據了解，這個“采茶小工”的研發團隊，正是浙江理工大學農業機器人與裝備創新團隊。在浙江省山區26縣，擁有大面積的茶園，發展茶產業關系著當地農民的增收問題，也能有效助力浙江高質量發展建設共同富裕示范區。為了幫助茶農提升產量、增加收入，國家茶葉產業技術體系崗位科學家、浙江理工大學教授武傳宇帶領團隊研發出智能采茶機器人，今年已研發到了第五代。

據介紹，智能采茶機器人的一個難點就是“識別難”。茶樹芽葉不像水果蔬菜，形狀規則、顏色差別大容易識別，茶樹新長的芽葉和老葉的區別很小，形狀又不規則，這給識別增加了很多難度。從2019年開始，該團隊針對人工智能深度學習、深度相機定位、機器人機械臂等在技術上進行不斷的研發與測試。

智能采茶機器人是怎樣識別芽葉和老葉的？采茶機器人里有一套叫作深度卷積神經網絡的識別模型，通過對大量茶樹芽葉圖像數據的學習，可以自動識別茶樹芽葉。除了聰明好學的腦袋，智能采茶機器人還有一雙厲害的“眼睛”，使用雙目攝像頭掃描茶葉，就和人的兩只眼睛一樣，實現3D定位，從而精準找到芽葉所在位置。

識別、定位好茶葉芽葉后，接下來就是怎么樣快速、無損地把它采摘下來。這時就需要用到機器人的另一個法寶——機械臂。機械臂采茶分兩步，一剪一吸。機械臂的末端有一把小剪刀，根據定位信息找準芽葉的葉柄，一刀下去，芽葉從枝頭分離，同時附在機械臂末端的負壓吸管，會把剪下來的芽葉吸進機械手的暫存盒中。

相較于之前幾代，第五代智能采茶機器人增加了一個機械臂，大大提高了智能機器人采摘的效率。目前采一顆芽葉時間在1.5秒左右，1小時可以采摘2000多顆，一天可以采4斤左右，目前還沒有趕上人工的速度。陳建能表示，未來通過改進，一臺機器可以實現3-5個人的工作效率。

目前，第五代智能采茶機器人不僅能更好地在丘陵山地移動，還將識別精準度達到了86%，采茶成功率也在60%以上，將茶葉采摘進行到底。