既然B的品种是标准化名称，那么factor一下，level数应该不是很大。A的品种，估计是人工操作随意性比较大，但也不会太过杂乱。基于这种理解，建议两种方案：
一、如你所说，模糊匹配，但这样需要对样本进行循环处理，对B的每一个样本都需要对A遍历匹配。
二、如果A的品种不是差异太大，比如说根本没有规律那种，可以两个数据表都增加一列ID，B的品种按照level标准化，A的品种可以编个函数，用正则表达式或者字符串操作提取标准品种，并赋值标准化ID，用apply函数族对所有样本加以处理。最后，就可以按ID执行join操作。这个方案无法解决A中单一样本多个品种重复的问题。
另外，能否从根本上解决A的数据结构问题。

这个包我不太会用，你可以用自己的数据试一试：

library(fuzzyjoin)
C<- regex_left_join(A, B, by = c(品种 = "品种"))

#by选项中，第一个品种是A的变量名，第二个“品种”是B的变量名

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