當全球焦點皆聚集在生成式AI、聊天機器人與智慧助理時，人工智慧其實已進入農田之中。農業近年面臨缺工、農藥使用爭議及永續發展等多重挑戰，促使各國積極尋找更智慧的生產方式。
由成立於2018年的美國新創公司Carbon Robotics開發，結合電腦視覺、機器學習與機器人技術的AI「雷射除草機器人（Laser Weeder）」就是其中一項典型，不僅展現AI在實體世界中的執行能力，更被視為未來農業自動化的重要里程碑。
AI雷射除草機器人（Laser Weeder）
Carbon Robotics的雷射除草機器人配備30個高功率CO2雷射器，能全天候精準辨識並消滅雜草分生組織，完全不傷及作物與土壤。除了號稱每小時可清除高達10萬株雜草，並能將殘骸轉化為土壤有機質，因此大幅降低除草成本、避免除草劑農藥對大地環境的傷害，也能提升作物產量與品質。
據了解，該技術目前在美國多州的馬鈴薯、洋蔥等農田實地應用成效顯著，首批產品已迅速售罄。目前公司正加速生產以供應美、加市場，並計劃進軍歐洲，引領全球農業的科技轉型。
2026 年，Carbon Robotics發表了「大型植物模型（Large Plant Model, LPM）」，成為AI雷射除草技術的重要突破。LPM是專門針對植物辨識與農業場景打造的AI模型，該模型由超過1.5億筆植物資料訓練而成，涵蓋不同作物種類、雜草類型、土壤環境、氣候條件及生長階段，系統能夠辨識更多植物種類，並提高在不同氣候與栽培環境中的準確度。
（圖片來源）
過去AI除草系統若要辨識新的作物或雜草種類，往往需要重新蒐集資料並進行模型訓練，耗時極長。然而，LPM的出現大幅縮短了模型訓練的時間。農民只需透過系統介面上傳少量現場照片，便能快速建立專屬的「Plant Profiles（植物檔案）」，讓AI即時學習並適應不同農田環境，大幅提升部署效率。
LPM不只是植物辨識工具，更是整個Carbon AI系統的核心決策引擎。該模型目前已應用於LaserWeeder雷射除草機器人與自主拖拉機系統（Autonomous Tractor Kit），能夠即時判斷植物種類、規劃除草策略，並根據現場條件調整作業模式。
當全球各地的 LaserWeeder 持續在農田中運作時，系統也會同步蒐集新的植物影像與作業數據，進一步強化模型能力，形成持續學習的資料飛輪（Data Flywheel）。從「看見植物」到「理解農田」，LPM 的誕生不僅代表農業 AI 技術的重要里程碑，也為智慧農業的發展開啟更多可能性。
AI在農業中的應用
AI在農業中的角色，正從單純的「辨識工具」進一步演進為能夠理解農田環境並自主決策的智慧系統。LPM（Large Plant Model）的推出，象徵農業領域正式邁入「農業基礎模型（Agricultural Foundation Model）」時代。未來，這類技術除了應用於除草作業外，亦有望延伸至病蟲害監測、作物健康評估、產量預測，以及智慧農場管理等，成為推動智慧農業發展的重要基礎。
近年來，結合衛星影像、無人機與各類感測器的智慧農業系統逐漸普及。透過 AI分析大量農業數據，農民不僅能掌握作物生長狀況，還能預測病蟲害風險、評估灌溉需求，甚至推估最終產量。部分大型農場更已開始導入自駕拖拉機與自主巡田機器人，藉由 AI 自動完成播種、施肥、巡檢等工作，進一步提升作業效率與管理精準度。
（圖片來源）
相較於生成式AI著重於文字、影像等內容生成，實體AI（Physical AI）更強調透過感測器、機器人與自動化設備感知環境、理解情境並執行任務。而農業正是最能展現實體AI價值的應用場域之一，農務工作高度依賴觀察、判斷與大量重複性操作，而這些正是AI技術最具優勢的領域。從聊天機器人到田間機器人，AI的發展正逐步突破虛擬與現實的界線，也重新定義人們對科技應用的想像與期待。
結語
隨著電腦視覺、邊緣運算與機器人技術持續進步，AI農業應用的範圍勢必進一步擴大。從除草、施肥到採收與病害管理，越來越多農務工作將由智慧系統協助完成。而AI雷射除草機器人的成功，也為全球農業提供了一個重要訊號：人工智慧不僅能夠創造內容，更能成為提升生產效率與推動永續農業的重要力量。
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