今年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》，明確提出加快農(nóng)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)，包括加快人工智能驅(qū)動(dòng)的育種體系創(chuàng)新；大力發(fā)展智能農(nóng)機(jī)、農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等智能裝備；加強(qiáng)人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、風(fēng)險(xiǎn)防范等領(lǐng)域應(yīng)用，幫助農(nóng)民提升生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力和水平。
本期系統(tǒng)綜述了數(shù)字化技術(shù)在茶產(chǎn)業(yè)中的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了當(dāng)前存在的主要問(wèn)題，并探討了未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，以期為茶產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí)和標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)提供理論參考。
1.茶園識(shí)別與面積提取
我國(guó)茶園面積廣闊，傳統(tǒng)的茶園識(shí)別與面積提取主要依賴人工實(shí)地測(cè)量，存在工作量大、成本高、精度低等問(wèn)題，衛(wèi)星遙感和深度學(xué)習(xí)等數(shù)字化技術(shù)提高了茶園的自動(dòng)化提取和監(jiān)測(cè)能力。
圖源：衛(wèi)星應(yīng)用
2.茶園土壤與水肥管理
數(shù)字化技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)土壤關(guān)鍵指標(biāo)，并進(jìn)行精準(zhǔn)水肥管理，避免過(guò)量施用造成資源浪費(fèi)和環(huán)境污染，為茶園管理者提供科學(xué)、高效的茶園管理建議。
圖源：農(nóng)業(yè)數(shù)字化
一套基于NB-IoT的土壤墑情遠(yuǎn)程智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)合云平臺(tái)數(shù)據(jù)綜合管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)土壤數(shù)據(jù)的處理及分析，對(duì)于科學(xué)指導(dǎo)灌溉、提高用水效率具有重要意義。
3.茶園氣候與開(kāi)采期預(yù)測(cè)模型
氣候因素的年際變化對(duì)于茶葉產(chǎn)量和品質(zhì)有很大影響，引入數(shù)字化技術(shù)，構(gòu)建氣候預(yù)測(cè)、開(kāi)采期預(yù)測(cè)等模型，對(duì)于積極應(yīng)對(duì)氣候變化帶來(lái)的影響，指導(dǎo)茶葉生產(chǎn)具有重要意義。
有學(xué)者結(jié)合往年開(kāi)采期資料與同期國(guó)家基本氣象觀測(cè)站的氣溫、降水量等數(shù)據(jù)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)建立了一個(gè)基于氣象要素的鎮(zhèn)江春茶開(kāi)采期預(yù)報(bào)模型，預(yù)報(bào)效果更佳。
4.茶樹(shù)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)
在茶樹(shù)生長(zhǎng)過(guò)程中，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域越來(lái)越廣泛，在茶樹(shù)環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)、生理狀態(tài)監(jiān)測(cè)、冷害凍害監(jiān)測(cè)、干旱脅迫監(jiān)測(cè)等方面均有一定應(yīng)用。另外，人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，為茶樹(shù)病蟲(chóng)害的高效綠色防控提供了創(chuàng)新思路。
中茶龍冠公司智慧茶園綜合監(jiān)測(cè)站
利用紅外傳感器等電子技術(shù)研制一種灰茶尺蠖智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)灰茶尺蠖成蟲(chóng)田間種群動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
5.茶葉嫩芽識(shí)別
茶葉嫩芽的自動(dòng)識(shí)別是茶葉自動(dòng)化采摘的前提，常規(guī)的圖像處理技術(shù)主要根據(jù)鮮葉的顏色和形狀特征來(lái)區(qū)分茶葉嫩芽，獲取的茶葉嫩梢數(shù)據(jù)量大小和數(shù)據(jù)特征的多樣化程度會(huì)影響茶葉識(shí)別檢測(cè)效果。
圖源：A lightweight tea bud detection model based on Yolov5
一種基于YOLOv7-tiny的改進(jìn)模型，可以減少?gòu)?fù)雜環(huán)境對(duì)茶葉嫩芽識(shí)別的干擾，可用于名優(yōu)茶采摘機(jī)器人的嫩芽分級(jí)識(shí)別。
6.茶樹(shù)表型性狀識(shí)別
目前基于檢測(cè)平臺(tái)，搭載圖像、光譜、紅外等技術(shù)可以快速、高效、系統(tǒng)地獲取植物的表型數(shù)據(jù)，已在小麥、大豆等植物中廣泛應(yīng)用，在茶樹(shù)葉片形態(tài)特征和農(nóng)藝性狀相關(guān)的表型上也有一定應(yīng)用。
利用圖像處理技術(shù)提取504份茶樹(shù)種質(zhì)資源成熟葉的形態(tài)、紋理與顏色特征，為數(shù)字圖像技術(shù)在種質(zhì)資源研究的深入應(yīng)用提供了參考依據(jù)。
7.茶葉加工在線監(jiān)測(cè)
應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)對(duì)茶葉生產(chǎn)關(guān)鍵工序和重要參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和調(diào)控，可以為茶葉生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化提供重要支撐。目前圖像識(shí)別、電子鼻、近紅外光譜等技術(shù)被較多地應(yīng)用于茶葉加工狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和品質(zhì)評(píng)判中。
含水率是判定茶葉加工程度的重要指標(biāo)，研究者們利用機(jī)器識(shí)別、高光譜圖像信息結(jié)合算法模型建立快速無(wú)損的茶葉萎凋、殺青、烘干過(guò)程的含水率檢測(cè)方法。
殺青葉近紅外光譜信息在線采集過(guò)程
圖源：綠茶加工過(guò)程含水率在線檢測(cè)技術(shù)研究（李毛玉等，2023）
基于紅茶圖像的顏色和紋理特征，以及揮發(fā)性物質(zhì)，采用近紅外光譜、計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)、電子鼻技術(shù)與機(jī)械嗅覺(jué)技術(shù)等可以實(shí)現(xiàn)對(duì)紅茶發(fā)酵程度的預(yù)測(cè)和在線監(jiān)測(cè)。
將現(xiàn)代傳感器技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與做青工藝結(jié)合，構(gòu)建基于實(shí)時(shí)做青參數(shù)在線反饋的智能化做青控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了閩北烏龍茶做青工藝在線監(jiān)測(cè)與控制。
8.茶葉智能分選
基于圖像識(shí)別與機(jī)械手等的茶葉智能采摘設(shè)備目前尚處于試驗(yàn)階段，機(jī)采鮮葉仍存在老嫩混雜、參差不齊等問(wèn)題。通過(guò)改進(jìn)鮮葉分級(jí)算法模型，利用樣機(jī)對(duì)參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，可以達(dá)到較好的分級(jí)效果?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，通過(guò)分析鮮葉圖像的顏色、紋理等特征，可準(zhǔn)確識(shí)別鮮葉形態(tài)，已成功應(yīng)用于機(jī)采茶鮮葉分級(jí)設(shè)備的研制開(kāi)發(fā)。
捷迅茶葉智能色選機(jī)圖源：徽茶
毛茶加工過(guò)程中難免會(huì)混入各種雜質(zhì)，嚴(yán)重影響茶葉品質(zhì)等級(jí)，有學(xué)者根據(jù)靜電吸附原理，研制了一種普洱茶高壓靜電除雜機(jī)，對(duì)其進(jìn)行仿真分析和試驗(yàn)研究，結(jié)果表明對(duì)普洱茶除雜的效果較好。
9.茶葉品質(zhì)評(píng)價(jià)
數(shù)字化技術(shù)在茶葉品質(zhì)評(píng)價(jià)中的運(yùn)用可以da大提高評(píng)價(jià)的效率和準(zhǔn)確性。可以利用電子舌、色差、紫外光譜、圖像識(shí)別技術(shù)采集茶湯的信號(hào)特征，結(jié)合不同的分析方法對(duì)茶湯品質(zhì)進(jìn)行數(shù)字化評(píng)價(jià)。
利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)建立了一種量化評(píng)價(jià)方法，對(duì)紅茶湯色、渾濁度、明亮度判別準(zhǔn)確率均值分別達(dá)到95.04%、81.04%和86.73%，并且數(shù)字化評(píng)價(jià)模型可自動(dòng)得出紅茶湯色品質(zhì)評(píng)語(yǔ)。
茶葉品質(zhì)在線檢測(cè)儀實(shí)物圖
圖源：茶葉品質(zhì)在線檢測(cè)儀設(shè)計(jì)與試驗(yàn)（王家鵬，2025）
10.茶葉產(chǎn)地溯源與茶葉質(zhì)量追溯
數(shù)字化技術(shù)為茶葉產(chǎn)地溯源、產(chǎn)品質(zhì)量追溯等提供了強(qiáng)大的工具和手段，推動(dòng)了茶葉產(chǎn)地真實(shí)性驗(yàn)證、品質(zhì)管控、安全性溯源等從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。
近年來(lái)，研究者們利用不同產(chǎn)地礦質(zhì)元素含量的差異，結(jié)合生化成分、穩(wěn)定同位素分析技術(shù)、模式識(shí)別算法等能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)茶葉產(chǎn)地的溯源，所建溯源模型識(shí)別正確率皆在90%以上，在普洱茶、綠茶等的產(chǎn)地溯源中都達(dá)到了較好的驗(yàn)證效果。
在加工過(guò)程的溯源研究上，研究者們等構(gòu)建了茶葉加工過(guò)程葉狀態(tài)參數(shù)及加工設(shè)備工藝參數(shù)遠(yuǎn)程物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了茶葉加工生產(chǎn)線監(jiān)測(cè)與茶葉品質(zhì)溯源。
區(qū)塊鏈技術(shù)因其不可篡改、數(shù)據(jù)透明及可追溯性等特點(diǎn)逐漸被應(yīng)用到茶葉質(zhì)量追溯系統(tǒng)，已有研究者基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建茶葉的質(zhì)量安全追溯系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)物流追蹤，最大程度保證了溯源數(shù)據(jù)的真實(shí)性和安全性。
11.產(chǎn)業(yè)鏈管理
數(shù)字化技術(shù)在茶企管理上的應(yīng)用對(duì)企業(yè)質(zhì)量改進(jìn)、創(chuàng)新加強(qiáng)具有重要作用。
小罐茶加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)了智能立體倉(cāng)儲(chǔ)及自動(dòng)分裝，與西門子合作開(kāi)發(fā)MES系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從訂單接收、生產(chǎn)執(zhí)行到產(chǎn)品交付的全鏈條數(shù)據(jù)采集和信息追溯，確保了茶供應(yīng)鏈的透明度和可追溯性。
小罐茶工人通過(guò)電子屏查看產(chǎn)線數(shù)據(jù)
圖源：小罐茶
>>>茶業(yè)數(shù)字化技術(shù)研究與應(yīng)用目前存在的不足：
目前茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化技術(shù)研究仍存在多方面的不足，在一定程度上制約了數(shù)字化技術(shù)在茶產(chǎn)業(yè)上的應(yīng)用潛力。
一是，技術(shù)本身有待完善，缺乏針對(duì)茶葉特定生產(chǎn)環(huán)節(jié)的定制化解決方案，且現(xiàn)有設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性在復(fù)雜自然環(huán)境下不足。
二是，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)整合與利用困難，各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)缺乏有效共享機(jī)制，難以形成完整數(shù)據(jù)鏈，且數(shù)據(jù)分析挖掘能力不足。
三是，既懂茶葉又懂?dāng)?shù)字技術(shù)的復(fù)合型人才嚴(yán)重缺失，現(xiàn)有從業(yè)人員數(shù)字技能有限，培養(yǎng)體系不健全。
四是，高昂的初始投入和后期維護(hù)成本，包括設(shè)備、系統(tǒng)和培訓(xùn)費(fèi)用，使得許多茶企和科研機(jī)構(gòu)難以承受。
>>>茶業(yè)數(shù)字化技術(shù)研究展望：
未來(lái)茶業(yè)數(shù)字化的研究與應(yīng)用展望集中于幾個(gè)關(guān)鍵方向：
在技術(shù)上，將致力于優(yōu)化和定制開(kāi)發(fā)專用設(shè)備與技術(shù)，并建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，以提升精度、適應(yīng)性和數(shù)據(jù)可比性。
在數(shù)據(jù)層面，旨在構(gòu)建覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的一體化數(shù)字平臺(tái)，融合物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈與大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通與流程協(xié)同，并利用人工智能等技術(shù)進(jìn)行模擬與預(yù)測(cè)。針對(duì)人才短板，將通過(guò)增設(shè)跨界課程、建立實(shí)訓(xùn)基地及政府引才政策來(lái)培養(yǎng)和吸引復(fù)合型人才。
最后，為應(yīng)對(duì)成本問(wèn)題，將推動(dòng)低成本技術(shù)研發(fā)、探索設(shè)備共享模式，并依靠政府補(bǔ)貼和激勵(lì)政策，多方合力以降本增效，推動(dòng)茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能為代表的數(shù)字化技術(shù)正深度融入茶產(chǎn)業(yè)鏈，從種植管理、生產(chǎn)加工到產(chǎn)品溯源、智能管理等環(huán)節(jié)，全面推動(dòng)茶產(chǎn)業(yè)向智能化、精細(xì)化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，為茶產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了新的技術(shù)支撐和發(fā)展路徑。
本文節(jié)選自《中國(guó)茶葉》2025年第8期，P10-17，《茶業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用研究進(jìn)展與展望》，作者：魏沙沙，林小妍，李淑娟，蘭華清，駱新崢*等。部分圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)。
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