農業物聯網是將物聯網技術運用在農業產銷供應鏈與服務上，利用各種感測器觀測與蒐集現場信息，並透過無線網路、電信網和互聯網等多種信息傳輸，實現農業數據使資訊的融合、分析與處理，並通過智慧化操作實現農業的自動化、最優化、系統化、電子化的生產、運輸與交易。本文根據Frost＆Sullivan的報告，簡介農業物聯網在亞太的成長趨勢、機會與建議。

一、亞太地區的農業物聯網趨勢

2018年亞太地區農業物聯網市場規模為14.9億美元，預計2018年至2025年的複合年增長率為27.4％，到2025年將達到81.1億美元。目前亞太重要的物聯網投資案例中，日本技術公司布局東南亞地區精準農業的趨勢日益明顯，而中國解決方案供應商的關注重點則是自動化設備的應用(案例如上圖)。新興農業物聯網的商業模式仍在不斷變化，其趨勢如下：

(一) 設備即服務 (Equipment-as-a-Service, Eaas)
雖然農業部門對物聯網的新興應用方案極具興趣，但大多數的農場運營商無法負擔新技術的昂貴投資、長期維護費用與快速的更新速度等必要支出，都是農民使用物聯網的阻礙。此外，設置感應器、閘道器(Gateway)和相關設備等網絡需要的時間長，目前的租賃模型還無法全面串連，進而降低其回收和監控能力。
建議電信商可與設備製造商合作，以提高「設備即服務」模式的可用與普及性，以滿足日益增長市場需求。設備即服務是一種日益流行的商業模式，提供農場活動的「隨選(on-demand)」服務與設備。隨選(on-demand)是指的透過行動網路等科技，達到即時快速的虛實整合服務，以媒合所有的供給與需求，例如Uber和 Airbnb等。提供設備即服務產品，對農民而言，無需投資硬體即可使用IoT服務，可省下巨額的投資成本；對供應商而言，因為數據都是從他們自己的設備蒐集而來，可簡化數據所有權問題。

(二) 大舉開發自動化機械
自動化農業機械中，自動化車輛是目前最主要的發展領域，包含自動導向(Automated Guidance)、可變速率(Variable Rate)技術、電傳駕駛(Drive-by-Wire)、性能優化、操作和路徑規劃、M2M通信、作業程序監控和遠程資訊處理等技術。目前，中國政府將在地自主開發自動化機械作為政策重點，帶動期自動機械化車輛產業的蓬勃發展。
另一項重要發展領域為農業機器人(Agricultural Robots 或稱 Agribots)，使用自動化機械替代人力手動任務。例如，Panasonic的番茄採收機器人沿著番茄植株間的導軌移動，利用攝影鏡頭判斷番茄成熟度，再摘下成熟番茄放入容器中。目前，機器人的操作速度雖比人類慢，但其工作時間可以延長兩倍，且在惡劣的照明條件下依然可運作。

(三) 結果導向(Outcome-based) 商業模式
農業的風險包含天氣、疾病或商品價格波動等，且大多沒有預警，因而阻礙農民採取應變與糾正措施，導致經營活動受損，尤其對小規模農場經營者影響更大。因此，蒐集數據幫助農民管理風險的商業服務具有強大的潛在機會。
「結果導向」的農業是利用感測器蒐集數據並使用大數據分析，做為產量與定價預測的模型。投入物(肥料，種子等)供應商根據農場數據設置特定作物的預期產量，供應商會透過感測器監控農民是否遵守雙方的規定與協議操作，如果農民在遵守操作規定下，最終產量仍低於預設的門檻值，則供應商將退回部分投入成本；如果產量超過預設門檻值，則農民與供應商將共享額外收入。除了預估結果與產量外，已設計完成之演算法亦可做為作物保險、信貸擴張與下游訊息服務的基礎。
目前，「結果導向」的定價模型仍處於起步階段，但全球最大的生命科學公司Bayer已表示將繼續實施此方法；農用化學品和種子生產商Syngenta也已在澳洲利用IoT感測器追蹤當地溫度、降水模式和天氣條件，當農戶遇到不利天氣條件而影響產量時，該公司將依據預設條件提供退款，目前Syngenta提供的最高退款額度為30％。

(四) 開發更廣泛的連接服務
在農業物聯網中，蜂巢式連接 (Cellular Connectivity)仍然是個問題，蜂巢式網路是一種行動通訊硬體架構，由於基地台的網路訊號覆蓋呈六邊形，使整個網路像一個蜂窩而得名。對於亞太多數國家而言，4G網路尚未覆蓋全國，且許多農場位於偏遠未開發地區，無法輕鬆連接網絡。相同地，農場邊緣或較遠的位置亦需要進階的設備以滿足網絡連接的需求。 
建議電信公司和連接服務供應商(Connectivity Service Providers, CSP)應積極推出農業特定的物聯網連接產品，以強化核心連接服務。儘管許多供應商已經架設專用網路LoRa已提高連接速率，但CSP仍可提供託管服務和安全性做為主要服務特點。

二、結論

為因應勞動力短缺與提高產量的需求，先進地區的農民使用物聯網的趨勢增加，使市場具備迅速擴張的潛力。短期而言，監控農作物與牲畜的物聯網技術（例如動物健康感測器）受到許多大型農場的採用。隨著技術的快速成熟與法規的建立，預計中短期內，噴霧和播種等自動化方案採用率將逐漸提升，例如：無人機和農用機器人。隨著農業數據蒐集與分析日益豐富，預測供應商在設備和輸入等業務模式將不斷發展，包含風險預測、結果導向定價模型或其他增值服務。