编者按：为深入贯彻落实习近平总书记在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的重要讲话精神，省发展改革委会同省级部门、企业、高校，依托云南丰富多元的特色场景优势，聚焦重点领域，以场景应用为牵引，从各行各业中遴选出一批“人工智能+”典型案例，陆续对外发布，推动人工智能赋能千行百业，促进人工智能和实体经济深度融合。
人工智能赋能云南智慧茶园提质增效
一、案例方向
应用拓展：“人工智能+”产业发展
二、推介单位
云南农业大学
三、案例简介
针对云南茶园地块分散、标准化程度低、人工采摘成本高、病虫害识别滞后、茶叶品质难以精准调控等产业痛点，项目团队融合物联网、深度学习、3D点云、机器学习等人工智能技术，搭建云茶产业天空地一体化大数据平台，聚焦茶园种植管理全流程数字化改造。①研发多套轻量化AI视觉识别模型，实现田间病虫害、茶芽精准检测；②研发全球首款适配高原山地履带式智能采茶机器人，解决山地采茶机械化难题；③依托海量茶园环境实测数据构建茶叶品质智能预测模型，实现水肥、旱情、病虫害提前预警。目前，已在普洱、临沧、西双版纳等主产区建成多处数字茶园示范基地，累计采集茶园环境数据2000万余条，发表SCI论文多篇，授权专利、软件著作权10余项。依托上述平台，有效降低茶园人工管理成本30%以上，病虫害识别准确率超96%，茶叶品质预测精度在83%以上，形成可复制、可推广的云茶智慧茶园数字化管理方案，助力云南茶产业绿色高质量发展与茶区乡村振兴。
四、创新点
技术创新：首创适配高原山地非结构化茶园的轻量化AI视觉识别算法，融合3D点云、对抗图像增强技术；国内首款针对云贵陡坡茶园的履带式六轴机械臂采茶机器人，实现无网络山区离线边缘智能识别作业；多模型耦合解析“茶园环境—病虫害—茶叶品质”关联机制，突破传统茶园管理仅依靠人工经验的局限。
场景模式创新：构建覆盖茶园地块监测、环境感知、AI病虫害识别、智能采摘、品质预判全链条一体化智慧茶园体系，融合物联网、深度学习、无人机多模态遥感多技术协同，打造云茶产业天空地一体化大数据平台。
应用创新：将机器学习预测模型落地山地茶园旱情、养分、茶叶品质预判，填补云南大叶种山地茶园数字化精准管护技术空白，以数字化手段实现绿色生态茶园精细化管理。
联系人：王桥美，云南农业大学科研班主任，15008744378。
“人工智能+”典型案例详细介绍
一、基本概况
云南是全国大叶种茶叶核心产区，茶产业是高原特色农业支柱产业，但传统茶园长期存在多重发展瓶颈：茶园地形破碎分散、标准化管理水平低，依靠人工开展病虫害监测，农事巡查效率低下；山地采茶完全依赖人工，劳动力短缺、采摘标准不统一，茶叶品质稳定性差；茶园土壤、气象等环境数据缺乏常态化自动采集，旱情、养分失衡以及病虫害风险无法提前预判，农事管理依靠经验，资源利用效率偏低。依托国家智慧农业行动计划、云南省数字经济与绿色食品牌战略，本案例以人工智能技术为核心抓手，聚焦茶园种植管理环节，构建“AI感知—智能分析—精准管控”一体化智慧茶园体系，破解传统茶园管理瓶颈，以数智技术培育茶产业新质生产力，为西南山地特色经济作物智慧化管理提供样板。
二、主要做法
本案例立足云南大叶种山地茶园特征，围绕茶园数字化监测、AI智能识别、山地智能采摘三大核心板块搭建完整智慧茶园落地体系，配套云茶产业天空地一体化大数据平台，形成标准化实施方案。
（一）搭建云茶智慧茶园一体化数字底座。构建“一张图、一张网、一中心、一朵云”茶园数字管控平台，在西双版纳班章、普洱贺开、临沧纳达勐等示范基地布设5G物联网监测基站、土壤墒情监测站、田间小气候多参数传感器，同步接入无人机高光谱遥感、田间高清视频监控设备，实现茶园空气温湿度、土壤氮磷钾、光照、降雨、辐射等43项环境指标全天候自动采集，累计存储218G茶园实测环境数据。
平台内置茶园专属六大应用场景，覆盖产业监测预警、农事资源对接、茶园数据对标分析、产业发展研究、可视化宣传、政府产业决策；搭载CLM、GLM两类机器学习模型，自动解析温光耦合、气溶胶—盐分耦合、水气土壤电导三大环境功能群组耦合演变规律，精准研判茶园土壤旱情、土壤酸化、养分失衡风险，自动推送精准水肥调控、遮阴管护等农事建议。
平台搭建地块地理信息“一张图”可视化系统，所有茶园地块坐标、茶树品种、历年环境数据、长势数据全部上图，管理人员通过手机移动端即可实时查看茶园全域生态状态，远程调整田间管护方案。
（二）研发多套轻量化AI视觉模型，实现茶园病虫害、茶芽、品质智能感知。一是茶园病虫害AI智能识别系统，基于改进YOLOv7、YOLOv8轻量化网络，融合双层注意力机制、SIoU优化损失函数，针对茶小绿叶蝉、茶蚜虫、叶枯病、炭疽病开展田间微观图像识别，虫害识别精度最高达98.16%，病害检测准确率稳定在90%以上。模型适配茶园强光、逆光、叶片重叠遮挡等复杂田间环境，可轻量化部署在田间边缘终端，实时抓拍、自动识别、即时推送病虫害预警信息，指导茶农精准绿色防控，减少农药滥用。二是茶叶品质AI预测模型，融合LASSO、Cox回归与列线图可视化算法，以土壤pH、氮磷钾、气象时序40余项环境因子为输入，精准预测茶多酚、黄酮、儿茶素等茶叶核心品质物质含量，预测准确率超83%。模型量化揭示不同季节温光、水土条件对茶叶品质的调控规律，指导茶农分时段开展水肥、遮阴管理，稳定提升茶叶内在品质。三是茶芽表型高精度识别算法，优化SPD-Conv模块+Super-Token Transformer轻量化FasterR-CNN模型，完成一芽一叶、一芽两叶精准分类识别，各类芽叶平均识别精度达98%以上，为山地智能采茶机器人提供稳定的视觉感知基础。
（三）突破山地采茶装备短板，研发AI履带式智能采茶机器人。针对云南陡坡、乔木茶园无法使用通用平地采茶设备痛点，自主研发适配高原山地的履带式六轴机械臂智能采茶机器人。硬件搭载RGB-D深度相机、树莓派主控，引入EGAN对抗神经网络完成林间微光图像增强，解决早晚、林下背光场景芽叶识别模糊难题；算法层面融合3D点云重构、PCA茶树生长方向估算、改进蚁群采摘路径规划算法，自主规划最优采摘轨迹，支持山区无网络环境下离线精准识别与采摘作业。初代机型落地示范后，持续迭代二代机型，优化底盘密封结构、机械臂材质与整套控制系统，提升雨天、陡坡复杂地形作业适应性，严格识别采摘标准，杜绝人工滥采三四叶导致的品质下降，实现鲜叶标准化、机械化采收。
（四）多模态遥感与机器学习结合，实现茶园长势、胁迫动态监测。运用无人机高光谱遥感技术，同步采集茶园RGB影像、多光谱数据，结合土壤理化、气象时序多模态数据构建茶树表型智能分析模型。通过光谱敏感波段筛选、实测理化参数建模反演，大范围快速监测茶树长势、土壤养分亏缺、干旱胁迫区域，替代传统人工逐地块巡查，大幅提升大面积茶园管护效率。
三、应用成效
（一）茶园生产管理效益显著提升。AI病虫害智能预警、旱情水肥预判减少茶园农药化肥使用量22%；智能采茶机器人可替代70%以上人工采摘工作，综合采摘人力成本降低35%，鲜叶采摘标准化程度显著提升，茶叶原料品质均匀度明显改善；全域物联网自动监测减少80%田间人工巡查工作量，大幅降低茶园管护人力投入。
（二）技术成果产出丰硕。项目累计发表SCI收录论文多篇，包含中国科学院1区、2区TOP期刊；授权发明专利、实用新型专利、软件著作权十余项；高原山地采茶机器人研发成果被新华网、科技日报等主流媒体专题报道。
（三）示范推广覆盖广泛。在西双版纳班章、普洱贺开、临沧纳达勐等核心古茶区建成5个标准化数字茶园示范基地，培训茶农、基层技术人员200余人次，形成一套低成本、易落地的山地茶园AI数字化改造方案，可向全省乃至西南同类山区茶园复制推广。
（四）长效社会效益突出。有效缓解云南茶产业采茶、田间管护劳动力短缺问题，推动茶园生产全过程标准化、绿色化；依托茶园大数据平台为地方政府茶产业规划、灾害风险防控、产业扶持政策制定提供客观数据支撑，助力云南省“绿色食品牌”建设与山区茶产业乡村振兴。
四、创新点
（一）技术创新：首创适配高原山地非结构化茶园的轻量化AI视觉识别算法，融合3D点云、对抗图像增强技术；国内首款针对云贵陡坡茶园的履带式六轴机械臂采茶机器人，实现无网络山区离线边缘智能识别作业；多模型耦合解析“茶园环境—病虫害—茶叶品质”关联机制，突破传统茶园管理仅依靠人工经验的局限。
（二）场景模式创新：构建覆盖茶园地块监测、环境感知、AI病虫害识别、智能采摘、品质预判全链条一体化智慧茶园体系，融合物联网、深度学习、无人机多模态遥感多技术协同，打造云茶产业天空地一体化大数据平台。
（三）应用创新：将机器学习预测模型落地山地茶园旱情、养分、茶叶品质预判，填补云南大叶种山地茶园数字化精准管护技术空白，以数字化手段实现绿色生态茶园精细化管理。