AI百工百業／AI投餵接棒老漁民經驗

工研院研發「AI精準投喂技術」，讓機器不只定時撒料，還能聽懂魚的反應，讓養殖管理更輕省、更高效。

【撰文╱陳怡如】

臺灣水產養殖技術名聞國際。然而，在這片傳統產業的水域中，想讓魚只養得好，投喂是關鍵技術，卻也往往是漁民最苦惱的日常。工研院智慧感測與系統科技中心副組長陳志仁指出，目前漁民在投喂上主要有三大痛點，首先是人力問題，人力老化與青農經驗斷層，使得投喂無人可承。

第二是時間，漁民每天要花大量時間進行投喂工作，以工研院實地合作的鱸魚養殖場爲例，鱸魚1日進食2餐，餵食一餐約需2.5至3小時，每天至少要花5小時投喂，天還沒亮就開始餵食，傍晚再喂一次，經年累月，費時耗力。

最後則是成本，水產養殖高達5成成本來自飼料，如果投餵過量，不僅浪費飼料，還會污染水池，造成魚只健康問題；如果投得不夠，則會延緩魚只成長速度，導致經濟效益降低，「投得剛剛好，纔是漁民想要的。」

即使市面上已有定時定量的自動投喂設備，卻難以掌握魚羣每天因氣候、水溫與水質而改變的食慾。「像人一樣，夏天食慾差，魚也會。」陳志仁笑說，這也是爲什麼至今多數漁民仍仰賴人力現場餵食，因爲只有親眼看到魚吃得快慢，才能決定下一把飼料該不該撒下。

將養殖經驗轉化爲AI

過去市面上亦有其他智慧投喂裝置，主要以水面影像辨識魚羣搶食產生的水花作爲依據，但陳志仁指出，這樣的方式容易受到光線、水質與天候變化影響，尤其清晨、傍晚或水色混濁時，更難觀察到底棲魚類吃沉餌的情況，「這時，視覺幾乎派不上用場。」

爲突破這道瓶頸，工研院研發「AI精準投喂技術」，讓機器不只是定時撒料，而能聽懂魚的反應。採用水下感測爲主、視覺辨識爲輔的雙軌架構，透過工研院開發的水下感測器結合水面視覺感測器，當飼料落入水中，即時蒐集魚羣爭食過程中產生的震動或聲音，交由AI分析魚的攝食活力，自動決定是否繼續投喂。

此技術不受光照、濁度、水溫與水質等外部因素干擾，無論是浮餌或沉餌魚種皆能適用，大幅降低判斷誤差。同時，視覺感測器還能協助漁民遠端即時觀察魚只進食情形，確保投餵過程穩定安全，兼顧科技效率與人性掌控。

更關鍵的是，這套系統不只「懂魚」，還能學會「懂人」。AI會根據不同漁民的操作習慣，建立個人化模型，將職人的直覺與經驗量化爲演算法，打造出智慧化的投喂機器人，真正落實科技與漁業的深度整合。

目前，這項技術已針對石斑魚、鱸魚等多種主要經濟魚種建構AI模型，並具備跨物種調適能力，不僅能精準模擬人工餵食的節奏與反應，有效節省15%的飼料用量，減少約3至4成的人力時間投入，讓養殖管理更輕省、更高效。

與漁民並肩開發　讓技術更接地氣

這項技術從研發到推動落地花了兩年多時間，陳志仁表示，感測器和系統本就是團隊強項，研發過程最大挑戰，在於如何真正符合漁民使用需求，讓AI真正學習養殖現場經驗。爲此，團隊花費不少時間實地蹲點，在天還沒亮時就下魚塭，與漁民一同蹲點觀察魚羣投喂反應，並與各領域的漁民、養殖專家不斷討論，反覆優化演算法，克服不同魚種的行爲特性，最終才能把漁民經驗轉化成AI投喂技術。

目前這套系統已應用在鱸魚、石斑魚、蝨目魚、龍蝦等水產養殖場域，合作對象橫跨基隆水產試驗所、海洋大學、嘉義養殖協會、臺南漁電業者、屏東石斑魚業者，甚至還有位於高雄國內最大的鱸魚飼料商，幾乎全臺灣跑透透。團隊特意從農企業、養殖協會、產銷班切入，加速技術落地擴散。

從魚的吃住　打造智慧農業新典範

水產養殖只是智慧農業的其中一環，但AI的應用潛力正快速蔓延。根據產業觀察，AI在農業領域的年成長率已接近10%，在勞力密集型產業中，AI的價值將更加凸顯。「養殖最關鍵的兩件事：吃與住，」陳志仁說，吃的部分已由AI投喂技術處理，而住的部分也在進行中。

團隊已研發出AI水質監測與預測技術，能即時掌握池水狀況，甚至預判短期水質變化，協助養殖戶提前應對可能風險，降低損失。水產養殖比起農作物與畜牧，更難觀察與掌握，「魚生活在水裡，看不見也摸不到。」

也因此，更需要藉助科技的「感知」與「判斷」能力來解決現場問題。希望能從這片難度更高的領域切入，打造智慧養殖的成功示範，未來不只要延續臺灣在養殖產業的優勢，更希望將智慧農業技術輸出國際，再次擦亮「養殖王國」的金字招牌。