面對全球氣候變遷、跨境動植物疫病傳播風險及農業科技快速發展，動植物防檢疫工作正逐步朝向智慧監測、早期預警及風險導向管理發展。如何掌握國際科技趨勢、導入人工智慧（AI）創新技術，並建立具體且可衡量的科研績效指標，已成為未來防檢疫科技研發的重要課題。為協助研究人員掌握防檢疫科技發展方向，社團法人台灣農業科技資源運籌管理學會在農業部動植物防疫檢疫署指導下，於115年11月6日辦理「防檢疫領域科技績效指標規劃與AI應用研習營」，邀集動植物防檢疫領域研究人員及相關專家，共同交流國際科技發展趨勢、AI技術應用及科研績效指標規劃。本次研習營結合上午專題演講與下午分組實作，從國際防檢疫制度及科技發展、動物智慧健康監測到植物AI光譜應用，進一步引導各子項計畫研擬117年度科研新議題，並檢視116年度執行目標與關鍵成果指標（OKR），促進科技研發方向與實際防檢疫需求相互銜接。

掌握國際防檢疫科技趨勢　從被動應變走向主動預警

　　專題演講首先由台灣農業科技資源運籌管理學會李宜映理事長分享「動植物防檢疫國際趨勢與科技發展」，從國際制度及科技發展案例，說明全球防檢疫正由疫情發生後的緊急應變，逐步轉向源頭預防、風險治理與精準管理。面對新興疫病、外來有害生物及國際貿易風險，防檢疫科技不僅需要提升檢測與應變效率，也應強化早期預警、快速診斷、疫情溯源及數位決策能力，並透過科學化風險分級，兼顧防疫安全與農產貿易需求。演講也介紹國際間運用環境核酸（eDNA）、基因定序、智慧監測及風險分析等技術的發展方向，提供我國未來防檢疫科研議題規劃與成果指標設計的參考。

AI結合多模態感測與智慧光譜　拓展動植物防檢疫應用

　　在AI技術應用方面，中央研究院農業生物科技研究中心梁佑全研究技師以「多模態感測人工智慧於經濟動物健康監測之應用」為題，分享整合多維感測資料與AI分析技術，應用於動物生理狀態監測及疾病風險預警的發展方向。透過持續蒐集動物健康及飼養環境相關數據，建立正常生理基線並辨識異常變化，有助於將傳統仰賴人工巡檢及發病後處置的防疫模式，逐步推向主動監測與早期預警。同時也探討智慧畜牧場實場驗證、技術落地及人機協作等課題，讓研究人員進一步思考AI技術在動物防疫現場的應用條件。

　　國立中興大學朱彥煒教授則以「AI智慧光譜：從植物健康監測到防檢疫風險預警」為題，介紹結合人工智慧、影像辨識及光譜分析的植物健康監測技術。透過AI分析作物影像與生理訊號，有機會在肉眼尚未觀察到明顯病徵前，及早辨識植物健康異常；並以低成本影像設備搭配AI模型，降低高階光譜技術的應用門檻。相關技術可望應用於田間病蟲害監測、精準防治及植物檢疫風險預警，為未來植物防檢疫科技研發提供新的思考方向。

圖一、（左）台灣農業運籌學會李宜映理事長分享國際動植物防檢疫制度與科技發展趨勢。（中）中研院梁佑全研究技師介紹多模態感測AI於經濟動物健康監測及智慧防疫之應用。（右）中興大學朱彥煒教授分享AI智慧光譜技術與植物健康監測、病蟲害早期預警之應用。

從科技趨勢到實作研討　研擬117年度科研新議題

　　下午研習營進入分組實作階段，以各子項計畫為單位，邀請AI技術及動植物領域專家共同參與討論，聚焦兩項核心任務，包括結合國際科技趨勢與上午AI應用案例，研擬117年度科研新議題，以及檢視116年度執行目標與關鍵成果指標（OKR）的對應關係及執行可行性。各組透過計畫內容報告、專家引導及意見交流，重新檢視研究主題的創新性、技術應用條件與成果衡量方式，使未來科研規劃更貼近實際防檢疫需求。

　　在動物防檢疫領域，研討方向涵蓋重要動物疫病快速診斷、病原基因定序與溯源、跨物種疫病風險監測、屠宰場食媒病原管理及邊境檢疫智慧化等議題。專家建議，科研績效指標應依計畫性質設定具體且合理的衡量方式，例如檢測技術開發、監測量能提升、作業時間縮短及風險辨識能力等，並釐清相關指標的計算基準與實際可行性，避免以難以直接歸因於單一研究計畫的疫病發生率下降作為成果承諾。

　　植物防檢疫領域則聚焦於新入侵有害生物智慧監測、重要作物病蟲害整合管理、快速檢測鑑定及植物疫情預警等方向，探討AI影像辨識、光譜分析、分子檢測與數位資訊整合的應用機會。專家也提醒，AI技術導入應考量田間環境、設備成本、資料品質及實際使用需求，並搭配專業人員判讀與田間驗證；在績效指標設計方面，則應明確界定目標作物、病蟲害種類、技術驗證場域及預期效益，以提升計畫成果的可衡量性與應用價值。

圖二、下午分組實作由各子項計畫代表與領域專家共同研討117年度科研新議題，並就116年度OKR的合理性、可行性及成果衡量方式進行交流，提出具體調整建議。

凝聚科研規劃共識　強化成果指標與實務需求連結

　　經過分組討論，各組於成果分享與交流階段提出科研議題規劃方向及專家回饋，進一步檢視研究目標與績效指標的對應關係。討論過程中，除關注AI技術如何融入防檢疫科研工作，也強調創新技術須具備實際驗證及應用基礎，並依不同計畫的研究屬性，設定明確、合理且具有成果辨識度的績效指標。透過跨領域專家與研究人員的交流，協助各子項計畫釐清後續研究方向及指標調整重點，作為未來計畫研提與執行規劃的參考。

　　本次研習營透過國際科技趨勢分享、AI創新技術介紹與科研績效指標實作研討，促進動植物防檢疫研究人員對新興科技應用及績效管理的交流，也讓研究議題規劃更緊密結合防檢疫實務挑戰。未來將持續以科研創新、智慧監測及風險管理為方向，強化研究成果的具體呈現與實際應用，為我國動植物防檢疫科技發展及未來施政計畫規劃奠定基礎。

圖三、各組分享科研新議題規劃與績效指標研討成果，透過專家回饋與交流，凝聚未來防檢疫科技研發及指標精進方向。