AI实战工作坊：泸州老窖如何找到AI真场景

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来源：腾讯智慧零售 ID：txzhls_tsr 作者：腾讯智慧零售

···编者按···

当AI成为行业转型的共识，“如何让技术真正落地、创造实际价值”却成了许多企业的共同困惑。泸州老窖与腾讯智慧零售联合打造的AI实战工作坊，恰好给出了一份务实且可借鉴的答案。AI的价值从不在炫酷概念，而在与业务痛点的深度耦合。

这场工作坊以“向外看+向内找”的双轨逻辑，既让学员吸收前沿AI知识、拓宽认知边界，又引导团队回归企业自身，聚焦“研产供销服”全链路梳理真实场景。48名跨部门学员协同共创，最终从30余个方向中沉淀出6个可落地的AI解决方案，既避免了技术与业务脱节的“空中楼阁”，又为企业培养了兼具AI思维与实战能力的核心人才。

对于正投身数智化转型的企业而言，泸州老窖的实践极具启示：转型不必追求“大而全”，而应秉持务实心态，从小处着手、聚焦细分场景；技术落地离不开跨部门协同，唯有让技术人员懂业务、业务人员懂技术，才能让AI真正融入业务流程。

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当前，积极拥抱AI已经成为行业的普遍共识。 然而，对于每一个身处转型进程中的企业而言，真正的焦点是：如何找到适配自身业务的真场景？ 企业需要的不仅是技术本身，更是能直接为业务赋能、为效率提速的清晰路径。唯有扎根业务，为AI找到可产生闭环价值的场景，才能跨越从“知道”到“做到”的鸿沟。

对此，泸州老窖深有同感。作为中国白酒的领军企业，泸州老窖从未止步于数字化转型的浪潮。过往，泸州老窖与腾讯智慧零售已在品牌保护和渠道陈列识别等方面展开全域数字化建设的深度合作。面对AI落地的机遇与挑战，泸州老窖以务实创新为核心，强调AI技术必须与业务痛点深度耦合。泸州老窖首席数字官苏王辉提到：“我们真正需要的是贴近业务真实场景的解决方案。尤其在白酒这类传统行业，AI必须结合自身的数据基础与业务流程，才能创造价值。”

在这样的背景下，泸州老窖与腾讯智慧经营学堂联合举办了AI实战工作坊，完成了一场从发散探索到聚焦落地的深度共创。本次工作坊以白酒行业的“研产供销服”全链路为起点，通过系统授课与深度研讨共创，精准挖掘业务场景，将前沿AI技术转化为可落地、能驱动的业务引擎。这不仅是泸州老窖应对当下挑战的一次务实创新，更是其践行数字化转型战略的一次具体实践。

从发散到聚焦，找到真场景

工作坊的设计兼具启发性、实用性、互动性和前瞻性，以“向外看”与“向内找”的双轨逻辑，高效赋能，先发散，后聚焦。强调参与感和体验感，让学员共同思考，协作产出。

● 向外看（发散） ：通过AI专家和讲师的课程输入，学员深入吸收AI基础知识、底层逻辑及行业应用，涵盖AI智能体开发、人+AI协作等模块。这不仅提升了对AI的认知深度，还引导学员思考“AI如何与白酒行业的酿酒、销售、供应链等场景结合”。

● 向内找（聚焦） ：在讲师引导下，学员迁移学到的AI知识，回归企业自身，借助腾讯智慧经营学堂开发的画布工具进行小组共创。这一工具从核心功能描述、目标用户互动、人与AI协作模式、业务流程整合等多维度切入，将抽象的概念转变为可视化的操作框架。48名学员来自ITBP团队及六大业务域代表，分成6组，共同完成知识输入与思维输出的双向激发，真正培养出AI思维与实战能力。

通过高效的共创，学员们不仅梳理出30余个覆盖“研-产-供-销-服”全价值链的AI应用方向，充分展现了AI技术在白酒行业的广泛应用前景。更聚焦核心业务痛点，深度打磨并输出了摊晾参数AI控制模型 、AI智能陪练系统 、消费者AI智能客服、财务知识AI问答系统 、包材智能测价模型 、 数据开发AI自动化，六个具有代表性的AI解决方案，为泸州老窖的智能化转型提供了清晰的落地路径。

这一从认知到设计、从发散到聚焦的完整路径，确保了“学什么”与“为什么学”能直接映射到“如何用”。正如讲师丁磊在点评中强调的：“AI必须小处着手，聚焦数据闭环的细分业务点。”本次工作坊正是为企业量身定制了一套可复制、可扩展的AI落地方法论。

从“火种”到“燎原”，开启可持续探索

这场聚焦落地的工作坊不仅是起点，也是对“领航新质生产力，促进新型消费”这一主题的切实回应。它诠释了，新质生产力并非空中楼阁，正是通过这样一次次的务实探索与协同共创，将科技力量注入传统业务链条，才能真正推动酒企的高质量发展。正如本次培训负责人在工作坊尾声总结，“AI落地的关键在场景，不在概念。我们要秉持务实心态，聚焦场景解决问题。AI不是一蹴而就，这次成果是未来落地的火种。”

本次工作坊的模式与成果，也为腾讯智慧经营学堂的AI课程体系提供了最佳实践验证。学堂的课程以培养可迁移的AI素养为核心，通过“方法论输入+场景化共创+实战工作坊”的闭环设计，帮助企业找到AI落地路径，培养AI人才。我们期待与更多正在推进数智化进程的优秀企业一起，找到更多真实场景，让技术精准对接业务场景，创造可见价值。

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