蟲害挑戰，實現穩定而高效的農業生產。

詳細資訊→結合大型語言模型建立AI智能病蟲害預警決策系統|陽明交通大學陳文亮教授|第21屆國家新創獎