AI 重塑酒类制造商的饮品开发方式

人工智能正从后台办公室走向酒类行业的品鉴室。啤酒厂、酒庄和烈酒生产商正在利用数据工具塑造风味、加快产品开发，并触达正在改变饮酒方式的年轻消费者。

这一转变由市场压力和消费者变化共同推动。生产商在一些传统品类中面临增长放缓，对即饮产品的需求上升，而 Z 世代和千禧一代对低酒精产品、功能性成分以及更新颖风味的兴趣更强。饮料研究人员引用的行业报告和企业案例显示，AI 现在已被用于扫描消费者数据、预测趋势、设计配方，甚至在产品上架前帮助决定包装和营销方案。

在啤酒领域，最具代表性的案例之一来自比利时。鲁汶大学（KU Leuven）的研究人员利用机器学习分析了 250 款商业啤酒及每个样本超过 200 项化学属性。他们将实验室工作与感官评审以及数十万条消费者评论结合起来，训练模型预测人们会如何评价啤酒口感。研究发现，算法能够识别人类品评者常常忽略的化学关联，包括一些通常被视为缺陷的化合物，只要比例得当，也可能带来正面作用。同一研究还被用于改进无醇啤酒，通过识别与酒体和香气相关但缺失的化合物来提升品质。

大型啤酒商也迅速跟进。嘉士伯（Carlsberg）与微软及高校合作开展其所谓的啤酒指纹项目，借助传感器和机器学习，根据原料和酵母菌株预测风味。百威英博（AB InBev）则在限量版项目中使用生成式 AI，其中包括 Beck’s Autonomous——一款由 AI 工具开发配方、名称、标识和宣传素材的啤酒。小型公司也纷纷效仿，推出通过应用程序或二维码收集饮用者反馈的系统，并据此调整未来批次，以回应消费者希望看到的变化。

葡萄酒生产商则在用类似工具解决另一个问题：如何把一个高度主观的品类转化为更便于消费者选购的形式。专注于葡萄酒分析的加州公司 Tastry 通过化学特征分析，为葡萄酒建立其所谓的 FlavorMatrix，并为消费者建立 PalateMatrix。购物者通常通过二维码或零售展示屏完成简短偏好问卷，系统随后会推荐与其口味相匹配的酒款。该公司表示，其模型可在产品上市前预测消费者反应，并帮助酒庄将散装库存调配成面向特定买家的混酿。

随着部分市场中年轻成年人葡萄酒销量走软，这种做法变得更加重要。在 Paso Robles 等地，零售推广活动已采用 AI 驱动的发现工具，让对传统“风土”或产区术语不太买账的 Z 世代和千禧一代消费者更容易选购葡萄酒。系统不再要求消费者解读专业品鉴笔记，而是试图直接把他们与更可能喜欢的葡萄酒连接起来。

烈酒生产商则同时将 AI 用于产品开发和趋势洞察。瑞典蒸馏厂 Mackmyra 常被视为首家推出 AI 创作威士忌的企业，该公司曾与微软和 Fourkind 合作进行配方生成，最终选定其中一个方案投入生产。英国 Circumstance Distillery 随后使用名为 Ginette 的 AI 系统，协助开发 Monker’s Garkel 金酒。在大型公司层面，预测工具正被用于扫描社交媒体、搜索行为和食品趋势，以捕捉风味变化的早期信号。帝亚吉欧（Diageo）表示，公司利用数据分析指导创新，包括识别市场对果味威士忌风格的兴趣，这也支持了 Buchanan’s Pineapple Scotch 等产品的推出。

即饮鸡尾酒的兴起让这些预测工具变得更加重要。RTD 仍是饮料酒精领域增长最快的细分市场之一，因为它契合了年轻消费者既想要便利又不愿牺牲风味多样性的消费习惯。包括三得利全球烈酒（Suntory Global Spirits）在内的企业表示，它们正在利用数据建模，让罐装鸡尾酒在保持货架稳定性的同时，更接近调酒师现调饮品的口感。行业分析人士指出，组合装尤其畅销，因为它们契合了消费者对轮换尝新和探索发现的需求。

分销环节也在发生变化。Southern Glazer’s Wine & Spirits 建立了名为 Proof 的数字生态系统，为零售商提供全天候订购、库存可视化和定价工具，同时将销售数据输入预测模型。该公司表示，其系统有助于按门店层面预测需求、减少缺货并提高配送准确率。其他分销商也在使用类似工具规划路线、管理仓储运营并减少不必要的门店拜访。

不过，在企业内部推进 AI 并非一路顺畅。保乐力加（Pernod Ricard）曾提到，部分员工担心算法会压过经验判断或削弱本地决策权，因此出现内部阻力。公司表示，其应对方式是分阶段测试工具，将采用与可衡量结果挂钩，并通过培训员工而非直接替代他们。这种模式正在整个行业变得普遍：管理层希望更快决策、更低成本，但仍需要酿酒师、啤酒师和调配师来解读机器产出的结果。

气候变化也为这一转向增加了另一重原因。葡萄园正在使用传感器和预测软件监测水分胁迫、预判采收时间并追踪病虫害，因为天气模式正变得越来越难以预测。在加州和欧洲，生产商依赖这些系统保护作物免受热浪、灌溉故障以及病害压力影响，而这些因素都可能在葡萄进入酿造车间之前就改变其化学组成。

最终形成的是这样一个行业：人工智能已不再局限于物流或营销支持，而是越来越深地参与饮品构思、测试、定价和交付全过程。对于试图跟上口味变化、利润空间收窄和气候风险上升步伐的生产商而言，这项技术正从新奇概念变成实用工具——它能够影响从第一版配方草案到货架上的瓶装成品的一切环节。