算法进入葡萄园

从葡萄园到最终销售，人工智能正在成为葡萄酒酿造过程的关键部分。该行业正面临着新的挑战，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 年全球葡萄酒产量将降至 2.258 亿百升，比 2023 年下降 4.8%。葡萄园总面积也缩减至 710 万公顷，比上一年减少了 0.6%。这些变化使得预测、优化和自动化对葡萄酒生产商来说比以往任何时候都更有价值。

精准葡萄栽培就是人工智能在葡萄到达酿酒厂之前就能发挥作用的一个领域。OIV 将精准葡萄栽培定义为一种数据驱动的方法，利用技术针对具体地点做出决策，以提高产量。土壤和天气传感器、卫星图像、无人机、GPS 地图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提供的数据转化为实用建议，例如在哪里喷洒杀虫剂或使用多少水。

商业压力也促使酒庄在整个运营过程中采用数字化解决方案。普罗旺斯（ProWein）和盖森海姆大学（Geisenheim University）在2024年进行的一项调查发现，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%的企业计划在2025年前投资新的数字营销工具。数据管理仍然是许多酒庄面临的挑战，这可能会延缓人工智能的应用。

监管是影响葡萄酒行业如何使用人工智能的另一个因素。在欧盟，《人工智能法》于 2024 年 8 月 1 日生效。虽然根据该法，大多数葡萄园和酒庄使用人工智能不属于高风险，但公司仍需遵守有关文档、透明度和数据管理的规定。

在葡萄园，人工智能的应用主要集中在监测条件和进行有针对性的干预。现代葡萄园混合使用地面传感器、气象站、卫星遥感或配备先进相机的无人机。发表在《园艺学》（Horticulturae）上的一篇综述涵盖了从1999年到2022年的研究，强调了这些技术产生的大量数据需要机器学习来解读。人工智能越来越多地用于霜霉病等病害的早期检测。例如，基于无人机的多光谱成像技术可以在葡萄树感染广泛传播之前发现葡萄叶片的变化。

现在，深度学习模型的速度已足以在田间进行实时病害检测。一项研究报告称，一个模型能够以适合葡萄园实际使用的速度识别霜霉病，准确率接近 90%。人工智能还被用于为育种项目对葡萄抗病性进行评分，一些神经网络的准确率超过了 80%，比人工方法快得多。

产量预测是人工智能显示出明显优势的另一个领域。准确的预测有助于酿酒厂规划劳动力需求、收获时机和储藏空间。精准农业》（Precision Agriculture）杂志上发表的研究表明，计算机视觉模型可以在葡萄收获前两个月预测葡萄产量，而且对多个葡萄品种的预测都非常准确。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用于产量估算。

澳大利亚的研究小组报告称，通过将地面摄像头和激光雷达与航空图像相结合，提高了产量预测的准确性，从而使澳大利亚和加利福尼亚葡萄园的区块级预测准确性提高了 8%。

随着干旱的日益频繁和水成本的上升，水资源管理成为人工智能的另一个重要应用领域。现在，机器学习模型可以利用传感器或无人机收集的地形、土壤导电率和植物健康指数等数据，预测单株葡萄树的用水压力。这些预测有助于指导精准灌溉策略。

人工智能还通过分析树冠结构和病害风险来创建可变施药量地图，从而支持有针对性的农药喷洒。田间试验表明，与传统的恒速喷洒相比，这些系统可以保持病害控制，同时减少化学品用量和耗水量。

机器人技术将人工智能与葡萄园的物理自动化结合在一起。Vitibot 等公司正在销售专为使用高精度 GPS 导航的狭窄葡萄园行列设计的自动电动车。这些机器人通过处理喷洒或除草等重复性工作，解决了劳动力短缺问题，并提高了安全性。

随着人工智能越来越多地融入到葡萄酒酿造操作中，其作用将继续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，围绕数据整合、监管合规性和投资优先级的挑战依然存在。技术和法规的不断发展将决定人工智能在未来几年内改变酿酒业的速度和范围。