在传统农业生产中，茶树病虫害防治长期依靠人工巡查，效率不高，也容易因判断偏差出现防治不及时或用药过量的情况。在规模化茶园里，此矛盾更为突出，成为影响茶产业提质增效的因素之一。针对这一问题，南京林业大学信息科学技术学院副院长林海峰团队研发的智慧茶园全链路感知决策系统，为茶园管理提供了新的技术方案。该系统以搭载深度相机的无人机为主要载体，结合团队自主研发的轻量化深度模型，可对500亩茶园开展高效巡检。飞行过程中，系统实时采集茶树生长状态，并通过网络回传至后台分析平台。平台融合深度学习与语言识别技术，可在数分钟内生成病虫害严重程度评估报告，并同步推送对应的精准防治方案。实际应用数据显示，该技术在溧水区试点茶园中使农药使用量减少30%，病害发生率下降40%，硬件投入成本降低60%。与传统人工巡查单日覆盖约3亩相比，无人机单日巡检能力提升近170倍。南京和凤镇茶农王建国说：“过去凭经验打药，现在系统直接告诉哪里有问题、用多少药，既省成本又环保。”这项成果也折射出农业数字化转型的趋势。随着乡村振兴持续推进，物联网、大数据等新一代信息技术正加快进入农业生产场景。溧水区农业农村局涉及的负责人表示，智慧茶园系统的推广不仅缓解了生产端的痛点，也通过标准化数据采集，为建立区域农产品质量溯源体系提供了基础。展望未来，研发团队计划将系统扩展至茶园全周期管理，包括土壤墒情监测、采摘期预测等环节。同时，团队也在推进适配性升级，草莓、葡萄等高附加值经济作物的应用试验已在开展。专家认为，这类可复制的数字农业模式，将为长三角特色农产品的品牌化发展提供新的支撑。
从“看得见”到“看得懂”，再到“能决策、可执行”，智慧农业的价值正体现在减药增效、降本增收的具体成效中。通过产学研协同加快技术落地，以标准化、可复制的方案扩大应用范围，有助于让数字技术更深入地服务田间生产，为特色产业高质量发展提供更持久的动力。