文丨知之 编审丨酒传社团队ID：jiuchuanshe-OTO

2026年5月，华润雪花旗下勇闯天涯superX推出一款青梅风味拉格啤酒，其诞生方式引发行业关注。因为这是全国首款“AI全链路啤酒”，从概念孵化、口味调试、包装设计到内容生产和投放回流，全程由AI深度介入。

6月，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助阵。一支单曲，一瓶小酒，AI谱曲填词，直指年轻圈层。

从啤酒到白酒，从生产线到营销线，两桩看似孤立的事件，其实共享同一条逻辑线索——AI正在以肉眼可见的速度渗透酒业的各个角落。

这并非偶然。当我们将视线拉开，扫描2025年下半年至2026年上半年的全球酒业版图，一个清晰的趋势浮出水面。人工智能正从后台办公室走向调酒实验室、酿造车间乃至原粮基地和葡萄园，渗透进酒业从生产到销售的全链条。

NO ·1生产端：数据正在解构千年经验

勾调，历来被视为白酒酿造中最依赖“人”的环节。调酒师靠舌头和记忆掌控风味，经验往往难以言传，更难以复制。而AI最先的突破口，恰恰就在此处。

2025年，贵州珍酒基于元景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，半小时内即可完成几十个配方的测评，新品从酒体设计到量产的时间至少缩短一半。调酒师将AI称为“数字同事”，由调酒师提出创意目标，AI提供数据支持和方案建议，最终由调酒师凭借感官审美拍板。勾调操作的效率较之前提高了200％。

勾调之外，智能化正向更多环节延伸。泸州老窖累计投入超160亿元，打造全产业链协同智能工厂，将3000余亩园区、118栋建筑、6万余个设备1：1复刻至数字空间，实现虚拟仿真与现实生产的双向闭环迭代。在智能包装中心，微米级AI视觉检测系统实现50-100微米精度、99.99%检测准确率，每秒灌装4瓶酒，效率是传统产线的两倍以上，不良品率低于0.05%，整体生产效率提升200%，运营成本下降68.85%。

在啤酒领域，日本麒麟啤酒自研AI味觉识别技术“FJWLA”，宣称能在影响苦度、醇厚感等风味的众多变量中，精准锁定达成目标口感所需的成分并给出配方建议。该成果自麒麟啤酒2026年3月起上市的新款啤酒开始应用。

葡萄酒领域同样在向AI转身。在西班牙，国家研究委员会启动了“定制葡萄酒”项目，研究人员正利用AI建立发酵过程的数字孪生模型。面对气候变化带来的葡萄成分波动，这套系统能帮助酿酒师更精准地预判和控制微生物转化这一复杂过程。

回看生产端的这些布局，一个判断已经清晰。AI正在比人更精准地把控质量指标，在各酒种的生产环节均已落地并带来可量化的效率提升。但客观而言，当前这些应用更多是数据积累与数字化工具的延伸，AI尚未真正“理解”酿造背后的逻辑。

NO ·2消费端：AI重新定义产品

AI在生产端是回答“怎么做”，消费端AI回答的则是更前置的命题“为谁做、做什么”？

华润雪花青梅风味拉格由Xcode实验室推出。这是华润雪花品牌管理中心设立的全链路创新研发平台，专注于AI技术在啤酒产品开发全流程的应用。

作为全国首款“AI全链路啤酒”，青梅风味拉格啤酒的起点不是酿酒大师的灵感，而是AI对全网社交内容、种草笔记、消费评论的全量语义分析。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岁年轻群体、Z世代女性及代言人粉丝三大核心人群。

更关键的是，AI通过市场扫描得出判断。青梅风味是啤酒赛道的“隐形蓝海”，AI模型认为青梅在茶饮、低度酒领域已被验证为爆款风味，但啤酒行业至今没有主打青梅风味的规模化品牌。

从消费者数据中发现产品方向，再从产品反向匹配消费人群，AI的这条“从人到酒”的造酒逻辑，正在被更多企业采纳。

在国际市场也有相似案例。帝亚吉欧利用AI分析社交媒体与食品饮料趋势，提前捕捉到果味威士忌的市场信号，并据此指导产品创新。其系统通过消费者对水果、香料等风味的偏好建立味觉档案，提供个性化酒款推荐。帝亚吉欧还推出了AI驱动的“What‘s Your Whisky”互动测验，帮助消费者探索适合自己的威士忌风格。

AI在营销内容端的渗透更为直接。华润雪花罐身上“竹马少年时”的字样由AI生成，低温变色互动设计被视为将技术转化为社交货币的实践。口子窖发布首支AI原创单曲《麻雀也能喝二两》，为同名新品小酒造势助阵，AI谱曲填词，直指年轻圈层。

但值得一提的是，对于AI的推荐，消费者并不会全盘接纳。美国酒类电商平台Drinks 在2025年进行的一项消费者调查显示，44%的人愿意让AI推荐自饮葡萄酒，但当场景切换至酒吧点选鸡尾酒时，信任率骤降至26%。所以，当AI说服不了消费者，又怎么能完全信任AI的产品创意呢？当前AI开发产品的热度也有待市场考证。

NO ·3效率与边界：AI在酒业的正反面

梳理以上案例，可以看到：AI在酒业的生产端效率提升显著、成果明确，而在消费端的价值释放仍处于实验阶段，尚待更长周期的观察。

先看正面，生产端是AI落地最扎实的战场。

在传统工艺环节中依赖“隐性经验”、在质量控制中依赖“人眼人舌”、在生产流程中重复性操作密集的地方，AI的介入都带来了可量化的提升。

泸州老窖的优质品率提升21.6%、不良品率下降67%，贵州珍酒的勾调效率提升200%，雪花青梅拉格从洞察到上架的敏捷响应。这些案例背后，是AI在“降本、提质、增效”这个命题上交出的成绩单。

但冷静审视，AI的边界同样清晰可见。

其一，AI对传统酿造“工艺机理”的理解仍极其有限。

当前的智能酿造，本质是对人工经验的数据化复刻和自动化执行，机器学会了“怎么做”，但并未真正理解“为什么这么做”。发酵过程中的微生物生态、气候微变对酒体的深层影响、风味物质之间错综复杂的相互作用，AI尚无法建立真正可靠的解释模型。

其二，营销端的AI应用尚未跨越“信任鸿沟”。

AI在营销端的创新足够新鲜，也足够吸睛。但需要追问的是，AI推荐的酒，消费者真的愿意买单吗？AI全链路创造的产品能真正吸引消费者吗？饮酒作为一种高度情感化、社交化的行为，算法能在多大程度上介入，远未形成共识。AI瓶身和AI音乐的新鲜感过后，若无品质和品牌内核支撑，AI营销终究会沦为一次性营销噱头。

其三，数据获取与行业知识之间的落差尚未弥合。

AI的分析效率令人瞩目，但大规模消费者数据采集与《个人信息保护法》之间的边界如何把握，尚未形成清晰共识。酿造端的数据则大量分散在纸质记录和老师傅的经验中，结构化成本极高。通用大模型无法理解白酒的地域微生物特征、香型的微妙差异，而训练垂直模型需要极高的专业度与大量标注数据。

换言之，AI在消费端面临的是“法律边界”的约束，在生产端遭遇的是“数据孤岛”的困境，而在两端之间，横亘着的是通用技术与行业知识之间的转化鸿沟。

三重落差叠加，使得酒业AI的规模化落地远比想象中复杂。

中国酒业协会理事长宋书玉指出，人工智能的发展必将带动酒业生产端数智化转型全面提速；但他同时提醒，企业在运用AI、数字化破局的过程中，要想好自身的发展路径，切忌“人云亦云”。