面對氣候變遷、糧食安全與農業勞動力短缺等結構性挑戰，人工智慧（AI）正從單一農務輔助工具，逐步成為串聯農地資訊、環境監測、作物辨識與決策管理的數位基礎。農業部日前與泰國農業部共同舉辦「臺泰農業空間資訊技術及調查應用交流線上會議」，聚焦AI、數位孿生（Digital Twin）、地理資訊系統（GIS）、衛星遙測與AI影像判釋等技術，並規劃進一步尋找試驗場域，顯示臺泰智慧農業合作正由技術交流朝向實際驗證與應用推進。
智慧農業的核心之一，在於將過去分散的農業資料轉化為可分析、預測與決策的數位資訊。透過物聯網（IoT）感測器蒐集溫度、濕度、土壤與作物生長資料，再結合衛星遙測、無人機空拍及地面影像，可建立跨尺度農業資料庫；進一步導入AI影像辨識與機器學習後，便能協助辨識作物種類、生長狀態及土地利用變化，並提高異常事件的預警效率。
臺泰深化AI智慧農業合作，隨著AI、大數據、IoT、GIS與遙測技術逐步整合，雙方合作可望從農業資訊數位化，進而朝向以資料驅動決策的AI智慧農業模式發展。
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在此次交流中，泰方分享GIS入口網站、數位孿生與樹木資料庫等建置經驗；臺灣則介紹全國農田坵塊圖、農業街景影像系統及AI影像判釋等成果。透過衛星掌握大範圍土地變化、無人機取得高解析度影像，再由地面影像補充細部資訊，形成「空—地」整合的農業觀測架構，讓AI可進一步支援農地管理、土地利用監測、作物調查與異常預警。
而數位孿生技術也被視為智慧農業進一步升級的重要環節。其概念是將真實農地、作物或農業設施映射至數位環境，持續匯入感測及空間資訊，使管理者得以掌握場域狀態。若再結合AI模型與歷史資料，未來可延伸至灌溉管理、生產預測、災害風險分析及資源配置，讓農業管理從事後調查逐漸轉向即時監測與預測式決策。
此外，AI與空間資訊的整合也開始延伸至農業淨零。此次臺泰雙方就農業碳匯交換經驗，反映智慧農業應用範圍已不只著眼於提高產量，更涵蓋土地利用、碳盤查及永續治理。藉由遙測影像、GIS與AI分析建立長期土地及植被變化資料，有機會為農業碳匯量測及淨零管理提供更具系統性的數據基礎。
臺灣與泰國自2003年簽署農漁業合作協定，持續透過臺泰農業合作機制進行交流。下一階段合作重點將從技術展示轉向落地驗證，雙方規劃今年9月進一步針對AI智慧農業進行交流，聚焦智慧監測、農業淨零與數位治理，並尋找合適試驗場域。隨著AI、大數據、IoT、GIS與遙測技術逐步整合，臺泰合作也可望從農業資訊數位化，進一步朝向以資料驅動決策的智慧農業模式發展。
