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舍得酒业_AI质检与窖池模型
应用场景：AI视觉质检光瓶酒与AI模型预测窖池出酒品质
社区投稿案例
投稿方：loki · 服务商：舍得酒业 · 收录时间：2026/8/28
本案例信息由投稿方提供、平台整理，尚未经人工核实，重要信息请以原文为准。
案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
消费服务 · 员工超5000人
3. AI 能力类型
视觉识别
4. 原来怎么干的
人工逐瓶目检灯检；老匠人凭经验判断窖池发酵品质，无法提前预知出酒品质和产量
5. AI 介入在哪一步
AI视觉检测设备替代人工灯检；AI窖池模型融合传感器数据预测出酒品质和产量；质检员负责异常复核，酿酒师负责工艺调整
6. 模型与架构
AI质检系统+窖池品质预测模型；融合计算机视觉+时序预测+物联网传感器数据；未提及是否私有化、检索/微调/提示词细节、系统对接情况
7. 数据基础（必填项）
数十年酿造历史数据、窖池发酵传感器数据（温度、湿度、酸度、酒精度等）、产品质检图像数据、下游质量反馈数据；构建了酿造过程数学模型；未提及数据量、清洗和标注投入
8. 效果
每条生产线效率提高70% → 现值；优质酒产出率提升；AI准确率或采纳率未提供具体数值
9. 投入
平台建设投入约数千万元；AI团队约15人；系统建设周期约2年
10. 坑
白酒酿造工艺独特性强，AI模型需深度理解发酵原理；窖池微生物群落复杂，预测精度受季节和原料波动影响大；传统匠人对AI接受度需逐步培养
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