本文来自微信公众号： 酒周志 ，作者：山神
值得警惕的是“伪数字化”的行业陷阱。有酒企花500万搭建一物一码系统，沉淀了千万级会员，结果90%以上是“一次性用户”，月活跃度不足3%，复购率低于1%。扫码红包发出去的是真金白银，换回来的是一个空壳数据库。
酿酒车间里最值钱的东西，正在从舌头变成数据。
过去，一家酒厂的品质上限，取决于老师傅的感官和经验。他们尝一口酒，就知道该加多少老酒调味，该在什么温度下摘酒。这套本事没法写在纸上，只能一代代口传心授。但现在，习酒、泸州老窖、国台们正在做同一件事：把这种不可言传的经验，变成可计算、可复制、可迭代的数据资产。
这或许就是AI进入酒业最深层的意义。它不是在替代酿造，而是在重新定义经验的存在形式。
从老师傅的舌头到大模型
9月，习酒集团2026年秋收论坛上，习酒集团党委书记、董事长汪地强说了一句判断：白酒行业正在经历“从经验酿造向科学酿造”的深层跃迁。论坛同期发布的《习酒酒谷酿造酵母菌图鉴》，系统描述了81种酵母菌的分类学地位与功能基因注释。
这件事的分量在于：过去酒厂知道“用好曲能酿好酒”，但“好曲里到底有什么、每种微生物在起什么作用”，尚未明确。把81种酵母菌讲清楚，等于把微生物资源从“想做好而难以为之”的状态，变成了可观测、可量化的科学知识。
泸州老窖走的是另一条路：将公司酿造、供应链等3000余亩园区、6万余台设备1:1映射到数字世界，建立起一个工厂范围的数字孪生体。在生产运行中，这套系统用实时数据进行AI预测，设备利用率提高45%，应急响应效率提升40%，运维成本降低25%。更重要的是，它把顶尖酿酒技工的操作动作、发酵调控、摘酒研判等核心数据采集下来，优化建模后转化为机器人的运行语言。改造之后，酿造环节优质品率提升超21.6%，生产效率提升70%。
国台的做法更贴近消费者。搭建起数智勾调AI平台，以“智能勾调+人工微调”的模式确保批次稳定。其底层逻辑是：以感官品评把握酒体风格特点，以指纹图谱相似度表征酒体物质组成，在这些量化数据的基础上，结合人工勾调大数据建立AI算法模型。国台智能酿造已量化1508个指标，消费者甚至可以根据个人口味偏好，让AI自主完成勾调设计。
三个案例，三条路径，指向同一个方向：酿酒这件事，正在从“人依赖”走向系统保障。
但这里有一个必须追问的问题：当经验被数据化之后，酿酒师的角色是升级还是被取代？
今世缘酒业的案例或许可以参考。2005年，今世缘启动自动化酿酒生产线研发；2011年，首条白酒智能化酿造生产线落地；2015年首套装甑机器人生产线正式投产。
目前，今世缘酒业智能酿造车间内，150多台智能装甑机器人昼夜值守，以三维视觉识别与力反馈技术，精准复刻“松、轻、匀、薄、准、平”的古法技艺，以毫米级精度对标30年以上工龄酿酒师的功底。
但今世缘在官方表述中用的词是“对标”，不是“替代”。这就意味着，老师傅的技艺虽被拆解为标准参数，但“什么样算好酒”的最终判断权，仍然在人手里。换句话说，酿酒师没有消失，他们的经验不再通过手把手传递，而是通过数据模型沉淀为企业资产。
AI推荐了你的酒，然后呢？
生产端的变化是深层的，消费端的变化则更直接，但也更容易被高估。
央视市场研究总经理虞坚曾公开披露过一组数据：2025年1月至2026年6月，AI APP覆盖设备数从2.6亿增至9.1亿。在他看来，AI辅助消费决策已成为品牌流量新入口，白酒用户的决策路径由此重构。
消费者在送礼、婚宴等场景中害怕买错、买贵、买到假货，开始习惯先向AI咨询产品备选名单。但AI能做的事情，到“推荐”这一步就基本到顶了。
有赞联合创始人黄荣荣分享过一组实测结论：AI可以输出产品清单，却难以解答产品本地在售状态、实时成交价格、宴席配套政策、退换货配送服务等落地问题。消费者即便拿到AI推荐结果，仍需要向门店、经销商、熟人确认真实信息，才敢完成购买。
这就意味着，AI输出内容还存在新旧信息混杂的风险，普通消费者很难辨别有效性。这其实也是白酒AI营销最真实的处境：AI是一个高效的“候选筛选器”，但完成交易的信任闭环，依旧要回归渠道与人。
AI的价值不在于帮酒企多卖几箱货给经销商，而在于帮酒企搞清楚：酒到底被谁喝了，在什么场景喝的，下次还会不会买。
茅台的i茅台提供了一个样本。公开数据显示，截至2026年5月，i茅台累计注册用户数达9615万，上半年酒类不含税收入402.64亿元，同比增长274.18%，占公司营业总收入比重达43.63%。
这组数字背后是AI和大数据在驱动营销决策：什么区域偏好什么产品、什么价位在什么场景下更容易开瓶、什么用户值得重点运营——这些判断不再依赖经销商的直觉，而是来自系统化的数据反馈。
但这也引出另一个问题：当头部酒企的直营占比持续攀升，AI营销究竟是在帮经销商，还是在替代经销商？从近期茅台大商的举措来看，我们不难预测结论。
头部用AI建壁垒，
中小酒企被数字鸿沟卡住
AI在酒业的渗透，不是一场普惠式的技术扩散。
贵州赖世家酒业全国市场营销负责人曾耀葵在2026世界品牌莫干山大会上，把传统酒企AI转型的困境拆成了三层：一是守正与创新的平衡，消费者担忧AI技术稀释酱香本味；二是数据孤岛与跨界人才短缺，兼具酱酒工艺底蕴与AI技术能力的复合型人才稀缺，叠加数字化投入成本高、回报周期长；三是消费场景碎片化，机械化的智能模式难以契合白酒消费的情感属性。
这三层困境叠在一起，导致多数中小酒企陷入“不敢转、不会转”的境地。
更值得警惕的是“伪数字化”的行业陷阱。有酒企花500万搭建一物一码系统，沉淀了千万级会员，结果90%以上是“一次性用户”，月活跃度不足3%，复购率低于1%。扫码红包发出去的是真金白银，换回来的是一个空壳数据库。
对比之下，头部酒企的效率壁垒已经非常清晰。茅台融合AI模型和排产算法，把排产时间从数小时压缩到5到30分钟，异常定位时间缩短到20分钟以内。泸州老窖的数字孪生系统已经将方案输出至供应商管理、灌装生产、仓储物流等不同场景。这些能力不是花钱就能买到的，它需要持续的投入、组织的适配、数据的积累。
四川省委省政府决策咨询委员会副主任李后强早前预警：“70%中小酒企都会被淘汰”，中国酒业协会理事长宋书玉则在今年5月理事会会议上指出，中小企业现在面临的是“不上数智就掉队”的压力。
这个预警是否危言耸听，取决于怎么看。从数据看，中小酒企面临的不是单一维度的竞争劣势，而是三重挤压：品牌力不如头部、渠道力不如区域龙头、数智化能力又跟不上。过去靠一款产品、一个区域市场还能活下去，现在连活得下去的基本盘都在被数字化重新定义。
四川省酒类流通协会执行会长铁犁提出过一个务实的解法：由省级层面牵头构建“川酒AI”公共数字平台，利用AI为酒企提供市场分析、精准投放与客户服务，降低营销成本，尤其是助力中小企业数字化转型。这个思路的逻辑是，AI能力不应该只是头部企业的私有资产，它也可以成为产区公共基础设施的一部分。
AI对酒业最根本的改变，不是让机器替代人。它让不可言传的经验变成了可计算、可复制、可迭代的数据资产。生产端，老师傅的手感被拆解为参数和模型；消费端，AI把品牌推荐给对的消费者，但成交仍然要回归渠道的信任；竞争端，头部企业用数据资产筑起效率壁垒，中小酒企面对的是一道正在拉大的“数字化鸿沟”。
酿酒这件事，从依赖少数人的天赋，变成依赖系统的能力。这个转变才刚刚开始。