综述：茶叶产业的智能化转型：人工智能在管理、采摘和加工中的应用

AI技术驱动茶产业全链条智能化升级，涵盖茶园管理（卫星遥感、无人机数据、地面传感器与知识图谱融合决策）、智能采摘（轻量化本地模型与高速通信协同的模块化机械臂及分拣系统）和精准加工（基于在线光谱传感的叶参数实时匹配制茶工艺）。研究通过文献计量分析发现，当前存在数据库标准化不足、异构算法协同困难及终端设备集成度低三大瓶颈，需通过多源数据融合、边缘计算优化与跨学科装备研发推动产业智能化转型。

张学晨|叶思坦|王玉杰|穆斯塔法·古达|胡燕|穆罕默德·阿德南·伊斯兰|何勇|李晓丽

浙江大学生物系统工程与食品科学学院，杭州，310058，中国

摘要

背景

茶叶产业已经建立了包括种植、管理、收获和加工在内的完整产业链，人工智能正在重塑其生产方法和治理模式。

范围与方法

本综述重点关注茶叶生产的三个关键方面：园区管理、收获和加工。它深入分析了过去五年中人工智能技术在整个茶叶生产和加工产业链中的应用现状，考察了相关设备、系统和方法。同时指出了现有挑战，并提出了未来的发展路径。

主要发现与结论

随着高标准数据库的完善、异构数据协同决策算法的突破以及终端智能代理的迭代，由人工智能驱动的智能茶叶产业将进入一个新的发展阶段。管理方面将整合卫星图像、无人机数据、地面传感器和运营数据，结合领域知识图谱与专用的大模型，以实现高效精准的管理决策。收获方面将同时推进轻量级本地模型和基于云的推理，并依靠高速通信技术。设备配置将向模块化机械臂采摘单元和集成采摘与分选系统发展。这些改进将与茶园改造协调实施，以适应机器化需求并优化茶树品种。加工方面将实现茶叶参数的现场在线监测，从而实现颜色、香气、味道和外观与加工技术的精确匹配。在数据、算法和设备的协同作用下，茶叶产业将在整个产业链上实现全面的智能化升级和高质量发展。

引言

茶叶作为全球最受欢迎的饮品之一，有着数千年的发展历史。它形成了一个涵盖种植、管理、收获、加工、包装和销售的完整产业链（张等人，2023年）。在全球经济的快速发展和消费者需求的不断提升驱动下，茶叶产业面临着多重挑战，如提高生产效率、确保产品质量和实现可持续发展（吕等人，2023年）。如图1所示，人工智能（AI）技术以其革命性的创新潜力，正在深入整合并革新传统茶叶生产和加工的各个关键环节。

AI是一项尖端技术，使计算机系统能够模仿人类的智能行为，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个子领域（齐亚尼等人，2025年）。AI的核心在于学习和分析大量数据，合成信息以做出判断和决策，并持续优化和迭代。在处理复杂任务时，AI展现出强大的功能优势：它能在几毫秒内完成大规模数据的分析和处理，其感知准确性和响应速度远超人类（阿尔-萨拉雷赫等人，2023年）。特别是在设备和系统开发方面，AI不仅推动传统机械向智能化和高精度方向发展，还促进了集成了感知、决策和控制功能的系统架构的形成。由于这些强大的能力，AI正迅速成为推动设备升级和系统创新的核心力量，同时也在重塑产业结构和未来发展模式（刘等人，2025年）。

近年来，AI技术在茶叶产业中的应用取得了显著进展（王等人，2024年）。在茶叶生产和加工领域，AI技术的应用已经全面渗透到各个环节，包括茶叶种植和智能管理（刘等人，2022年）、茶叶采摘机器人（吴等人，2024年）、加工过程的智能控制，以及产品质量、安全和可追溯性及质量检测（宋等人，2022年）。例如，基于深度学习算法的气候和土壤数据分析可以优化茶叶树的种植策略，提高产量和品质（王等人，2023年）。借助计算机视觉技术，采摘机器人能够高效准确地完成茶叶采摘，大幅降低劳动力成本（李等人，2021年）。在加工阶段，智能控制系统通过实时监测和调整加工参数来确保茶叶质量的一致性和稳定性（吴等人，2022年）。AI技术的应用有效推动了茶叶生产的智能化转型。

为了更好地呈现最近的研究热点，本研究使用了VOSviewer（V1.6.20）进行文献计量学和知识图谱分析。以Web of Science为数据来源，我们搜索了“园区管理”、“茶叶采摘”和“茶叶加工”这三个关键词与“设备”、“系统”和“方法”这三个关键词的组合。搜索时间范围为2020–2025年。根据相关性，选择了前200篇文献并导出为纯文本文件。在软件中，将共现关键词视为分析单元，最小出现频率设置为4，使用LinLog/模块度进行相似性归一化。布局和聚类采用了VOS映射+VOS聚类（分辨率r=1.0，固定随机种子以确保可重复性），通过TLS（总链接强度）衡量连接强度。为了减少同义词和形态变体的干扰，关键词被合并为统一术语（例如，“Camellia sinensis”和“tea”被合并为“tea”）。聚类结果如图2所示。

尽管之前的研究总结了人工智能技术在茶叶生产中的应用，例如（徐等人，2024年）从AI增强光谱检测的角度回顾了茶叶质量和安全检测，但它们并未系统地涵盖在线监控和加工设备在工程上的集成（李等人，2025年）；还有研究从可见光/近红外光谱/高光谱成像支持的质量监测角度回顾了各个加工步骤的应用，但排除了非光谱传感器以及实时控制和设备集成的细节（魏等人，2024年）；还有一些研究从整个产业链智能技术的角度回顾了AI、物联网（IoT）和区块链技术，但仅关注软件算法，未涉及传感器、算法和实际应用中设备集成的问题。因此，目前仍缺乏一个全面覆盖从“设备、系统和方法”集成到“园区管理、收获和加工”的综述。

因此，本综述重点关注方法、系统和设备的实际应用，深入探讨了人工智能技术在茶叶园区管理、收获和加工关键环节中的整合和应用现状。它在技术覆盖范围、工程集成深度和产业链渗透广度方面与以往的研究有显著不同，有效补充了之前的研究。通过系统地回顾相关研究成果和代表性应用案例，本综述为学者、行业研究人员和茶叶行业从业者提供了关于人工智能在茶叶产业中应用现状和未来趋势的清晰视角。这些见解有助于推动智能、精准和可持续的现代茶叶产业系统的发展。

章节片段

茶叶种植

茶叶种植是园区管理的核心，直接决定了茶叶的质量和产量。随着AI技术的快速发展，园区管理正从传统的经验驱动方法向数据驱动模型转变。通过回顾最近的相关研究，可以看出AI技术在茶叶园区管理中表现出四个明显趋势：精准化方法、环保实践、风险预警系统和品种优化。

人工智能在茶叶采摘中的应用

作为世界上最大的茶叶生产国，中国的茶叶种植面积已超过2917.6万亩；然而，春季茶叶采摘季节仍然面临严重的劳动力短缺问题。当前的采摘劳动力老龄化严重，平均年龄达到58岁，劳动力每年减少约10%。这种结构性矛盾促使茶叶采摘技术从传统机械化向智能系统发展。

人工智能在茶叶加工中的应用

茶叶加工是一个细致而复杂的流程，涵盖了从新鲜茶叶的收获到最终产品的所有阶段。叶片摊开（萎凋）、定型、揉捻、发酵、干燥和去除杂质等各个环节都对茶叶的味道、香气、颜色和品质有着深远影响。图9展示了六大类茶叶（绿茶、红茶、黄茶、白茶、乌龙茶和黑茶）从新鲜茶叶到成品的关键加工步骤。

挑战

人工智能驱动的茶叶生产智能化转型主要依赖于三个核心组成部分：数据库、决策方法和实施设备。在茶叶产业中有效建立和应用这三个组成部分是一个重大挑战，也是该行业未来发展的关键焦点。

(1)

建立高标准、高质量的大型数据库

在茶叶园区管理中，地理特征、气候等因素

结论

本综述重点关注茶叶生产的三个关键方面：园区管理、收获和加工。它深入分析了过去五年中人工智能技术在整个茶叶生产和加工产业链中的应用现状，重点关注设备、系统和方法。综述指出了现有挑战，并提出了未来的发展路径。总体而言，随着高标准数据库的完善和异构数据的处理技术的突破

CRediT作者贡献声明

张学晨：概念化、数据整理、形式分析、方法论、软件开发、调查、初稿撰写、审阅与编辑。叶思坦：概念化、方法论、调查。王玉杰：审阅与编辑。穆斯塔法·古达：语言审阅与编辑。胡燕：语言审阅与编辑。穆罕默德·阿德南·伊斯兰：语言审阅与编辑。何勇：方法论、监督。李晓丽：概念化、方法论、监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了浙江省重点研发项目（项目编号：2022C02044、2023C02043、2023C02009）、国家自然科学基金（项目编号：32171889）以及CARS专项基金（CARS-19-02A）的支持。