開發白酒大模型，是否為時過早？

　　近日，貴州大數據集團與貴州國臺數智酒業集團股份有限公司、華為云計算技術有限公司在貴州省仁懷市簽署戰略合作協議，共同打造醬酒行業大模型——大酋。

　　該模型將打造綜合知識問答、酒體追溯和測算、智能發酵、智能勾調、營銷內容生產、企業管理AI智能分析、數字供應鏈構建等功能，為深入推進人工智能大模型賦能白酒產業數字化、智能化轉型升級夯實基礎。

　　雖說這是上個月的事情，但白酒行業對大模型的摸索，已經有了相當長的時間。在過去的數年里，大模型的浪潮持續翻涌，越來越多的行業開始接觸并應用大模型。然而，很多人其實對大模型是什么還并不清晰。所謂人工智能大模型，是指擁有超大規模參數、復雜計算結構的機器學習模型。它通常能夠處理海量數據，完成各種復雜任務，如自然語言處理、圖像識別等。而具體到白酒行業內，大約也就是上面提到的一些數字化技術整合應用。

　　大模型的提法雖然始于2022年底，但其本質是對各類參數和數字技術的整合與輸出。不少白酒企業都在這方面做過一些有益嘗試。比如貴州茅臺的“巽風數字世界”，比如國臺的“數智化釀造”，又如前段時間非常時興的“元宇宙”和“虛擬人”等概念。這些內容雖未言明是“大模型”，但從本質上說確實屬于大模型的范疇。誰讓大模型這個詞含義如此豐富呢？

　　那么，現在開發酒業大模型到底超不超前呢？

　　答案是，一點也不超前，甚至應當馬上發展起來。

　　酒業大模型，很可能決定白酒未來

　　從內容上看，酒業大模型是白酒各類參數與數字化技術緊密結合并輸出結果的學習模型。既然是學習型模型，就必然要經過不斷的實踐與校準才能成熟起來。從這個意義上說，越早動手布局，就越能爭得持續優化的時間。

　　從大模型的效用來看，白酒大模型集齊了知識問答、智能釀造和生產管理等多項強大的功能，如果都能落地將會顯著提升勞動生產率，為白酒行業存量競爭打下堅持基礎。事實也證明，走在數字化釀造前列的國臺酒業已經取得了階段性成果。半數產能都由智能化釀造車間承擔，大大解放了勞動力提高了產品品質的穩定性。

　　從技術發展水平看，智能大模型已經相對較為成熟，可以滿足酒業大模型的構建需求。不少互聯網企業都親身入局，想要找到合作伙伴非常容易。目前來看，已知的大模型包括但不限于ChatGPT、文心一言、豆包等，且還在如雨后春筍般不斷增多。它們的出現，為酒業大模型構建提供了技術支持。

　　內容豐富、技術允許、效果強大，這樣的酒業大模型此時不做何時做？

　　然而，酒業大模型的成功構建卻也并非易事，其中仍面臨諸多困難。

　　為啥構建酒業大模型那么難？

　　首先，大模型技術的落地需要明確的商業價值場景。目前，大模型技術主要在單點、小場景落地，難以對業務整體帶來直觀回報。對于白酒企業來說，如何找到大模型技術與業務需求的交叉結合點，并評估具體大模型的適配場景，是一個巨大的挑戰。大模型想要落到實處，仍需要從小處著手，做精做細。

　　其次，模型落地的工程化能力不足也是一大難題。大模型的開發和部署需要專業的技術團隊和基礎設施支持，而白酒企業在這些方面往往缺乏經驗。

　　再次，大模型的訓練需要大量樣本花費巨量時間。大模型技術通過深度學習可以更精準地把握消費者的行為，幫助白酒企業制定更加智能的營銷策略和供應鏈管理策略。但前提是有海量的數據資源用以訓練，還需要相當長的磨合訓練才能得出較為科學的解決方案。

　　從模型構思到內容搭建再到訓練成功，酒業大模型需要時間與資源去沉淀自己。

　　如何開發白酒大模型？

　　酒業大模型不是張口就來的新鮮噱頭，而是應該被認真研究并付諸實踐的新鮮事物。關于如何開發大模型，這邊也有一些建議供參考。

　　首先是明確商業價值場景。白酒企業需要深入梳理業務流程，找到大模型技術與業務需求的交叉結合點。例如，在市場營銷方面，可以利用大模型技術進行消費者畫像分析、廣告投放優化等；在供應鏈管理方面，可以利用大模型技術進行需求預測、庫存管理等。有的放矢，才能無往不利；聚焦核心訴求，酒業大模型才不會淪為噱頭。

　　其次，加強技術團隊建設。白酒企業需要引進和培養專業的技術人才，建立自己的大模型開發團隊。同時，可以與高校、科研機構、知名企業等建立合作關系，獲得技術支持和人才培訓。

　　再次，提升工程化能力。白酒企業需要加強大模型開發的工程化能力，包括模型訓練、部署、優化等方面的能力�？梢越柚�云計算、大數據等技術手段來提升工程化效率和質量。

　　第四，注重數據質量。數據是大模型開發的關鍵要素之一。白酒企業需要注重數據的收集、清洗和標注工作，確保數據的準確性和完整性。同時，可以利用大數據技術進行數據挖掘和分析，為模型訓練提供更加豐富和有價值的數據。舉例來說，白酒的生產和勾調需要成百上千道工序，將之規整好并通過訓練形成數據，需要龐大的人力物力投入。

　　最后，持續優化和改進。大模型的開發是一個持續優化的過程。白酒企業需要不斷收集用戶反饋和市場數據，對模型進行迭代和優化。同時，可以借鑒其他行業的大模型開發經驗和技術成果，不斷提升自己的大模型開發能力。

　　綜上所述，開發白酒大模型雖然面臨諸多困難，但具有巨大的潛力和價值。白酒企業需要明確商業價值場景、加強技術團隊建設、提升工程化能力、注重數據質量并做好持續優化改進等方面的工作，以推動大模型技術在白酒行業的落地和應用。

　　大模型的風口，您把握住了嗎？（文章來源：大家酒評）

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