今年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出加快农业数智化转型升级，包括加快人工智能驱动的育种体系创新；大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备；加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。
本期系统综述了数字化技术在茶产业中的研究与应用现状，分析了当前存在的主要问题，并探讨了未来发展趋势，以期为茶产业的智能化升级和标准化体系建设提供理论参考。
1.茶园识别与面积提取
我国茶园面积广阔，传统的茶园识别与面积提取主要依赖人工实地测量，存在工作量大、成本高、精度低等问题，卫星遥感和深度学习等数字化技术提高了茶园的自动化提取和监测能力。
图源：卫星应用
2.茶园土壤与水肥管理
数字化技术能够实时监测土壤关键指标，并进行精准水肥管理，避免过量施用造成资源浪费和环境污染，为茶园管理者提供科学、高效的茶园管理建议。
图源：农业数字化
一套基于NB-IoT的土壤墒情远程智能监测系统结合云平台数据综合管理系统，实现了对土壤数据的处理及分析，对于科学指导灌溉、提高用水效率具有重要意义。
3.茶园气候与开采期预测模型
气候因素的年际变化对于茶叶产量和品质有很大影响，引入数字化技术，构建气候预测、开采期预测等模型，对于积极应对气候变化带来的影响，指导茶叶生产具有重要意义。
有学者结合往年开采期资料与同期国家基本气象观测站的气温、降水量等数据，应用大数据建立了一个基于气象要素的镇江春茶开采期预报模型，预报效果更佳。
4.茶树病虫害监测
在茶树生长过程中，机器视觉技术应用的领域越来越广泛，在茶树环境参数监测、生理状态监测、冷害冻害监测、干旱胁迫监测等方面均有一定应用。另外，人工智能技术与大数据的快速发展，为茶树病虫害的高效绿色防控提供了创新思路。
中茶龙冠公司智慧茶园综合监测站
利用红外传感器等电子技术研制一种灰茶尺蠖智能监测系统，实现了对灰茶尺蠖成虫田间种群动态的实时监测。
5.茶叶嫩芽识别
茶叶嫩芽的自动识别是茶叶自动化采摘的前提，常规的图像处理技术主要根据鲜叶的颜色和形状特征来区分茶叶嫩芽，获取的茶叶嫩梢数据量大小和数据特征的多样化程度会影响茶叶识别检测效果。
图源：A lightweight tea bud detection model based on Yolov5
一种基于YOLOv7-tiny的改进模型，可以减少复杂环境对茶叶嫩芽识别的干扰，可用于名优茶采摘机器人的嫩芽分级识别。
6.茶树表型性状识别
目前基于检测平台，搭载图像、光谱、红外等技术可以快速、高效、系统地获取植物的表型数据，已在小麦、大豆等植物中广泛应用，在茶树叶片形态特征和农艺性状相关的表型上也有一定应用。
利用图像处理技术提取504份茶树种质资源成熟叶的形态、纹理与颜色特征，为数字图像技术在种质资源研究的深入应用提供了参考依据。
7.茶叶加工在线监测
应用数字化技术对茶叶生产关键工序和重要参数进行监测、预测和调控，可以为茶叶生产过程优化提供重要支撑。目前图像识别、电子鼻、近红外光谱等技术被较多地应用于茶叶加工状态的监测和品质评判中。
含水率是判定茶叶加工程度的重要指标，研究者们利用机器识别、高光谱图像信息结合算法模型建立快速无损的茶叶萎凋、杀青、烘干过程的含水率检测方法。
杀青叶近红外光谱信息在线采集过程
图源：绿茶加工过程含水率在线检测技术研究（李毛玉等，2023）
基于红茶图像的颜色和纹理特征，以及挥发性物质，采用近红外光谱、计算机视觉系统、电子鼻技术与机械嗅觉技术等可以实现对红茶发酵程度的预测和在线监测。
将现代传感器技术、物联网技术与做青工艺结合，构建基于实时做青参数在线反馈的智能化做青控制系统，实现了闽北乌龙茶做青工艺在线监测与控制。
8.茶叶智能分选
基于图像识别与机械手等的茶叶智能采摘设备目前尚处于试验阶段，机采鲜叶仍存在老嫩混杂、参差不齐等问题。通过改进鲜叶分级算法模型，利用样机对参数进行验证试验，可以达到较好的分级效果。基于计算机视觉技术，通过分析鲜叶图像的颜色、纹理等特征，可准确识别鲜叶形态，已成功应用于机采茶鲜叶分级设备的研制开发。
捷迅茶叶智能色选机图源：徽茶
毛茶加工过程中难免会混入各种杂质，严重影响茶叶品质等级，有学者根据静电吸附原理，研制了一种普洱茶高压静电除杂机，对其进行仿真分析和试验研究，结果表明对普洱茶除杂的效果较好。
9.茶叶品质评价
数字化技术在茶叶品质评价中的运用可以da大提高评价的效率和准确性。可以利用电子舌、色差、紫外光谱、图像识别技术采集茶汤的信号特征，结合不同的分析方法对茶汤品质进行数字化评价。
利用计算机视觉技术建立了一种量化评价方法，对红茶汤色、浑浊度、明亮度判别准确率均值分别达到95.04%、81.04%和86.73%，并且数字化评价模型可自动得出红茶汤色品质评语。
茶叶品质在线检测仪实物图
图源：茶叶品质在线检测仪设计与试验（王家鹏，2025）
10.茶叶产地溯源与茶叶质量追溯
数字化技术为茶叶产地溯源、产品质量追溯等提供了强大的工具和手段，推动了茶叶产地真实性验证、品质管控、安全性溯源等从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
近年来，研究者们利用不同产地矿质元素含量的差异，结合生化成分、稳定同位素分析技术、模式识别算法等能够实现对茶叶产地的溯源，所建溯源模型识别正确率皆在90%以上，在普洱茶、绿茶等的产地溯源中都达到了较好的验证效果。
在加工过程的溯源研究上，研究者们等构建了茶叶加工过程叶状态参数及加工设备工艺参数远程物联网监控平台，实现了茶叶加工生产线监测与茶叶品质溯源。
区块链技术因其不可篡改、数据透明及可追溯性等特点逐渐被应用到茶叶质量追溯系统，已有研究者基于区块链技术构建茶叶的质量安全追溯系统，实现物流追踪，最大程度保证了溯源数据的真实性和安全性。
11.产业链管理
数字化技术在茶企管理上的应用对企业质量改进、创新加强具有重要作用。
小罐茶加强数字基础建设，实现了智能立体仓储及自动分装，与西门子合作开发MES系统，实现从订单接收、生产执行到产品交付的全链条数据采集和信息追溯，确保了茶供应链的透明度和可追溯性。
小罐茶工人通过电子屏查看产线数据
图源：小罐茶
>>>茶业数字化技术研究与应用目前存在的不足：
目前茶产业数字化技术研究仍存在多方面的不足，在一定程度上制约了数字化技术在茶产业上的应用潜力。
一是，技术本身有待完善，缺乏针对茶叶特定生产环节的定制化解决方案，且现有设备的稳定性和可靠性在复杂自然环境下不足。
二是，产业数据整合与利用困难，各个环节的数据缺乏有效共享机制，难以形成完整数据链，且数据分析挖掘能力不足。
三是，既懂茶叶又懂数字技术的复合型人才严重缺失，现有从业人员数字技能有限，培养体系不健全。
四是，高昂的初始投入和后期维护成本，包括设备、系统和培训费用，使得许多茶企和科研机构难以承受。
>>>茶业数字化技术研究展望：
未来茶业数字化的研究与应用展望集中于几个关键方向：
在技术上，将致力于优化和定制开发专用设备与技术，并建立行业标准，以提升精度、适应性和数据可比性。
在数据层面，旨在构建覆盖全产业链的一体化数字平台，融合物联网、区块链与大数据等技术，实现数据互通与流程协同，并利用人工智能等技术进行模拟与预测。针对人才短板，将通过增设跨界课程、建立实训基地及政府引才政策来培养和吸引复合型人才。
最后，为应对成本问题，将推动低成本技术研发、探索设备共享模式，并依靠政府补贴和激励政策，多方合力以降本增效，推动茶产业数字化转型。
以大数据、物联网和人工智能为代表的数字化技术正深度融入茶产业链，从种植管理、生产加工到产品溯源、智能管理等环节，全面推动茶产业向智能化、精细化方向转型升级，为茶产业的可持续发展提供了新的技术支撑和发展路径。
本文节选自《中国茶叶》2025年第8期，P10-17，《茶业数字化技术应用研究进展与展望》，作者：魏沙沙，林小妍，李淑娟，兰华清，骆新峥*等。部分图片来源于网络。
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