开发白酒大模型，是否为时过早？

　　开发白酒大模型，是否为时过早？

　　近日，贵州大数据集团与贵州国台数智酒业集团股份有限公司、华为云计算技术有限公司在贵州省仁怀市签署战略合作协议，共同打造酱酒行业大模型——大酋。

　　该模型将打造综合知识问答、酒体追溯和测算、智能发酵、智能勾调、营销内容生产、企业管理AI智能分析、数字供应链构建等功能，为深入推进人工智能大模型赋能白酒产业数字化、智能化转型升级夯实基础。

　　虽说这是上个月的事情，但白酒行业对大模型的摸索，已经有了相当长的时间。在过去的数年里，大模型的浪潮持续翻涌，越来越多的行业开始接触并应用大模型。然而，很多人其实对大模型是什么还并不清晰。所谓人工智能大模型，是指拥有超大规模参数、复杂计算结构的机器学习模型。它通常能够处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。而具体到白酒行业内，大约也就是上面提到的一些数字化技术整合应用。

　　大模型的提法虽然始于2022年底，但其本质是对各类参数和数字技术的整合与输出。不少白酒企业都在这方面做过一些有益尝试。比如贵州茅台的“巽风数字世界”，比如国台的“数智化酿造”，又如前段时间非常时兴的“元宇宙”和“虚拟人”等概念。这些内容虽未言明是“大模型”，但从本质上说确实属于大模型的范畴。谁让大模型这个词含义如此丰富呢？

　　那么，现在开发酒业大模型到底超不超前呢？

　　答案是，一点也不超前，甚至应当马上发展起来。

　　酒业大模型，很可能决定白酒未来

　　从内容上看，酒业大模型是白酒各类参数与数字化技术紧密结合并输出结果的学习模型。既然是学习型模型，就必然要经过不断的实践与校准才能成熟起来。从这个意义上说，越早动手布局，就越能争得持续优化的时间。

　　从大模型的效用来看，白酒大模型集齐了知识问答、智能酿造和生产管理等多项强大的功能，如果都能落地将会显著提升劳动生产率，为白酒行业存量竞争打下坚持基础。事实也证明，走在数字化酿造前列的国台酒业已经取得了阶段性成果。半数产能都由智能化酿造车间承担，大大解放了劳动力提高了产品品质的稳定性。

　　从技术发展水平看，智能大模型已经相对较为成熟，可以满足酒业大模型的构建需求。不少互联网企业都亲身入局，想要找到合作伙伴非常容易。目前来看，已知的大模型包括但不限于ChatGPT、文心一言、豆包等，且还在如雨后春笋般不断增多。它们的出现，为酒业大模型构建提供了技术支持。

　　内容丰富、技术允许、效果强大，这样的酒业大模型此时不做何时做？

　　然而，酒业大模型的成功构建却也并非易事，其中仍面临诸多困难。

　　为啥构建酒业大模型那么难？

　　首先，大模型技术的落地需要明确的商业价值场景。目前，大模型技术主要在单点、小场景落地，难以对业务整体带来直观回报。对于白酒企业来说，如何找到大模型技术与业务需求的交叉结合点，并评估具体大模型的适配场景，是一个巨大的挑战。大模型想要落到实处，仍需要从小处着手，做精做细。

　　其次，模型落地的工程化能力不足也是一大难题。大模型的开发和部署需要专业的技术团队和基础设施支持，而白酒企业在这些方面往往缺乏经验。

　　再次，大模型的训练需要大量样本花费巨量时间。大模型技术通过深度学习可以更精准地把握消费者的行为，帮助白酒企业制定更加智能的营销策略和供应链管理策略。但前提是有海量的数据资源用以训练，还需要相当长的磨合训练才能得出较为科学的解决方案。

　　从模型构思到内容搭建再到训练成功，酒业大模型需要时间与资源去沉淀自己。

　　如何开发白酒大模型？

　　酒业大模型不是张口就来的新鲜噱头，而是应该被认真研究并付诸实践的新鲜事物。关于如何开发大模型，这边也有一些建议供参考。

　　首先是明确商业价值场景。白酒企业需要深入梳理业务流程，找到大模型技术与业务需求的交叉结合点。例如，在市场营销方面，可以利用大模型技术进行消费者画像分析、广告投放优化等；在供应链管理方面，可以利用大模型技术进行需求预测、库存管理等。有的放矢，才能无往不利；聚焦核心诉求，酒业大模型才不会沦为噱头。

　　其次，加强技术团队建设。白酒企业需要引进和培养专业的技术人才，建立自己的大模型开发团队。同时，可以与高校、科研机构、知名企业等建立合作关系，获得技术支持和人才培训。

　　再次，提升工程化能力。白酒企业需要加强大模型开发的工程化能力，包括模型训练、部署、优化等方面的能力。可以借助云计算、大数据等技术手段来提升工程化效率和质量。

　　第四，注重数据质量。数据是大模型开发的关键要素之一。白酒企业需要注重数据的收集、清洗和标注工作，确保数据的准确性和完整性。同时，可以利用大数据技术进行数据挖掘和分析，为模型训练提供更加丰富和有价值的数据。举例来说，白酒的生产和勾调需要成百上千道工序，将之规整好并通过训练形成数据，需要庞大的人力物力投入。

　　最后，持续优化和改进。大模型的开发是一个持续优化的过程。白酒企业需要不断收集用户反馈和市场数据，对模型进行迭代和优化。同时，可以借鉴其他行业的大模型开发经验和技术成果，不断提升自己的大模型开发能力。

　　综上所述，开发白酒大模型虽然面临诸多困难，但具有巨大的潜力和价值。白酒企业需要明确商业价值场景、加强技术团队建设、提升工程化能力、注重数据质量并做好持续优化改进等方面的工作，以推动大模型技术在白酒行业的落地和应用。

　　大模型的风口，您把握住了吗？（文章来源：大家酒评）

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