酱酒行业智能化升级再提速，贵州大模型应用方案出炉

作为中国酱香型白酒的核心产区，贵州拥有茅台、习酒、国台等一批知名酱酒品牌，其酱酒产量占全国总产量的80%以上。然而，面对消费升级、人力成本上升以及市场对高品质、个性化产品需求的增长，传统酿造方式面临效率瓶颈和品质稳定性挑战。为此，贵州省政府联合多家科研机构与头部企业，共同研发适用于酱酒行业的通用大模型（Industry-specific AI Large Model），并制定专项应用方案，助力酱酒产业向智能制造迈进。

方案提出，将在以下几个关键领域推进智能化升级：

一是智能酿造系统建设。通过部署传感器网络、物联网设备与AI算法结合，实现对发酵温度、湿度、微生物群落变化等关键参数的实时监测与动态调控，提升酿造过程的可控性与一致性。同时，利用AI模拟不同工艺条件下的风味生成机制，辅助优化生产工艺流程。

二是质量检测与溯源体系升级。引入计算机视觉与光谱分析技术，建立高精度的在线检测系统，对酒体色泽、香气成分、酒精度等指标进行自动化识别与分级。此外，基于区块链+AI的全流程追溯平台也将同步建设，确保每一瓶酱酒从原料到成品的全过程可查、可信。

三是仓储物流智能化改造。在传统酒库中部署智能巡检机器人与环境控制系统，实现恒温恒湿、通风换气、安全预警等功能的自动调节。同时，借助AI预测模型对库存周转率、市场需求波动进行精准预判，优化仓储布局与配送路径，提升供应链效率。

四是市场营销与用户洞察智能化。通过构建客户画像系统与行为分析模型，精准识别消费者偏好，指导产品研发与品牌定位。同时，结合AI内容生成技术，打造定制化营销策略与数字传播内容，增强品牌与消费者的互动粘性。

五是绿色低碳与可持续发展赋能。利用AI能效管理系统对厂区用电、用水、用气情况进行实时监控与优化调度，降低能耗与碳排放。此外，在废弃物处理与资源回收环节引入智能分拣与循环利用技术，推动酱酒产业绿色发展。

值得注意的是，此次大模型应用并非简单地将现有AI技术套用于酱酒行业，而是围绕酱酒酿造的复杂工艺特点与行业痛点，打造具有高度适配性的行业专属模型。例如，在微生物菌群调控、酒曲发酵控制、风味物质组合等方面，大模型将通过对海量历史数据的学习与建模，形成可复制、可推广的智能决策支持系统。

业内专家指出，贵州酱酒行业智能化升级的推进，不仅有助于提升产品质量与生产效率，更将在品牌价值塑造、市场竞争力提升以及国际影响力拓展方面发挥重要作用。未来，随着更多智能化场景的落地与推广，中国酱酒产业有望在全球高端酒类市场中占据更有利的位置。

目前，已有包括茅台集团在内的多家龙头企业启动试点项目，并取得初步成效。下一步，贵州计划设立专项资金支持中小企业接入智能化平台，推动整个产业链协同发展，力争在三年内实现规模以上酱酒企业的智能化覆盖率超过70%，打造世界级的酱香型白酒智能制造示范区。