為因應極端氣候變遷與全球貿易量倍數成長之雙重挑戰，農業部動植物防疫檢疫署與台灣農業科技資源運籌管理學會日前盛大辦理「植物防檢疫科技策略共構交流會」。本次交流會集結防檢署、各地區農業改良場、農業藥物試驗所、國家災害防救科技中心（NCDR）及台灣大學、中興大學、嘉義大學、明志科技大學等多所頂尖學府與科技業者，圍繞「數據驅動農藥流向管理」與「AI智慧邊境檢疫專家系統」兩大核心主題展開深入研討，展現臺灣農業邁向數位轉型與前瞻防禦的決心。

 
圖. 防檢署副署長陳宏伯與台灣農業科技資源運籌管理學會理事長共同為「防檢交流會」致詞揭開序幕。

主題一：數據驅動農藥流向管理與銷售申報優化

　　過去大家賣農藥雖然都有定期申報，但實際使用狀況常跟登記數據有落差；加上現場常有代噴業者、外籍移工幫忙噴藥，或是農民跨區買藥等情況，導致「買藥的人」跟「用藥的人」對不上，形成資料斷層。這次專家們特別針對累積了快十年的銷售大數據，討論如何用聰明的方式提升監管效能，重點如下：

用 AI 抓出高風險對象，稽查人力用在刀口上：

　　以前光比對進貨跟賣出的數量，系統就跳出上千筆異常警示，讓稽查人員查不勝查。現在改用 AI 過濾掉輸入錯誤或不合常理的雜訊（資料清理），並建立風險分級，直接幫稽查人員鎖定最可能有問題的店家，不用再大海撈針。

從「事後抓包」變成「事前預報」：

　　結合天氣預報、農糧署的作物種植面積，以及病蟲害爆發時間，來提早預測這段時間農民「應該需要多少藥」。我們先從種植品項較單純的花東水稻區開始做示範模型，成功後再推廣到作物比較複雜的雲嘉南地區。

用地圖（GIS）抓源頭，農藥殘留無所遁形：

　　當發現蔬果農藥殘留超標時，以前光查農民身分買藥紀錄常常查不到。現在直接用地理資訊系統（GIS），以違規農地為中心，分析周邊幾公里內農藥行的銷售紀錄，就能精準推算出農藥可能是在哪家農藥行買的。

完善法規加上實地巡邏，堵住偷用藥的破口：

　　未來會逐步推動農藥行統一用 POS 機結帳申報，並要求地面代噴業者記錄噴藥軌跡。同時搭配「植物診療師」到第一線關心與巡視，把檯面下偷用禁用藥或黑市走私藥的漏洞補齊。

 
 
圖. 分組討論與跨域交流

主題二：利用 AI 分析歷年不合格與有害生物攔截紀錄，建立進口貨品風險控管機制

　　進口貨物量成長了 10 倍，但海關查驗人力卻完全沒增加，形成人力不足的困境。為了拯救快被淹沒的第一線人員，防檢署打造了「植物檢疫智慧專家系統」與「戰情分析儀表板」，把以前用 Excel 手動記帳的舊方法，全面升級為即時監控與智慧決策： 

把風險分等級，不再「小罪大罰」或錯抓重點：
　　以前的系統很呆板，把「文件寫錯字」跟「發現致命害蟲」算成一樣嚴重的風險。現在導入聰明的風險分級，讓稽查人員把注意力放在真正危險的高風險貨物上，精準攔截害蟲。 

看部位自動過濾不相干的害蟲資料：
　　根據進口的貨物部位（例如水果、樹枝、切花、種子）來過濾無關訊息。例如檢查水蜜桃果實時，系統會自動隱藏只會出現在樹根的病害資訊，讓現場人員查驗時不會被雜訊干擾。 

用 20 年數據預測爆發期，提早調派人力：
　　分析過去 20 年在海關抓到害蟲的紀錄，利用 AI 深度學習預測特定貨品在什麼時間最容易帶有害蟲（如薊馬、桃蚜）。這樣就可以提早 1 週到 2 個月安排支援人力，不用等忙不過來才臨時找人。 

跨部會資料共享＋找學者幫 AI 訓練：
　　建立「數據共享平台」，打通海關邊境與國內防疫的資訊壁壘。同時邀請大學學者幫忙進行資料標籤與訓練，讓 AI 越變越聰明，連沒看過的新害蟲或走私夾帶都能提前發出警報。

  
圖. AI專家林淯慈(左)、陳昆皇(中)和劉弘一(右)老師總結防檢展望

　　專家總結與總體展望防檢署企劃組與植物防疫組代表指出，智慧檢疫與農藥管理之轉型核心在於「兼顧數據品質與前端簡化」，AI 定位為「專家資訊輔助者」，最終裁決仍尊重資深檢疫專家之專業。未來學會將持續發揮跨域溝通平台角色，促進產官學研資料鏈結與技術落地，共同守護臺灣農業生產安全與生態永續！