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中外葡萄与葡萄酒：基于光谱技术的葡萄产业无损监测与评估研究
发布时间：
2026-01-06
来源：
中外葡萄与葡萄酒
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01 研究背景与目的
随着人工智能的快速崛起和葡萄产业的不断发展壮大，依托机器学习的光谱无损监测技术在葡萄产业中得到了前所未有的发展，综合分析前人的研究现状，主要集中在葡萄栽培管理光谱应用和葡萄酒无损监测等方面，尚未系统探究不同光谱类型在葡萄全产业的应用及发展前景。因此，本文在前人研究的基础上，结合不同类型的光谱分析原理，系统探究了不同类型光谱技术在葡萄精准栽培领域、葡萄酒智能酿造及葡萄酒质量和安全快速检测等方面的应用及发展前景，并分析展望了光谱检测技术在葡萄酒行业面临的机遇和挑战，为葡萄产业构建智能化、大面积、快速无损的检测和评估技术，系统开展葡萄全产业链智能光谱技术研究和应用推进葡萄产业转型升级、降本增效提供理论基础和技术遵循。
02 总结与展望
葡萄产业方面的光谱研究主要集中在红外光谱、原子吸收光谱、多光谱及高光谱等技术领域，主要聚焦在葡萄精准栽培、葡萄酒智能酿造及品质控制无损监测等方面。因此，本文结合光谱学技术研究理论基础，系统探究了光谱技术在葡萄智能鉴别、生长智能监测、浆果品质光谱监测、葡萄酒组分无损检测、产地识别、发酵动态监测及葡萄酒质量安全等方面的研究进展。
目前，虽然以光谱技术为依托的葡萄产业在葡萄精准栽培、智能酿造及葡萄酒品质控制与评估方面涌现了许多本地化的新模型，极大地促进了葡萄及葡萄酒市场的快速发展，但当下的模型多以单一的指标建模为基础，尚存在便携式光谱信息采集设备缺乏，投资应用成本高，高质量的数据库不足，建模的手段有限且过度依赖算法，专业人员队伍缺失等诸多问题，导致模型的广谱性和泛化能力不足。此外，由于田间情景复杂多变、作物生长发育动态性明显，致使建立的模型尚不能得到广泛的推广应用。因此，目前在葡萄产业中光谱技术研究多聚焦在模型的构建和完善方面，很大程度上限制了光谱技术的应用前景。
在低空经济的政策推动下，研究人员可依托国内大模型，通过整合行业资源，开发跨行业跨领域的集葡萄种植、精准水肥、病虫害监测的智慧葡萄园，以及智慧生产车间、智慧葡萄酒质量分析监测等模块化的大模型，同时，构建葡萄全产业光谱技术应用平台，通过对“云端葡萄园”“数字酿造车间”“智慧酒窖”等模块的监测，实现“葡萄园-酿造车间-餐桌”的全产业溯源体系，为葡萄全产业链云端监测提供理论基础和实践依据，对提升葡萄全产业智能化加工水平，保障葡萄酒产业绿色健康可持续发展具有极其重要的意义。
作者介绍
本文以内蒙古农业大学为第一单位和通信单位。张美枝为第一作者，郑海武为通信作者。
引用本文
张美枝,曹志军,李正英,等.基于光谱技术的葡萄产业无损监测与评估研究[J].中外葡萄与葡萄酒,2025(6):96-104. DOI:10.13414/j.cnki.zwpp.2025.06.012.
ZHANG Meizhi,CAO Zhijun,LI Zhengying,et al.Research on Non-Destructive Monitoring and Evaluation of Grape Industry Based on Spectral Technology[J].Sino-Overseas Grapevine ＆ Wine,2025(6):96-104. DOI:10.13414/j.cnki.zwpp.2025.06.012.
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