AI定義“好口感”：當算法成為頂級酒企的首席風味官

1月29日，中國科技新聞學會發布2025年度“十大科技新聞事件”“十大科技熱詞”，多個AI相關內容入選，彰顯AI技術的產業滲透力。如今，這股科技變革力量已走進酒飲行業，推動產品測評與風味研發迎來算法主導的革新，算法正成為頂級酒企的“首席風味官”，打破經驗壁壘，重構行業邏輯。

當算法化身專業“風味官”，一場打破經驗壁壘、以數據驅動的風味革命，正在國內外酒企中全面鋪開。

一、大型酒企：解碼傳統，定義標準

行業領袖正利用AI，系統性地破解傳統釀造中的“隱性知識”，將其轉化為可優化、可復制的科學標準。

1.茅臺

面對醬香白酒釀造工藝復雜、經驗傳承與品質穩定化的挑戰，貴州茅臺啟動了“茅臺制酒釀造技藝機器學習系統”項目。

a.經驗數字化傳承：為將復雜的釀造工藝參數與資深技師的經驗轉化為可沉淀、可分析的數字資產，以科學手段支撐極致品質的穩定與傳承。

b.全流程數據智能分析：系統實現從潤糧到蒸餾的全流程數據自動采集，利用機器學習模型進行深度分析，構建關鍵工藝參數的優化與預測模型。

c.保障品質穩定性：通過數字化監控與智能分析，輔助生產環節維持并優化酒體風味的穩定性與一致性，為核心產品品質提供科學基石。

d.傳統產業智能化標桿：為白酒行業提供了將頂尖非遺技藝進行系統性數字解構的“茅臺范式”，證明了AI能與最深奧的傳統工藝深度融合。

2.五糧液

針對白酒風味描述缺乏科學統一標準的問題，五糧液聯合機構開展了系統性的風味輪研究。

a.建立科學風味表達標準：模糊的風味描述制約了精準品控與國際傳播。企業旨在構建可視化的“風味圖譜”，將抽象口感轉化為標準化語言。

b.構建風味物質關聯數據庫：研究篩選關鍵風味化合物，結合感官測試，建立了核心風味的術語庫與特征物質報告，并探索AI在風味預測中的應用。

c.賦能品質控制與市場溝通：研究成果已形成感官評價指南草案，為產品品控、品牌表達及參與國際標準制定提供了核心技術支撐。

d.奠定風味科學研究基石：該研究由行業龍頭牽頭，構建了融合消費者感官、風味化學與AI預測的底層框架，增強了中國白酒的國際話語權。

3.李渡

為破解白酒風味描述玄學化、勾調依賴個人經驗的行業瓶頸，國寶李渡攜手科研機構啟動了風味數據建模與智能勾調探索。

a.科學解析獨特風味：企業“一口四香”的獨特性源于其古窖池的獨特微生物群。為科學解析并穩定這一風味，必須將感官描述轉化為可量化的數據模型。

b.共建風味數字模型：項目對核心菌群進行動態監測，構建風味物質數據庫，并開發能模擬典型酒體風味、支持個性化定制的智能算法。

c.驅動研發與體驗創新：該研究為新產基酒的勾調提供科學參考，并能賦能“AI試喝”等創新體驗，為新品研發提供市場預驗。

d.開辟風味研發新路徑：這一實踐推動白酒研發從“經驗主義”走向“風味科學”，為行業提供了以數據驅動創新的產學研協同方案。

4.珍酒

為應對傳統勾調主觀性強、批次品質不穩定的行業痛點，貴州珍酒打造了醬香型白酒智能勾調平臺。

a.攻克技藝標準化難題：傳統勾調高度依賴調酒師個人技藝。企業需將“經驗化”技藝轉型為“數據化”系統。

b.酒體設計輔助：平臺依托基酒數據庫，構建數字化系統，通過智能算法輔助實現對風味的精準控制與高效勾調。

c.實現酒體品質高度穩定：平臺實現了生產流程與品質控制的透明化管理，確保不同批次成品酒風味保持一致，提升了生產效率。

d.引領勾調進入智能時代：該平臺標志著白酒勾調環節從“經驗驅動”邁入“數據智能”新時代，為行業標準化生產提供了關鍵技術范式。

二、中小型酒企：敏捷創新，精準捕捉

中小型酒企則利用AI工具直接對接消費端，快速進行風味創新與市場測試。

1.瓶子星球

面對新興酒飲市場口味迭代飛速、潮流瞬息萬變的環境，新酒飲企業瓶子星球集團實施了一套產品研發AI響應機制。

a.應對變遷挑戰：由于傳統長達數月的研發周期難以跟上社交平臺催生的口味潮流。公司團隊需一套機制，能實時捕捉、分析并快速驗證風味趨勢。

b.智能分析：于是，瓶子星球重點針對果立方品牌應用了這一機制。引進的Agent智能體能實時爬取并分析在社交平臺上與“果立方混飲”有關的評論，了解消費者最新的調飲配方和消費反饋，形成分析報告。使得研發團隊可以及時了解響應市場反饋，進一步優化果立方產品的酒體和果汁配比，以及推出新品口味，推進產品優化和新品研發。

c.縮短研發周期：該體系將市場洞察到產品概念的時間大幅縮短，推出精準擊中當下消費趨勢的產品，快速占領細分市場。

d.創新能力：不僅是一套響應機制，更使其在“快時尚”化的酒飲競爭中，擁有了區別于傳統酒企的敏捷創新能力。

2.挪威Himkok蒸餾廠

為在競爭激烈的金酒市場中快速響應前沿風味需求，位于挪威的Himkok蒸餾廠采用了基于“嗅覺AI”的消費者共創產品開發模式。

a.消費者驅動：為建立一種由消費者直接驅動、能即時將模糊感官描述轉化為產品配方的快速創新機制。

b.自然語言理解配方生成：AI算法解析消費者輸入的自然語言感官描述，從風味物質數據庫中智能匹配并生成推薦的金酒植物配方組合。

c.爆款快速孵化：這種C2B模式極大縮短研發周期，確保新品與目標客群需求高度吻合，相關產品首年銷量獲得顯著增長。

d.開創風味共創新模式：證明了AI可作為連接消費者感官與生產的“翻譯器”，為精品酒廠通過敏捷創新建立品牌護城河提供了新思路。

AI感官技術的商業化落地，徹底打破了酒飲研發依賴人工經驗、風味標準模糊的行業桎梏。從傳統釀造技藝的數字化解構，到消費端風味趨勢的精準捕捉，算法與數據深度融入研發全鏈路，讓抽象口感變為可量化、可復刻、可創新的科學體系。

這場由技術驅動的風味變革，正重新定義酒飲產品的研發邏輯，成為酒企構筑核心競爭力、引領行業迭代的關鍵籌碼。