AI+茶:茶叶界的人工智能,从小罐茶的开始

茶饮冲调

“这是国内甚至国际上第一条采用人工智能算法的茶叶除杂生产线。”今年5月,小罐茶宣布与AI巨头IBM达成合作时表示。

IBM将为小罐茶定制的AI自动除杂生产线,可以提供最先进的认知视觉检测(Cognitive Of Visual Inspection Analytics)识别茶叶中的各类杂质,同时自动化地完成从上茶、输送、拍照、分析、挑拣、复检、收集等茶叶除杂的各个程序,从而实现小罐茶加工生产线的自动化与智能化。

这是小罐茶区分于传统茶行业,试图以智能操作手段提升产品标准和效率的措施。

人工分拣和除杂是茶叶处理过程中不可避免的环节之一。

茶叶处理一般包括鲜叶处理、杀青做形、理条、烘焙和拣剔工艺。鲜叶处理工艺时要根据茶叶大小分拣茶叶实现茶叶分等级,便于后期处理工艺顺利进行。拣剔则是去掉茶叶中的老梗、黄叶,甚至一些非茶类物质,确保茶叶洁净度。

现实的情况是,从事茶叶分拣和拣剔的人越来越少,加之工人劳动强度高,导致人工成本不断攀升。拿小罐茶来说,目前每斤茶投入的人工挑拣成本在100-200元之间。

用来分拣和除杂的机器不是没有。目前规模化的茶叶工厂生产大多都是机器分拣,但现有分拣设备大多由震动装置、风机或罗盘循环来进行分拣,设备结构较为复杂,价格较贵,茶叶分拣机大多采用阶梯式分拣结构,体积大、速度高、容易二次伤茶,分拣等级还不够明确,而且除杂效果差。

最关键的是,规模化的企业在茶行业中并不多。据小罐茶提供的数据,我国茶叶企业共有近7万家,规模以上企业仅占3%,其余97%均为中小型企业。

这也是小罐茶尝试用人工智能算法与机器人配合的茶叶除杂方案的根本原因。

按照计划,这批拥有“AI挑茶工”的智能生产线预计9月中旬到达小罐茶黄山工厂投入试生产。不过即便有聪明的视觉检测系统,可能仍会面临差异化的挑战。例如不同的茶叶由于生产工艺、外形及颜色上的差异,导致茶叶与杂质的对比度不同,挑拣效果会存在差异。尤其是普洱茶,经过渥堆发酵,颜色较深,并且茶叶中的杂质(尤其是绒毛)被染色后与茶叶比较接近,且容易粘在茶叶上,会增加挑茶难度。

基于上述难题,小罐茶表示,在机器学习训练的时候,已经考虑到不同茶叶对挑拣效果的影响,会针对不同的茶叶单独训练,通过设定不同的参数,减少对挑拣效果的影响。

此前,小罐茶为了力求茶叶产品的极致洁净程度,采用了“人力战”:在小罐茶黄山工厂,常年备有80人以上的茶叶挑拣员工,加上茶季时合作伙伴的挑拣工人,总人数会超过300人。

引入挑茶机器人(智能除杂生产线),每天可以完成200公斤毛茶的筛拣除杂工作,按目前样机的设计产能及效果看,单台设备投入生产后每年至少节省300万以上(估算)的人工挑拣费用。

除了未来在生产环节节省人工费用的因素之外,小罐茶这一动作也有颠覆传统的意味。

这也符合小罐茶2012年成立之初的初衷——解决茶行业中标准难量化、品质不可控等难题,筹备4年后,2016年,小罐茶以“优良品质、标准化生产、自动化灌装、一罐一泡一饮的便捷设计”等特征入局茶产业。

“不能因为我想口好茶,就一定要成为一个茶专家。” 小罐茶创始人杜国楹解释做茶的理由也迅速获得想喝好茶的年轻精英的认同。

在销售端,外观时尚、方便携带的小金属包装罐的小罐茶产品越来越多地出现在商场、高端超市的柜台,受众者的反馈也立竿见影,小罐茶在2017年的销售额突破了10亿元,而中国第一大茶叶品牌,上市公司天福名茶2016年的销售额是14.85亿。其他7万多家的中国

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