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算法进入葡萄园
发布时间：
2026-02-10
来源：
vinetur.com
人工智能正在成为从葡萄园到最终销售的酿酒过程的关键部分。该行业正面临新的挑战，包括不可预测的天气和疾病爆发。根据国际葡萄与葡萄酒组织（OIV）的数据，2024年全球葡萄酒产量下降至2.258亿百升，比2023年下降4.8%。葡萄园总面积也萎缩至710万公顷，比上年下降0.6%。这些变化使得预测、优化和自动化对于葡萄酒生产商来说比以往任何时候都更有价值。
精准葡萄栽培是人工智能在葡萄到达葡萄酒酿酒厂之前就发挥作用的领域之一。 OIV 将精准葡萄栽培定义为一种数据驱动的方法，利用技术进行特定地点的决策以提高产量。土壤和天气传感器、卫星图像、无人机、GPS 测绘和机器人等工具现在在葡萄园中很常见。人工智能有助于将这些工具的数据转化为实用建议，例如在哪里喷洒农药或使用多少水。
商业上的压力也促使葡萄酒酿酒厂在其运营中采用数字解决方案。 ProWein 和德国盖森海姆大学 2024 年的一项调查发现，虽然许多企业看到了电子商务和客户关系管理的价值，但只有 15% 的企业计划到 2025 年投资新的数字营销工具。数据管理对许多葡萄酒酿酒厂来说仍然是一个挑战，这可能会减慢人工智能的采用速度。
监管是影响人工智能在葡萄酒中应用的另一个因素。在欧盟，《人工智能法案》于 2024 年 8 月 1 日生效。虽然根据该法律，大多数葡萄园和葡萄酒酿酒厂使用人工智能并不被视为高风险，但公司仍然需要遵循文件、透明度和数据治理方面的规则。
在葡萄园中，人工智能的采用重点是监控状况并进行有针对性的干预。现代葡萄园综合使用地面传感器、气象站以及配备先进摄像头的卫星或无人机进行遥感。 《Horticulturae》发表的一篇综述涵盖了 1999 年至 2022 年的研究，强调这些技术会产生大量数据，需要机器学习来解释。人工智能越来越多地用于葡萄霜霉病等疾病的早期检测。例如，基于无人机的多光谱成像可以发现葡萄藤叶子的变化，这些变化在广泛传播之前发出感染信号。
深度学习模型现在足够快，可以在现场进行实时疾病检测。一项研究报告了一种模型，该模型可以以接近 90% 的准确度以适合葡萄园实际使用的速度识别霜霉病。人工智能还被用于对葡萄育种计划中的葡萄树抗病性进行评分，一些神经网络的准确率超过 80%，比手动方法快得多。
葡萄产量预测是人工智能显示出明显优势的另一个领域。准确的预测有助于葡萄酒酿酒厂规划劳动力需求、收获时间和储罐空间。 《精准农业》上发表的研究表明，计算机视觉模型可以在收获前两个月预测多个葡萄品种的葡萄产量，并且具有很高的准确性。智能手机技术的进步意味着，通过将颜色和深度传感器与机器学习算法相结合，即使是低成本设备也可以用于葡萄产量估算。
澳大利亚研究小组报告称，通过将地面摄像机和激光雷达与航空图像相结合，葡萄产量预测得到了改进，澳大利亚和加利福尼亚州葡萄园的区块级别预测准确度提高了 8%。
随着干旱变得更加普遍和水成本上升，水管理是人工智能的另一个重要应用。机器学习模型现在可以利用传感器或无人机收集的地形、土壤电导率和植物健康指数数据来预测单个葡萄树的水分压力。这些预测有助于指导精准葡萄园灌溉策略。
人工智能还通过分析葡萄树冠结构和疾病风险来支持有针对性的农药喷洒，以创建可变速率的施用地图。现场试验表明，与传统的恒速喷洒相比，这些系统可以保持疾病控制，同时减少化学品的使用和水的消耗。
机器人技术将人工智能与葡萄园中的物理自动化结合在一起。 Vitibot 等公司正在营销专为狭窄葡萄园行设计的自动电动汽车，使用高精度 GPS 导航。这些机器人通过处理喷洒或割草等重复性任务来解决劳动力短缺问题并提高安全性。
随着人工智能越来越融入葡萄酒酿酒业务，其作用不断从生产扩展到销售和消费者参与。然而，在分散的行业格局中，数据集成、监管合规性和投资优先事项方面仍然存在挑战。技术和监管的不断发展将决定人工智能在未来几年改变葡萄酒酿酒业的速度和范围。
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