烤煙是我國栽種面積較廣的一種經(jīng)濟(jì)作物，是卷煙制品生產(chǎn)的主要原料，在國民經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占據(jù)重要地位。近年來，隨著政策調(diào)控和耕地資源限制,我國煙草種植面積正在逐漸縮減，但卷煙產(chǎn)量仍保持穩(wěn)定增長的態(tài)勢。這意味著煙草產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不再單純依賴種植規(guī)模的擴大，提高煙葉利用率、加強烘烤質(zhì)量與精細(xì)化分級，科學(xué)的數(shù)字化管理來實現(xiàn)產(chǎn)量與品質(zhì)的雙提升才能穩(wěn)住煙葉供給，把烤煙的經(jīng)濟(jì)價值發(fā)揮到最大化才是烤煙未來出路。

煙葉種植面積

卷煙產(chǎn)量銷售情況

　　煙葉素質(zhì)光譜分析儀突破傳統(tǒng)技術(shù)瓶頸，開啟煙葉生產(chǎn)全鏈路檢測新范式

　　在種植面積“零增長”的背景下，“減損提質(zhì)”成為穩(wěn)固供給的關(guān)鍵。但在采收與烘烤環(huán)節(jié)中，每年因工藝不當(dāng)導(dǎo)致的煙葉損失高達(dá)20%，而依賴人力培養(yǎng)又難以實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、精準(zhǔn)化的工藝匹配，這也是煙草行業(yè)亟待破解的核心痛點問題之一。

　　傳統(tǒng)的葉片素質(zhì)檢測儀器，檢測指標(biāo)單一，不足以支撐全面分析，精度不夠，測定范圍較小，單模態(tài)傳感技術(shù)，穩(wěn)定性不強，檢測時需要對煙葉葉片進(jìn)行裁切，破壞了煙葉原有素質(zhì)，與煙葉物料特性的適配度不足。

傳統(tǒng)的葉片素質(zhì)檢測儀器

　　煙葉素質(zhì)光譜分析儀融合多傳感技術(shù)，具有深度學(xué)習(xí)模型驅(qū)動，且檢測快速、無損、不破壞樣品、適配煙葉物料特性，檢測指標(biāo)更加精細(xì)化，有效把控和評估煙葉質(zhì)量，大大提高了煙葉的利用率。因此在煙葉素質(zhì)檢測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，且通過采集數(shù)據(jù)處理也能在烤后煙葉的收購和分級環(huán)境正在逐步引入，受到了眾多煙草研究所、煙草公司、煙草試驗站和技術(shù)中心等機構(gòu)的青睞。

　　精準(zhǔn)匹配烘烤曲線：煙葉損失率從20%降至4%的技術(shù)路徑

　　烘烤環(huán)節(jié)長期以來都是烤煙生產(chǎn)的薄弱環(huán)節(jié)。據(jù)統(tǒng)計，因烘烤曲線設(shè)置不當(dāng)造成的煙葉損失每年約占總產(chǎn)量的15%~20%。深入研究表明，其核心原因在于：烘烤曲線與鮮煙葉素質(zhì)未能實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。因此，行業(yè)內(nèi)已經(jīng)將煙葉烘烤智能體體系的構(gòu)建視為“十四五”和“十五五”時期的重要領(lǐng)軍工程，要實現(xiàn)煙葉智能烘烤的首要問題就是要解決鮮煙葉素質(zhì)的快速無損識別。此外，國家對煙草行業(yè)質(zhì)量監(jiān)管趨嚴(yán)，要求做到可追溯與標(biāo)準(zhǔn)化，煙葉素質(zhì)的數(shù)字化管理工程也為煙葉各個生產(chǎn)環(huán)境的質(zhì)量評估提供了應(yīng)用背景。

　　多家煙草公司也正試點“數(shù)字孿生+智能分級”，并有意把光譜檢測設(shè)備納入未來3至5年技術(shù)裝備采購清單中，并希望其能與生產(chǎn)工藝、烘烤曲線和數(shù)據(jù)平臺打通的成套系統(tǒng)。

鮮煙葉光譜數(shù)據(jù)

　　在此背景下，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院煙草研究所一直持續(xù)深耕烤房自動化烘烤設(shè)備及數(shù)字云平臺的研發(fā)。2025年，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院煙草研究所聯(lián)合萊森光學(xué)，以提升煙葉烘烤效果為目標(biāo)，針對"鮮煙葉素質(zhì)與烘烤工藝不適配"這一關(guān)鍵瓶頸，將自主研發(fā)的煙葉素質(zhì)檢測平臺與既有烘烤服務(wù)平臺深度對接，構(gòu)建了覆蓋煙葉烘烤全流程的智能決策與品質(zhì)數(shù)字化監(jiān)測體系。

煙葉素質(zhì)光譜分析儀

　　煙葉素質(zhì)光譜分析是一臺集數(shù)字圖像、可見-近紅外光譜、葉綠素?zé)晒夤庾V等檢測技術(shù)，以及化學(xué)計量學(xué)和深度學(xué)習(xí)等建模技術(shù)于一體的煙葉物化指標(biāo)綜合檢測平臺，支持煙葉的物理特性（外觀、顏色、長寬比、主脈和次級葉脈測量等）、生理特性指標(biāo)（成熟度、易烤性和耐烤性）和主要化學(xué)成分（葉綠素、類胡蘿卜素、水分、淀粉、還原糖等）近二十余項指標(biāo)的快速無損分析，同時采用了視覺導(dǎo)引的葉片多區(qū)域自適應(yīng)信息采集策略，能夠進(jìn)一步支持對煙葉葉尖、葉中和葉基部各個子區(qū)域指標(biāo)更加精細(xì)化的檢測和分析，可為煙葉原料的數(shù)字化應(yīng)用與研究提供技術(shù)及數(shù)據(jù)支撐。

設(shè)備運行圖片

煙葉素質(zhì)光譜分析儀軟件功能界面展示

　　煙葉素質(zhì)光譜分析優(yōu)勢：

　?、贊M足烘烤特性：可對接煙葉烘烤數(shù)字平臺的煙葉大數(shù)據(jù)庫，煙葉素質(zhì)分析結(jié)果直接支持烘烤特性的制定，形成烘烤智能體。

　?、诰?xì)化程度更高：可實現(xiàn)葉片多區(qū)域自適應(yīng)的光譜信息采樣（葉尖/葉中/葉基部），檢測和分析更加精細(xì)化、程度更高。

　?、壑笜?biāo)覆蓋更全面：兼容煙葉的物理特性、生理特性指標(biāo)（成熟度、易烤性和耐烤性）和主要化學(xué)成分的測量。其中，易烤性和耐烤性是最重要的兩個判定指標(biāo)，目前僅有我們這款煙葉綜合素質(zhì)光學(xué)分析平臺在開展相關(guān)檢測研究。

　　煙葉素質(zhì)光譜分析以光學(xué)精準(zhǔn)檢測技術(shù)為烤煙生產(chǎn)全流程提質(zhì)減損、增收提效提供專業(yè)解決方案。聚焦采收前鮮煙葉檢測核心需求，通過光學(xué)技術(shù)實現(xiàn)色素、水分、淀粉、煙堿等關(guān)鍵化學(xué)成分98% 以上精準(zhǔn)檢測，同時深度分析鮮煙成熟度、烘烤特性及色素水分分布規(guī)律?；诳茖W(xué)檢測數(shù)據(jù)，為變黃期、失水期、干筋期定制專屬烘烤工藝參數(shù)，從源頭規(guī)避烘烤失誤，將煙葉烘烤損耗率降至 4% 以下，較傳統(tǒng)模式降低 80% 烘烤損失；同時讓煙葉成熟度達(dá)標(biāo)率提升 10%，中上等煙比例提升≥2.8 個百分點，從根本上提升煙葉整體品質(zhì)。

基于跨模態(tài)深度學(xué)習(xí)融合策略的檢測模型預(yù)測鮮煙葉的水分與色素等含量

　　延伸至賦能煙葉產(chǎn)后全環(huán)節(jié)：針對烤后煙葉，依據(jù)外表顏色、損傷程度指導(dǎo)收購分級，讓分級標(biāo)準(zhǔn)更具象；結(jié)合還原糖、煙堿等化學(xué)成分精準(zhǔn)檢測數(shù)據(jù)，為復(fù)烤、加工環(huán)節(jié)分級提供科學(xué)依據(jù)，實現(xiàn)分級效率提升 3 倍以上。通過全流程精準(zhǔn)指導(dǎo)，真正做到好煙賣出好價、次煙合理再利用，讓每片煙葉價值充分挖掘，按煙農(nóng)常規(guī)種植規(guī)模測算，單戶年均增收超 3000 元，為煙草種植產(chǎn)業(yè)規(guī)模化、智能化、高效化發(fā)展注入核心動力。

構(gòu)建了基于多源光譜數(shù)據(jù)的鮮煙葉烘烤特性等級預(yù)測模型

　　煙葉素質(zhì)光譜分析儀實現(xiàn)了煙葉利用率與烘烤質(zhì)量的雙提升，通過精準(zhǔn)分級讓每一片煙葉物盡其用。這一創(chuàng)新為煙草產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量、綠色化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制、可推廣的完整解決方案，其技術(shù)路徑更可延伸至中藥、茶葉等經(jīng)濟(jì)作物的種植與加工環(huán)節(jié)，賦能農(nóng)業(yè)科學(xué)化發(fā)展。

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　　轉(zhuǎn)自：中國企業(yè)家日報

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