一、智能葡萄栽
应用环境/产业：Monitor vineyards with Waspmote
应用案例名称：智能葡萄栽培
主导厂商/相关单位：Libelium物联网公司,GrupoAusten开发无线感应网(WSN)公司
受益对象：果园农夫,农作物生产者,葡萄园管理者
背景：农业最怕面临两大问题，亦即土壤硬化与水资源短缺。土壤硬化是最严重的问题之一，农业使用的重型机械诱导土壤硬化，从而降低了植物根的渗透性，增加土壤流失的危险。缺水为人类面临的最大问题之一。整个欧盟，农业大约从环境中引水四分之一。如果改变输送管道或水道的类型，大约就能节约欧洲灌溉用水25%。
实施：本案例采用Siega系统进行各种环境参数之监测与控制。Siega系统节点使用Waspmotes传输传感器板，并能够测量不同的参数，包括：环境温度/湿度、气压、雨量计、风速表、紫外线辐射、太阳辐射、土壤温度、土壤湿度、叶面湿度Siega系统采用传感器板(Waspmote)来控制灌溉系统，根据实际的天气情况启动开关。WaspmoteRFID用于葡萄园的灌溉，并增加新功能，是一个智能型农业体系。这些节点(Waspmote)的主要特征包括：
1、分析环境相关数据，提供创建统计预测模型使用。
2、节点可控制灌溉系统。
3、使用RFID技术控制其他节点。
4、由太阳能电池充电存于锂电池。所有这些节点都是自动的，利用平日太阳能储存电力于锂电池中作为动力来源，驱动Siega系统，每15分钟或每5分钟传感器节点会自动获取环境中各种相关数据，经过网关(Gateway)，再上传到云端平台，可提供葡萄园管理者藉由PC和智能手机直接下载App应用程序，进行读取、仿真、分析、预测、诊断、控制及优化之应用。无线传感器网络(WSN)可用于监测与农业相关的温度、湿度、土壤温度/湿度、叶面湿度和许多各种不同的环境参数。所有数据从传感器节点发送到云端平台，透过PC和智能手机应用程序，帮助用户管理灌溉系统，此模型还可从数据上监测环境是否感染病疫，让管理者可提前防范可能发生的疫情。此外，传感器节点还可以利用谷歌地图，让葡萄园管理者透过谷歌地图标签的可视化，迅速找到不同节点的地理图资坐标，再从各个节点的传感器查阅实时数据。智能葡萄园物联网应用，大幅提升葡萄产量及质量，形成葡萄酒差异化(Differentiation)竞争优势。
二、林业生产管理系统
应用情境/产业：林业生产管理系统
应用案例名称：SLOPE森林管理计划
主导厂商/相关单位：CNR-IVALSA, COMPLOAS, COASTWAY, MHG SYSTEMS,ITENE,FLYBE GREIFENBERG, TREEMETRICS
受益对象：物流营运商、森林所有者、锯木厂、林业管理者、木材购买者。
背景：
欧盟约35%面积被森林覆盖，由于地形陡峭，山路崎岖及储存空间有限，所以山区砍伐作业仍以人工砍伐，搭配使用缆绳、起重机来运输。使得木材取得的人工及运输费用相对昂贵，并无法灵活运用机械自动化来优化林业生产及森林管理。
实施：透过遥感探测(Remote Sensing, RS),无人机(UAV),地载光达(Terrestrial Laser Scanner, TLS)来调查森林资源及分析山区资料。藉由此数据建立3D森林模型，进行山林采收计划和模拟，透过多个传感器，在采伐木材时均以RFID标示，进行采收控制、分析及模拟。砍伐商若需整棵树木，则不需要再脱枝和横切处理，树木可由缆索起重机及运输车，直接读取RFID卷标，并测量负载重量，直接将树木搬移到仓库。接着，系统操作人员会透过机器分析，实时记录树木相关数据(体积和重量等)及其质量，上传到云端中央林业调查信息系统(FIS)。在生产链上，可确保木材质量，也可追溯木材加值流程的操作情形。此一供应链中，整合了木材的产地、质量及可用性的信息系统，实时同步提供营运商有用的信息(如物流营运商、经纪人、森林所有者、锯木厂等)，将一系列的完整服务，从木材立方价格评价、销售前的森林采伐规划、物流管理、木材及网络平台的物料采购，透过整体收集、模拟、分析、控制、优化及整合，进一步优化林业森林管理模型，同时还能一并进行造林养护保育工程规划与设计。
示意图如下：
1、透过RS(Remote Sensing), UAV(Unmanned Aerial Vehicles),TLS(Terrestrial Laser Scanner)进行调查
2、数字森林模型
3、收成计划和模拟
4、采木标示
5、收成控制、分析、标记
6、透过收成数据整合森林资源
7、供应链指标
三、米兰世博会垂直农场
科技农畜业应用案例：例如高经济价值的特殊品种动植物(金线兰、水族箱鱼类等)，透过物联网数据，可精准掌控兰花土壤中需要之滴灌、施肥，或者水族箱内水温、水质之变化，并定期喂养饲料。2015年米兰世博会：
米兰世博会美国馆垂直农场
四、其他应用范围
物联网农业应用范围：例如高经济价值的特殊品种动植物(金线兰、水族箱鱼类等)，透过物联网数据，可精准掌控兰花土壤中需要之滴灌、施肥，或者水族箱内水温、水质之变化，并定期喂养饲料。鱼菜共生也是可应用之案例。
五、面临挑战与机会
(一) 标准制定
(二) 互相可操作性(interoperability)
(三) 带宽与速度(e.g. MBB、MTC、5G)
(四) 信息安全与个人隠私课题
六、产业推动
现况与困难大部分为简易温网室，无法精准控制栽培环境设施硬件与栽培技术水准不一，实施标准化困难。缺乏省工省力机具，栽培管理凭前人经验。
导入 工业生产力4.0应用环境
藉由网实系统仿真技术，提升农业设施模块化设计能量。运用环境空间侦测与生物感测组件，创造优质栽培与管理条件。 整合设施生产与销售信息平台，建立设施产销体系跨域技术。
现在：操作缺系统化，产销仍欠效益
设施设计技术已趋成熟急需不同设施之系统性设计、评估与建造及设施农耕实做标准作业程序，以臻良善更上一层设施生产已有基础，迫切需要设施专用机具，并需导入创新技术突破作物、人机、作业与价值链的瓶颈限制，以求系统最大效益。未来：模块化设计系统，参数化产销平台
以计算流体力学原理，藉网实系统仿真场域内外流场，进行数值化演算与最适化结构设计，减少建造成本;整合节能节水设计，与降低营运资源与能源耗损。以人机辅具减轻劳力负担;以光谱进行作物生理监测，建立病虫害自动辨识技术，将巨量数据融合专家意见建立参数化产销信息共通平台，有效连结生产端与消费端。
七、 技术研发需求
人机辅具/智能机具
• 省力型辅具
• 智能分级模块
• 省工搬运装置
设施设计/智能环控/感测组件
• 设施系统模块化设计
• 区域联网环控
• 病虫害自动辨识与预警
• 生理与影像光谱感测
农业参数巨资分
• 设计参数与栽培管理巨量数据
• 病虫害巨量资料
• 质量管控巨量数据
产销物联网
• 智农联盟生产场域共通平台
• 弹性产程管理与决策支持
• 整合设施生产与销售信息系统
