人工智能在酿造酒行业中的应用

酿酒是一个古老的行业。随着现代化的发展，许多种类的酒已经实现了大规模的工业化生产。然而，人们并不完全满足于用机械代替人力来生产葡萄酒。传统的工业化酿酒，意味着统一的标准，预设的参数，精准的品控，酿出来的酒未必比小规模的人工工艺好。另一方面，手工操作需要巨大的人力资源，有经验的老师稀缺，成本很高。人工智能应用的成熟，让这个行业有了通过技术降低成本、提高质量的新想象空间。无论是在工业生产线上，还是在以人为基础的步骤中，人工智能都可以提供帮助。本文将介绍世界上已经出现的应用，并提出一些思考。

作者闫，

1.酒精酿造市场的规模和现状

2014-2019年，全国大型酿酒企业数量相对稳定，达到2500多家。截至2019年12月，全国规模以上酿酒行业企业数为2129家。从白酒行业销售收入来看，白酒行业销售收入占白酒行业销售的主要比重，规模以上白酒企业销售收入占67%；其次，啤酒行业销售收入占比20%，黄酒和葡萄酒占比相对较低，只有2%。

二、酒精酿造中常见的人工智能技术

机器视觉：机器视觉系统通过机器视觉装置将拍摄的物体转换成图像信号，传输到图像处理系统，转换成数字信号。然后，图像系统对这些信号进行各种运算，提取物体的特征，并根据判别结果控制现场设备的动作。它广泛应用于机器人手臂。

机器学习：机器学习是一门交叉学科，涉及概率论、统计学、算法复杂性理论等。传统的机器学习主要研究回归算法、决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等。该方法已用于计算葡萄酒生产中优化酿造步骤和配比的参数。

机械臂：机械臂是一个精度高、耦合性强的复杂系统，操作灵活性很强。需要为不同的人规划其关节空间的轨迹，形成末端姿态。广泛应用于工业装配等领域。在酿酒工业中，机械臂被应用于白葡萄酒的发酵。

激光测距：激光测距是以激光为光源的测距。由于单色性好，方向性强，激光器可以高精度昼夜工作。在酿造过程中，它是由用来灌装白葡萄酒的设备控制的。

物联网技术：通过信息传感器、射频识别技术等设备和技术，实时采集需要监控的各种过程和数据信息，传输到系统进行数据分析。物联网技术在酒厂生产线和发酵罐中的应用，可以采集实时数据进行决策和调整。

人工智能技术在酒精酿造领域的应用

四。人工智能在酒精酿造中的应用案例简介

日本俏江南：日本清酒品牌俏江南开发了一款人工智能工具，可以计算大米的更佳浸泡时间。清酒酿造过程中，大米在蒸煮前要进行浸泡，浸泡时间通常由经验丰富的酿酒师用秒表根据大米吸水的程度来控制，影响成品的口感，是整个过程中最重要的一环。随着清酒酿造行业劳动力日益短缺，南方美人酒厂希望通过人工智能等信息化手段振兴清酒行业。

美国帕尔马斯酒厂：美国帕尔马斯酒厂自主研发了一套人工智能发酵罐控制系统Felix，对酒厂拥有的24个发酵罐进行监控和分析。自2014年投入使用以来，安装在发酵罐中的温度和液体密度传感器以每秒10次的频率收集数据。系统根据这些数据和预设计划自动创建趋势线，并对发酵温度进行调整，以调整fe

Mackmyra:瑞士威士忌酒厂Mackmyra于2019年与微软和芬兰科技咨询公司Fourkind合作，开发了一款由机器学习算法设计的单一麦芽威士忌。这个威士忌配方是Mackmyra的机器学习模型在微软的云计算平台上运行生成的。该模型收集了包括麦芽、发酵、蒸馏和成熟在内的原始数据，并使用Mackmyra的历史配方、销售数字和客户偏好来生成各种备选配方。

中国科学院自动化研究所(洛阳):2017年，中国科学院洛阳研究所研发了一款给酒机器人。在传统的白酒酿造中，将煮好的高粱即酒醅运送到酒醅中进行蒸馏的步骤需要人工进行，这对运送和蒸馏监控的师傅们的经验要求非常高。机器人可以实时获取酒醅中的热量分布，通过电脑控制机械臂实现酒醅的“轻铺匀铺”和“气体检测蒸”。

人工智能在酒精酿造领域的五大局限

葡萄酒质量的主要影响因素包括发酵过程的原料和参数控制，受气候、地域和经验影响较大，机械化程度低，难度大。在工业化和自动化没有完全覆盖的情况下，人工智能不容易发挥作用。以中国白酒为例，工艺流程精细，受产地和工艺操作影响较大。市场对人工智能的参与能否储备和提升白酒的口感，还是有所保留的。

不及物动词人工智能在酒精酿造领域的发展趋势

中国不同类别的酿酒行业呈现不同的发展趋势。其中，白酒是我国特有的酒种，历史悠久，工艺复杂，市场巨大。在中国，人工智能在白酒行业的应用是白酒领域最重要的。随着白酒制造的逐渐工业化和智能化，相信会有更多的人工智能应用到生产线上。

随着人工成本的增加和工业化的发展，很多种类的酒的酿造工艺会逐渐减少对师傅经验的依赖，越来越程式化。数据分析和人工智能在总结人类经验和促进过程自动化方面发挥作用。