IUNU
用電腦視覺在溫室裡「盯著每一株作物長大」，做產量預測與病害預警。
IUNU 的核心產品叫 LUNA，做法是在溫室裡架設可移動的攝影機軌道，靠電腦視覺持續拍攝、追蹤每一株作物的生長狀況，而不是靠人工每週抽樣巡田。
產品線拆得蠻細：LUNA AI 是電腦視覺與分析的核心；LUNA Connect 負責跟第三方環控系統整合；LUNA Advisor 是決策輔助；LUNA Inscribe 是手機版的作物登記；另外還有一個叫 GrowerGPT 的對話式助理，讓栽培師直接用問答的方式查詢農場狀況。
實際產出的東西包括產量預測與採收排程、作物健康的即時警示、以及人力效率分析。產量預測這件事在商業溫室裡不是錦上添花——供貨給連鎖通路的農場要提前幾週承諾出貨量，預測失準的代價是罰款或斷貨。主要客戶是番茄、小黃瓜、甜椒、葉菜與觀賞植物的商業溫室業者。
功能特色與適用場景
它解決的是「規模化之後看不過來」的問題。一個幾公頃的溫室有幾萬株作物，人工巡田只能抽樣，問題往往等到肉眼看得出來已經擴散。電腦視覺的價值在於覆蓋率——它看得到每一株，而且每天都看。
給台灣使用者的具體用法
台灣最可能用上 LUNA 的是蝴蝶蘭外銷業者與高階番茄溫室。蝴蝶蘭出口對開花期的掌握極度敏感，抓錯船期整櫃價值就掉一階，這正好是產量與時程預測派得上用場的場景。要留意的是這套系統需要在溫室內架設攝影機軌道，屬於實體工程，不是裝個 App 就好；台灣夏季高溫高濕的環境對設備耐候性也是考驗。官網不公開價格，導入前務必問清楚硬體安裝、維護與海外技術支援怎麼算。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話我對 IUNU 的評價是「方向對，但門檻高」。用影像做全株覆蓋這個思路沒問題，產量預測也確實打中商業溫室的真痛點。問題在於它綁了一套實體硬體，這讓它從軟體訂閱變成資本支出，決策層級完全不同。台灣有能力也有需求的農場數量，我認為兩隻手數得完。
主要功能
- 溫室內可移動攝影機軌道，持續追蹤每株作物生長
- LUNA AI：電腦視覺分析作物健康與發育階段
- 產量預測與採收排程，支援通路供貨承諾
- LUNA Connect 串接第三方環控系統
- GrowerGPT：用對話方式查詢農場現況
- 人力作業效率分析與巡檢記錄數位化
如何使用 IUNU
- 導入 IUNU 的 LUNA，在溫室架設可移動的攝影機軌道
- 讓電腦視覺持續拍攝、追蹤每一株作物，取代人工抽樣巡田
- 用 LUNA Connect 跟既有第三方環控系統整合
- 透過 LUNA Inscribe 用手機做作物登記
- 用 GrowerGPT 對話式助理查詢農場狀況
- 取得產量預測與採收排程
- 依 LUNA Advisor 的決策輔助與作物健康資訊調整栽培
適用場景
- 大型番茄溫室提前四週預測產量以承諾通路供貨
- 葉菜工廠用影像早期發現病害熱點並局部處理
- 蝴蝶蘭外銷業者掌握開花時程安排出口船期
- 用人力效率分析檢討巡檢與採收的排班
IUNU 的優點與缺點
優點
- 以電腦視覺做到全株覆蓋，不像人工巡田只能抽樣
- 產量預測直接對應商業溫室的供貨承諾痛點
- 模組拆得細，可以只導入需要的部分
缺點
- 需要在溫室內架設攝影機軌道，屬於實體工程與資本支出
- 官網完全不公開價格與硬體成本
- 主打作物集中在番茄、小黃瓜、甜椒與葉菜，其他作物模型成熟度未知
價格方案
官網未公開價格，需預約示範。
IUNU 常見問題
跟用無人機或手持相機拍照分析有什麼不同？
差在頻率與一致性。無人機或人工拍照是「事件式」的，拍一次是一個時間點；IUNU 的軌道攝影機是固定路線、固定角度、每天重複，所以能做時序比較——這一株比三天前長了多少、葉色有沒有變。做生長曲線與產量預測，資料的一致性比單張照片的解析度重要得多。
GrowerGPT 是接 ChatGPT 嗎？
官網沒有說明底層用的是哪家模型，只描述它是「隨需的 AI 栽培顧問」，讓栽培師用自然語言查詢農場資料。這類功能的實用性取決於它能存取多少自家農場的即時資料，而不是模型本身多聰明。評估時建議直接要求示範查詢你關心的問題，看它答得出多具體的數字。
台灣的溫室規模導入得起嗎？
老實說，多數台灣溫室規模偏小，攤提不了攝影機軌道的建置成本。比較合理的對象是單位產值高、且已有一定規模的外銷型農場，例如蝴蝶蘭或高階水果番茄。另外台灣夏天的高溫高濕對電子設備是嚴苛考驗，議約時要把設備妥善率與維修回應時間寫進去。
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