智慧农业技术在茶产业的应用研究进展

admin

茶叶作为我国传统农产品，历来具有重要的经济和文化价值，近年来，随着人民生活水平的提高和健康意识的增强，茶产业已成为我国农业经济的重要组成部分。然而，传统茶产业正面临诸多挑战：传统茶叶生产方式主要依赖密集的劳动力，当前乡村人口流失与老龄化问题严重，存在劳动力短缺、人工成本逐年上涨的压力；在茶园的管理上，气候多变、极端天气频发以及病虫害的发生，会直接影响茶叶的产量和品质；传统茶园依赖经验施肥的粗放管理方式，导致生产效率低，标准化不足，产品质量难以保证，并且很难适应现代市场对茶叶高品质、品牌化的需求，严重制约了茶产业的可持续发展。

为此，将现代信息技术与农业生产相结合的智慧农业技术应运而生，为茶产业转型升级提供了新的契机。我国茶叶种植区域广泛，品种繁多（王雪萍等，2024），产量和消费量均居世界首位。据国际茶叶委员会统计数据，近年来我国茶叶产量逐年上升，茶叶出口额也保持稳定增长，2023年，我国茶叶年产量已达到660.4万t，茶叶出口量同比增长1.9%（王东铭，2024）。然而，在面临国际新兴产茶国印度、斯里兰卡等国崛起（王庆，2024）和国内对高品质、有机茶叶的需求日益增加的背景下，我国茶产业面临着品质提升、生产效率提高、产业链优化等挑战。因此，探索应用新的生产方式和技术手段成为推动茶产业发展的关键。智慧农业技术包括物联网（internetofthings，IoT）、区块链（blockchain）、云计算（cloudcomputing）、大数据（bigdata）、人工智能（artificialintelligence，AI）等新型数字化技术，正在为茶产业带来一场深刻的技术革命。在全球农业发展的背景下，数字技术也为农业再全球化注入了新动能（赵立军等，2025）。智慧农业技术的应用，不仅能够突破传统产业的痛点，更能将产业价值链向高端跃迁，促进形成智能化、精准化、透明化、高效化、标准化发展的茶产业链，实现降本增效，提高国际竞争力，确保我国茶产业可持续发展。

本文对目前主要的智慧农业技术，包括人工智能、物联网、大数据、区块链和人工智能技术在茶产业链中的应用进行综述，涉及茶叶生产、加工、流通和销售环节，包括智能茶园管理、智能采摘、自动化加工、智能仓储与物流、市场分析、茶叶追溯系统搭建等方面，旨在为茶产业升级转型和产业可持续发展提供参考。

1智慧农业技术与茶产业关联概述

1.1物联网技术

物联网是指通过传感器、软件和其他技术连接和交换数据的物理设备网络。作为物理世界与数字世界紧密连接的桥梁，物联网使物体能够“感知”和“响应”环境变化，从而赋予物体新的应用可能性和便利性，增强产业的竞争力。在茶产业链的各环节可通过部署包含各类传感器在内的数据采集终端、控制终端、无线通信模块、微处理器模块等相关设施设备，结合网络系统对茶园种植管理，茶叶加工及产品仓储、流通等环节实施监测与调控（赵卉，2022）。

1.2云计算技术

云计算技术是一种基于互联网的计算方式，是一种服务交付模型。与传统的信息技术资源管理和使用方式不同，云计算提供远程的计算资源，包括服务器、存储空间、操作系统、数据库和软件等。用户可以通过互联网访问和使用存储于远程服务器上的应用程序和数据，无需配置本地计算机等硬件或安装运行这些程序，为用户提供更高效、更经济的解决方案。在茶产业中，云计算技术可以为茶产业提供强大的数据处理平台和数据处理能力。1.3区块链技术

区块链技术是一种分布式数据库技术，它通过加密的方式将一系列数据记录（称为“区块”）按照时间顺序连接成链。该技术是一种全新的数据记录、存储和验证的方式，能增强数据的可信度，使得数据更加准确和透明化，同时降低成本。区块链技术在茶叶生产中的应用，主要是茶叶追溯体系的构建。通过将茶叶的生产、加工、流通信息联通，确保数据的不可篡改性和透明性（杨萌，2021a；高靖涵等，2023）。该技术用于茶品质量的监管和茶企监督上，不仅可以增强消费者对茶叶来源和质量的信任度，还为茶叶品牌的建设提供了强有力的支撑。

1.4大数据技术

大数据技术侧重于捕捉、管理和处理数据集合。大数据的意义在于从海量的信息中提取有价值的内容，为茶产业提供数据驱动的决策支持。茶产业大数据平台可以使产业链上的“条数据”和以县域、农业园区等局部数据构成的“块数据”有机结合，形成茶产业现代化发展的重要平台。在茶叶生产中，通过茶产业大数据平台分析茶叶生长环境、茶产品质量、茶叶市场销售等多个方面，链接到消费用户，可以更准确地预测市场需求、价格走势和消费者需求，从而有利于茶企制定科学合理的生产计划和营销策略，降低市场风险。

1.5人工智能技术

人工智能是指由人创造出来的能够执行任务、展示智能行为的机器或软件系统，可以通过学习、推理、感知环境等方式来模拟人类的智能活动，如视觉识别、语言理解、决策制定和问题解决。人工智能的优势在于扩展解决复杂问题的能力，故能在许多领域推动实现自动化和智能化。人工智能技术不仅应用在病虫害监测和智能农机装备上，还能通过算法分析茶园的土壤成分、光照强度、水分状况等数据，自动调节灌溉和施肥，实现茶园管理的精准化。同时，人工智能还能通过机器视觉技术，对茶叶的成熟度进行判断，分析最佳茶叶采摘时机（张梓强，2025）。

2智慧农业技术在茶产业链中的应用

2.1智慧茶园管理

以物联网技术、大数据以及云计算为代表的智能化农业技术在茶园管理领域的应用已日益普及（吴传记，2023）。茶园通过部署智能监控和传感器等物联网先进设备，可以对茶园土壤的温度、PM值、二氧化碳浓度、负氧离子含量、温湿度、光照强度、气压、风速和降水量等多维度环境数据进行连续监测。同时，茶园内部还可安装用于监测茶树生长状况、本体生理状态和叶片形态的设备，实现对茶树生长态势和叶片温度湿度等关键数据的实时采集。这些功能为茶叶企业和茶农查询气象信息、监控茶树生长环境提供了极大的便利，使他们能更有效地利用当地气候资源，做好茶事安排和茶园管理（江游仓等，2024）。古新（2020）采用ZigBee无线传感网络技术，结合泰山茶叶的生长环境需求，对泰山茶茶园管理系统软硬件进行设计，从数据采集终端、控制终端、无线通信模块、微处理器模块等在硬件方面进行系统搭建，并结合实际需求完成软件系统开发，提高数据可靠性和稳定性，建立一个功耗低、自动化程度高的茶园管理体系。肖婷等（2020）采用STM32F103芯片作为数据采集仪的微控制器（MCU），配合GPRS技术以实现主控STM32与管理员设备之间的远程无线连接，并通过气象传感器等物联网设备对茶园环境进行实时监测。新昌县在数字化茶产业建设上配置了包括自动观测气象站99个、生态环境监测站5个、视频监控31个、土壤传感器5个、虫情防控一体机43个的物联网，并充分利用大数据等现代技术建设茶园监测管理体系（白家赫和周竹定，2023）。目前，茶园的智能监测模块主要包括了对茶园土壤、气象、病虫害实施监测的监测系统，测绘监测系统，遥感识别及监控系统（疏再发等，2022）；茶园的智能调控模块则包括水肥自动灌溉、防霜设施、轨道运输机、无人机飞防技术（蒋正中等，2024）、智能采茶机器人五个系统，以精准控制茶园温度调控、水肥灌溉、农药喷洒、茶叶摘取、茶叶运输等问题。此外，为建设环境友好型茶园，提高茶叶品质，部分国外先进企业如HoriguchiSeicha开发了“飓风之王”等绿色除虫机器人，通过高压风和水吹过茶树的方式清除害虫。张军（2023）针对铜仁市传统生态茶产业种植茶叶过程中的施肥、除虫、灌溉和茶叶采收等问题，以3S技术、IoT技术、互联网技术、远距离无线电技术（LoRa）技术、大数据技术、AI技术等为基础构建智慧茶园管理系统，用于茶叶种植全过程的智慧化管理。智慧茶园的建设对建立标准化茶园，成熟的茶园生态体系及绿色防控系统，对我国建成可持续发展产业链有重要意义。我国福建、杭州等地的智慧茶园建设较为成熟，但从全世界看，日本、欧美各国的智慧农业发展领先全球，仍值得我国借鉴。美国的GroveStreams（杜浦等，2024）、日本的WAGRI（董春岩等，2020）等平台通过结合公共组织及民间企业提供的数据实现了线上远程共享，方便农户查询土壤、气象等数据以预测和管理农事活动。与中国农业资源禀赋相似的日本（胡鹤鸣等，2024；郑阳阳等，2025），存在人均耕地不足的问题，但可以通过精细化智能化的农业耕作大幅度提高粮食作物及经济作物的产量，如日本静冈智慧茶园等。

2.2智能采摘

茶产业是劳动密集型产业，传统的人工采摘方式可以使茶芽拥有较高的品质，但采摘茶叶效率低，耗时长，人工成本高，并且很有可能错过茶叶最佳采摘时机而导致茶叶嫩芽长大生长成为树叶（申友航，2022）。目前，常见的采茶机械有单人式、双人式和乘坐式三种（李林山，2024），随着茶叶采摘机械化的广泛应用，为了提高嫩芽机采的良品率和等级，开展茶叶采摘机的智能化升级具有重要的意义（杨劲松，2025）。茶芽智能采摘的主要任务包括茶芽目标的精确识别、采摘点的准确定位及拔采技术。目前，茶嫩芽的检测与定位方法呈现出多样化的发展趋势，主要可分为两大类：传统的图像分析检测方法和基于深度学习的检测方法（王明龙等，2024）。传统方法主要依赖茶嫩芽的颜色、形状或纹理特征，并通过机器学习或数字图像处理技术进行检测。相比之下，深度学习技术在大数据和智能算法的推动下，在处理复杂场景时展现出更高的准确性，并且取得了很好的采茶效率，是茶叶嫩芽智能采摘的未来发展趋势。

蔡其锴（2024）通过利用改进的YOLOV5茶叶嫩芽识别模型对预测目标区域进行定位测距，使得定位误差小于4mm。同时利用手眼标定实现了相机和采茶机械臂之间的三维坐标转换关系，将嫩芽的位置信息同时转换为机械臂的位置信息，进而指导采摘任务。最后通过改进的蚁群算法对茶叶嫩芽进行路径规划以实现采摘，嫩芽采摘的成功率为73.3%。张恩祎（2023）、黄江州（2023）也分别选用改进的YOLOV5网络建立茶叶嫩芽的识别模型来提高采摘效率。梁静（2023）提出一种改进YOLOV7算法，提高了复杂环境下名优茶嫩芽的识别准确率。罗坤（2023）开发了可以自适应茶园地形地貌的复杂环境，识别茶梢生长状态的茶叶嫩梢人工柔性采摘力学模型，并结合YOLOV5识别算法构建了茶叶嫩梢智能识别系统；最后，结合基于PID算法的采摘技术，使得茶园茶叶采摘成功率提高到83.6%。此外，方新领（2023）提出一种快速的轻量化M3-DeepLabv3+算法对茶叶嫩梢采摘点进行定位。在采摘技术的研究中，张立付（2023）使用优化后的灰狼优化算法使得采摘最优路径长度缩短约4.7%。钟岩（2022）开发了一种基于模糊逻辑（FL）的运动控制器，使增益可随情况改变，提高采茶的收敛速度。李亚涛（2022）开发了自动化的名优茶采摘机器人，其在每个嫩梢的采摘时间为2.229s，茶叶检测、定位和运动采摘的成功率分别为85.16%、85.15%和80.23%。目前，国外开始使用无人采茶机以节省人力，如日本鹿儿岛县AI无人采茶机等。近年来，我国有不少研究者加入名优茶智能化采摘机器的研究中，但基于深度学习技术和智能算法驱动的智能采摘机器，需要大量的标记样本进行训练，研发识别模型，以提高算法效果，同时需要开发和升级多末端采摘执行器及高效控制系统。茶叶智能采摘在茶产业智慧化升级中的重要意义在于通过自动化、精准化的采摘技术，提高采摘效率，保证茶叶品质，降低人工成本，从而推动产业智能化发展。

2.3自动化加工

我国传统的六大茶叶种类包括绿茶、红茶、黑茶、乌龙茶、白茶（韦城，2023）和黄茶（安会敏等，2024）。不同茶叶的加工工艺各有差异（陈圆等，2025）。目前，不少企业及研究者结合茶类物联网、现代信息化、智能化与自动化等技术研发了茶叶自动化加工生产线，能够实现对茶叶在加工过程中的状态数据及流程进行智能化管理，通过实时状态数据收集、算法智能分析与研判以及远程控制三大核心功能模块，实现了“感知、判断、执行”的自动化操作闭环，做到对茶叶状态的管控及预警管理。实现从原料到加工至成品的全程监控与管理，包括茶叶生产设施设备（自动化的茶叶摊晒、杀青、揉捻、干燥等）、茶叶加工关键参数（温度、湿度、时间等）、质量追溯系统（原料信息、生产批次等信息系统）等的管理，极大地提高了茶叶的加工效率（江游仓等，2024）。

在乌龙茶的首要加工工序萎凋中，通过在萎凋房布置的温湿度传感器与内嵌数控系统的物联网云控制器，实现温湿度的实时调控和自动调节；在常用的滚筒杀青机杀青环节，通过配置热电偶传感器与内嵌报警器的物联网通用云控制器反馈数据，再通过归集和有限元分析（FEM）方法建立模型用来调节温度及运行设备；在茶叶揉捻造型时，在揉盘、加压等装置的基础上，通过限位器与报警器的云控制器获取茶叶揉捻压力情况后再实现自动化控制开盖、加压、揉捻等多个工艺流程；在茶叶烘焙过程中，在加温、送风、烘箱传动、输送装置的基础上，通过热电偶传感器、变频器、报警器的云控制器获取链板的温度、转速等数据，实时掌控和提高烘干效率。这些工序的自动化整合，可使乌龙茶加工一次成型（何开杰等，2023）。物联网监控与自动调控装置的合理应用可提高茶叶加工的自动化与智能化水平。渥堆作为黑茶制作的关键工艺，田时雨等（2022）开发了一种黑茶自动渥堆机，实现了在茶叶渥堆过程中对温湿度及氧气的自动调节以及数字化控制和自动化操作。在自动化逐步发展的同时，提高机械设备与工艺技术的融合度是重要的发展趋势。杨艳（2019）针对制茶过程的多项关键工艺及生产自动化控制运行参数，开发了智慧茶厂物联网网关系统，实现了对茶厂生产线设备的现场和远程监测。该系统通过PLC控制器的配置存储，并采用Modbus/TCP的OPC标准对采集到的物联网传感数据进行标准化转换。随后，利用MQTT协议将标准化后的数据传输至数据库和服务器，再进行网关内部数据处理。在茶叶自动化加工生产线的升级开发进程中，曹成茂等（2024）开发了基于模糊PID温度控制的杀青机、理条机和烘干机各环节温度控制的大型连续绿茶精制加工生产线系统，解决了茶叶加工温度、投叶量与杀青、理条、烘干时间实时配合的问题，实现对茶叶生产过程的精确控制，进而实现绿茶的智能化生产。王月锋等（2024）运用数字化技术成功构建了湘西州十八洞黄金茶绿茶柔性生产线，生产加工过程包括萎凋、杀青、风选、回潮、揉捻、解块、初烘、摊晾、复烘、干茶，应用后缩减了80%的岗位。茶叶自动化加工生产线是茶产业智慧化升级的关键环节，可提升茶叶生产效率，促使标准化生产，进一步保障茶叶质量。

2.4智能仓储与物流

茶叶的品种及质量信息复杂，物联网等技术在茶叶的仓储和运输环节至关重要（李政和赵旭，2020），确保茶叶“货真价实”并实现了茶叶生产运输一体化。智能化技术能够对茶叶的信息进行详尽的记录和实时监测，同时有效管理物品与物品、物品与人员之间的交互信息，确保了茶叶品质的追溯和监管。其核心技术包括射频识别技术、红外感应和GPS等现代化信息技术，能有效进行自动监管和定位，对茶叶从产销到运输的所有信息进行一体化整合，实现了茶叶运输全过程数字化动态实时监管，最终保证茶叶准确安全地送到商家或消费者手中。也有研究者开发了基于RFID技术的品牌茶企物流仓储数字化系统（林增恩等，2024），该系统融合了产业数据与全国范围内的线上线下供应链信息，以及权威茶叶检测机构的检测数据等，采用“互联网＋供应链”模式，有效进行销售产品品控和后勤服务。现代技术的应用显著优化了仓库操作流程，缩短了订单履行时间，降低了运输成本，并提升了订单时效性；此外，该系统还能收集大量信息，帮助企业更好地了解客户需求，为提供个性化产品和服务提供了有力支持，从而助力企业经营管理，保持竞争优势。现今，随着跨境电商的发展，茶叶出口的物流运输体系建设也十分重要（李京蓉，2024），实现物流运输数字化建设，可以进一步提高茶叶产品配送速率，提升物流运输的效率，降低茶叶出口的物流成本；此外，共享物流模式的兴起也为茶叶运输带来了新的机遇（刘培和黄倩倩，2024）。通过共享资源提高利用率、降低重复搭建平台的成本，但是，共享物流模式也面临如隐私安全、合作伙伴选择等挑战。茶叶不同于普通物品，在设计茶产品的运输和配送体系中，可能需要针对茶叶的特性，设计合理的适合茶叶保存和运输需要的特殊条件，如恒温、恒湿控制等，并配合及时的“最后一公里”配送体系。所以，共享物流模式在茶叶的智能仓储与物流系统设计方面仍然面临挑战。

2.5数据驱动的市场分析

在茶产品零售业中，随着网络技术等的发展，消费者的消费习惯和关注点都在不断变化，同时还面临新型茶饮料（袁思怡等，2024）、碳酸饮料等的市场竞争（邓雯雯，2022）。然而，大多数的茶企仍然保留着传统粗放的营销模式，由于营销方法陈旧，缺乏对市场、客户信息、竞争对手数据的精准掌握，造成了市场定位不清晰、缺乏有效客户沟通、销售方式单一和购买便利性差等问题。根据罗以洪和谢孝明（2021）的研究，消费者对茶产品的认识主要存在包括品质不易辨认、虚假宣传太多、品牌难以选择、假冒伪劣产品多、价格偏高、饮用不方便等问题，主要集中在品牌杂、对质量信息了解不够，使得消费者无法有效辨别。所以，为适应市场需求，茶企需提升产品质量，创新营销模式，加强品牌建设，关注消费者需求，提高信息透明度，以实现可持续发展。同时，随着数字技术的发展，创新线上线下融合的新零售模式将助力茶饮行业多元化发展。

在茶产品销售环节，融合“物联网+电商”的营销模式尤为重要，通过深度应用互联网技术，茶产品能够依托各大电商平台广泛进行推广，从而拓展茶叶产品的销售路径，并着力培育特色产品和品牌。同时，借助大数据分析工具，可对消费者行为、市场动态以及竞争对手状况进行深入剖析，为制定精准的营销策略提供坚实的数据支撑。此外，通过对各项资源进行有效整合，可以大幅度地提高茶产业链的整体运营效率，快速完成网上购物、电子交易、茶叶寄送等过程，提升营销效率与范围，达成线上线下统一营销管理。姜再阳等（2019）基于物联网等现代技术构建了一个集种植、加工、销售、宣传于一体的软件应用平台“油茶通”，该平台面向茶企、销售端和消费者，实现了对铜仁地区油茶产业各环节的数据化管理。通过油茶交易信息发布、宣传管理以及人工在线咨询与离线智能交流相结合的咨询服务，有效销售了油茶产品。此外，还拓展了微信公众号、微信小程序、PC端和移动端官网，对茶叶的宣传推广有很大助益。日本静冈茶园不满足单一茶叶种类，拓展了绿茶、粉茶、焙茶等品类，并开发了绿茶料理、茶盐、茶叶荞麦面、茶泡饭等美食，以茶叶提取物生产化妆品，同时开设了茶叶博物馆、展示楼等设施，通过线上线下的营销策略联动，深度拓展和延长了茶产业链，促进一二三产业融合。所以，在现代大数据时代的营销模式下，茶产品的营销创新仍然大有可为（朱熙宁，2025）。

2.6茶叶溯源系统

茶叶追溯体系构建涉及茶叶生产的各个环节，包括生产、检测、包装等（杨萌，2021b）。茶叶的追溯体系依托于自动化的标签打印机、污染物检测设备、RFID等信息采集终端等硬件设施，以系统服务器为核心，形成了茶叶质量安全追溯系统的硬件支撑架构。此外，茶叶生产、加工等过程中的数据信息，以及应用层和生产企业、政府监管层的需求，可用于构建一个全面的茶叶质量追溯体系。赵金燕等（2024）在深入分析普洱茶产品需求的基础上，设计了依托云计算技术的产业管理体系。该体系利用Django框架开发了Web应用程序，将系统划分为前端的用户展示界面与后端的业务逻辑处理界面。经过实际运行测试，该体系实现了对普洱茶生产、销售、存储等环节的精细管理，提升了产业链的信息化水平，为普洱茶产业的可持续发展奠定了坚实基础。夏迎春等（2024）针对安徽省皖西地区茶产业链信息服务中存在的供应链衔接不畅、产品质量安全状况不清晰、供应链协同困难等问题，应用大数据、区块链等先进技术，构建了基于智能合约的茶产业大数据协同模型和基于存证技术的防篡改模型，并开发了区块链技术支持的茶产业链大数据协同服务平台。该平台有效保障了茶产业链各环节的智能管理，有力推动了皖西徽茶产业集群的协作发展。

3小结与展望

我国茶产业依托独特的地理气候与产业发展优势，在世界农业经济中占据重要地位。智慧农业技术在茶产业中的应用，为茶产业的流通体系转型升级提供了强大的技术支持。通过引入物联网、区块链、云计算、大数据和人工智能等先进技术，应用在智能茶园管理、自动化加工、透明化供应链、茶叶溯源系统等环节中。物联网传感器实时监测茶园环境参数，优化茶园管理，提升资源利用效率。基于深度学习的机器视觉技术实现茶芽精准识别与自动化采摘，使得茶叶良品率显著提高。用区块链技术构建全流程溯源体系，可保障生产加工数据不可篡改，增强消费者信任度。智能仓储可保障及时安全的茶叶运输，提升茶叶供应链的韧性。大数据分析可精准捕捉市场需求，推动线上线下融合的新零售模式形成，促进一二三产业融合，最大限度获得高附加值。智慧农业技术使茶产业的生产效率、产品质量、供应链管理和销售渠道、产业附加值都得到了显著提升。此外，还可以进一步利用数字孪生技术对茶产业管理风险进行预测（张旭艺等，2025）。总之，智慧化农业技术的应用，促进了传统的茶生产种植方式转型，提高了生产效率和产品质量，从而促进了产业的多元化发展，促进了一二三产业融合，增加了产业的附加值（杜相臣，2024）。随着技术的不断发展和完善，智慧农业技术将会为我国茶产业带来更多的机遇，确保我国茶产业的可持续发展。此外，面对全球化的科技及产业竞争，加强与日本等相关国家的合作交流，学习其智慧茶产业转型、发展的先进经验与做法，也会给我国茶产业发展带来更多的启发，促进我国茶产业健康快速发展（曹斌和全银华，2023）。

不可忽视的是，目前我国仍然存在中小茶园数字化基础薄弱、数字信息应用短板明显、现代农业人才储备不足、国际认证体系缺失、产业链数据协同不足、数据管理机制不完善等问题（张宇和成海燕，2025），未来可以聚焦低成本智能产业设备开发、全产业链数据平台整合及智慧有机茶标准制定，并通过政策引导、技术普及与文化赋能，推动茶产业从“规模扩张”转向“高质量发展”。智慧农业技术不仅是工具革新，而且是实现从传统经验到智能化驱动发展跨越的重要变革，由此我国智慧茶产业发展将会为全球农业数字化提供中国方案。

参考文献：

[1]张承屏,李贺军,吉孝磊,等.智慧农业技术在茶产业的应用研究进展[J].农业研究与应用,2025,38(03):235-245.

声明：本文所用图片、文字均为转载，如有涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认并立即删除内容。本文内容系作者个人观点，不代表物联网123观点或立场。

特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！