AI 品茗師 傳承茶道的數據味蕾
採訪／施鑫澤‧文／鄭宜芬‧刊期／2026.10
茶葉品質受到產地、季節、氣候與製程等因素影響。為緩解品茗師人力缺口，立宇茶葉打造「AI 品茗師」，建立茶葉數位資料庫，並延伸至智慧拼配，讓傳統茶廠年營收衝破 2 億元。
茶葉品質鑑定高度依賴專業經驗。茶青採收、粗製、精製到最後拼配，不同季節、產地、氣候與製程條件，都可能影響茶葉的香氣、滋味、口感與保存期限，約有兩成原料存在品質判定爭議。對大量供應連鎖飲料業者及食品製造廠，須確保在原料條件持續變動下，仍能維持產品風味一致。
台灣第五大茶廠立宇茶葉在經濟部產業園區管理局輔導以及資策會的協助下，導入 AI 輔助鑑定機制。源友企業副總經理許寶全指出，透過將原料分析儀器取得的數據，與品茶師的感官評分進行比對，建立 AI 輔助鑑定、數據模型以及後續智慧拼配機制，公司每年降低約 300 萬元成本，站穩 B2B 茶葉供應鏈。
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把老師傅的判斷 轉成 AI 可用數據
傳統茶葉鑑定主要由品茶師透過聞香、觀色、品飲等方式判斷品質，再依經驗決定不同原料如何拼配。這套方法高度仰賴專業人才，也容易受到個人狀態影響。
許寶全表示，培養一名具備完整判茶能力的人員，可能需要三至五年；此外，感官判斷也可能因疲勞或身體狀況產生差異。當茶廠需要長期、大量供應商業茶葉時，單純依賴少數專業人員並不容易擴張。
因此，立宇茶葉導入日本 GTN-9 原料分析儀器，取得茶多酚、兒茶素、茶胺酸、、等品質的科學指標，再搭配品茶師的專業判斷，建立茶葉的品質資料。讓原本難以量化的風味與品質，能夠透過數據追蹤與比對。
1,500 噸庫存 資料怎麼管？
立宇茶葉原料周轉時間接近 200 天，高峰期庫存約 1,500 噸。當原料種類與數量達到一定規模，僅靠人員記憶與經驗，很難完整掌握每一批茶葉的特性。尤其原料約兩成比例可能存在品質判定差異。若未能及時辨識，不僅影響當批產品，也可能造成保存期限、走味及配方調整等後續問題。
因此，立宇茶葉先從分類與分級等環節切入。透過分析儀器建立客觀數據，再與品茶師判定結果交叉比對，建立不同茶葉的數位資料庫。新進原料則可與既有資料進行比對，作為品質判斷及後續拼配的參考。
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原料辨識沿伸至 AI 智慧拼配
品質鑑定之外，茶廠更具營運價值的應用，是利用不同原料進行拼配，並在控制成本的同時維持產品風味一致。
由於不同季節的茶葉特性不同，價格也有所差異，茶廠必須透過拼配降低原料差異帶來的影響。過去主要依賴品茶師記憶不同原料的特性，再根據客戶需求調整比例；當原料種類與資料量增加，人工判斷的複雜度也隨之提高。
許寶全表示，如果能把茶葉資料庫建立起來，將每批茶葉的品質指標、風味特徵及使用紀錄保存下來，未來就能進一步利用 AI 協助尋找符合條件的拼配組合。
例如客戶指定特定風味、成分或成本條件，系統可先從資料庫篩選適合的原料組合，再由專業人員確認最終結果。AI 並不是取代品茶師，而是讓品茶師可以處理更大的資料範圍，保留最終決定權。
AI 落地前 建立資料基礎
傳統產業導入 AI 的關鍵並不只是模型或設備，而是企業是否有足夠且可信的資料。
除了分析儀器取得的成分數據，未來還可將產地、採收時間、天候、溫濕度、製程條件、品茶師評分及最終產品結果等資訊串接。當資料持續累積，企業將有機會進一步分析哪些因素會影響品質。
因此，AI 轉型同時也是資料治理的過程。設備只是資料產生的來源，真正需要建立的是從資料收集、清理、標準化到分析應用的流程。
許寶全表示，設備導入後，更重要的是建立標準作業流程，讓資料在日常工作中自然產生，而不是額外增加員工的填報負擔。只有資料持續累積，模型才有機會持續訓練與改善。
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把經驗變資產 淬鍊 AI 價值
導入分析儀器與標準化流程後，立宇茶葉將基礎鑑定工作由高度依賴個人經驗，逐步轉向設備與數據輔助。相關人員熟悉設備及操作流程後，基礎訓練時間可由過去數年的專業養成，大幅縮短至約兩至三週，讓資深人員把時間集中在需要經驗判斷的工作。
目前 AI 輔助鑑定適用於分析設備與特定的茶類，與人類的鑑定匹配率已達 95%，後續將透過資料累積與模型訓練持續提升。
立宇茶葉下一步是擴充茶葉數位資料庫，並進一步串接拼配、生產與客戶需求。當每批原料都有可追蹤的數據，便能連結到採購、庫存、品質管理及生產，讓企業更易於掌握原料組合，組合成符合客戶要求的產品。
「把人的經驗留下來」，許寶全表示，設備導入最重要的是建立標準作業流程，讓現場人員在日常工作中自然產生資料，不需要求員工額外花時間填寫資料。當資料持續產生，企業就能持續訓練模型，進一步找出影響品質的關鍵因素，並將資料應用到拼配與製程，是茶廠數位轉型形成長期價值的關鍵。
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