茶業(yè)數(shù)字化技術(shù)應用研究進展與展望

中圖分類號：S571.1；F326.12

文獻標識碼：A

文章編號：1000-3150（2025）08-10-8

Research Progress and Prospects of Digital Technologies in the Application of Tea Industry

WEI Shasha，LIN Xiaoyan， LI Shujuan，LAN Huaqing，LUO Xinzheng FujianMetrology Institute，F(xiàn)uzhou 350003，China

Abstract：Digital technologiesrepresentedbybigdata，theInternetofTings （IoT），andartificialintellgencearedeply integrated into the tea industrychain.Fromplanting managementand production processng to product traceabilityand intelligent management，thesetechnologiescomprehensivelypromotethetransformationandupgradingofthe tea industry toward itellgence and refinement，providing new technical support and development paths for its sustainable development.This paper systematically summarized the recent research progress on digital technology in China's tea industry，outlined thecurrent deficiencies intheresearchandapplicationofdigital technology inthe teaindustry，and proposed directions and suggestions for the futureapplication and research of digital technology in the tea industry， aiming to provide a reference for the high-quality development of the tea industry.

Keywords：digital technologies，teaindustry，high-qualitydevelopment

我國是茶葉生產(chǎn)大國，近年來茶葉產(chǎn)量逐年上升，茶葉出口量也保持穩(wěn)定增長。2024年中國茶葉出口總量39.22萬t，同比增長 2.3% ，出口額15.83億美元。茶葉作為全球廣泛消費的傳統(tǒng)飲品，其分類分級、工藝優(yōu)化、質(zhì)量安全及產(chǎn)地溯源等一直是備受關(guān)注的課題。近年來，人工智能、光譜技術(shù)、機器視覺、傳感器等數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展，為茶產(chǎn)業(yè)的提質(zhì)增效和高質(zhì)量發(fā)展提供了新的技術(shù)支撐，茶產(chǎn)業(yè)正逐步邁向智能化、標準化和高效化。目前，國內(nèi)外學者已在茶產(chǎn)業(yè)相關(guān)研究中運用近紅外光譜、高光譜成像、電子鼻、電子舌、計算機視覺及深度學習等多種技術(shù)手段，并取得了顯著進展。然而，該領(lǐng)域目前仍面臨數(shù)據(jù)標準化不足、技術(shù)應用成本較高等挑戰(zhàn)。本文系統(tǒng)綜述了數(shù)字化技術(shù)在茶產(chǎn)業(yè)中的研究與應用現(xiàn)狀，分析了當前存在的主要問題，并探討了未來發(fā)展趨勢，以期為茶產(chǎn)業(yè)的智能化升級和標準化體系建設提供理論參考。

1茶業(yè)數(shù)字化技術(shù)應用研究進展

1.1茶園識別與面積提取

我國茶園面積廣闊，傳統(tǒng)的茶園識別與面積提取主要依賴人工實地測量，存在工作量大、成本高、精度低等問題，衛(wèi)星遙感和深度學習等數(shù)字化技術(shù)提高了茶園的自動化提取和監(jiān)測能力。徐偉燕等基于資源三號（ZY-3）衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)對浙江省松陽縣茶葉種植區(qū)進行提取研究，結(jié)果表明，決策樹方法結(jié)合光譜信息和紋理信息，可有效提高茶園提取精度，其中平原區(qū)提取的總體精度為 95.00% ，山區(qū)茶樹種植區(qū)提取的總體精度為92.97% 。Chen等利用機器學習分類器中的支持向量機和隨機森林分類器提取茶園分布信息，總體準確率分別為 90.79% 和 89.42% 。吳國輝4通過構(gòu)建光學、雷達等多源遙感影像特征，建立了一個耦合多源遙感特征的茶園提取模型，實現(xiàn)了對茶園分布的快速、準確監(jiān)測和制圖。張津誠提出了一種基于改進DeepLabV3+的茶樹種植區(qū)域提取模型，改進后的模型平均像素精度達到了 97.35% ，有效提高了茶樹種植區(qū)域的提取精度與效率。李冬雪等利用日照市衛(wèi)星圖像，使用Labelme工具對茶園紋理信息進行精確標注，構(gòu)建了茶園遙感圖像數(shù)據(jù)集，結(jié)合Segformer_b2分割模型性能，茶園遙感圖像分割準確率達 91.29% ，可實現(xiàn)茶園遙感圖像的高精度和高效率識別。

1.2茶園土壤與水肥管理

數(shù)字化技術(shù)能夠?qū)崟r監(jiān)測土壤關(guān)鍵指標，并進行精準水肥管理，避免過量施用造成資源浪費和環(huán)境污染，為茶園管理者提供科學、高效的茶園管理建議。王銀茂搭建了一個數(shù)字化茶園檢測系統(tǒng)，建立了土壤電導率與養(yǎng)分水平的模型及土壤氮素轉(zhuǎn)化模型，實現(xiàn)了茶園土壤養(yǎng)分水平與白葉1號春茶開采期的數(shù)字化預測。史德林設計了一套基于STM32的茶園溫濕度自動化檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了茶園環(huán)境的實時有效監(jiān)測與反饋調(diào)控，并提出了一種基于精密傳感網(wǎng)絡控制的茶園水肥一體化控制策略。姚振龍等設計了一套基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與智能移動終端的土壤肥力檢測系統(tǒng)，對土壤進行肥力檢測，并實現(xiàn)精準施肥。王國杰等[設計了一套基于NB-IoT的土壤情遠程智能監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)合云平臺數(shù)據(jù)綜合管理系統(tǒng)，實現(xiàn)對土壤數(shù)據(jù)的處理及分析，對于科學指導灌溉、提高用水效率具有重要意義。

1.3茶園氣候與開采期預測模型

氣候因素的年際變化對于茶葉產(chǎn)量和品質(zhì)有很大影響，引入數(shù)字化技術(shù)，構(gòu)建氣候預測、開采期預測等模型，對于積極應對氣候變化帶來的影響，指導茶葉生產(chǎn)具有重要意義。楊愛萍等利用2014—2018年婺源茶葉及同期氣象資料，采用關(guān)鍵氣象因子預報法并引入動態(tài)氣象條件，改進了常規(guī)春茶開采期預報模型，以2019年為例，檢驗發(fā)現(xiàn)改進模型對當年婺源春茶開采期的預報更貼近實際，效果優(yōu)于常規(guī)模型。周欣[2采用氣候傾向估計、M-K檢測、小波分析等方法對茶樹不同生長期氣候資源進行年際變化和空間分析，并結(jié)合前人研究成果和江蘇地區(qū)茶樹生長實際情況，通過大數(shù)據(jù)收集建立了江蘇茶葉溫度、水分及日照適宜度模型，為當?shù)夭鑸@氣候精確化管理提供了參考。吳昕悅等[13結(jié)合往年開采期資料與同期國家基本氣象觀測站的氣溫、降水量等數(shù)據(jù)，應用大數(shù)據(jù)建立了一個基于氣象要素的鎮(zhèn)江春茶開采期預報模型，預報效果更佳。張玉靜等[4基于PRECIS區(qū)域氣候模擬系統(tǒng)預估了浙江省春茶開采期變化及霜凍害風險的變化趨勢。許金萍等[1]結(jié)合氣象觀測資料、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)及土壤資料，選取氣象、地形、土壤9個因子進行空間分布的精細化模擬，采用層次分析法建立了安吉縣茶樹栽培適宜性區(qū)劃評估模型。

1.4茶樹病蟲害監(jiān)測

在茶樹生長過程中，機器視覺技術(shù)應用的領(lǐng)域越來越廣泛，在茶樹環(huán)境參數(shù)監(jiān)測[、生理狀態(tài)監(jiān)測[17]、冷害凍害監(jiān)測[18-19]、干旱脅迫監(jiān)測[20]等方面均有一定應用。另外，人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，為茶樹病蟲害的高效綠色防控提供了創(chuàng)新思路。胡錦召等[2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)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對灰茶尺蠖成蟲田間種群動態(tài)的實時監(jiān)測。Sun等[22研究發(fā)現(xiàn)，應用電子鼻對不同灰茶尺蠖和茶尺蠖侵害茶樹的比例有較好的區(qū)分效果。陳禹等23在YO-LOv5s模型基礎(chǔ)上提出YOLOv5-CBM茶葉病害識別模型，對早期茶餅病和早期茶輪斑病識別的平均精度分別提高了1.9和0.9個百分點，對不同病害檢測的平均精度均值達到了 97.3% 。黃鋁文等[24]提出了一種基于二維離散小波變換（Discretewavelettransform，DWT）和MobileNetV3融合的茶葉病害識別模型CBAM-TealeafNet，對5種不同茶葉病害的整體識別準確率達到 98.70% 。Zhang等[25]提出了一種基于信息熵掩碼視覺變換 （IEM-ViT）的模型，對7種茶葉病害的識別準確率為 93.78% 。

1.5茶葉嫩芽識別

茶葉嫩芽的自動識別是茶葉自動化采摘的前提，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區(qū)分茶葉嫩芽，獲取的茶葉嫩稍數(shù)據(jù)量大小和數(shù)據(jù)特征的多樣化程度會影響茶葉識別檢測效果。萬廣等[2利用隨機森林模型，提出基于顏色和邊緣特征融合的方法，可以實現(xiàn)機采鮮葉的精準分類，準確率達 99.45% 。黃家才等通過調(diào)整不同拍攝角度與曝光程度來增強茶葉嫩梢特征，以此提高算法性能。俞燾杰等[28提出一種基于TeaDCGAN和FakeTea框架的茶鮮葉數(shù)據(jù)增強方法，有效解決了茶葉嫩梢數(shù)據(jù)獲取困難、樣本不足等問題。近年來，深度學習目標檢測技術(shù)的發(fā)展顯著提升了茶葉嫩芽的檢測和識別精度，研究者們基于FasterR-CNN[29]和Mask-RCNN[3]的目標檢測算法在茶葉嫩芽檢測方面開展研究，發(fā)現(xiàn)兩種方法均具有較好的識別速度和檢測精度。俞龍等建立了一個茶葉嫩芽圖像采集的數(shù)學模型YO-LOv5s+ ，發(fā)現(xiàn)當圖像采集距離茶樹頂部 20cm 、拍攝角度為 45^° 時，該模型對茶葉嫩芽識別的精度和效果最佳。洪孔林等[提出了一種基于YOLOv7-ti-ny的改進模型，減少了復雜環(huán)境對茶葉嫩芽識別的干擾，可用于名優(yōu)茶采摘機器人的嫩芽分級識別。Liu等[33提出一種改進的YOLOV5S_DCV茶葉單芽檢測算法，降低了模型對光照條件變化的敏感度，對茶芽識別的準確率可以達到 90.6% 。數(shù)字化技術(shù)正推動茶葉采摘從人工到機械作業(yè)，雖然完全替代人工仍需要時間，但未來數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展將重塑茶產(chǎn)業(yè)鏈的智能化格局。

1.6茶樹表型性狀識別

茶樹的表型性狀對茶樹的遺傳多樣性研究及種質(zhì)資源鑒定具有重要作用[34]，但傳統(tǒng)測量方法工作量大、耗時長，且存在一定誤差和主觀性。自動化、數(shù)字化的茶葉表型性狀識別技術(shù)對茶樹種質(zhì)資源的鑒定和保護具有重要意義。目前基于檢測平臺，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用[5]，在茶樹葉片形態(tài)特征和農(nóng)藝性狀相關(guān)的表型上也有一定應用。陳琪予等[3利用圖像處理技術(shù)提取504份茶樹種質(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)資源研究的深入應用提供了參考依據(jù)。Pandolfi等3基于17份茶樹種質(zhì)資源的圖像特征，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡對越南的茶樹品種成功進行了預測。林麗惠等提出一種融合整體與局部信息的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對9個品種的茶樹鮮葉的分類準確率達到 96.68% 。

1.7茶葉加工在線監(jiān)測

應用數(shù)字化技術(shù)對茶葉生產(chǎn)關(guān)鍵工序和重要參數(shù)進行監(jiān)測、預測和調(diào)控，可以為茶葉生產(chǎn)過程優(yōu)化提供重要支撐。目前圖像識別、電子鼻、近紅外光譜等技術(shù)被較多地應用于茶葉加工狀態(tài)的監(jiān)測和品質(zhì)評判中。

含水率是判定茶葉加工程度的重要指標，研究者們利用機器識別[39]、高光譜圖像信息[40-41]結(jié)合算法模型建立快速無損的茶葉萎凋、殺青、烘干過程的含水率檢測方法。在茶葉加工關(guān)鍵工序上，蔣建軍等42設計了基于氣味、視覺、氣味與視覺結(jié)合的在線監(jiān)測方法進行綠茶殺青過程的控制。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、計算機視覺系統(tǒng)、電子鼻技術(shù)與機械嗅覺技術(shù)等可以實現(xiàn)對紅茶發(fā)酵程度的預測和在線監(jiān)測[43-44]。鄭鵬飛[45]基于近紅外光譜和計算機視覺技術(shù)研發(fā)了一套烏龍茶做青過程在線監(jiān)測模塊，實現(xiàn)了烏龍茶做青過程在線監(jiān)測。田時雨等研發(fā)了一臺可利用數(shù)字化技術(shù)自動調(diào)節(jié)并精準管控渥堆溫濕度的渥堆機，提高了茶葉加工過程的精準控制水平。任爽等4針對恩施州茶葉加工設備智能化程度低的現(xiàn)狀，設計了一款基于STM32的智能萎凋控制系統(tǒng)。該控制系統(tǒng)能實現(xiàn)萎凋環(huán)境的實時監(jiān)測，實現(xiàn)加熱模塊、通風除濕模塊的自動化控制。魏子淳[48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)建基于實時做青參數(shù)在線反饋的智能化做青控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了閩北烏龍茶做青工藝在線監(jiān)測與控制。楊波[49提出了一種基于區(qū)間二型模糊理論的溫濕度控制算法，實現(xiàn)了悶黃箱體內(nèi)溫濕度精準控制，構(gòu)建了判斷悶黃程度的機器學習模型，實現(xiàn)了悶黃程度的客觀數(shù)字化判斷。

1.8茶葉智能分選

基于圖像識別與機械手等的茶葉智能采摘設備目前尚處于試驗階段，機采鮮葉仍存在老嫩混雜、參差不齊等問題[5。通過改進鮮葉分級算法模型，利用樣機對參數(shù)進行驗證試驗，可以達到較好的分級效果[51-52]。基于計算機視覺技術(shù)，通過分析鮮葉圖像的顏色、紋理等特征，可準確識別鮮葉形態(tài)，已成功應用于機采茶鮮葉分級設備的研制開發(fā)[53]。王小勇等[54]運用EDEM軟件對茶葉顆粒在篩面的運動進行數(shù)值模擬，研究了篩面傾角、振動幅度等對茶葉顆粒在篩面上運動特性的影響。夏廣雨[55設計了一套基于改進算法YOLOv8-QL的分選機裝置，對安吉白茶的分選率均值為 95.7% ，達到了較好的分選效果。毛茶加工過程中難免會混入各種雜質(zhì)，嚴重影響茶葉品質(zhì)等級，田保寧根據(jù)靜電吸附原理，研制了一種普洱茶高壓靜電除雜機，對其進行仿真分析和試驗研究，結(jié)果表明對普洱茶除雜的效果較好。張開興等基于離散元仿真方法模擬不同時刻茶葉顆粒的運動狀態(tài)，設計了一種綠茶風選裝備并確定了最佳風速等參數(shù)。

1.9茶葉品質(zhì)評價

數(shù)字化技術(shù)在茶葉品質(zhì)評價中的運用可以大大提高評價的效率和準確性。Wu等[58利用機器學習和計算機視覺技術(shù)，結(jié)合K近鄰（K-nearestneighbor，KNN）分類器構(gòu)建判別模型，對于紅茶、綠茶、烏龍茶的識別準確率可達 94.7% 。Zhu等[5建立了一種結(jié)合熒光圖像和化學計量法的云南紅茶等級判別分析技術(shù)，可以實現(xiàn)滇紅的等級分類。黃旦益利用電子舌、色差、紫外光譜、圖像識別技術(shù)采集茶湯的信號特征，結(jié)合不同的分析方法對茶湯品質(zhì)進行數(shù)字化評價。韋玲冬等應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法結(jié)合主成分分析和相關(guān)分析方法實現(xiàn)了對都勻毛尖茶湯品質(zhì)的數(shù)字化評價。盧思佳[利用計算機視覺技術(shù)建立了一種量化評價方法，對紅茶湯色、渾濁度、明亮度判別準確率均值分別達到 95.04% 、 81.04% 和86.73% ，并且數(shù)字化評價模型可自動得出紅茶湯色品質(zhì)評語。王周立[結(jié)合圖像分割和深度學習等計算機視覺技術(shù)，研究了白茶茶毫的圖像分割及茶毫品質(zhì)的數(shù)字化評價，實現(xiàn)了白茶茶毫的量化提取、分級，以及白茶的色澤構(gòu)成分析，并搭建了白茶茶毫品質(zhì)的智慧識別模型。梁秀華[基于HSV顏色空間提取了紅茶干茶ROI區(qū)域（茶毫、茶身和陰影）的圖像特征，采用直方圖閾值檢索法實現(xiàn)了紅茶干茶ROI區(qū)域的圖像分割，構(gòu)建了紅茶金毫比例的測算方法，有助于紅茶等級的判別，并提出了基于彩色圖像分割的紅茶干茶色澤品質(zhì)的數(shù)字化評價模式。

1.10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)量追溯等提供了強大的工具和手段，推動了茶葉產(chǎn)地真實性驗證、品質(zhì)管控、安全性瀕源等從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。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)、模式識別算法等能夠?qū)崿F(xiàn)對茶葉產(chǎn)地的溯源，所建溯源模型識別正確率皆在 90% 以上，在普洱茶、綠茶等的產(chǎn)地瀕源中都達到了較好的驗證效果[65-67]。基于品質(zhì)成分的指紋圖譜結(jié)合支持向量機（Supportvectormachine，SVM）算法模型也能夠?qū)崿F(xiàn)對茶葉產(chǎn)地的溯源[8]。在加工過程的溯源研究上，蔣建東等構(gòu)建了茶葉加工過程葉狀態(tài)參數(shù)及加工設備工藝參數(shù)遠程物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控平臺，實現(xiàn)了茶葉加工生產(chǎn)線監(jiān)測與茶葉品質(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逐漸被應用到茶葉質(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)，實現(xiàn)物流追蹤，最大程度保證了溯源數(shù)據(jù)的真實性和安全性[7]。

1.11產(chǎn)業(yè)鏈管理

數(shù)字化技術(shù)在茶企管理上的應用對企業(yè)質(zhì)量改進、創(chuàng)新加強具有重要作用。張立杰等7構(gòu)建了基于FISCOBCOS聯(lián)盟鏈的群組技術(shù)的區(qū)塊鏈多鏈模型，用于監(jiān)管茶葉溯源信息，實現(xiàn)茶葉產(chǎn)品質(zhì)量安全有效監(jiān)管。小罐茶加強數(shù)字基礎(chǔ)建設，實現(xiàn)了智能立體倉儲及自動分裝，與西門子合作開發(fā)MES系統(tǒng)，實現(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，確保了茶供應鏈的透明度和可追溯性[]。趙金燕等[73]利用Django框架開發(fā)了Web應用程序，設計了一個依托云計算技術(shù)的普洱茶產(chǎn)業(yè)管理體系，提升了產(chǎn)業(yè)鏈的信息化水平。夏迎春等[4針對皖西徽茶全產(chǎn)業(yè)鏈信息服務存在的問題，研究開發(fā)了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的皖西徽茶全茶產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)協(xié)同服務平臺，有效保障了茶產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的智能管理。

2茶業(yè)數(shù)字化技術(shù)研究與應用的不足

數(shù)字化技術(shù)的研究與應用為茶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了技術(shù)支持，物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù)在茶園智慧管理、智能化加工、透明化溯源系統(tǒng)等環(huán)節(jié)的運用大大提升了茶產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)業(yè)附加值，但目前茶產(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)上的應用潛力。

2.1技術(shù)有待完善

目前在數(shù)字化技術(shù)研究和運用中，還缺少對茶葉生產(chǎn)特定環(huán)節(jié)和場景的定制化解決方案，比如在茶葉種植環(huán)節(jié)，缺乏能夠精準監(jiān)測茶樹生長環(huán)境、病蟲害情況并提供科學種植建議的數(shù)字化系統(tǒng)；在茶葉加工環(huán)節(jié)，難以實現(xiàn)對加工工藝參數(shù)的實時精準控制和優(yōu)化。同時數(shù)字化設備的穩(wěn)定性與可靠性也有待提高，在復雜的地形、不穩(wěn)定的氣候因素影響下，容易造成設備故障或損壞、數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)失真等問題，影響監(jiān)測結(jié)果的準確性和及時性。

2.2數(shù)據(jù)整合與利用困難

茶產(chǎn)業(yè)涉及茶農(nóng)、茶企、科研機構(gòu)等多主體，在種植、加工、銷售、科研等過程中積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)獲取方式多樣，但在茶葉生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)往往缺乏有效的整合和共享機制，難以形成完整的數(shù)據(jù)鏈。同時對于海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘能力不足，難以直接指導茶葉生產(chǎn)和銷售。

2.3復合型人才缺失

數(shù)字化技術(shù)在茶產(chǎn)業(yè)的應用需要既懂茶葉專業(yè)知識又懂數(shù)字化技術(shù)的復合型人才。然而，目前茶產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員對數(shù)字化技術(shù)的了解和掌握程度有限。高校和科研機構(gòu)中相關(guān)專業(yè)的人才培養(yǎng)無法滿足茶產(chǎn)業(yè)對數(shù)字化人才的需求。部分茶農(nóng)和茶企習慣沿用傳統(tǒng)的生產(chǎn)和管理方式，認為數(shù)字化技術(shù)投人和改造成本高、見效慢，缺乏對數(shù)字化技術(shù)的積極性，也就不愿意引進相關(guān)的技術(shù)人才，導致復合型人才缺失。

2.4成本投入大

數(shù)字化技術(shù)在茶產(chǎn)業(yè)的應用初期往往需要投入大量的資金用于設備購買、系統(tǒng)配置、人員培訓等，如建設一個智能化的茶園監(jiān)測系統(tǒng)，需要傳感器、攝像頭、數(shù)據(jù)采集等設備，還需要搭建數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡和服務器，后期維護與更新也需要投入一定的人力、物力和財力；同時，一些數(shù)字化設備的軟件需要定期升級，以修復漏洞和增加新功能，也會產(chǎn)生一定費用，對部分科研機構(gòu)和茶企來說，這些投人成本難以承受。

3茶業(yè)數(shù)字化技術(shù)研究展望

3.1標準建設，技術(shù)優(yōu)化

針對當前茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化技術(shù)精度不足、適應性差，傳感器易受環(huán)境干擾等問題，可以聯(lián)合高校、科研機構(gòu)與茶葉相關(guān)企業(yè)，針對茶產(chǎn)業(yè)特性開發(fā)專用的技術(shù)和設備，例如耐濕耐腐蝕、低功耗的傳感器、輕量化便攜式檢測設備等，還可以結(jié)合無人機與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)測。同時制定茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化技術(shù)標準，確保檢測設備的兼容性與數(shù)據(jù)可比性。同時要與實際應用場景結(jié)合，及時反饋、改進與優(yōu)化技術(shù)效果。

3.2平臺共享，數(shù)據(jù)融合

構(gòu)建覆蓋“種植-加工-物流-銷售-消費”全產(chǎn)業(yè)鏈條的一體化數(shù)字管理平臺，集成物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通與流程協(xié)同。例如在茶園部署溫濕度、土壤情傳感器，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)種植、采摘、加工全流程數(shù)據(jù)鏈，確保全過程可追溯。還可利用機器學習、數(shù)字孿生技術(shù)模擬茶葉生產(chǎn)全流程，整合茶農(nóng)、加工廠、經(jīng)銷商數(shù)據(jù)，通過算法預測市場需求，優(yōu)化資源配置。

3.3開設專業(yè)，跨界引才

針對當前茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化復合型人才缺失的問題，可以在傳統(tǒng)茶學課程中，增設大數(shù)據(jù)分析、機器人操作等跨界課程，并且聯(lián)合企業(yè)建立實訓基地，加大復合型人才的培養(yǎng)；將技能認證與數(shù)字化技能培訓結(jié)合，提升茶產(chǎn)業(yè)從業(yè)者綜合能力；定期組織茶企員工參加數(shù)字化工具使用培訓，開展“數(shù)字茶農(nóng)”計劃，提供遠程技術(shù)指導，培養(yǎng)新型職業(yè)茶農(nóng)。政府可以制定優(yōu)惠政策吸引互聯(lián)網(wǎng)、AI領(lǐng)域人才跨界進入茶產(chǎn)業(yè)。

3.4降本增效，政府激勵

針對目前數(shù)字化應用成本高、短期難見效等問題，科研人員要加大研發(fā)低成本、抗干擾的傳感器與便攜式檢測設備，降低中小企業(yè)使用門檻，探索設備租賃或者共享模式。地方政府制定措施，對茶園數(shù)字化改造設備進行補貼，還可以與通信運營商合作建設區(qū)域級農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)共享平臺。鼓勵茶企優(yōu)先選擇單價低、運維簡單的設備，降低數(shù)字化改造成本。

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2025年5月世界主要產(chǎn)茶國家和地區(qū)茶葉產(chǎn)量

注：印度、孟加拉國、斯里蘭卡數(shù)據(jù)來自各茶葉主管部門，馬拉維數(shù)據(jù)來自各茶葉協(xié)會。