邊緣運算如何讓畜牧餵飼車實現自主移動？

從人力短缺到自動化轉型，強固型邊緣運算 (Edge Computing) 整合 RTK GNSS、雷達與車輛系統，支援精準定位、障礙物偵測與自主移動，協助畜牧場建立更可靠的日常餵飼流程。

案例概覽

人力與營運壓力正在改變傳統畜牧業

畜牧業每天都需要維持穩定的餵飼作業，但在人力短缺、氣候變化與飼料成本上升等壓力下，如何以有限資源維持一致的日常營運，已成為畜牧場面臨的重要課題。

其中，飼料準備、運送與餵飼包含大量固定且重複的工作。即使人力配置或現場環境有所變化，這些工作仍必須按時完成。對規模逐漸擴大的畜牧場而言，長期依賴人工執行重複性工作，也增加了人力調度與營運負擔。因此，自動化技術逐漸被導入畜牧場，協助減少重複性人工操作，並建立更一致、可擴展的作業流程。

智慧農業如何提升畜牧業的自動化？

智慧農業透過感測、定位、資料處理與自動控制等技術，讓畜牧場的設備與作業流程進一步自動化。相較於單純以機械取代人工，智慧農業更強調利用即時資料掌握設備位置與周遭環境，並據此執行導航、感知與控制。

以 TMR 攪拌餵飼車為例，傳統設備主要協助飼料混合、運送與分配；當車輛進一步朝自主移動發展，則需要具備精準定位、路線導航、障礙物偵測與車輛控制等能力。

RTK GNSS 提供高精度定位資訊，雷達與車載感測器協助偵測周遭障礙物，邊緣運算則在車端即時處理這些資料，支援導航與車輛控制，讓餵飼車能沿著規劃路線自主移動。

當農業機械開始自主移動，新的技術挑戰也隨之而來

讓餵飼車從需要人員駕駛，進一步發展到能夠自主移動，系統面對的挑戰不只是控制車輛前進，而是必須在移動過程中持續掌握自身位置、周遭環境與車輛狀態，並即時做出反應。

首先是更精準的定位與複雜的現場環境。 餵飼車必須沿著規劃路線行駛，但畜牧場內的人員、經濟動物或其他農業機械都可能進入行駛範圍。車輛不僅需要準確掌握自身位置，也必須即時感知周遭障礙物，才能在持續變化的環境中維持可靠的自主移動。

其次是多種車載資料的即時處理。 定位、環境感知與車輛系統會持續產生不同類型的資料，而自主移動需要將這些資訊即時轉化為導航與車輛控制指令。當車輛正在行駛時，資料處理速度與穩定性會直接影響系統對現場變化的反應能力。

最後是長時間運作下的硬體可靠性。 TMR 攪拌、裝載與車輛行駛都可能產生持續震動，同時車輛供電也可能出現電壓變化。對每天執行餵飼任務的設備而言，運算平台必須在震動與不穩定的供電環境下維持正常運作，避免系統中斷影響既定的餵飼流程。

解決方案：ABOX-5222 邊緣運算電腦整合定位、感測與車輛控制

SINTRONES ABOX-5222 Edge AI Computer 搭載 Intel® Core™ Series 2 Processor，作為自主餵飼車的車載運算核心。RTK GNSS 提供高精度定位資訊，雷達協助偵測周遭障礙物，系統則直接在車輛端進行即時運算，支援路線導航與車輛控制，降低關鍵功能對遠端網路連線的依賴。

為連接不同車載設備，ABOX-5222 提供 6 組 2.5GbE、4 組 USB 3.2、Serial、DIO，以及選配 CAN FD，可串接定位設備、雷達與車輛系統。TMR 攪拌餵飼車在混合飼料與行駛過程中會產生持續震動，車輛供電也可能出現電壓變化。ABOX-5222 符合 MIL-STD-810H 震動與衝擊測試要求，能因應移動式機械的震動環境；9–60V DC 寬電壓輸入與電源保護設計，則可降低車輛電源波動對系統運作的影響，確保餵飼車長時間運行時維持穩定的運算與控制。

打造更穩定、智慧的牧場營運模式

對畜牧業者而言，智慧化的核心不只是增加更多設備，而是如何利用自動化技術減輕日常重複性工作帶來的人力負擔。餵飼是牧場每天都必須執行的重要工作，當餵飼車具備自主移動能力後，便能減少對人工駕駛的依賴，讓有限的人力投入其他需要經驗與判斷的牧場管理工作。

除了減輕人力負擔，邊緣運算也為牧場後續擴展智慧化應用提供運算基礎。隨著營運需求改變，可逐步增加感測設備、車載功能或其他自動化系統，讓智慧農機持續擴充，而不必一次改變既有的作業模式。

在此基礎上，邊緣 AI 可進一步將現場資料轉化為更具價值的資訊。例如結合攝影機與 AI 視覺辨識，協助辨識經濟動物、人員及其他設備；或分析車輛與感測資料，進行異常偵測與設備狀態分析。透過 AI 在現場即時分析與判斷，智慧農機便能從執行自動化任務，進一步具備環境感知與即時分析能力。

從減輕重複性工作的人力負擔，到逐步擴展智慧農機與邊緣 AI 應用，為牧場自動化提供可持續擴充的運算基礎。畜牧業者可以依照實際需求逐步導入新的感測、控制與 AI 功能，讓既有作業流程持續朝更自動化、智慧化的方向發展。

Inquiry