新世紀以來，我國茶業(yè)規(guī)?？焖贁U張。茶園面積從2000年的1633萬畝增長到2021年的4995萬畝，產量增長3.64倍。我國茶葉種植面積、總產量、總消費量均位居世界第一。隨著現代科技的進步，茶產業(yè)正從傳統(tǒng)產業(yè)向現代產業(yè)轉型升級。茶業(yè)高效生產和高質量發(fā)展的關鍵在于機械化、智能化、數字化。探索茶產業(yè)數字化轉型升級，實現數字賦能全鏈條，進行全方位、系統(tǒng)性變革，從數字采摘到數字加工，從數字茶園、數字茶廠的試點到未來茶場新范式的迭代，全面推進茶產業(yè)數字化改革已經刻不容緩。
一、智慧茶園
智慧茶園是指基于物聯網、大數據、人工智能及云計算等技術建立的智慧茶園控制系統(tǒng)，通過全方位感知、管理、分析、分享，實現對茶樹的整個生長周期進行監(jiān)測管理。目前智慧茶園建設主要通過茶園智能“四情”監(jiān)測系統(tǒng)、茶園遙感和測繪系統(tǒng)等茶園智能監(jiān)測模塊和集成茶園水肥一體化自動灌溉系統(tǒng)、茶園無人機飛防技術、智能采茶機器人等智慧茶園調控模塊，實現茶樹種植效率的提高、茶園管理水平的提升。
1. 茶園智能監(jiān)測
1)茶園智能“四情”監(jiān)測系統(tǒng)
茶園智能“四情”監(jiān)測系統(tǒng)包括茶園土壤墑情監(jiān)測系統(tǒng) (土壤pH、含水量、溫濕度)、茶園監(jiān)控系統(tǒng)(茶樹生長態(tài)勢和情況)、茶園病蟲害監(jiān)測系統(tǒng) (蟲口數量和蟲口種類)、茶園氣象監(jiān)測系統(tǒng) (光照強度、太陽輻射、CO? 、降雨量、溫濕度、大氣壓、風速、風向、風力、年積溫等)。目前在監(jiān)測茶園生態(tài)環(huán)境、冷害、病害等多種脅迫和土壤水分、有機質含量，以及進行茶樹表型識別、茶樹生長預測等方面取得了一定成效。
2) 茶園遙感和測繪系統(tǒng)
茶園遙感和測繪系統(tǒng)是以無人機為載體，搭載高光譜成像儀、多光譜相機等傳感器獲取茶園地表及地表附著物的連續(xù)光譜及圖像信息，利用遙感光譜曲線描述地上物的光譜特征，從而識別出具有診斷性光譜特征的地面物體，進而實現茶樹生長和病蟲害監(jiān)測。目前國內外還沒有形成一個專門利用遙感監(jiān)測茶園等方面的研究體系，難以判定各種遙感數據源與不同的分類方法和研究區(qū)域結合的效果及其差異，國家和全球尺度的茶園分布制圖還未能實現。
2. 智慧茶園調控
1)茶園水肥一體化系統(tǒng)
茶園水肥一體化系統(tǒng)主要為灌溉和施肥系統(tǒng)，該系統(tǒng)應用物聯網、計算機和無線通訊等技術，根據茶樹生長所需水量和肥料，系統(tǒng)自動監(jiān)測茶園土壤水分和需肥種類規(guī)律后自動設置水肥輪灌供給計劃，以最大程度優(yōu)化灌溉和施肥，從而控制茶樹生長。目前，水肥自動灌溉技術在我國茶園中的應用還不成熟，大多數茶園主要是采用傳統(tǒng)的滴灌和噴灌方式，應深入研究水肥一體化技術下茶樹需肥、需水生長規(guī)律，并建立適合各區(qū)域的茶園數學模型及機理模型，加大茶園水肥一體化研究。
2)智能綠色防控系統(tǒng)
智能綠色防控系統(tǒng)主要是以物聯網及大數據等信息技術為基礎，在茶園安裝智能蟲情測報及智慧性誘測報系統(tǒng)等，在無人監(jiān)管的情況下，系統(tǒng)實時查看茶園蟲口情況，自動完成蟲害計數、誘蟲殺蟲、拍照運輸等作業(yè)，通過數據信息化操作提高茶園病蟲害疫情及災害預警和綠色防控能力。目前茶園智能綠色防控技術發(fā)展迅速，但仍存在光強會影響成像亮度與清晰度，雨水會影響粘蟲板和攝像頭的清晰度，粘蟲板長時間不更換會影響小貫小綠葉蟬褪色和堆疊等問題。
3)無人機飛防
茶園無人機飛防作業(yè)具有靈活性強、靶標明確、作業(yè)效率高等優(yōu)勢。但目前仍處在起步階段，還存在多數無人機作業(yè)續(xù)航時間短(現有的電動無人機單次飛行電池可持續(xù)時間僅為15~30 min)，缺乏飛防專用藥劑等問題。
4)智能采茶機器人
智能采茶機器人是基于人工智能識別、空間精準定位和智能采摘控制等程序與模塊對茶樹嫩芽進行選擇性采摘。目前，智能采茶機器人在國內的研究較多，主要集中在芽頭識別、末端采摘設備、采茶機器人、耕作采摘設備的研發(fā)上，但是研究還不夠深入。存在智能采茶機器人的芽葉識別準確性不足，名優(yōu)茶采摘機器人構造不夠便捷，針對幼嫩的芽葉無更加適配的小型末端采摘器等問題。
二、智能加工
1. 茶葉加工數字化技術
茶葉數字化加工技術較智慧茶園的研究相比進展更快，在鮮葉分選、萎凋、殺青、干燥、發(fā)酵、分揀、品質檢測方面均取得一定成效。有學者將基于深度學習的圖像識別技術用于鮮葉分選，最高分選精度可達92%。紅茶萎凋和綠茶微波殺青過程中的含水量可通過機器視覺進行監(jiān)測和智能控制。紅茶發(fā)酵監(jiān)測可通過高光譜納米卟啉傳感器、表面增強拉曼光譜、電子鼻技術、搭載物聯網技術實現。茶葉中茶梗和蟲子可利用電磁振動進料聯合高光譜成像系統(tǒng)進行檢測。茶葉品質檢測可采用電子鼻、電子舌和電子眼結合化學計量學方法，構建茶葉品質定性鑒定模型和定量預測模型等實現對茶葉品質的控制。
2. 實踐運用
茶葉數字化、智能化加工技術目前已經在茶葉生產中得到較好的運用，如目前工夫紅茶已實現數字化管控，能夠進行86條生產線的遠程可視化訪問、大數據采集和自動控制。小罐茶建立了全自動生產線，實現無人化自動立庫智能倉儲、AI機器人除雜。
三、數智經營
目前，已經建成國家茶葉全產業(yè)鏈大數據中心、茶樹生物組數據庫、數字產業(yè)平臺等茶葉數字化管理平臺。浙江、福建、貴州等我國主要產茶地區(qū)的茶業(yè)數字化建設已經初顯成效。西湖龍井茶品牌實現數字化管理，利用區(qū)塊鏈技術可進行產品溯源、產品質量安全監(jiān)測。
當前，茶產業(yè)數字化發(fā)展的系統(tǒng)化和規(guī)范化指導有待加強，數字產業(yè)發(fā)展的信息基礎有待完善，信息使用程度較低。未來可通過加強引導，夯實數字基礎;加大攻關，創(chuàng)新關鍵技術;加快布局，搭建數據平臺;加速示范，做強數字賦能等措施進一步加速茶產業(yè)數字化、智能化發(fā)展。
作者：伊曉云，李楊，姜仁華;作者單位：中國農業(yè)科學院茶葉研究所。部分圖片來源于網絡。
來源：中國茶葉
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