酒讯深度｜从祖传秘方到算法竞争，AI酿酒走到哪一步了

作者｜半颗

编辑｜方圆

排版｜王月桃

日前，AIIC2026酒业创新与投资大会在四川邛崃举行，人工智能成为大会讨论的焦点。仅十余天后，“风雅智汇·AI启新”2026中欧校友企业家AI营销论坛又由会稽山兰亭参与举办。

图片来源：会稽山兰亭公众号

短短半个月内，两场聚焦AI的行业活动接连举行，也折射出酒业对人工智能日益高涨的关注。自动化生产、智能酿造、AI营销……如今AI正在逐渐渗透酒业经营的各个环节，而随着应用场景不断拓宽，AI在酒业中的角色也在悄然进化。

但酿酒毕竟是一门讲究产区、工艺、时间与风味的生意，当算法越来越深入地参与酿酒，传统技艺的价值该如何保留，AI又能在多大程度上改变酒企的竞争格局？

图片来源：摄图网

01

辅助酿酒

“AI负责做酒，人类负责喝酒。人类想喝什么酒，AI就做什么酒。”正大集团中国区首席运营官侯孝海的这句概括，为白酒行业描绘了一幅颇具想象的图景。

当AI已经能写文章、做短剧、辅助科研，它离“亲手”酿出一瓶白酒还有多远？

今年以来，酿酒产业的智能化升级接连迎来政策支持。年初，工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，加快推进AI技术在制造业的融合应用；2月，工信部等三部门又出台《酿酒产业提质升级指导意见（2026—2030年）》，明确提出深化人工智能在酿酒行业的应用，并支持行业大模型和智能体开发。

图片来源：工信部官网截图

而在政策加码之前，酒企早已开始行动。回头看酒企的智能化路径，大致分为两步——先要解决效率问题，再尝试参与酿造核心。

早在2015年，全国首个智能化酿酒车间在今世缘即建成投产，此后数年，洋河、古井贡酒等酒企纷纷投入智能生产项目。如2024年初，泸州老窖黄舣酿酒生态园智能包装中心正式投产，集智慧包材、智能包装、智慧物流和供应链调度等功能于一体，年设计包装能力达到10万吨。

图片来源：今世缘公众号

AI应用、智能化生产让酒水生产变得更高效，却还没有真正触及传统酿造最复杂的部分。毕竟，酒类尤其是白酒的生产，涉及微生物发酵、温湿度变化、原料状态等大量变量，过去这主要依赖酿酒师傅的经验。

而随着数据积累和算法能力提升，AI开始尝试读懂并继承这些经验。

习酒便是其中的代表。2025年，习酒发布“生产预测大模型1.0”，整合近十年的生产数据，并纳入200多个特征变量，对不同轮次的产酒情况进行预测。这套模型还能够根据目标酒质反向推演生产参数，为技术人员调整工艺提供参考。过去依靠经验积累形成的生产判断，开始有了算法提供的辅助依据。

国内的科研探索同样在推进。贵州科学院省轻工所研发的酱香型白酒智能勾调技术，通过分析醇类、酯类、酸类等关键风味物质，建立成分、口感与风格之间的关联模型。据项目资料介绍，该技术使优质酒品率提高至98%以上，勾调成本降低20%，生产效率提升30%。

图片来源：贵州科学院公众号

02

参与决策

从自动化生产到工艺监测，AI在白酒酿造中的参与程度不断加深。到了消费端，它已经开始影响消费者的选择，并逐渐将这种影响延伸至产品研发领域。

在AIIC2026酒业创新与投资大会上，有赞联合创始人黄荣荣发布了《让AI推荐你的酒：2026白酒行业AI营销专题研究报告》。报告显示，国内AI原生APP月活已达4.99亿，月人均使用92.7次，80.9%用户使用过问答功能，向AI咨询选酒正在成为常态。

图片来源：醉美 邛崃公众号

那么，既然AI能够帮助消费者挑选喜欢的酒，能不能反过来帮助酒企设计消费者喜欢的酒？

事实上，一些国内的酒企、机构已经对此开展了尝试。

国台搭建的数智勾调AI平台，将传统勾调技艺与人工智能结合，消费者可以根据个人口味偏好完成AI自主勾调，过去主要由酒企决定的酒体风格，如今有了消费者参与的空间。

图片来源：国台酒公众号

珍酒则借助中国联通元景AI大模型定制的智能勾调系统，可以把风味感官数据转成可计算的指标。流程上，勾调师先针对消费者口味提出目标，AI给出方案建议，勾调师再做感官判断和微调。据披露，系统投用后勾调效率提升60%，酒体复刻的口感还原度达到95%以上。

茅台镇的文中酒业则推出了“智能声纹音频调酒系统”，通过解析消费者的声音或者播放的音乐，AI提炼出其中的特征，并给出对应的风味建议，从而调配出专属酱酒。

啤酒企业则更进一步，有酒企已经开始让AI参与更完整的产品开发过程。今年5月，华润啤酒推出勇闯天涯superX青梅风味拉格。按照企业官方介绍，这款新品的概念构思、风味设计、上市推广及后续数据复盘，均有AI参与。

图片来源：雪花啤酒勇闯天涯视频号

在AI酿酒决策领域，国外的探索则更加大胆。

据报道，瑞典麦克米拉蒸馏厂把百年配方和大量消费者品鉴反馈交给模型，生成了许多人类调酒师难以想到的配比，经微调后的AI版威士忌拿下了国际赛事金奖。

挪威微型蒸馏厂Himkok与奥斯陆大学合作开发“嗅觉AI”，能把消费者描述的抽象风味，比如“北极光般的清冽”，翻译成具体的植物成分配比。据其创始人介绍，由此推出的金酒系列复购率达到82%。

日本麒麟则将AI的作用进一步延伸至成熟产品的风味改良，在今年对主力啤酒产品“晴れ風”的焕新过程中，便有其自主研发的嗜好分析AI工具FJWLA参与，该系统通过整合消费者调查和啤酒成分数据，分析哪些物质影响消费者对味道、香气的评价，为研发人员确定改良方向提供依据。

图片来源： KIRIN麒麟啤酒公众号

03

边界平衡

随着AI在酒业中的角色不断升级，这场变革的影响，已经不局限于酿酒车间。在营销层面，AI也在成为酒企争夺消费者的新工具。

今年，五粮浓香开始布局生成式引擎优化（GEO），尝试提升品牌信息在DeepSeek、豆包、元宝等AI平台上的可见度和引用率；江小白旗下的瓶子星球则建立了AI用户洞察系统，将电商、社交媒体、私域社群等渠道的消费反馈汇集起来，分析不同人群的需求，为产品推广和精准营销提供参考；习酒推出数字员工“黛阿央”“东方筱智”，参与品牌讲解、直播和客服等工作；光良、老白干等品牌则将AI引入内容创作，推出AI漫剧，让品牌传播有了更多表达形式。

图片来源：贵州习酒 公众号

与此同时，还有头部酒企已经在为更长远的技术应用布局。

今年2月，茅台集团入股具身智能企业北京小雨智造，此前，茅台旗下基金还投资了专注于大模型技术的面壁智能；2025年11月，五粮液成立四川普西智能装备有限公司，将业务延伸至智能机器人研发等领域……酒企对AI的重视程度正在不断加深，其在酒业中的应用边界也愈发宽广。

AI酿酒进程高效拉进度，问题也随之出现，当AI参与得越深入，争议的声音也就越大——AI追求标准化、精准化、可复制，酒却偏偏强调产区、工艺与独特风味。越来越多的环节交给算法，传统技艺和智能制造该怎么平衡？

在酒类营销专家肖竹青看来，AI与传统工艺并不矛盾，二者更像是一种互补关系。

“AI负责稳定下限，守住品质底线；酿酒大师、传统工艺负责塑造风味上限，把控风格特色。”肖竹青表示，传统酿酒师傅凭借视觉、嗅觉和味觉积累的经验，本身就包含大量生产信息。AI可以将这些经验转化为数据，帮助酒企降低人为操作带来的品质波动，也能让部分口传心授的技艺得到更系统的保存。

以茅台为例，其历时四年研发的“制酒酿造技艺机器学习系统”，并没有试图用算法重新设计一套酿酒工艺，而是围绕传统酿造流程，将过去依赖师傅观察、判断的生产经验转化为可采集、可分析的数据。通过建立工艺评价模型，茅台尝试让那些难以用语言准确描述的酿造经验，变得更加清晰、可追溯。

这也提供了一种传统工艺与AI共存的思路，工艺的核心仍由人来掌握，AI则帮助酒企更准确地理解和传承这些经验。

图片来源：摄图网

在这个层面上，AI能够帮助酒企提高生产效率、稳定产品品质，却未必能成为独有的核心竞争力。

肖竹青认为，智能设备、算法模型和数字化系统具有一定的可复制性。随着技术逐渐成熟，中小酒企也可以通过采购相关技术方案实现智能化升级，AI未来更可能成为酒业的基础能力。但相比之下，产区资源、老酒储备、品牌认知和渠道网络等长期积累的优势，依然难以被技术直接复制。

“只靠AI，造不出高端名酒”，他补充道。AI可以让酿酒变得更高效、更精准，但决定一瓶酒独特价值的是酒的“灵魂”，过去难以复制，未来也不会轻易被算法取代。

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WangqiHuigu

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