新世紀(jì)以來，我國茶業(yè)規(guī)?？焖贁U(kuò)張。茶園面積從2000年的1633萬畝增長到2021年的4995萬畝，產(chǎn)量增長3.64倍。我國茶葉種植面積、總產(chǎn)量、總消費(fèi)量均位居世界第一。隨著現(xiàn)代科技的進(jìn)步，茶產(chǎn)業(yè)正從傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。茶業(yè)高效生產(chǎn)和高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于機(jī)械化、智能化、數(shù)字化。探索茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字賦能全鏈條，進(jìn)行全方位、系統(tǒng)性變革，從數(shù)字采摘到數(shù)字加工，從數(shù)字茶園、數(shù)字茶廠的試點(diǎn)到未來茶場新范式的迭代，全面推進(jìn)茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改革已經(jīng)刻不容緩。
一、智慧茶園
智慧茶園是指基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能及云計(jì)算等技術(shù)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(shí)現(xiàn)對(duì)茶樹的整個(gè)生長周期進(jìn)行監(jiān)測管理。目前智慧茶園建設(shè)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(dòng)灌溉系統(tǒng)、茶園無人機(jī)飛防技術(shù)、智能采茶機(jī)器人等智慧茶園調(diào)控模塊，實(shí)現(xiàn)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(shù)量和蟲口種類)、茶園氣象監(jiān)測系統(tǒng) (光照強(qiáng)度、太陽輻射、CO? 、降雨量、溫濕度、大氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向、風(fēng)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(jī)質(zhì)含量，以及進(jìn)行茶樹表型識(shí)別、茶樹生長預(yù)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(jī)為載體，搭載高光譜成像儀、多光譜相機(jī)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(shí)別出具有診斷性光譜特征的地面物體，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)茶樹生長和病蟲害監(jiān)測。目前國內(nèi)外還沒有形成一個(gè)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(shù)據(jù)源與不同的分類方法和研究區(qū)域結(jié)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(shí)現(xiàn)。
2. 智慧茶園調(diào)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(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)和無線通訊等技術(shù)，根據(jù)茶樹生長所需水量和肥料，系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)測茶園土壤水分和需肥種類規(guī)律后自動(dòng)設(shè)置水肥輪灌供給計(jì)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(dòng)灌溉技術(shù)在我國茶園中的應(yīng)用還不成熟，大多數(shù)茶園主要是采用傳統(tǒng)的滴灌和噴灌方式，應(yīng)深入研究水肥一體化技術(shù)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(shù)學(xué)模型及機(jī)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(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)為基礎(chǔ)，在茶園安裝智能蟲情測報(bào)及智慧性誘測報(bào)系統(tǒng)等，在無人監(jiān)管的情況下，系統(tǒng)實(shí)時(shí)查看茶園蟲口情況，自動(dòng)完成蟲害計(jì)數(shù)、誘蟲殺蟲、拍照運(yùn)輸?shù)茸鳂I(yè)，通過數(shù)據(jù)信息化操作提高茶園病蟲害疫情及災(zāi)害預(yù)警和綠色防控能力。目前茶園智能綠色防控技術(shù)發(fā)展迅速，但仍存在光強(qiáng)會(huì)影響成像亮度與清晰度，雨水會(huì)影響粘蟲板和攝像頭的清晰度，粘蟲板長時(shí)間不更換會(huì)影響小貫小綠葉蟬褪色和堆疊等問題。
3)無人機(jī)飛防
茶園無人機(jī)飛防作業(yè)具有靈活性強(qiáng)、靶標(biāo)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(shù)無人機(jī)作業(yè)續(xù)航時(shí)間短(現(xiàn)有的電動(dòng)無人機(jī)單次飛行電池可持續(xù)時(shí)間僅為15~30 min)，缺乏飛防專用藥劑等問題。
4)智能采茶機(jī)器人
智能采茶機(jī)器人是基于人工智能識(shí)別、空間精準(zhǔn)定位和智能采摘控制等程序與模塊對(duì)茶樹嫩芽進(jìn)行選擇性采摘。目前，智能采茶機(jī)器人在國內(nèi)的研究較多，主要集中在芽頭識(shí)別、末端采摘設(shè)備、采茶機(jī)器人、耕作采摘設(shè)備的研發(fā)上，但是研究還不夠深入。存在智能采茶機(jī)器人的芽葉識(shí)別準(zhǔn)確性不足，名優(yōu)茶采摘機(jī)器人構(gòu)造不夠便捷，針對(duì)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(shù)字化技術(shù)
茶葉數(shù)字化加工技術(shù)較智慧茶園的研究相比進(jìn)展更快，在鮮葉分選、萎凋、殺青、干燥、發(fā)酵、分揀、品質(zhì)檢測方面均取得一定成效。有學(xué)者將基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)用于鮮葉分選，最高分選精度可達(dá)92%。紅茶萎凋和綠茶微波殺青過程中的含水量可通過機(jī)器視覺進(jìn)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(qiáng)拉曼光譜、電子鼻技術(shù)、搭載物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。茶葉中茶梗和蟲子可利用電磁振動(dòng)進(jìn)料聯(lián)合高光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行檢測。茶葉品質(zhì)檢測可采用電子鼻、電子舌和電子眼結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，構(gòu)建茶葉品質(zhì)定性鑒定模型和定量預(yù)測模型等實(shí)現(xiàn)對(duì)茶葉品質(zhì)的控制。
2. 實(shí)踐運(yùn)用
茶葉數(shù)字化、智能化加工技術(shù)目前已經(jīng)在茶葉生產(chǎn)中得到較好的運(yùn)用，如目前工夫紅茶已實(shí)現(xiàn)數(shù)字化管控，能夠進(jìn)行86條生產(chǎn)線的遠(yuǎn)程可視化訪問、大數(shù)據(jù)采集和自動(dòng)控制。小罐茶建立了全自動(dòng)生產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)無人化自動(dòng)立庫智能倉儲(chǔ)、AI機(jī)器人除雜。
三、數(shù)智經(jīng)營
目前，已經(jīng)建成國家茶葉全產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)中心、茶樹生物組數(shù)據(jù)庫、數(shù)字產(chǎn)業(yè)平臺(tái)等茶葉數(shù)字化管理平臺(tái)。浙江、福建、貴州等我國主要產(chǎn)茶地區(qū)的茶業(yè)數(shù)字化建設(shè)已經(jīng)初顯成效。西湖龍井茶品牌實(shí)現(xiàn)數(shù)字化管理，利用區(qū)塊鏈技術(shù)可進(jìn)行產(chǎn)品溯源、產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)測。
當(dāng)前，茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的系統(tǒng)化和規(guī)范化指導(dǎo)有待加強(qiáng)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的信息基礎(chǔ)有待完善，信息使用程度較低。未來可通過加強(qiáng)引導(dǎo)，夯實(shí)數(shù)字基礎(chǔ);加大攻關(guān)，創(chuàng)新關(guān)鍵技術(shù);加快布局，搭建數(shù)據(jù)平臺(tái);加速示范，做強(qiáng)數(shù)字賦能等措施進(jìn)一步加速茶產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展。
作者：伊?xí)栽?，李楊，姜仁華;作者單位：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所。部分圖片來源于網(wǎng)絡(luò)。
來源：中國茶葉
如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除
