近年來我國智慧茶產業文獻和專利分析

賴建東，楊建寶，定光平

湖北科技學院，437000

智慧農業是基于互聯網平臺、云平臺的現代農業新業態與新模式[1-2]，集合多門跨領域技術，將農作物生產、管理、運輸和銷售等環節，通過現代技術連接起來的復雜系統[3]。而智慧茶產業是將智慧農業的理念向茶產業的延伸，充分運用互聯網、物聯網、人工智能、大數據分析、云計算等現代信息技術，實現茶產業的升級和轉型，改造傳統模式，帶動產業發展，具有前瞻性，也符合近年來政府政策倡導，特別是《全國農業現代化規劃（2016—2020年）》提出的“智慧農業引領創新工程”的農業現代化實施戰略，對智慧茶產業發展現狀的了解和掌握，對于預測茶產業發展走向和工作布局都有重要指導意義。

對智慧茶產業研究的相關文獻和專利進行分析，有助于了解當前我國茶產業在智能化智慧化探索中的發展特點和趨勢，對指導我國茶行業的提檔升級轉型發展提供參考借鑒。此前已有學者通過文獻分析或專利布局分析對茶行業的其他領域進行過研究分析，如朱永興等[4-8]通過文獻檢索和分析，研究了茶學經濟、醫學、茶多酚類等領域的發展水平和動態；姚明哲[9]以專利信息分析為視角分析了我國茶業技術創新的特點和水平，分析存在問題并提出對策；呂春余等[10]研究了廣西梧州茶產業專利現狀，對于拉動地方產業發展具有積極意義。對于智慧茶產業這一新概念研究尚不多，韓學偉[11]和楊雅新[12]從茶旅游角度研究了生態茶園的建設，鄒華等[13]則研究了智慧茶園中的數據采集系統設計，李珊枝[14]、張路[15]研究了茶行業大數據云平臺的構建，提出傳統行業與大數據時代結合發展，是大勢所趨。譚裴等[16]提出并實現一種智慧茶產業物聯網平臺，實現茶葉溯源系統的構建。

本文基于萬方數據知識服務平臺對智慧茶產業相關文獻進行檢索分析，系統總結該領域整體狀況，并通過智慧芽對智慧茶產業專利布局進行了分析研究，試圖從這個角度了解行業發展現狀和動態，為以后的相關研究提供參考。

一、對象與方法

1.文獻檢索及來源

分別在CNKI（中國知網）、萬方數據知識服務平臺和維普資訊這3個常用數據庫內，以近些年智慧茶產業熱點詞匯作為關鍵詞（智慧茶園、智能茶園、數字茶園、茶業物聯網、茶園大數據、茶葉互聯網、茶業現代化、茶業信息化等40個關鍵詞），智慧茶產業概念還未有明確定義，因此檢索詞可能較寬泛。截至2019年3月4日，共從CNKI 檢索出相關文獻840條，萬方數據庫1 837條，維普數據庫786條。因此，選擇文獻數量最多的萬方數據知識服務平臺作為本研究的數據來源，進行分析。

2.專利檢索及來源

利用智慧芽全球數據庫和智慧芽Insights系統，以文獻分析出的智慧茶產業熱點研究方向詞匯智慧茶園、現代茶園、茶智能、茶物聯網、茶大數據、茶互聯網、茶現代化、茶信息化、茶遠程監控等42個詞為關鍵詞，檢索范圍設置為全球數據庫“標題/摘要/權利要求”，時間設定為申請日在1999年3月4日—2019年3月4日間，共有智慧茶產業相關專利10 449條。從中排除外觀專利后，選取近10年與本研究關聯性較高的專利共9 654條進行專利布局分析。

二、結果與分析

1.文獻分析結果

（1）收錄文獻的概況統計

利用前述檢索策略，檢索到萬方總收錄智慧茶產業相關中文文獻1 837篇，文獻類型見表1。

表1 研究文獻種類分布統計篇

（2）文獻的年份分布

我國智能產業發展較國外發達國家起步晚、發展慢，也影響到智慧茶產業的研究，1990—1999年基本處于停滯階段，每年收錄的智慧茶產業文獻在25篇以下；2000—2012年處于快速發展階段，收錄的智慧茶產業文獻在2012年達到121篇，達到第一個高峰，這段時間也是我國社會經濟蓬勃發展時期；2013年收錄量驟降至52篇，隨后急劇上升，在2017年達到最高峰為209篇，而2017年被業界稱為人工智能商業化、產品化應用元年，國內外巨頭紛紛布局人工智能，智慧茶產業也迎來了發展高潮，隨后可能由于技術和創新愈發困難，2018年有所回落，但仍有129篇收錄（圖1）。

圖1 1990—2018年智慧茶產業文獻數量變化趨勢

（3）文獻的學科分布

智慧茶產業文獻研究內容主要研究領域集中在農業科學、經濟、工業技術、生物科學等學科，對文獻量排名前9的學科進行分析，各學科文獻所占比例如圖2，其中農業科學（645篇）、經濟（472篇）和工業技術（151篇）文獻量排名前3，其余學科文獻量少于30篇。

圖2 收錄文獻學科分布情況

（4）發文機構分析

統計發表智慧茶產業文獻量排名前8的機構其各自發表文獻的比例如圖3，其中發表智慧茶產業相關論文前3的機構為安徽農業大學（41篇）、福建省農業科學院（40篇）和湖南農業大學（34篇）?？梢?，關于智慧茶產業相關的研究探索主要集中于高校和科研院所，尤其是茶學專業實力強勁的高校和科研院所，在茶學科學研究上有著深厚的基礎和實力雄厚的科研團隊，對推動茶產業發展影響較大。

（5）研究方向及熱點分析

關鍵詞反映了文獻中最主要內容，與研究方向和研究熱點具有較高的關聯性。對檢索到的智慧茶產業相關文獻的關鍵詞進行分析，其中生態茶園（472次）、茶葉生產（134次）等為熱頻詞匯，表明目前的智慧茶產業主要集中在生態茶園建設和茶葉生產等方向，與智慧茶產業研究緊密相關的關鍵詞，如智能化、自動化、物聯網、質量溯源系統、無線傳感技術、專家系統等出現頻率也較高（圖4），茶產業有依托高新技術實現智能化自動化的趨勢。

圖3 智慧茶產業文獻發文量排名前8的機構分布

圖4 智慧茶產業研究高頻關鍵詞分布情況

2.專利分析結果

（1）專利類型和簡單法律狀態分析

檢索結果顯示，1999年3月4日—2019年3月4日間，共有智慧茶產業相關專利10 449條，其中發明專利6 362條，占比61%，實用新型專利4 087條。說明智慧茶產業相關領域有更多新的技術方案提出，當然對于現有技術的改造占比也不少。10 449條專利的法律狀態上，有效專利3 332條，失效3 480條，在審中3 615條，未確認22條。近些年專利審批更加嚴格，特別是發明專利審批周期一般需要2年，這可能是在審中專利數量較多的原因之一。而大量的無效專利是專利審批過程中宣告無效或因法律原因而失去法律保護的專利，說明茶行業專利申請還存在經驗不足的問題，當然這些無效專利成為免費的公共資源也為茶產業發展提供助力。

（2）專利申請量年度變化

2000—2010年，茶產業還處于傳統發展階段，智能化概念也還未滲透，智慧茶產業相關專利申請量增加相對緩慢，為潛在發展期。2010年以后相關專利申請數量迅速增加，為飛速發展期，這與呂春余等[10]對廣西梧州茶業專利分析結果一致。2015年國務院關于印發《中國制造2025》的通知發布，2016年國家發布第十三個五年規劃綱要，2017年國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知發布，對整個智能產業發展推動巨大，智慧茶產業專利申請量也達到高峰，2015—2017年分別達到1 392件、1 965件和2 102件，2018年相關專利申請數量有所下降為1 395件。

（3）申請（專利權）人分析

專利數量排名前8的申請主體如表2，智慧茶產業相關專利申請人主要集中于高校和科研機構，其中有4家高校、2家企業和2家科研機構（何寒所屬單位為廣西田東縣現代農業及生物技術開發研究所）。中國農業科學院茶葉研究所申請數量達103件，遠高于其他申請人，茶學專業實力較強的高校也名列前茅。

（4）專利申請地區分布

專利申請量排名前10的省份如表3，主要集中于我國茶產業興旺的產茶大省。其中浙江（1 291條）、福建（1 184條）、安徽（1 068條）排名前3，可能與所在省份有茶學科研實力雄厚的高?；蚩蒲性核嘘P，其余申請數量前10的省份分別為廣東、江蘇、廣西、貴州、湖南、湖北、四川。

（5）專利技術領域分析

智慧茶產業的發展涉及領域廣泛，根據國際專利分類（IPC）分類號對各技術領域專利數量進行分析，發現2000—2018年申請數量最多的3個分類領域分別為：提取前的茶處理領域（A23F3/06），達到2 514條，這與李瑞丹等[18]對中國普洱茶專利分析結果類似；氧化、發酵領域（A23F3/08），381條；一種或多種肥料與無特殊肥效組分的混合物領域（C05G3/00），343條。這3個申請領域年度變化趨勢如圖6，可見提取前的茶處理領域（A23F3/06）專利自2010年后申請數量快速增長，氧化、發酵領域（A23F3/08）和混合物領域（C05G3/00）增速相對較慢。

表2 專利數量排名前8的申請主體件

三、小結與討論

隨著物聯網及計算機科學應用技術的發展和國家相關政策的扶持，智慧農業將成為研究熱點，并延伸到茶產業。

表3 專利申請量排名前10的省份件

1.茶產業智慧化學術研究方興未艾

智慧茶產業的發展涉及多學科多領域的交流與合作，需要農業科學、生物科學等傳統茶葉科學基礎研究領域奠定基礎，并在此基礎上，利用現代工業技術、互聯網技術等智能化研究密切相關領域科研成果，結合經濟學、歷史學、文化學、政治法律等社會科學，從茶園管理、茶葉生產加工、茶文化、茶經濟貿易等多角度進行探究。在保證茶葉品質的前提下，從茶葉種植、生產到流通各環節的智慧化體系探索，從而助推茶產業走向智能化和自動化的轉型升級。目前，涉及到智慧茶產業研究的主體仍是以安徽農業大學、福建省農業科學院、湖南農業大學、中國農業科學院茶葉研究所、福建農林大學等茶學研究實力較強的高校和科研機構為主，這與國家對智能領域重點投入密切相關，茶企業對智慧茶產業關注和投入較少。在茶產業智慧化技術落地轉化等基礎應用的研究上乏善可陳，仍需進一步加強高校和企業深度合作，提升關鍵基礎領域技術攻關和成果轉化能力。

目前，涉及到智慧茶產業領域的研究偏向茶園管理、茶葉生產等茶產業鏈前段。隨著人們對健康的關注，茶行業應更加注重茶葉源頭的管理和生產過程的標準化，建立質量溯源系統已成為近年研究熱點。因此，借助國家發展人工智能、物聯網等高新技術與農業融合的政策鼓勵，茶產業智慧化發展必成未來趨勢，業界需要在此領域進一步加強研究與創新。

2.強化專利戰略布局，加強政策扶持、多方合作和人才培養

專利申請數量上經歷了2000—2010年的潛在發展期，2010年之后快速發展，2017年達到頂峰，2018年有所下降。《中國人工智能發展報告2018》指出，2017年之后，經歷了人工智能發展熱潮，國民對人工智能的態度不再盲目樂觀或焦慮，更趨于理性。業界對人工智能的認知更加務實，政策更具針對性，視野更加國際化，相關政策偏向制造、農業、物流等重點行業融合創新，導致人工智能相關專利布局從“狂熱”變為“理性”，加上國際上對涉及人工智能的跨國投資并購行為及技術合作更為謹慎，如美國已將人工智能列入接受中國政府補貼產品清單，國會擬通過法案嚴禁向中國出口涉及人工智能和機器人的相關技術和知識產權，因此2017年后專利申請數量的下降是人工智能發展更加理性和國際政策收緊的結果。

圖6 IPC分類排名前3申請數量變化趨勢

目前，涉及到智慧化茶產業方面的專利的申請主體仍以高校和科研院所為主，其中中國農業科學院茶葉研究所申請數量達103件為最多，排名前8的申請主體中有4所高校且專利數量也較多，有2家均是以機械自動化為主要業務的企業。偏理論研究的高校和科研機構仍是茶產業智慧化當前的強勢，企業則以市場先行，更重視技術實用性，在茶葉加工設備上創新投入更多。值得一提的是，茶企業在智慧化研究方面還很欠缺，因此，高校和科研機構仍需加強與企業的雙向對接，既要保證技術創新的實用性，也要有前瞻性。此外，茶企急需加強知識產權意識，進行專利申請相關培訓，注重在前沿科學上的提前布局和產權保護，提升企業創新能力，保護企業未來發展空間，促進茶產業整體可持續發展。智慧茶產業專利布局和開發仍缺乏各學科人才跨界合作和國際合作，高校茶學教學應增設人工智能通識教育，并通過大學生創新創業訓練項目，加強校企合作培養人才，促進產學研協同發展。

由于茶學研究基礎差異，江南和華南茶區相對江北和西南茶區在專利申請數量上更多，這在一定程度上反映了各地的茶產業發展水平。未來，需加強各個茶區之間高校、科研機構和企業合作，可通過建立“智慧茶產業發展同盟”等成立技術團體，共同探討茶產業智慧化發展。

在研究熱點上，智慧茶產業領域的專利申請相比科學論文更側重于實際應用，主要集中在茶葉加工技術和機械、茶園生態建設、復方茶拼配等能更快帶來實際收益的領域，在品質控制、茶葉包裝、茶具等領域申請數量也較集中。其次為茶園種植肥料研究，茶園管理和茶葉生產加工過程的智能化毋庸置疑是茶產業智慧化發展的重點領域，也有了良好的基礎。但也存在大量專利僅為成熟的技術的改進利用，在關鍵技術和獨有技術上創新甚少。因此，未來需著重關注專利布局空白領域和弱勢領域，尤其是大健康大文化的背景下，應加強在茶葉深加工、茶文化、茶葉市場營銷等方面創新研發，以進一步加快茶產業提檔升級，促進茶產業健康發展。