出處：雲南省の「生花工場」を支える科学技術

在花卉產業中，「選別」與「分級」指對收穫的花朵進行品質篩選和等級分類。以切花為例，生產者會根據花莖長度、花苞大小、開花程度、重量和外觀缺陷等指標，將花朵分為不同等級。在傳統作業模式下，花卉的分級與包裝極度依賴人工。根據產業估算，這類作業通常占據整體勞動成本的四成以上。隨著人力資源日益短缺，加上年輕世代從農意願低，花卉業者正面臨「人難找、工難留、成本高」的三重挑戰。

此外，由於人工分級標準不一、操作熟練度差異大，易造成品質不穩、規格不一致的問題，進而影響產品定價、客戶滿意度與整體品牌信任。對中小規模為主的臺灣花卉業者而言，若無法有效掌握品質穩定度，將難以在外銷與高價市場中建立競爭優勢。因此，導入高效率、高精準度的智慧分級技術，將是花卉產業升級不可或缺的一環。

AI與自動化技術的應用趨勢

近年來，AI視覺辨識、自動化機械與物聯網技術的進步，讓花卉產業得以導入智慧分級方案，並取得顯著成效。

在花卉自動化最為先進的荷蘭，以Bercomex公司的Rosematic系統為例，每小時處理量高達9,000枝玫瑰，內建四台攝影機（兩台彩色與兩台紅外線），可準確量測花苞的高度、長度、厚度與顏色。4More Technology所開發的IRISS Roses系統，則利用3D視覺技術精準量測玫瑰的寬度、高度、成熟度與顏色，同時分析花莖的長度與彎曲程度。

Bercomex Furora Rosa processing roses at Dümmen Orange

再者，以日本為例，已應用於菊花、龍膽花等不同花卉。例如秋田縣則導入菊花修整分級設備，僅需一人將菊花逐枝放入機器，設備即可自動完成剪切至適當長度、去除多餘葉片，再依重量將花分類​。當同一規格累計滿10枝時，機械手臂會把花移送到綁束裝置，將10枝綁成一束後，按等級分置不同區位​。導入該設備後，原本需由多人手工挑揀綁束的作業大為簡化，作業時間和所需人力均明顯減少。此外，根據長崎縣的推廣資料顯示，導入切花自動選別設備可減少約85%的選花分級勞動力。


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另外，以中國雲南的玫瑰基地為例，其已導入AI影像分析系統，透過攝影機拍攝花朵圖像，進一步分析花朵尺寸、顏色、開放程度及新鮮度，並以深度學習模型進行即時分級，準確率可達95%以上。該系統每小時可處理約8,000枝玫瑰，只需四名工作人員監控，顯著降低人力依賴與作業成本。


flower sorting and package process in china rose world base

（2016年採用荷蘭Bercomex的玫瑰分級設備，2022年導入中國自主研發的Focusight FS-ROSE智能分級設備）

臺灣產業現況與導入挑戰

儘管國際應用成果顯著，臺灣切花產業迄今仍未全面導入自動分級設備。其主因包括：建置成本高、花卉品種繁多、產量規模相對較小、設備與技術維修困難與操作門檻高。

再者，AI模型需針對不同花種進行客製化訓練，並非一套模型可通用於所有品項。這對以多樣化品種、精緻農業為特色的臺灣產業而言，更增加了導入的複雜度與風險。

目前多數業者仰賴資深員工的經驗進行分級，雖具一定靈活性與低成本優勢，但長遠而言，若能導入智慧自動化分級設備，更有助於強化品質管理、穩定客戶信任，並提升市場價值，為花卉產業注入可觀的轉型動能。

臺灣發展的可能路徑

考量到建置成本與營運風險，可評估採取漸進式導入策略，例如：
  • 從單一花種試點導入
  • 以區域型共用設備或產地共同分級場推動
  • 結合政府補助與人才培訓方案
  • 導入半自動化設備

此外，未來配合冷鏈物流、自動包裝、智慧追蹤等系統整合，打造完整的智慧花卉供應鏈，有助於提高效率與品質，與銜接國內外市場與電商通路。


導入建議與風險提醒

在實務面上，智慧分級系統初期投資門檻不低，業者需評估每日處理量與設備效益的平衡點。設備需定期維護保養，且操作與模型訓練需仰賴具備專業背景的人才，這些都是導入前不可忽視的準備工作。

邁向智慧花卉產業的新時代

智慧分級技術正逐步成為全球花卉產業的新標準。透過科技導入與策略性規劃，臺灣花卉產業不僅能降低勞力負擔，穩定產品品質，更有機會拓展高價值市場，邁向兼具效率與競爭力的智慧農業時代。


出處

秋田県農林水産情報「花きスマート農業技術実証」
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長崎県花卉省力化事例​

備註：本篇內容僅作為產業資訊參考，請評估是否符合需求，不代表推薦使用


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