数字化技术在茶叶品质评价中的运用可以大大提高评价的效率和准确性。可以利用电子舌、色差、紫外光谱、图像识别技术采集茶汤的信号特征，结合不同的分析方法对茶汤品质进行数字化评价。利用计算机视觉技术建立了一种量化评价方法，对红茶汤色、浑浊度、明亮度判别准确率均值分别达到95.04%、81.04%和86.73%，并且数字化评价模型可自动得出红茶汤色品质评语。

茶叶产地溯源与茶叶质量追溯

数字化技术为茶叶产地溯源、产品质量追溯等提供了强大的工具和手段，推动了茶叶产地真实性验证、品质管控、安全性溯源等从“经验驱动”向“数据驱动”转型。近年来，研究者们利用不同产地矿质元素含量的差异，结合生化成分、稳定同位素分析技术、模式识别算法等能够实现对茶叶产地的溯源，所建溯源模型识别正确率皆在90%以上，在普洱茶、绿茶等的产地溯源中都达到了较好的验证效果。在加工过程的溯源研究上，研究者们构建了茶叶加工过程叶状态参数及加工设备工艺参数远程物联网监控平台，实现了茶叶加工生产线监测与茶叶品质溯源。区块链技术因其不可篡改、数据透明及可追溯性等特点逐渐被应用到茶叶质量追溯系统，已有研究者基于区块链技术构建茶叶的质量安全追溯系统，实现物流追踪，最大限度保证了溯源数据的真实性和安全性。

产业链管理

数字化技术在茶企管理上的应用对企业质量改进、创新加强具有重要作用。小罐茶加强数字基础建设，实现了智能立体仓储及自动分装，与西门子合作开发MES系统，实现从订单接收、生产执行到产品交付的全链条数据采集和信息追溯，确保了茶供应链的透明度和可追溯性。

茶业数字化技术研究与应用目前存在的不足

目前茶产业数字化技术研究仍存在多方面的不足，在一定程度上制约了数字化技术在茶产业上的应用潜力。一是技术本身有待完善，缺乏针对茶叶特定生产环节的定制化解决方案，且现有设备的稳定性和可靠性在复杂自然环境下不足；二是产业数据整合与利用困难，各个环节的数据缺乏有效共享机制，难以形成完整数据链，且数据分析挖掘能力不足；三是既懂茶叶又懂数字技术的复合型人才严重缺失，现有从业人员数字技能有限，培养体系不健全；四是高昂的初始投入和后期维护成本，包括设备、系统和培训费用，使得许多茶企和科研机构难以承受。

茶业数字化技术研究展望

未来茶业数字化的研究与应用展望集中于几个关键方向。在技术上，将致力于优化和定制开发专用设备与技术，并建立行业标准，以提升精度、适应性和数据可比性。在数据层面，旨在构建覆盖全产业链的一体化数字平台，融合物联网、区块链与大数据等技术，实现数据互通与流程协同，并利用人工智能等技术进行模拟与预测。针对人才短板，将通过增设跨界课程、建立实训基地及政府引才政策来培养和吸引复合型人才。最后，为应对成本问题，将推动低成本技术研发、探索设备共享模式，并依靠政府补贴和激励政策，多方合力以降本增效，推动茶产业数字化转型。以大数据、物联网和人工智能为代表的数字化技术正深度融入茶产业链，从种植管理、生产加工到产品溯源、智能管理等环节，全面推动茶产业向智能化、精细化方向转型升级，为茶产业的可持续发展提供了新的技术支撑和发展路径。

（来源：《中国食品报》2025年10月29日）