2024年白酒行业销售收入7963.8亿元、利润2508.7亿元，但产量同比下降1.8%——“量减价增”的背后是行业从粗放型向集约型发展的深刻转型。中控技术这份白皮书系统剖析了白酒酿造长期依赖手工操作、酒质不稳定、能耗高企等核心痛点，提出了“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，通过AI智能摘酒、智能上甑、工艺参数寻优等关键技术，为传统酿造工艺的数智化升级提供了完整路径与实战案例。

白酒行业长期面临五大核心痛点。自动运行层面，各工序以手工、半自动或单机PLC控制为主，难以实现全流程自动运行。智能酿造层面，上甑、蒸馏、摘酒等关键工序依赖酿酒师人工看酒花判断分段摘酒，质量稳定性差。智能酒库层面，酒库规模大、罐区多、产区广，传统输酒人工接管板跨接效率低下，易出现混酒。工艺传承层面，传统工艺通过口传心授模式传承，工艺参数难以优化提升。低碳节能层面，双碳政策及企业降本需求推动酒企进一步关注低碳节能管理。
这些痛点已阻碍传统酿酒产业可持续发展和竞争力提升。行业迫切需要通过数字化、智能化技术实现提质、降本、增效、安全、环保的管理目标。

中控技术创新推出白酒行业“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构。“1”指一个中心——以DCS运行数据基座为核心，实现白酒酿造全流程生产控制的自动化、智能化转型。“2”指两个平台——supOS工厂操作系统平台构建智能酿造中台，通过生产管理、设备管理、能源管理、质量管理等业务APP，与ERP、SCM、CRM等系统集成协同。“N”指N个智能应用——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等。
该架构以实现安全、质量、低碳、效益提升为建设原则，在保持传统发酵核心工艺不变的前提下，将工业互联网平台技术、智能感知技术、智能控制技术、AI技术与传统白酒酿造工艺深度融合。

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机器视觉获取图像代替人眼功能，结合流酒温度、流量、时间及蒸汽压力流量等数据，经大量实例数据训练优化，在保留传统看花摘酒工艺不变的前提下实现智能化分段摘酒，有效降低人工摘酒的主观误差。
AI智能上甑大模型多传感器融合检测甑内糟醅温度场分布，将糟面按象限切分为41个区域实现温度场预测可视化指导上甑，经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基于深度学习技术建立高准白酒酿造工艺预测模型，通过大量生产实例批次工艺数据训练优化，实现酿造工艺参数寻优与辅助工艺决策。

泸州老窖固态法白酒数字化新模式项目以中控“1+2+N”架构为核心构建浓香型白酒数智化酿造工厂，实现自原料仓至丢糟处理全过程的自主运行，建设AI智能摘酒系统、智能配糟系统、智能上甑系统，通过工艺参数寻优提升优质酒产酒率、降低能耗。
贵州茅恒5000吨酱香型白酒数智化酿造项目以“1+2+N”架构为核心，建设8个酿造车间智能产线，实现下沙、糙沙、七轮次蒸馏取酒等酿造全过程的智能化控制，实现酿造工艺经验数字化传承，最大限度减少对人工经验的依赖。