[AI書庫] 6.3 全球糧食安全與農業數位轉型的未來
人工智慧在糧食作物農業領域的應用
6.3 全球糧食安全與農業數位轉型的未來
金京鎮 律師
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散裝貨輪抵達仁川南港糧食碼頭後，小麥、玉米與飼料原料便由起重機卸下。韓國2023年至2025年的平均穀物自給率為19.2%，有預測指出，到2035年可能降至16.8%。小麥1.5%與玉米4.3%則是2024年的數值。不能把平均值與特定年份的數值視為同一時間點。進口港的價格與運輸中斷會擴散至國內食品與飼料費用，這種結構源自如此低的自給率。
船隻只要晚一天駛入這座碼頭，國內物價就會波動。然而，穀物價格真正飆升時，最先挨餓的國家並不是韓國。持續發生衝突的國家，以及無法自行生產穀物、只能任由採購價格擺布的國家，會最先受到衝擊。世界銀行在2026年報告中預測，當年的國際糧食價格指數將上漲2.5%。報告警告，若中東局勢、異常氣候，以及多國同時限制穀物離港的出口限制措施彼此重疊，漲幅隨時可能超過預測值。
根據聯合國糧食及農業組織2026年發布的世界糧食安全報告，2025年挨餓人口為6億4,500萬人。這相當於全球人口的7.8%，比2022年的高峰少4,300萬人。尚未達到飢餓程度、卻無法正常用餐的人口為21億人，比一年前減少8,600萬人。即使如此，仍有27億人無力負擔健康飲食。2025年每人每天的健康飲食成本升至4.28美元。這是依購買力平價（PPP）計算、把各國不同物價換算為同一標準的金額，明顯高於2017年的2.94美元。
聯合國糧食及農業組織將這次報告命名為「飢餓並非無可避免」。這個標題來自挨餓人口連續3年減少的結果。然而，減少速度仍遠不足以達成2030年目標。
這些統計數字背後，每一個都是人。薩赫勒地區的市場一旦穀物價格上漲，母親會先減少自己的食量。孩子的碗裡照常盛裝，自己的碗裡只留下湯汁。國境另一邊的難民營，有些地方的配給量會減至每天一餐。學校供餐一直是防止飢餓的最後一道防線，預算一旦縮減，最先降低的就是這道防線。統計表捕捉不到這些場景，只會記錄6億4,500萬這個總數。
這組數字背後有兩類農民。一類是擁有衛星頻繁掃過的農田的農場主。人工智慧同時讀取無人機拍攝的多光譜影像與插在土壤裡的感測器數值，預先告知下個月的產量與病蟲害風險。何時灌水、灌多少水，哪一區要多施肥，人工智慧也會把土地劃分為小區塊，透過變量施肥方式提供指示。穀物價格開始波動時，這類農場主有餘力在期貨市場預先鎖定價格，或提前播種。
另一類是非洲與南亞的小農。在發展中國家，小農占所有農民的80%，但許多人手中只有一部螢幕破裂的功能型手機。有些地方，幾天的行動數據費用就相當於使用一次診斷應用程式的價格。2026年發表的研究指出，造成這種落差的因素包括網路不穩定、難以負擔的裝置價格、數位素養低落與頻繁停電。研究認為，人工智慧雖有改變農業的力量，這股力量卻會先集中到原本就擁有資源的農戶。
在肯亞或盧安達的田邊，小農即使拍下染病葉片，試圖上傳到診斷應用程式，只要通訊中斷，照片就無法傳送，畫面只會不斷顯示載入中。相較之下，愛荷華州的聯合收割機即使在行駛中，也能不間斷地把產量資料上傳至雲端。濃雲密布的日子拍攝的衛星影像，有時無法準確讀取地表，導致預測失準；然而，具備人力與設備修正誤差的，仍是資源充足的農場。人工智慧模型大多以美國或歐洲的大面積農田影像訓練，因此看到在狹小土地混種多種作物的非洲農田影像時，常會給出錯誤答案。
語言也是障礙。大多數大型語言模型會先用英語、中文、西班牙語等使用者眾多的語言訓練。即使有數千萬人使用，斯瓦希里語或豪薩語這類在網路上留下較少文字的語言，仍會排在後面。肯亞小農用斯瓦希里語詢問病蟲害時，模型有時會給出不相干的答案，甚至完全無法理解。語料越多的語言，模型越準確；準確度提高後，又會吸引更多使用該語言的人。語料較少的語言仍被留在這個循環之外。
亞洲金融危機前後，韓國多家種子企業落入外資手中。首爾種苗、興農種苗與中央種苗陸續遭到出售，當時被稱為業界第7名的清原種苗，也被外國公司收購。這股趨勢並非只朝一個方向發展。2012年，FarmHannong重新買回Monsanto Korea的部分種子業務權。若要理解種子與農機資料集中於少數企業伺服器的風險，就必須同時看見出售與收回兩種方向。
印度政府於2026年2月17日啟動BHARAT-VISTAAR第一階段。這套系統以AI連結農業知識與政府服務，AgriStack的UFSI則以取得批准及農民同意為前提交換資料。建立連結並不表示任何人都能調取所有資料。CIMMYT免費或以最低成本提供研究、育種與教育用途的種質。成品種子的商業化則採用非獨家或準獨家授權。
2026年有關韓國農業食品科技新創投資的報導，以四捨五入前的數字為準，稱投資增加171%。只根據報導同時列出的9,700萬美元與2億5,300萬美元計算，增幅約為161%，因此必須查看四捨五入前的金額。依AgFunder資料，2025年全球農業食品科技投資額為162億美元。農業AI市場與農業食品科技整體投資，是範圍不同的兩個市場。比較數字前，必須先確認兩者測量的範圍是否相同。
未來5年，衛星影像、裝置端模型、地方語言語音服務與農機租賃很可能會擴大。不過，這不是已確認的當前事實，而是作者的展望。中等收入國家的農場何時能收到更準確的警報，耐逆境種子何時能送到更多小農手中，取決於通訊網路、品種登記與種子供應鏈。與BHARAT-VISTAAR相似的公共基礎設施會在多國出現的預期，也應寫成有條件的情境。
電網、通訊基地臺與種子流通網路的變化速度，比人工智慧模型更慢。資料與專利集中於少數企業的結構，以及過去不曾出現的異常氣候動搖模型的問題，也很難在短期內消失。農戶資料主權何時會確立為國際條約，量子電腦何時能計算整個地球的水與碳，都尚未有確定時間。廉價晶片逐一插入田埂的同時，匯集資料的伺服器規模可能以更快的速度擴大。
仁川碼頭的起重機今天仍在搬運小麥。從小麥製成麵條與麵包，再送上餐桌的整個過程中，握著螢幕破裂功能型手機的小農，沒有出現在任何一項計算裡。當人工智慧在5年內利用價格降低的衛星影像與速度更快的晶片，讀取玉米田與小麥田的每個角落時，誰會最先收到計算結果？
資料來源與參考文獻
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11. NewsPim. (2026, 6月23日). [以AI解讀經濟] IMF賣掉的種子……韓國種子主權25年紀錄. https://www.newspim.com/news/view/20260622001057
12. NewsPim. (2026, 6月27日). [以AI解讀經濟] 繼K-半導體之後是K-種子……把農村振興廳轉型為產業平臺. https://www.newspim.com/news/view/20260626000833