《Horticulturae》：Smart Technologies and Artificial Intelligence in Sustainable Viticulture: Applications, Benefits, Barriers and Governance for High-Quality Grape Production
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智能技术和人工智能（AI）正日益重塑葡萄栽培，通过改进葡萄园监测、支持数据解读以及实现更具针对性的管理决策。本综述考察了传感器网络（sensor networks）、遥感（remote sensing）、机器学习（machine learning）、深度学习（
智能技术和人工智能（AI）正日益重塑葡萄栽培，通过改进葡萄园监测、支持数据解读以及实现更具针对性的管理决策。本综述考察了传感器网络（sensor networks）、遥感（remote sensing）、机器学习（machine learning）、深度学习（deep learning）和决策支持系统（decision-support systems）如何促进更可持续的葡萄园管理和优质葡萄的生产。特别关注葡萄藤胁迫监测、病虫害检测、灌溉与养分管理、产量估算、葡萄品质预测以及新兴自动化方面的应用。本综述还强调了目前限制其在商业葡萄园中更广泛采用的主要障碍，包括数据质量问题、跨地点和季节的有限可转移性、互操作性差距、供应商锁定以及与管理、隐私和网络安全相关的担忧。尽管这些制约因素仍然显著，但现有证据表明，智能葡萄栽培可以提高资源利用效率，支持更精准的干预，并帮助种植者更有效地应对环境变异。未来的进展将取决于在田间条件下更严格的验证、更好地融入实际葡萄园工作流程、互操作的数字基础设施以及透明、可靠且对终端用户有用的决策支持工具。
智能技术与人工智能（AI）正日益改变葡萄栽培格局，其通过改进葡萄园监测、支持数据解读和实现更具针对性的管理决策，推动可持续葡萄栽培的发展。论文主体部分围绕现代葡萄园中的智能技术层、人工智能在可持续优质葡萄生产中的应用、对可持续性与葡萄品质的贡献、障碍与风险以及迈向可信可扩展的智能葡萄栽培等核心主题展开系统论述。
**2. 现代葡萄园中的支撑性智能技术（Smart Technologies Underpinning the Modern Vineyard）**
智能葡萄栽培依赖于多个互补技术层的交互。基础层为田间传感，包括土壤水分探头、气象站、热敏与湿度传感器、叶片湿润度传感器及连接灌溉组件，可连续监测葡萄园条件和藤蔓状态，这对葡萄浆果成分和成熟行为有重要影响。第二层为近端和遥感技术，如无人机（UAV）、卫星、热像仪、多光谱系统及图像侦查平台，用于评估藤蔓活力、识别温度异常、划分管理区和检测生物或非生物胁迫的早期信号，尤其在高价值或优质生产中其空间显式信息支持更精细的决策。第三层为数据集成与分析框架，人工智能（AI）通过模式识别、预测和分类将异构数据转化为操作知识，计算机视觉在病害检测、表型分析和产量估算中尤为关键，机器学习模型广泛用于预测、葡萄园分区和决策支持。最后一层为运营集成，决策支持系统（DSS）、风险预警、变量推荐和自动化处方将传感与分析转化为田间行动，如灌溉DSS将连续环境观测转化为限水灌溉策略，以支持可持续目标和葡萄品质。整体而言，传感技术已相对先进，但持久挑战在于将异构数据可靠地集成到稳健、可解释且实际可用的管理系统中。
**3. 支持可持续优质葡萄生产的人工智能应用（AI Applications Supporting Sustainable and High-Quality Grape Production）**
人工智能在葡萄栽培中最成熟的应用领域是藤蔓状态和葡萄园变异的监测。AI辅助系统通过结合传感器数据、天气信息和图像观测，估算冠层活力、热胁迫、水分状态和营养生长的空间差异，以改善管理决策的时机和空间靶向。病害和虫害检测是另一重要领域，深度学习与计算机视觉通过RGB、多光谱和热成像识别叶片、枝条和果穗上的症状，传感器系统可在症状严重前检测到病害诱导的微气候条件，其价值在于加快诊断并提高植保的时机和精准度。在灌溉和养分管理中，AI集成土壤水分、天气、冠层指标和过往响应，支持更精准的灌溉调度和变量施水，在缺水地区尤为重要，例如变量灌溉可使灌溉用水减少18%而不损失产量或品质。产量估算和葡萄品质预测方面，机器学习模型利用图像和物候信息估算果串数、负载量和预期产量，光谱和热信号探索为成熟度和品质变异提供指标，但预测性能因任务和葡萄园环境而异，早期产量预报虽具信息价值但品种依赖性较强，AI辅助品质评估在可溶性固形物、酸度和pH方面表现出高相关度但模型依赖数据集和品种。此外，AI逐渐融入葡萄园自动化，机器人和自主或半自主系统用于侦查、喷药、冠层操作和重复性支持任务，但受地形复杂性和成本限制，仍处于概念验证阶段。
**4. 对可持续性与葡萄品质的贡献（Contributions to Sustainability and Grape Quality）**
智能技术的实践意义在于提高葡萄园干预的精准度。通过支持更靶向的冠层管理、灌溉和植保决策，AI赋能系统可减少不必要的投入、提高资源利用效率、降低环境负担。对葡萄园变异性的管理是另一重要贡献，智能技术通过地图、警报和预测输出使变异性可视化并可管理，促进管理强度与果实品质潜力的更好对齐。这些技术还能改善采收组织和葡萄批次的一致性，更详细地监测成熟模式和园内变异支持选择性采收和更高效的收获调度。时效性是主要优势，AI支持的监测和预测系统可缩短观察到响应的延迟，尤其在病害管理、灌溉调度和采收规划中。智能技术还有助于可持续性的经济维度，通过改善干预时机和空间精度减少水、植保、田间作业和劳力相关不必要成本，但其盈利能力高度依赖具体情境。在增强葡萄园适应能力方面，更早检测水分胁迫、高温冠层响应或病害条件可改善管理的响应性并减少决策不确定性。最后，智能技术可强化农场的可追溯性、文档记录和累积学习，数字记录便于比较季节、评估管理选择和识别重复模式，支持更好的战略规划和更具韧性的管理。
**5. 障碍、风险与田间就绪采纳挑战（Barriers, Risks and Field-Ready Adoption Challenges）**
**5.1 数据质量与可靠性问题（Data Quality and Reliability Issues）**
传感器系统受校准漂移、不稳定连接、缺失值或维护不一致影响，农村葡萄园数字基础设施不足限制实时数据传输。图像数据集常因光照、冠层结构、物候期和症状表达变异而质量不一，影响计算机视觉模型性能。数据碎片化、格式不一致及历史数据不足进一步制约模型训练与验证，导致即使技术先进的工具也因底层数据不稳定而难以获得种植者信任。
**5.2 跨葡萄园情境的有限可转移性（Limited Transferability Across Vineyard Contexts）**
葡萄栽培的复杂性（本地风土、品种、砧木和冠层结构）及年际气候变异使得模型难以在不同地点或季节保持可靠性。许多AI模型在特定环境中开发，缺乏泛化能力，当应用于不同品种或微气候时性能下降，这构成商业化推广的主要障碍，需要开发自适应框架和标准化数据协议以应对区域变异。
**5.3 经济与组织约束（Economic and Organizational Constraints）**
集成系统每公顷初始投资额大（约20,000至50,000欧元），对中小型葡萄园构成主要障碍，收益不确定性加剧采纳犹豫。工具若未良好整合至日常操作会增加管理复杂性，互操作性缺口造成数据碎片化，数字技能缺乏导致数据过载和技术压力，采纳取决于组织适配性和感知有用性。
**5.4 互操作性、治理与伦理考量（Interoperability, Governance and Ethical Considerations）**
许多数字农业工具运行于封闭或半封闭平台，导致工作流碎片化和供应商锁定。数据所有权、访问权、隐私和责任问题在AI部署中愈发重要，伦理关切涉及推荐系统的透明度、可解释性和问责制。制定开放数据标准、清晰的合同规则和治理框架以保护用户信任和灵活性，是未来数字策略的关键。
**6. 迈向可信且可扩展的智能葡萄栽培（Toward Trustworthy and Scalable Smart Viticulture）**
智能葡萄栽培需超越概念验证，强调田间就绪和实际可靠性。更强的验证框架、多站点数据集测试和模型性能透明报告至关重要。可扩展性还取决于工具在日常管理中的真实可用性，包括可理解性、相关性、易操作性和不确定性的清晰沟通。开放且互操作的数字系统是必要基础，可减少供应商依赖、提高工作流效率。此外，培训、技术支持及研究者与终端用户的协作与算法改进同等重要，AI应被视作更广泛社会技术转型的一部分。长期采纳依赖于信任，涉及问责、透明度、数据权利和自动化程度的可接受性，技术发展需与农学相关性、实际可用性和种植者信心相平衡。
**7. 结论（Conclusions）**
智能技术与人工智能在葡萄栽培中的潜力在藤蔓胁迫监测、病害监测、灌溉与养分管理、空间靶向干预和更明智的采收规划方面最为突出。然而，广泛采纳的核心障碍在于数据质量、可转移性、成本、互操作性和用户信任，而非单纯的模型精度。未来研究需转向多站点验证、跨季节稳健性、数字平台互操作性和决策支持系统的实际可用性，同时明确不同生产规模的经济可行性并加强数据治理框架。最终，智能葡萄栽培的最大贡献不在于取代葡萄园管理，而在于使其在真实商业条件下更加精准、响应迅速和知情。
