AI入酒：效率革命还是产业重构？

作者︱胡杨

2026年5月，华润雪花推了一款青梅风味，勇闯天涯superX系列的拉格啤酒。官方说，这是“全国首款AI全链路啤酒”：概念孵化、口味调试、包装设计、内容生产，全程由AI深度介入。一个月后，口子窖发布品牌首支AI原创单曲《麻雀也能喝二两》，为同名新品小酒造势。

两件事，看似各不相干，背后却是同一条逻辑线索。人工智能正在渗透酒业，从啤酒到白酒，从生产线到营销端。边界在哪？效率之外，带来了什么？又留下了什么？

生产端：数据正在解构千年经验

勾调，历来是白酒酿造中最依赖人的环节。调酒师靠舌头和记忆掌控风味，有些东西说不清楚，更无法复制。

人发明了科技，科技领先了人类，AI最先实现突破的，就是调酒师靠舌头和记忆掌控风味。

2025年，贵州珍酒把采集数据整合在一起，基于元景AI大模型打造酱香型白酒智能勾调平台。调酒师输入配方数据，系统用进化算法和深度学习辅助酒体设计。平台私有化部署后，勾调效率提升200%，次数降低30%，整个流程从几周甚至几个月缩短到几天。调酒师管AI叫“数字同事”，人提创意目标，AI给数据支持，最终拍板的还是调酒师，靠的是感官审美。

珍酒不是个例。舍得酒业2021年启动数字化改造，目前已进入全域收官阶段。智能化数字平台覆盖整个酿造车间，温度传感设备实时监测发酵关键数据。舍得还组建了数十人的专职数字化团队，完成了从传统业务人员到数字化技术人员的转型。

今世缘同样在加速。智能化制曲车间里，全流程智能系统精密调控每个环节，实时监测曲块内部微生物菌群代谢数据。近500间独立的智能发酵培养房，恒温恒湿精准可控。包装车间里，5G网络实现AGV搬运机器人低时延调度。智能化改造后，生产效率提升2.75倍，人均产酒能力提升390%，综合能耗降低40%。

泸州老窖的投入更具规模。深耕数字化近二十年，累计投入超160亿元。智能包装中心对标灯塔工厂标准，投资21.36亿元，是白酒行业首个无成熟案例可参考的项目。微米级AI视觉检测系统每秒灌装4瓶酒，生产效率提升200%。酿造环节优质品率提升超21.6%，不良品率下降67.28%。

古井贡酒完成DeepSeek-R1和阿里千问大模型私有化部署，落地五大应用场景，使用人数突破5000人。智能园项目2025年全面建成投产。五粮液布局AI训练营，在原料种植环节用AI大模型做种植策略动态优化。

啤酒和葡萄酒也在转身。日本麒麟啤酒自研AI味觉识别技术“FJWLA”，宣称能在影响苦度、醇厚感等变量中精准锁定目标口感所需成分。青岛啤酒的AI应用集中在生产与供应链优化，涵盖销量预测、智能排产、质量检测、仓储物流。西班牙国家研究委员会启动“定制葡萄酒”项目，用AI建立发酵过程数字孪生模型。宁夏天赋酒庄融合5G、物联网、AI、数字孪生等技术，覆盖葡萄种植到酿造全流程。

看下来，信号很清楚，AI把控质量比人更精准，各酒种生产环节都落了地，带来了真金白银的效率提升。中国酒业协会理事长宋书玉判断，AI一定会带动酒业生产端数智化转型全面提速。

但说句实在话，眼下的应用更多还是数据积累和数字化工具的延伸。AI远远谈不上真正“理解”了酿造背后的逻辑。宋书玉有句话说得准，智能酿造不是替代传统，是让千年技艺在数字时代获得“新生”。这定位，把AI的角色点得很透：辅助，不是替代。

消费端：从“怎么做”到“为谁做”

生产端解决的是“怎么做”，到了消费端，问题换了一个“为谁做、做什么”。

华润雪花那个青梅风味拉格，起点压根儿不是酿酒大师的灵感。AI扫了全网社交内容、种草笔记、消费评论，算法捕捉到年轻群体“微醺解压、社交打卡、情绪共鸣”的消费转向，精准锁定18-35岁年轻人、Z世代女性和代言人粉丝。AI模型判断青梅风味是啤酒赛道的“隐形蓝海”，茶饮和低度酒那边早就是爆款了，啤酒行业始终没人做出一个有规模的青梅品牌。

口子窖的路子不太一样。AI原创单曲《麻雀也能喝二两》瞄准都市青年解压、微醺社交的需求，歌词往年轻人生活痛点贴。整首歌没提过一次产品，是在替城市里“飞来飞去”的年轻人说“我累了，我想歇一歇”。不是广告歌，是一首属于夜晚、属于独处、属于小聚时刻的“情绪BGM”。

帝亚吉欧也这么干。年度全球趋势报告《Distilled 2025》基于AI分析了全球超1.6亿次在线对话，提前捕捉果味威士忌的市场信号。

但有个问题绕不开，AI推荐的酒，消费者真的愿意买单吗？

英国饮料营销公司Chelsea Co.做了个调查。55岁以上消费者里，75%不乐意在任何饮料营销活动中看到AI。即便在18到34岁人群中，仍有60%本能地更喜欢带人情味的营销和品牌。超过80%的受访者觉得自己能识别AI生成的内容。当然，品牌要是把话说开，年轻人接受度会高不少，18到34岁里75%表示只要说清楚是AI做的，就能接受。

这组数据暴露了一个核心矛盾：AI在消费端技术上搞得定，但消费者心理上还没完全跟上。喝酒这件事，情感和社交的比重太大了。算法到底能掺和多少，压根儿没有共识。AI瓶身、AI音乐，新鲜劲儿一过，没有品质和品牌撑着，这种营销大概率会变成一次性噱头。

实验有得失，落差等着填

AI在酒业生产端的效率提升大家看得明明白白，消费端的价值释放，还在实验阶段，得拉长周期观察。

AI的短板也挺清楚。

头一个，AI对传统酿造工艺机理的理解浅得很。现在的智能酿造，说白了就是把老师傅的经验数据化、自动化。机器学会了“怎么做”，但压根儿没搞懂“为什么这么做”。发酵里的微生物生态、气候细微变化对酒体的影响、风味物质之间那种说不清道不明的相互作用，AI到现在也没建出真正靠谱的解释模型。

第二个，数据孤岛和人才不够的问题还没解决。生产数据、渠道数据、用户数据各是各的，根本凑不到一块儿。既懂工艺又懂AI的人，到哪儿找？数字化投入大、回本慢，大多数中小酒企“不敢转、不会转”。AI部署成本高，行业各搞各的系统又不互通，数据孤岛越搞越严重，“马太效应”只会更厉害。

第三个，隐性知识的转化能力有限。白酒酿造涉及数千个管控节点、数百项质量管控要点，长期靠人工经验、感官判断，标准不统一、数据无留存是行业通病。要从“经验驱动”全面转向“数据驱动”，路还长着呢。

三重落差叠加，酒业AI的规模化落地比想象中复杂得多。

行业视角：从“要不要”到“怎么转”

2026年5月，中国酒业协会理事会会议上，理事长宋书玉讲到，中小企业现在面临的是“不上数智就掉队”的压力。

政策信号也很明确。工信部等三部门联合印发的《酿酒产业提质升级指导意见（2026—2030年）》要求“推进智能化转型升级”，支持行业级大模型和智能体开发。“十五五”规划纲要明确全面实施“人工智能+”行动。政策从宏观鼓励转向了“智能化、绿色化、国际化”这些硬指标。

行业首份AI报告《2026中国酒业人工智能发展报告》预计2026年8月在首届中国酒业人工智能大会上发布。这意味着酒业AI将从企业自发探索，走向行业层面的系统梳理和标准引导。

头部企业已经跑起来了。古井贡酒持续推进AI大模型共享共创项目。五粮液提出共同推进酿造大模型、智能感官评价、AI勾调系统等关键技术突破。泸州老窖在夏季达沃斯上表示，期望围绕工业AI场景落地、绿色制造标准共建开展务实合作。今世缘规划建成企业“酿造智慧大脑”。

但趋势不等于坦途。

从“要不要转”到“怎么转”，从“单点实验”到“系统重构”，酒业的AI之路才刚刚迈出第一步。宋书玉有句话值得记住，企业在提升生产效率，用AI、数字化进行破局的时候，得想清楚自己的门道，不能别跟着别人瞎跑。

努力提高效率之外，产业重构的答案，还得等时间来写。