大數據種茶、幫樹打點滴 百年茶商復活記
屏東內埔，佔地717公頃、相當近千座足球場面積的老埤農場，一羣工人正拉着黑色塑膠管，鋪設在剛移植的茶樹新苗旁，不一會兒，管線的微細滴孔流出涓涓水源，如打點滴般，精準的滴灌在每株茶樹的根部。
2015年，上市公司臺灣農林以近40億元，標下臺鳳位在屏東的這處農場，將原本種植鳳梨的田地改闢爲茶園，預估2023年，將可年產3千噸茶葉，約是全臺茶葉進口量10分之1，不但是全臺最大單一面積茶園，如今更正進行一場臺灣茶產業前所未見的智慧化實驗。
越南搶市，臺灣茶沒落 農林失最大茶商光環，改賣地求生 「我們是第一個將以色列這套滴灌系統，運用在種茶的業者。」農林茶葉處處長鄧志民指着茶樹旁的黑色塑膠管說，光是導入智慧化與機械化，就又投入20億元設備經費。
購地成本加上智慧化設備共60億元，但農林資本額不過約79億元，這筆投資，是13年前接任董座的林金燕一場豪賭，也是茶產業轉型不得不然的選擇。
創立於1899年的農林，是百年製茶廠，半世紀前，曾是臺灣最大的茶葉生產商及出口商，但後來受到越南等茶產區低價競爭，失去出口競爭力，逐漸轉型爲土地開發商，主要靠出售土地及收租獲利。
13年前，林金燕接任董事長時，農林公司僅剩2公頃茶園，負債比高達58.3％。她回憶，當時農林處於低谷，當務之急是調整體質，賣掉閒置土地、並讓廢耕茶園復耕。
2014年，茶園面積雖陸續增加到83公頃，但產能仍有限，眼見罐裝茶、手搖茶等商用茶葉的內需市場持續成長，臺灣每年茶葉需求缺口高達3萬公噸，得仰賴進口茶，「所以，當我聽到老埤農場要賣，簡直喜出望外，」林金燕說。
不過，當她在董事會上提出這個構想，反彈聲浪四起：屏東那麼熱，能保證種出好的茶葉品質嗎？打商用茶市場，比得上越南、斯里蘭卡的低價茶葉嗎？缺工那麼嚴重，上哪兒找這麼多采茶工人？
女董座用新科技復耕茶園 拿數據證明，缺工、品質不是難題 這些問題，基層出身的林金燕當然清楚。召開董事會之前，她已先調查農場地質條件，不管是酸鹼值落在PH4,5到PH5.1之間、有機質含量約3.5％，或排水狀況，都符合栽種茶樹條件。缺工問題，則決定導入智慧農業，並在苗栗、桃園等地的農林茶區，進行滴灌技術種茶的小規模實驗，且成本具備和進口茶葉一拚的競爭力，有其可行性，董事會才放行這宗投資案。
截至2018年底，農林已在老埤農場內可供栽種的470公頃面積內，種植超過300公頃的茶樹，預計2019年底將完成全區栽種。
鄧志民指出，傳統種茶仰賴高度密集勞力，這是爲什麼全球主要茶葉產區，都在越南、斯里蘭卡等低工資國家，缺工成爲臺灣茶園經營最大隱憂，因此，若想把茶產業留在臺灣，朝機械化與智慧化轉型，是一定得走的路。
大數據除蟲害、機械種茶苗 全球首個茶園滴灌系統，省一半肥料 在機械化方面，有別傳統茶園，受限栽種面積小或地勢高低落差大，須靠人工巡田、採茶，老埤農場導入大型農機。以將茶苗種到土裡的移植作業爲例，過去八人一組，一天最多栽種2千4百株茶苗；現在改用移植機，同樣8名人力，種植株數可增加10倍。
智慧化則是運用在茶園的田間管理，與全球最大自動化滴灌設備公司以色列Netafim聯手，導入智慧化解決方案，透過每公頃布建的1萬4千個滴孔，除注入茶苗所需液肥與水源，更可精準到算出每株茶樹每天需喝多少水，相較過去大面積灌溉，省近70％用水、50％肥料使用量。
搭配的還有建置6座微型氣象站，監測不同地塊的溫溼度、雨量與風速等大氣資料，一遇下雨，滴灌裝置便自動停止供水，避免浪費水源。此外，透過土壤感測器，監控土壤溼度、溫度及電導度（影響植物吸收水分及肥料的參數），系統可自動分析每個地塊最適栽種條件。
此外，也出動無人機巡田，白天拍攝田間空拍照傳回雲端，供管理者判斷哪塊農田可能出現病蟲害；到了晚上，再換具噴藥功能的無人機上場除蟲。每個地塊噴藥紀錄，都會匯入資策會開發的「神農知識管理平臺」，以此安排採收時間，確保採收的茶葉不會有農藥殘留。
田間智慧管理系統 降人力成本，還能客制風味茶 資策會還替農林開發田間派工App，透過手機打卡上工，哪位員工曠職或超時加班、每組工班各自進行什麼工作都即時回傳。每塊田區生產進度一目瞭然，並和神農知識管理平臺串接，成爲田間管理的ERP資源計劃系統。
華剛茶葉執行長杜蒼林認爲，製茶成本六成是人工費用，農林靠智慧化管理降低人工費用，加上大規模栽種，確實具成本優勢；至於屏東平地雖氣溫較高，但只要不是烏龍茶系列，選擇種植大葉種的茶葉品種，品質亦能滿足商用茶之需，若順利量產，在鄰近產茶國家還沒追上智慧化轉型前，頗具市場競爭力。
目前，老埤農場陸續收成阿薩姆（臺茶8號）、金萱（臺茶12號）、紅玉（臺茶18號）及四季春等，共7種茶葉品種，打進連鎖茶飲店CoCo都可的供應鏈。
不只產茶，製茶、賣茶，智慧農業也能幫上忙。
有別於其他農作物，茶葉採摘之後，還要經發酵、拼配等製茶過程，才能展現風味，但每批茶葉生長條件不同，商用茶卻須一致性風味，過去是靠老師傅逐批把關，未來則可交由大數據代勞。
鄧志民說，2年後老埤農場內的製茶廠建好後，搭配田間大數據，農林將有能力進一步做到，把不同品種、不同產季採收的茶葉，透過儀器分析其風味形成的參數，建置數據庫，做爲拼配調茶依據。一來，可以提供商用茶客戶，客製化且品質穩定的茶業供應；另一方面，透過大數據整合產銷兩端，更能滿足需求快速變化的手搖茶品牌客戶。
茶業改良場課長蔡憲宗認爲，農林能否如預期，8年內讓這筆投資回本，變數仍多，特別是製茶流程的數據管理，因爲臺灣目前沒人做過，仍須付出一定的學習成本，但這座智慧化茶園，確實有機會帶來臺灣茶產業的革命性創新。
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