AI机器视觉替代人眼看酒花、深度学习模型预测糟醅温度场、工业大数据实现工艺参数智能寻优——工业AI正在深刻改变白酒酿造的传统模式。中控技术白皮书系统解析了白酒行业工业AI的三大核心应用：AI智能摘酒大模型、AI智能上甑大模型、工艺参数寻优辅助决策系统，揭示了从经验驱动到数据驱动的转型路径与实战成果。
工业AI在白酒行业的应用背景
白酒酿造长期依赖人工经验——看酒花摘酒、凭手感上甑、靠口传心授传承工艺。随着市场竞争加剧、人力成本增加、消费者对白酒品质要求提高，传统生产方式已难以满足发展需求。
中控技术将工业AI技术引入白酒生产工艺，以DCS运行数据底座+AI智能引擎为核心，构建AI智能摘酒、AI智能上甑、工艺参数寻优三大工业AI应用，在保持传统发酵核心工艺不变的前提下，解决常规控制方案无法解决的技术难点。
AI智能摘酒大模型——机器视觉替代人眼看酒花
传统摘酒依靠酿酒师人工看酒花形态判断分段摘酒，主观性强、一致性差。中控AI智能摘酒大模型以DCS运行数据底座+AI智能引擎构建，通过AI机器视觉获取图像来代替人眼的功能获取图像数据，经过运动图像ROI提取、酒花图像预处理分割、酒花特征参数提取，再结合流酒的温度、流量、时间及蒸汽压力流量等数据，采用中控自研的AI智能摘酒大模型通过大量的实例数据训练优化。
该模型在保留传统的看花摘酒工艺不变的前提下，实现智能化分段摘酒，可有效降低人工摘酒的主观误差，保证酒质的稳定性和一致性，提高收酒率特别是优质酒的产酒率。
AI智能上甑大模型——温度场预测可视化
传统上甑依赖酿酒师经验，质量稳定性难以保证。中控AI智能上甑大模型多传感器融合检测甑内糟醅纵向温度场、糟顶温度场分布，将糟面按象限切分为41个区域，实现温度场的预测可视化指导上甑，结合上甑过程蒸汽压力、流量、料位高度、上甑速度等数据，通过AI智能上甑大模型进行大量实例数据训练优化，实现自动优化上甑，提高收酒率及酒质。
工艺参数寻优辅助决策系统——数据驱动的智能决策
中控AI智能工业大模型基于深度学习技术建立高准的白酒酿造工艺预测模型，通过大量的生产实例批次工艺数据训练优化，实现白酒酿造工艺参数寻优与辅助工艺决策，有效提高白酒酿造的生产效率，提高出酒率。
该系统的核心价值在于将酿酒专家的工艺经验存储于智能控制系统，实现酿造工艺经验的数字化传承，最大限度减少对人工经验的依赖。
工业AI在白酒行业的未来展望
随着AI大模型、智能感知、工业互联网平台技术的持续迭代，工业AI在白酒行业的应用将不断深化。未来方向包括：更精准的发酵过程预测与调控、更智能的酿造全流程自适应控制、更高效的能源管理与碳足迹优化。中控技术“1+2+N”工业AI架构在泸州老窖、贵州茅恒等项目的成功实践，验证了传统酿造工艺与人工智能深度融合的技术可行性与商业价值，为白酒行业从“传统技艺”向“智能智造”跨越提供了可复制的路径。
