科技应该要服务农业，黄能富一开场即指出：咱们的农业和科技走得太远，应该把它们融合起来。物联网怎样帮农业提高产值、质量？农业现在碰到的最大问题是缺工，怎么运用主动化来补足人力需求？
黄能富的团队在台湾地区一些大型农场安装了传感器（sensor）。这些传感器运用了两种技能，LoRa和NB-IoT。Lora是一种长间隔、低功耗的无线网络技能，传输间隔最远可到20公里，合适户外运用。NB-IoT则是窄频物联网，也是一种低功耗广域网。
在农场收集多样性的数据后，透过LoRa或NB-IoT上传到云端，进行大数据剖析。黄能富指出，他们必须跟农业专家密切合作，借势他们的种养技能与农业know-how，运用人工智能剖析数据之后，再传回到农场进行控制，例如：施肥、灌溉、滴灌、补光、开风扇。
为了树立物联网云端农业数据剖析服务渠道，黄能富的团队开展了几个核心技能，包含：物联网农场数据收集与传输、人工智能大数据剖析、云端主动化控制、农业区块链、人才培养等。他们也开端整合科技、艺术、文创。
他们在农场收集的数据包含了：土壤温湿度、二氧化碳、光照度、PH值、PM2.5等。传输技能则包含：Zigbee、蓝牙、LoRa和NB-IoT。数据送到云端之后会贮存并进行可视化处理，然后透过人工智能进行剖析，这时就需要农业专家的帮助，最终再透过云端进行农场的控制。
为了这个服务渠道，他们也开端整合不同的团队：有无人机团队（负责喷洒、照相），也有软件机器人（主动写程序），有农业专家、才智医疗、艺术科技、农业区块链、通路等方面的团队。
黄能富期望从作物生长之初就开端收集数据，不管是之后的查验陈述，或者运送过程，一切东西都要监控，然后运用区块链记录下来，将来就可以溯源。从通路、商场到餐桌，期望这一路的数据都是通明、不可修改。
才智农业的实例
屏东县里港乡有台湾地区最大的火龙果农场，黄能富团队在那里架设了环境传感器和LoRa基地台。火龙果是需要强日照的水果，但台湾在秋分之后日照缺乏，所以晚上要补光。但农人不知道要补多少光，研究团队就透过数据收集与剖析精算光照度，然后建议农人照光时刻。
别的，研究团队也透过“精准农业”进行产值猜测。他们在树立神经网络之后，会拿上千张的火龙果花朵相片以深度学习的方式练习人工智能。不必告诉人工智能花长怎样样，它就能算花，并且不会跟灯泡搞混。接着再把现场空拍的相片喂给人工智能，它就会主动核算花的数量。
火龙果从开花到成果大概40天，前后各派出无人机拍照相片，然后透过人工智能精算比对，就可以掌握花与果的数量距离。西瓜、菠萝也都可以比照办理。
黄能富团队也帮云林古坑的咖啡园进行才智办理。因为这个咖啡园在深山里，交通很不便利，农人想知道什么时候可以采收，这样就不必来回奔走。研究人员就在咖啡园里架设Sensor Hub，拍照咖啡豆的相片（成熟的咖啡豆呈红色，未成熟则是绿色），在现场核算红绿咖啡豆的数量之后，把成果送出来。这就是所谓的Edge Computing（边缘运算），因为山上通讯不良，无法传输高分辨率相片，所以不把核算放在云端，而是现场算，然后送出成果。
农业确实需要科技帮助，但黄能富强调：“ICT（信息与通讯科技）仅仅副角，咱们的目标是要让主角的农业变得有才智，提高农业的精致、精准、品味、价值。”
