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。本文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。

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。

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。

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。

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。

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。

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实时监测。

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。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。

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。

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。

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。

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。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。

（来源：《中国食品报》2025年10月22日）