國立臺灣大學生物機電工程學系/鄭學鴻、葉冠廷、郭彥甫
近年來為提升農業競爭力，我國積極導入人工智慧進行產業升級。影像辨識是人工智慧技術的重要一環，這項技術可以用來解決許多農業上的問題。本文就影像辨識應用於農林漁牧四大農業類別的實例進行介紹，並且簡介影像辨識背後的技術內涵。

財團法人人工智慧科技基金會分校/蔡岳霖 組長
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)近幾年在台灣已成為無人不知的熱門關鍵詞，但你真的知道AI是什麼嗎？本篇文章將會帶大家了解人工智慧想要達到的目標、現階段的發展、以及AI在農業上的應用。

國立宜蘭大學資訊工程學系／陳懷恩 特聘教授
近年來隨著感測技術的創新與進展，加上網路普及與雲端計算能力的增強，物聯網不但能幫助農業實現資訊擷取與存儲資源，加上人工智能技術，智慧農業物聯網系統將能依據環境變化和系統運行的需求自動調整，提供智慧化環境感知服務。本文介紹智慧農業物聯網的概念，也透過案例提供智慧農業的發展方向與示範。

國興資訊股份有限公司/陳庭朗處長
面對全球化、科技化與氣候變遷的趨勢，臺灣新一代的農民透過農場基礎設施的提升，引進農業物聯網等新科技，並將 TGAP所描述之相關農業栽種規範，如:施肥作業標準、病蟲害防治管理和作物栽培曆等，導入應用於農業生產管理。

行政院農業委員會桃園區農業改良場/賴信忠 副研究員
面對極端氣候、農業人口高齡化，缺工等問題，農業耕作技術發展朝向自動化、精緻化及安全目標，將智慧科技導入農業生產，應用感測器收集生物及環境及田間作業數據，大數據分析及預測模型應用，藉由自動環控設備進行田間管理，達到節能省工管理模式。

行政院農業委員會桃園區農業改良場/賴信忠 副研究員
農業環境感測器選用因耕作環境、設施樣態、作物種類而異。影響作物生長環境因子為光度、溫度、濕度、土壤肥力、風速及CO2等，與栽培管理最相關土壤濕度、空氣溫度、空氣濕度、光度等成為最優先安裝感測器，且價格較低。植物光合作用消耗CO2，但因台灣位於亞熱帶，溫室需降溫，大部分氣密性差，CO2濃度並非限制因子，沒有監測控制必要。