干货实录: 酒行业首次AI研讨会,茅台、五粮液、今世缘、汤沟、川集团都聊了啥?

哈尔滨工业大学张盛平教授首先给大家普及了人工智能和具身智能的基本概念，以及相互关系，介绍了人工智能和具身智能在全球的发展进程。

张盛平教授指出，国家高度重视人工智能领域发展，该理念 1956 年首次提出，2013 年新技术迎来行业发展拐点，2017 年国家发布新一代人工智能发展规划，此后行业飞速发展。早年人机围棋对战赛事，极大提升了全社会对人工智能的认知，2023 年相关行业组织成立，技术更新迭代持续提速。

人工智能旨在打造能看、能听、能思考、可交流的类人智能系统。行业发展脉络清晰：2015 年初代人工智能起步，2017 年新一代人工智能落地，2023 年大模型普及，2025 年具身智能问世，全面融合整合大模型相关技术。

人工智能分为两大类别：一是离身智能，依托手机、电脑运行，无实体物理载体，属于线上虚拟智能；二是具身智能，以人形机器人、机械狗、无人车、无人机等为实体载体，能够自主移动，实现与现实环境实景交互。具身智能自 2025 年起写入政府工作报告，相关创业企业热度高涨，市场估值颇高，可全面融合各类智能功能，实现实体场景落地应用。

人工智能赋能各行各业离不开数据、模型、算力三大核心要素，我国算力产业发展成熟，AI 模型实力也在快速追赶提升。目前众多传统行业蕴藏大量未开发的优质数据，缺少专属成熟行业智能模型，发展空间广阔。目前正开展行业全面调研摸排，挖掘智能应用落地场景，契合工信部以人工智能赋能实体经济的发展方向。

哈尔滨工业大学教授 张盛平

贵州茅台酒股份有限公司数字科技管理事业部主任陈希的观点：

中酒协联合荷花咨询举办行业研讨会，此次汇聚酒企、合作方、院校专家多方交流，是行业互通思路、集思广益的优质契机。

酿酒产业属于历史经典产业，白酒行业推进数字化转型，首要把握传承与创新平衡，坚持守正再谈创新。生产环节和微生物、环境联系紧密，在科学机理未解析清晰前，不可盲目推行全流程机械化、智能化，避免影响品质。近年我们已落地多项 AI 技术，如在传统酿造环节，我们依托机器视觉摄像头采集人工操作数据，传感器采集发酵温湿度等发酵过程数据，把老师傅口传心授的酿造经验、传统工序细节进行数据量化，用数字化手段留存，更好传承酿造技艺。

未来酒企AI技术应用可考虑三大方向：一是人工智能大模型，将智能体嵌入企业现有系统，赋能系统智能升级。二是数据深耕应用，重点做好数据治理、数据分析，打破数据闲置壁垒，把数据真正转化为生产、管理、营销等实际业务价值。三是对具身智能渐进布局，可从轻量场景切入，如安防巡检等，后续再逐步拓展更多应用场景。

随后，四川省宜宾五粮液集团有限公司信息管理中心副主任陈臣发表精彩观点：

陈臣认同守正创新的发展理念，指出白酒传统酿造工艺凝聚历代传承的经验规律，是行业专属的“经验模型”，酒业智能化发展需坚守信息化发展基调，稳中推进创新升级。

陈臣提出行业核心现状与痛点。其一，白酒微生物发酵的核心原理与功效目前尚未被科学界完全破解，行业无法单纯依靠通用工业自动化技术实现优质白酒的标准化生产，盲目自动化、智能化会存在品质风险。而人工智能可梳理沉淀传统酿造知识，构建知识图谱，解决行业从业人员经验总结、知识归纳能力薄弱的共性问题，实现传统技艺的系统化传承与传播。

其二，数据是AI大模型发展的核心底座，白酒行业虽已覆盖生产、管理、营销全流程数据采集，但生产端数据采集最为薄弱。现有采集手段匮乏，难以精准捕捉工艺细节、判断工艺合规性，目前仅能通过视频监测工序时长、员工操作等浅层数据，核心优质数据缺失，无法支撑高精度算法、优质模型的训练，制约智能化落地效果。

其三，行业存在技术与业务适配脱节的问题。企业各部门虽积极推广信息化、智能化工具，但业务端对工具应用认知模糊，技术端对行业业务痛点、流程了解不足，导致先进技术无法贴合酒业实际场景落地，多数技术应用难以发挥实效。

此外，陈臣表示五粮液正积极布局可信数据空间建设，计划整合各环节数据，联动五粮液等酒企数据资源，探索全行业数据共享模式，通过宏观行业数据分析研判行业发展趋势，并希望各领域专家为该课题可行性提供指导。

最后，陈臣针对行业发展报告及未来布局，提出四点建设性建议：一是立足行业真实痛点，依托实际落地案例打磨智能化应用，赋能产品研发与企业运营；二是推动行业数据标准化建设，明确数据定义、适配算法与模型标准，夯实行业AI发展基础；三是组建白酒行业信息化、智能化专家委员会，依托权威专家团队，填补具身智能等新技术在白酒行业的应用论证空白，破解新技术落地无权威验证支撑的行业难题；四是依托本次行业交流平台，联合各方开展技术攻关，借力专家资源破解行业智能化、信息化发展难题，推动白酒行业数字化转型升级。

四川省宜宾五粮液集团有限公司信息管理中心副主任 陈臣

江苏今世缘酒业股份有限公司大数据中心负责人吴布亚发表精彩观点：

今世缘是白酒行业较早布局生产智能化的企业，积累了海量生产数据，但行业普遍存在“坐拥数据金矿、不会挖掘利用”的核心问题。今世缘大数据中心的核心定位，就是依托人工智能技术，盘活存量数据，将数据、算法深度嵌入生产、运营全流程，以数据和业务流程为核心，赋能企业科学决策，真正释放数据价值。同时今世缘秉持“传统软件迭代升级”思路，不摒弃现有经过市场验证的传统信息化系统，而是通过叠加AI算法、模型能力，为传统系统赋能增效，落地难度更低、适配性更强。

吴布亚从算力、算法、模型三大AI核心要素拆解行业落地难点：算力层面行业基本无瓶颈，可通过采购、租赁方式解决；核心痛点集中在算法与模型层面。算法上，白酒行业拥有专属工艺算法，如何将行业固有工艺算法与通用AI算法深度融合，是行业适配的关键难题。模型上，区别于通用大模型，白酒行业垂类治理模型是核心竞争力，各企业独有酿造工艺、生产流程形成专属输入输出逻辑，属于行业“黑箱模型”，需要依托海量传感器采集的过程数据、工艺参数，训练适配行业的专属模型，实现工艺参数动态调整、稳产提质。

目前行业已从传统经验驱动，逐步转向数据驱动，但全链条智能化落地仍存在四大核心痛点。第一，数据采集不均衡，生产端数据相对充足，但营销端数据极度匮乏，渠道、经销商、终端库存、消费者相关数据缺失，导致智能营销、库存优化、供应链预测难以落地，且节假日、行业政策等外部变量对销量影响极大，销量与供应链预测难度极高。第二，工业AI落地精度要求严苛，通用AI容错率高，但白酒工业生产中，微小数据误差、算法偏差都会影响整体生产品质，行业对模型、算法的准确率要求极高。第三，行业AI落地案例稀缺，外部AI方案繁多，但适配白酒工业场景的成熟落地模式、实操资源不足，企业落地无成熟参考。第四，数据安全与部署架构难题突出，企业私有大模型部署过程中，存在内部数据隔离、数据泄露风险，行业缺乏标准化、可落地的安全部署路径与方案。

今世缘已落地多项智能化产品与场景，覆盖营销、生产、设备、仓储、管理多个维度。营销端：落地智能客服、销售人员AI培训、智能营销文案生成、智能数据指标分析等产品，解决新人培养周期长、客户服务标准化不足、营销数据梳理繁琐等问题，但受限于营销数据不足，落地效果受限。生产端：一是工艺智能优化，建立标准化工艺参数库，通过实时数据监测预警工艺偏差，迭代优化生产模型，实现“稳产提质、增产降耗”；二是包装智能质检，落地外包装标识、文字、外观检测项目，持续优化降低误检率；三是设备预测性维护，依托设备运行数据、算法分析设备健康度，精准预判故障、平衡维保周期，避免停产损失；四是生产路径寻优，优化生产等待流程，提升生产效率。仓储与管理端：优化仓储库位、库容规划，通过装车模型实现运输组合最优、降本增效；梳理全流程业务节点，推进流程自动化、知识数字化，同时搭建岗位专属数据推送服务，解决企业数据冗余、有效数据精准触达难的问题。

最后，吴布亚结合行业发展现状提出诉求与建议。一是当前行业聚焦数据要素、数据资产化落地，但白酒行业落地路径模糊、投入成本高，希望行业能提供标准化落地指引、评价指标与实操方法论。二是希望中酒协牵头梳理不同发展阶段、不同规模酒企的可落地AI架构、技术路径与适配模式，为行业提供可借鉴的标杆案例，避免企业盲目探索、落后于行业发展。三是明确白酒行业智能化核心并非堆砌大模型概念，而是依托人工智能结合行业知识、专属数据，落地细分场景应用，同时希望厘清工业互联网、传统信息化与人工智能的融合逻辑，为企业技术融合落地提供指导。

江苏今世缘酒业股份有限公司大数据中心负责人 吴布亚

江苏汤沟两相和酒业有限公司信息总监孙剑发表精彩观点：

汤沟酒业现阶段智能化建设聚焦生产、营销两大板块，不照搬行业通用模式，形成了一套差异化、务实落地的技术思路与打法，核心内容总结如下：

一、核心认知：区分自动化与真正的智能化

孙剑认为当前白酒行业多数所谓智能化，仅停留在自动化升级层面，只是通过设备精准复刻老师傅的酿造动作、沿用传统生产路径，属于工艺的机械化复刻，无法实现本质突破。真正的智能化需要打破传统路径依赖、重构生产逻辑。以酿造蒸馏、翻晾等关键工序为例，不应只模仿人工操作，而是从物理、化学底层原理出发，聚焦酒醅孔隙、蒸汽穿透、萃取效率等核心维度，依托机理建模技术重构工艺方案，从根源上优化产量与品质。

二、生产端落地思路：重过程数据、精传感器、务实智能化

汤沟酒业摒弃行业重结果数据、轻过程数据的普遍误区，坚持以全流程过程数据为核心。相较于产量、酒精度等滞后性结果数据，发酵温度曲线、蒸汽分布、蒸馏温度变化等过程数据，更能真实反映工艺状态，是模型训练、工艺优化的核心依据。汤沟酒业在产线建设初期同步布局数据采集体系，不追求传感器数量，优先选用适配酿造复杂环境的高精度专用传感器，精准捕捉细微工艺偏差，解决酒水批次口感不一致问题。

同时汤沟酒业坚持轻量化、务实建设思路，摒弃大屏展示、数字孪生等形式化信息化建设，聚焦产线、设备端打造采集、分析、优化一体化智能闭环，让智能化直接服务于生产工艺优化。

三、营销端革新打法：放弃传统精准营销，转型圈层动态内容营销

孙剑指出，依托历史数据、固定用户画像的传统精准营销存在严重短板，易出现数据过拟合问题，无法适配粮食原料、市场环境、消费趋势的动态变化，预测准确率低，属于静态滞后的低效模式。

汤沟酒业不再给用户贴死标签，转而抓取深夜品鉴、聚会搜教程等动态场景时刻，通过“小批量、多批次”投放快速试错。每次投放的反馈即刻回流，驱动策略自适应迭代，形成一个“投放在跑、数据在回、策略在调”的活闭环。这让测试成本大幅压缩，营销增长从单次投放入常态运营，预算效率与抗风险能力同步提升。

四、当前落地痛点与行业诉求

目前汤沟酒业智能化推进面临三大核心难题：一是适配服务商稀缺，市面上服务商多单一深耕信息化、自动化领域，缺少兼具酿造科研能力与数据动态运营能力的综合型团队；二是酿造智能装备属于科研型项目，蒸汽传导、孔隙萃取等底层工艺技术难题需要专业科研力量攻坚；三是新型圈层智能营销无成熟行业方案，需长期持续的算法迭代与数据运营支撑。

对此，汤沟酒业希望依托中酒协平台，对接优质综合型服务商，联合行业资源共同探索适配中小酒企的智能化落地路径，重点攻坚酿造智能装备研发、全域圈层智能营销两大核心方向。

江苏汤沟两相和酒业有限公司信息总监 孙剑

四川省酒业集团有限责任公司信息化部部长杨益发表精彩观点，他结合企业多香型、多工艺、多中小酒企整合的集团属性，分享川酒智能化落地现状、真实行业痛点与共建诉求，核心围绕工艺统一、数据标准、设备改造、人才断层四大难题展开，具体内容如下：

一、川酒集团智能化核心思路：双引擎建设模式

川酒集团整合上百家中小酒企，涵盖多种香型与工艺，无法套用单一标准化生产体系。基于前期跨酒厂统一原料、统一工艺的对照实验，即便工艺、原料标准完全一致，最终酒体风味仍存在明显差异。对此，川酒集团确立“软实力工艺沉淀+硬技术设备改造”的智能化双引擎路线：一是软实力层面，量化沉淀老师傅“只可意会”的经验工艺，实现经验数字化留存；二是硬技术层面，对老旧生产设备进行智能化升级改造，夯实生产端数字化基础。

二、当前行业与企业核心痛点

1. 工艺感官主观性强，难以标准化、数字化

白酒生产大量关键动作依赖人工感官经验，不同工人、不同班组的操作手感与判断标准差异极大，主观感官数据缺乏有效标注，无法统一规范。同时，白酒微量风味物质快检技术尚未成熟，检测速度、精度无法匹配生产节奏，难以支撑工艺实时校准。不同产区（泸州、宜宾）、不同香型工艺细节差异大，几秒的操作偏差就会导致成品酒品质截然不同。

2. 生产数据碎片化、标准不统一，存在严重信息孤岛

行业普遍存在系统割裂、数据格式不统一、逻辑不兼容的问题，各设备、各产线、各厂区数据无法互通耦合，难以形成高质量、可复用的数据集，严重制约AI模型训练与工艺优化。同时白酒行业生产端有效过程数据极度稀缺，即便头部酒企也难以形成规模化、标准化生产数据库，是行业智能化落地的核心瓶颈。不同香型、不同工艺的设备适配标准差异大，行业暂无统一通用的数据、设备标准。

3. 智能设备复刻人工工艺存在技术瓶颈

当前市面机械臂、智能装备仅能复刻标准化简单动作，无法适配白酒酿造复杂工况，无法复刻老师傅的手感、力度与节奏。纯设备自动化、智能化替代人工暂不具备落地条件。

4. 行业人才严重断档，新旧技术融合困难

传统资深酿酒技师精通工艺，但缺乏信息化、数字化认知，不能深入一线配合数字化改造；年轻信息技术人员懂信息技术却不懂传统酿造工艺，形成严重的人才断层。同时一线酿酒岗位辛苦、薪资吸引力不足，招工难问题突出，而智能化设备运维岗位更受年轻人青睐，进一步加剧传统工艺传承危机。此外，老一辈酿酒师傅的方言、行业专属口语经验，存在翻译、转化、数字化留存的壁垒，方言专业术语难以精准录入系统。

5. 中小酒企智能化改造成本与条件受限

川酒集团整合的大量中小酒企，普遍存在资金有限、生产场地条件不足、基础硬件薄弱等问题，无法实现产线全流程智能化改造，难以照搬大厂全套智能化方案。

三、企业现阶段务实落地举措

针对行业落地难题，川酒集团采取轻量化、低成本、可落地的改造方式，不盲目追求全产线替换升级。一是对老旧设备加装低成本传感器、高清摄像头、边缘计算终端，采集温湿度、生产动作、工序流程等全维度数据，用于沉淀生产数据、监督工人标准作业，杜绝操作动作变形；二是通过高清影像记录优秀班组、标杆工人的标准操作动作，拆解、提炼标准化工艺逻辑，为后续智能设备、机械臂优化提供数据支撑；三是推进信息部门深入一线机制，夯实全员工艺认知基础，助力工艺标准化落地。

四、行业共建诉求与发展建议

一是恳请中酒协牵头制定全行业统一设备、数据标准，打通行业数据壁垒，形成可通用、可训练的高质量行业数据集，为AI模型迭代、工艺智能化优化奠定基础。同时兼顾白酒行业“无绝对统一标准、各企业有专属风格”的特点，在统一质量底线标准的基础上，保留各品牌酒体风格差异化。

二是搭建传统匠人与技术人才双向培养机制，打通工艺经验与数字技术的融合通道，解决工艺传承、技术落地双向脱节问题。

三是开展行业共创，开放自身生产场景，联合设备厂商、科研机构、同行企业，共同攻关工艺感官数字化、复杂工况智能设备适配、方言工艺经验数字化转化等行业共性难题。

最后，杨益引用了中国酿酒大师张良关于“AI赋能酒业产品创新”的核心观点：第一，人工智能核心优势是数据处理，并非万能魔法，模式识别、流程优化等智能技术，永远无法替代酒体设计师的专业能力与专业成果；第二，人工智能不会取代酒体设计师，但善于运用智能技术的从业者，必将取代固守传统、拒绝变革的从业者，酒企需提前布局、积极试点落地智能应用，抢占行业发展主动权；第三，人机协同的核心是精准分工、各司其职，由机器承担繁琐、重复的数据类基础工作，让酒业专业人才聚焦酒体品鉴、审美创意、工艺决策等高价值工作，实现人机高效协同赋能行业发展。川酒集团将以行业先进经验为指引，持续探索白酒行业差异化、适配中小酒企的智能化升级路径。

四川省酒业集团有限责任公司信息化部部长 杨益

哈尔滨工业大学教授张盛平教授表示，白酒作为传统行业，在数据治理、流程管理、营销管理、智能机器人应用等方面，可充分借鉴其他成熟垂直行业的数字化、智能化经验。

针对当前行业改造现状，张盛平指出，目前酒企虽已落地各类自动化机械设备，但整体智能化程度仍不明确，存在大量可优化、可挖掘的升级空间，同时面临现实落地难题：智能化设备改造会占用生产场地，且行业普遍存在核心顾虑——智能化、自动化提产之后，优质酒出品比例是否会出现下滑。

此外，张盛平提出白酒行业智能化改造的深层核心挑战：白酒酿造兼具工艺属性与艺术属性，成品口感、风味与人工习惯、传统品酒文化深度绑定，属于带有人文特质的工艺。机械化、智能化改造偏向标准化、工具化，缺少人文温度与手工细节差异，新技术、标准化生产模式极易与长期形成的传统酿造习惯、消费口感认知产生冲突。整体来看，白酒工艺智能化升级机遇与挑战并存。

哈尔滨工业大学（威海）继续教育学院李进主任结合本次白酒智能化研讨会，介绍校区技术优势、跨行业智能落地案例，并提出校企合作赋能白酒产业升级的思路。

哈工大威海校区办学41年，综合实力突出，机器人、计算机、机械制造等学科优势显著，在智能制造、智能装备研发领域技术积淀深厚。

校区长期服务铁路、电力、核电、钢铁等多类国企，深耕传统产业智能化改造，摒弃通用化方案，坚持深入一线结合行业痛点定制落地性强的智能解决方案，实战经验丰富。

李进分享多项可对标传统行业的成熟智能案例：依托视觉技术实现轮渡驾驶员安全监控；通过数据化沉淀钢铁老工匠实操经验，解决人才断层问题；搭建核电“场站精灵”系统实现全方位智能巡检；数字化复刻餐饮烹饪手艺，实现机器人标准化制作；研发水下机器人、无人艇，实现船舶智能化清洗维保。目前传统智能设备多为标准化固定作业，暂未实现全场景自适应智能。

校区认同智能化需深度贴合行业场景的理念，计划依托自身智能制造、机器人技术优势，借鉴传统行业经验数字化、巡检智能化的落地路径，对接白酒工艺传承、生产管控、智能巡检等场景，探索校企共创模式，助力白酒产业数字化、智能化转型升级。

李进最后邀请大家参加6月8日至12日在威海举办的人社部组织的具身智能高级技术研修班。

哈尔滨工业大学（威海）继续教育学院主任 李进

中国物流股份有限公司酒业事业部数智创新中心总监刘传分享了物流视角下白酒AI智能化的边界认知、行业刚需、落地规划及行业建议。

其一，明确白酒智能化的核心边界。AI仅能替代重复性、流程性工作，无法取代人类的决策、创意与天赋。白酒酿造属于艺术型工艺，部分经验、体感、天赋具备高度个性化、难以量化、难以教学的特征，机器无法复刻，人机协同才是合理路径。

其二，阐述物流行业智能化刚需。当前物流行业面临明显的人力老龄化、装卸搬运等基础岗位招工难、用工短缺问题，智能化、装备升级是补位生产力、稳定作业效率的必然趋势，也是央国企推动行业升级、践行社会责任的重要方向。

其三，介绍酒业物流智能化落地思路。集团依托“中国酒仓”布局，推进酒企生产端到总仓的信息化打通与数据互通，主张适度开放企业生产、车辆、装卸、仓储、运输全链路数据，实现全程标准化作业、能耗管控、溯源管理与无人化适配，依托智能装备补足人工缺口，重构物流生产力与生产关系。

最后，提出行业共建建议。希望行业协会牵头，针对酒企信息化、数字化、智能化的不同发展阶段，梳理专属AI战略路径与落地报告，为行业标准化、体系化升级提供指导依据。

中国物流股份有限公司酒业事业部数智创新中心总监 刘传

海普智联科技股份有限公司CDO、副总裁都金鳌结合十余年白酒垂直数字化深耕经验，分享企业产业布局、全链条数字化落地成果，并针对《中国酒业人工智能发展报告》编制，提出三项核心撰写原则与行业发展思考。

海普智联20多年深耕白酒产业，布局六大制造中心、数字配套业务及四家数字子公司。旗下数字板块专注白酒垂直数字化领域11年，深耕主业、不跨界泛行业，沉淀了成熟的酒企数字化服务经验，内部以兴趣小组模式持续探索AI场景落地。

公司已搭建从原粮到营销的白酒全产业链数据体系，供应链溯源能力行业领先。秉持“守正创新”理念，认为酒业智能化必须深度吃透行业规则与产业逻辑，依托垂直行业认知结合数字化工具赋能升级，构筑核心竞争优势。

落地端自研生产制造系统，落地数字智能体管理模式，围绕人员、设备、质量、计划四大维度，实现六大生产中心数据实时采集、智能推送与迭代分析，全覆盖生产现场管控、流程规划、指令执行，形成完整智能管控闭环。

针对《中国酒业人工智能发展报告》编制，海普智联提出三项务实核心原则，杜绝空泛设计：一是不脱离历史谈AI，正视酒企信息化迭代中系统碎片化、数据割裂等遗留问题，通过系统重构、优化升级、设备利旧，建立行业通用优化方法论；二是不脱离路径谈AI，严格遵循智能制造“感知—分析—决策—执行—迭代”完整逻辑，分层规范数据采集、治理、工艺本体、模型耦合、智能应用全层级标准，保障落地性；三是不脱离目标谈AI，明确智能化是手段而非目的，紧扣提质增效、开源节流核心目标，聚焦酿造、营销、低碳、合规、国际化等真实业务场景落地。

结合行业现状，当前白酒行业面临消费降级与需求多元化升级的双重压力，传统单品销售承压、个性化需求凸显。行业智能化建设不能局限于企业内部协同，需打通全产业链供应链协同体系，围绕产业绩效赋能、全链条价值升级开展行业研究，适配酒业高质量发展需求。

海普智联科技股份有限公司CDO、副总裁 都金鳌

北京京城智通机器人科技有限公司董事长孙云权结合十余年白酒自动化与智能装备研发经验，分享了多香型酿造智能化难点、轻量化落地方案、工艺改造思路、成本原则及行业发展趋势，聚焦务实、低成本、可落地的酒业智能化升级路径。

孙云权表示，白酒上甑智能化最大瓶颈为各香型工艺差异大、标准化难度高。酱香、浓香、清香的料醅粘度、透气特性、操作手感截然不同，其中酱香多轮次生产粘度波动大、透气难控，是行业改造难点。公司联合复旦博士团队，依托多模态融合传感器与深度学习模型，实现上甑实时感知、漏气识别、参数预判，自动修正机器人运行逻辑，形成“感知-决策-执行”智能闭环，技术已在老窖、习酒、汾酒等多香型产线落地应用。

针对老产线空间有限、改造成本高、整线替换难度大的痛点，泸州智通推出轻量化、模块化改造方案。摒弃重型设备替换模式，以单台智能机器人搭配多模态传感系统为核心，辅以人工辅助作业，占地小、造价低，适配多数老旧酒厂的低成本智能化升级，落地性极强。

工艺智能化方面，团队坚持过程数据实时应用，拒绝后置滞后分析。联合江南大学优化润粮、发酵等核心工序，实时检测水分、淀粉、单宁等关键指标，动态调整工艺动作，在保留优质原料特性的基础上，稳定酒体品质、降低能耗、提升产能。

针对行业火热的人形机器人、具身智能概念，团队强调酒业智能化需务实落地、严控成本。白酒窖池作业场景特殊、空间受限，无需盲目研发复杂人形设备，应结合上甑、清窖、分层作业等真实场景，定制简约适配、高性价比的智能装备。过往高端精密设备因造价过高难以普及，印证了酒企智能化必须兼顾实用性与经济性。

团队以啤酒行业五年智能化规划为例，明确行业核心趋势：数字化是智能化的基础，只有沉淀完整生产过程数据，才能依托大模型快速筛选最优工艺配方，大幅缩短实验迭代周期。AI装备核心价值是赋能人工、提升效率、精准决策，而非替代从业者。未来泸州智通将持续输出标准化、模块化、低成本的落地方案，助力酒企分阶段稳步实现智能化升级。

北京京城智通机器人科技有限公司董事长 孙云权

瓴羊智能科技有限公司酒水行业负责人闫佳成结合与各大酒企的交流经验，分享了AI时代企业与个人的转型认知、落地实践与行业趋势。

首先，针对行业普遍焦虑“AI是否会替代岗位”，其核心观点为：不是AI替代人，而是会用AI的人替代不会用AI的人。企业真正的风险，是一线非研发人员缺少AI工具能力，人员流动后直接导致业务效率大幅下滑。

其次，明确白酒智能化的核心根基是数据。企业需同时打通内部业务数据+外部行业数据，才能支撑智能体持续迭代、场景有效落地，数据是所有智能化应用的底层本体。

闫佳成同时介绍了阿里最新技术趋势：行业通用问答模型逐步向企业超级节点、业务全链路智能升级，不再是单点工具使用，而是依托数据、业务流程、行业经验，串联形成完整业务智能体系。

团队已落地成熟实践，总结出“C139大客户打法方法论”，将客户拜访记录、沟通纪要、图文资料、周报日报等碎片化信息融合，依托AI自动生成报告、方案与沟通策略，实现业务全流程智能化赋能，无需代码开发，轻量化、可快速落地。

最后提出分层转型建议：个人层面可常态化使用各类AI工具提升效率；企业层面必须依托真实业务场景、组织变革、人员培训持续迭代，通过专项转型部门持续推进智能化升级。未来希望持续与酒企深度交流，输出阿里数字化、智能化经验，共建白酒行业AI落地体系。

杭州菜鸟供应链管理有限公司酒水行业总经理刘超结合与阿里云的内部协同沟通成果，分享了菜鸟在白酒行业的智能化落地能力、成熟场景、技术体系及行业共建计划，同时同步了行业报告推进进度与内部AI办公实践。

在内部数字化办公层面，菜鸟、阿里云已全面落地智能化办公体系，摒弃传统人工码字、文档整理模式，依托内部AI工具、数字分身及钉钉生态，自动化完成会议纪要、周报日报、工作排布等日常工作，实现办公全流程提效。

发言人同步会议工作安排：结合上午行业研讨的优质内容，团队将整合各方企业经验，计划两周内输出首版行业发展报告，按月度周期迭代完善，稳步推进行业研究成果落地。

业务与技术层面，依托阿里云羚羊技术支撑，菜鸟聚焦白酒行业供应链、硬件设备、数据模型三大板块深耕落地。依托全国3万余个仓库、海外64个布局仓库的完善仓储网络，形成三大成熟落地场景：一是数字化溯源与渠道防串货体系，实现酒企全链路渠道溯源管理；二是智能分拨大脑，依托大促海量包裹处理数据，结合天气、订单流向、供应链数据，实现智能预测与订单分流优化；三是鹰眼视觉智能质检系统，已落地天猫、猫超酒水退换货场景，通过外观智能识别、标准化筛选，有效降低酒水退货率，助力今世缘等酒企优化售后质检效率。

此外，菜鸟在无人智能设备领域技术积淀深厚，已落地末端无人车、机器人等智能化设备，可覆盖仓储末端配送全场景。

最后，菜鸟提出行业共建意愿，愿依托自身供应链、包材配套、后端软件及智能硬件能力，联动中酒协与行业平台，为各大酒企提供全流程配套服务，深度参与酒企供应链数字化、智能化升级项目，陪伴行业共同发展。

杭州菜鸟供应链管理有限公司酒水行业总经理 刘超

菜鸟网络IoT&自动化方案总监冷如冰介绍了菜鸟在智能质检、供应链预测、包材智能化等领域的落地模式，分享多行业成熟经验，提出适配白酒行业的人机协同、供应链数字化升级思路。

会上同步工作安排：各方汇总行业经验，计划两周内输出首版行业研究报告，持续迭代完善。同时菜鸟、阿里云已全面应用AI数字分身、智能办公工具，实现会议纪要、周报、工作排布等办公场景自动化提效。

冷如冰重点讲解AI人机协同质检价值。传统人工质检标准不统一、准确率波动大，且人才培养周期长、流失影响业务，无法适配高周转、高退货场景。菜鸟依托阿里视觉AI模型，采用概率性稳定质检模式，以AI标准化初筛+人工复核的方式，规避人工误差、提升效率与稳定性。该方案已落地天猫酒水仓、闲鱼验货宝、鞋服、奢侈品及进出口货品质检，可直接复用至白酒包装、退换货质检场景。

依托阿里算力、AI模型与供应链实战能力，菜鸟具备三大核心能力：一是供应链智能预测，通过自研“天际派”产品，沉淀大促海量数据，精准预测销量、优化库存，规避爆仓、缺货风险；二是全品类智能质检体系，积累多品类自动化质检落地经验；三是规模化包材供应链运营，依托每月数十亿级包装采购体量，打通包材采购、履约、管控、质检全链路，正持续AI智能化升级。

目前菜鸟正在内部打磨包材智能优化方案，后续将沉淀落地经验对外共享。同时菜鸟兼具互联网AI技术与实体供应链落地优势，搭配无人车、仓储机器人等末端智能硬件，可全方位支撑酒企质检、包材、仓储、供应链全链路数字化升级，愿意联动行业平台，持续为酒企提供配套服务，共建酒业智能化供应链体系。

菜鸟网络IoT&自动化方案总监 冷如冰

山西讯龙科技有限公司总工程师张攀介绍了讯龙科技核心业务、省级AI政策布局、白酒行业智能化落地思路与新型数据采集方案。

讯龙科技主营智能产线、智能装卸货机器人研发与落地，在自动化装备领域技术积累扎实，现阶段重点聚焦““行业数据体系建设与具身智能场景落地””。讯龙科技深度参与山西省人工智能产业规划，对接太原市科技局、省发改委，参与山西省“十五五”AI发展规划编制座谈。

结合山西省AI场景布局规划，全省重点布局两大具身智能训练场，一是煤炭开采专业数据采集训练场，二是依托汾酒产业优势打造的“白酒具身智能数字化训练场”。讯龙科技早在2023年已开展白酒场景数据采集与图像标注工作，用于大模型基础训练。

针对2025—2026年具身智能技术迭代趋势，讯龙科技提出行业升级关键：传统单一数据标注已无法适配高阶智能训练，行业亟需“人类示范优质数据”。张攀建议创新采用穿戴式感知设备，精准捕捉老师傅上甑、翻料等手工操作动作，标准化采集工艺体感与实操数据，解决传统人工操作差异大、经验难复刻、酒体风味不稳定的痛点。

张攀认同行业老师傅经验数字化的改造思路，计划以穿戴式数据采集为核心切入点，沉淀白酒专属工艺示范数据，赋能酒业机器人、AI模型迭代优化，助推酒行业在具身智能应用层面更进一步。

山西讯龙科技有限公司总工程师 张攀

浪潮软件股份有限公司智慧商业事业部副总经理李光学介绍了业务定位、行业技术现状、智能场景选择逻辑及企业信息化智能化改造思路。

浪潮设立白酒行业专属事业部，深耕酒业信息化建设，业务覆盖前端营销、物资供应链、质量管控及企业内部综合管理等全板块，专注垂直服务白酒产业。

李光学指出，当前行业通用AI模型、平台集成技术已趋于成熟，产业智能化竞争核心已转向垂直专业场景落地，尤其生产端定制化研发、场景化智能适配成为关键突破点。同时，智能体组合拼装、能力融合集成是当下技术发展核心趋势，依托高价值场景盘活技术能力，才能真正落地赋能企业。

浪潮强调，酒企智能化改造需优先筛选高价值落地场景，核心选择标准为解放人力、降本提效、解决繁杂重复性工作。例如搭建企业智能知识库，实现内部知识高效流转复用；针对营销费用核销图片核验工作量大、人工易错、人力浪费等痛点，落地智能核验场景，大幅降低人工成本与出错率。

针对酒企系统繁多、老旧信息化存量资产多的现状，浪潮提出适配性改造思路：不盲目替换原有系统，通过AI赋能、技术加持对旧系统进行智能化升级，盘活存量系统能力；同时结合按需新增智能模块、融合原生技术的模式，为企业拓展全新业务能力，实现低成本、高适配、可落地的信息化智能化迭代升级。

浪潮软件股份有限公司智慧商业事业部副总经理 李光学

北京爱智尚科技有限公司董事长刘廷及副总经理常乐围绕白酒智能化建设，按短、中、长期三阶规划分享落地路径，介绍成熟落地案例，并针对行业短板提出标准化、数据化发展建议。

短期（1-2年）主打轻量化快速落地，依托声、电、废气等多维传感技术，实现全方位智能质检，提质控险。目前已与茅台达成建华社项目合作，通过高精度传感器采集酒库液位、温度、环境数据，搭建智能库房管理体系，实现资产安全管控与营销效率提升。

中期（3-5年）聚焦酒体工艺数字化攻坚。通过与洋河合作实现酒体风味、勾调工艺数字化，缩短研发周期；落地智能巡航与供应商优化系统，提升出油率与优质品率；搭建蒸馏专家知识图谱，降低对老工匠经验依赖，推进工艺标准化。

长期（5-8年）核心目标是推动酒业从经验驱动全面转型为数据驱动。依托全流程数据沉淀与模型迭代，重构酿造生产逻辑，结合消费端数据搭建可迭代的产业智能体系，完成行业底层能力升级革新。

现场分享两大落地案例：一是智能储酒系统，通过陶坛三维建模、高精度传感及动态密度模型，实现仓储异常预警、全链溯源、智能分析，已在茅台、五粮液、汤沟等酒企试点应用；二是包装智能检测，结合声波与AI算法，可识别微米级裂纹、沙眼、厚薄偏差等细微瑕疵，解决人工漏检痛点，已落地茅台、古井、习酒、郎酒等多家酒企，持续迭代算法优化。

北京爱智尚科技有限公司董事长 刘廷

立邦软件有限公司方案中心总经理王龙介绍道，立邦拥有20年白酒行业服务经验，由早期单一财务运营服务，升级为全链条数字化运营赋能服务商。本次重点分享酒业三大核心解决方案、标杆落地成果、智能酿造技术研发进展及行业合作思路。

立邦白酒业务形成三大成熟业务板块，覆盖产业全场景。一是全域数字化营销体系，打通线下渠道、商超及全品类电商、直播渠道，依托数据中台实现营销统一管控、集中直播与一件代发等新业态落地。二是全流程生产管理方案，覆盖原粮采购、制曲、酿造、蒸馏、基酒勾调、储酒管护全工序，已为西凤酒搭建完整生产数字化体系，实现曲房温控、储酒罐管理、酒体过滤、酒样化验等全流程管控。三是配套边缘智能服务，涵盖包装、物流、快递等上下游配套智能化升级。

在标杆落地方面，立邦为西凤酒打造酿造、储酒全流程数字孪生体系，实现生产仓储可视化、可溯源管控。自研陶坛、不锈钢储罐智能管理系统，通过三维建模、精准液位监测、度数折算、扫码管控等能力，解决酒体调拨、分坛合坛、库存盘点等精细化管理难题。同时为金徽酒业搭建行业领先的全链路成本卷积核算体系，打通从原粮到成品上市的全链条成本数据，支持跨年度、多中心精细化成本核算，实现全生产周期成本可控。

立足酿造现场痛点，立邦落地多项自研智能模型。其一为智能储酒检测模型，依托高精度硬件，将酒体计量误差控制在5%以内，搭配气味传感、视觉监控，实现酒坛破损、渗漏隐患智能预警。其二为曲房智能管理智能体，实时采集温湿度、气体浓度等环境数据，结合气象数据预判发酵状态，自动优化发酵周期与工况参数，目前已进入客户现场实测阶段。

企业重点推进传统工艺经验数字化，依托色谱检测、视觉识别、理化分析等技术，将老师傅制曲、摊凉、配料、酿造的感官经验转化为标准化数据参数，量化原料配比与工序标准，适配多香型工艺升级。同时攻关两大核心智能场景：一是丢糟智能判别，依托影像与工艺参数自动判定丢糟标准；二是智能勾调，学习企业历年基酒配比数据，结合风味小样比对，智能输出最优勾调方案，稳定酒体品质。

技术层面，立邦构建多源数据融合体系，整合传感、理化化验、视频影像、现场工艺等多维数据，完成标准化清洗与建模，形成各工序标准工艺参数库。支持第三方设备数据对接联动，实现数据驱动设备自动调控，有效提升出酒率与生产稳定性。目前已梳理七十余个酿酒细分智能场景，持续细化场景颗粒度，完善全工序智能赋能体系。

最后，立邦表示酒业智能化已是行业必然趋势，企业历经两年内部技术沉淀，坚持“先落地、再迭代优化”的务实思路，希望依托全链路解决方案与自研智能酿造技术，联动中酒协与各酒企开展深度合作，共建标准化智慧酿造体系，助力行业提质增效、共赢发展。

立邦软件有限公司方案中心总经理 王龙

北京爱创科技股份有限公司产品总监王喆介绍道，爱创科技深耕数字化营销领域多年，2014年入局全域营销数字化赛道。公司依托自研码中台核心底座，构建“商品数据+AI+场景”数智生态，聚焦渠道、终端、消费者三大核心场景，为酒水、快消行业提供专属数字化定制方案，全面实现动销赋能、费用滴灌、风控提效。

爱创科技创新落地五码合一解决方案，打通厂家、经销商、终端门店全链路数据，实现货品流向可视、窜货智能预警、库存动态可控，推动渠道运营从传统“被动管控”向“主动赋能”升级。方案兼顾经销与终端全渠道运营，既规范经销商分销流转、库存周转秩序，又优化终端门店进销库存管理、货品陈列规划与智能动销推荐，指导门店科学备货、标准化经营。同时依托消费者开瓶扫码真实动销数据，搭建全层级智能分润体系，营销费用直达终端、杜绝中间截留，替代传统人工核算模式，分润数据透明可溯，充分激发经销商分销与门店主动动销的积极性。

针对行业普遍存在的羊毛党套利、营销费用空耗等痛点，爱创科技依托智能风控系统，将零散风控规则数字化、模型化。通过行为识别、地理围栏等核心能力，毫秒级拦截虚假扫码、批量套利等违规行为，从源头减少无效预算浪费，大幅提升营销投放ROI。同时搭建用户拉新、留存、复购全链路运营体系，精细化盘活私域用户资产，持续提升消费者粘性与复购率。

目前，方案已成功落地伊利、华润啤酒、雪花啤酒、青岛啤酒、燕京啤酒、蓝带啤酒、RIO鸡尾酒等头部企业，无需新增营销投入即可拓客增收、控费降本。未来爱创科技将持续迭代核心技术，深耕酒业细分场景，以定制化方案助力行业实现营销数字化、风控智能化、运营精细化升级。

北京爱创科技股份有限公司产品总监 王喆

东方电气启能（深圳）科技有限公司副总经理余贵强介绍道，东方电气作为四川本土央企，深耕能源装备控制领域43年，依托电力行业成熟的算法、自动控制与节能技术优势，跨界赋能白酒行业智能制造与节能降本，围绕白酒酿造核心工序落地多项成熟技术场景。

东方电气是全球最大能源装备企业之一，国内近三分之一电力能源源自其核心装备，在智慧燃烧、机组优化、自动控制与AI算法领域积累深厚，擅长通过精细化算法调控实现极致节能。

依托工业控制与算法沉淀，东方电气将电力行业成熟技术跨界复用至白酒酿造领域，落地四大核心应用场景。一是智慧蒸馏，通过算法模拟老师傅酿造实操经验，已在郎酒、五粮液、酒鬼酒等企业落地验证，可实现蒸汽节约10%—20%，大幅降低酿造能耗成本。二是智能灯检设备，结合背光、测光算法，检测准确率达97%，目前正携手峰谷推进酒类外观智能检测技术研发落地。

三是曲房智能温控，联合劲牌南溪酒业开展技术攻关，通过算法模拟曲房门窗启闭、动态调控温湿度，优化发酵环境，提升优质曲料产出率，相关课题预计明年上半年落地见效。四是酿造余热回收，聚焦酒业“双碳”节能需求，与五粮液、川大联合申报省级重大科技专项，验证余热回收节能成效。此外，东方电气自主研发的酒糟脱水设备达行业领先水平，酒糟脱水率可达45%，能够帮助企业缩减仓储运输成本、实现绿色可持续发展，同时通过酒糟资源化再利用，盘活副产价值、拓宽增收渠道。

余贵强表示，东方电气虽入局白酒智能化领域时间较晚，但技术积淀扎实、落地场景丰富。后续将持续依托央企能源控制与算法技术优势，深耕白酒节能生产、智能检测、工艺优化领域，携手行业同仁共同推动白酒酿造自动化、智能化、绿色化升级发展。

东方电气启能（深圳）科技有限公司副总经理 余贵强