‍当前，中国酒产业正站在关键转折节点。一方面，消费市场对配送时效、品质、个性化服务的要求持续攀升；另一方面，季节性波动显著、仓储场景复杂、产销配送频次高等行业特性，使得传统物流模式的转型升级需求日益迫切。如何在降本增效与服务升级之间找到最优解？一场以“数智重构”为核心的供应链变革，正在酒类物流供应链领域加速推进。

5月13日，2026第四届酒类物流供应链产业年会召开，酒类产业链上下游企业齐聚一堂，多位企业负责人带来精彩分享、开展深度对话，梳理酒类物流供应链从“人眼人手”到“具身智能”、从“经验驱动”到“智能决策”、从“单点降本”到“价值共生”的“三段式跃迁”路径。

从“人眼人手”到“具身智能”——感知与执行层的价值重构

酒类物流供应链贯通厂区内部转运、仓储规整堆码、跨区域干线运输、终端装卸分拣全业务链条，业态场景多元繁复，各作业环节深度耦合、联动紧密。伴随当前消费市场格局深刻调整，传统的物流作业模式已难以匹配产业高质量发展的现实需要。

对此，贵州茅台酒厂（集团）物流有限责任公司党委书记、董事长刘盛感触颇深，他表示，酒类消费市场需求结构持续演进，以往侧重大宗经销的B端单向物流体系已跟不上多元化市场发展节奏。酒类生产流通企业加快推动供应链转型，构建B端经销、C端零售协同联动的一体化物流体系，精准对接市场化、个性化、小批量的终端消费配送诉求，成为产业升级的必答题。

立足行业一线实操维度，林德（中国）叉车有限公司自动化事业部副总经理高忠崟剖析产业现实堵点：酒类行业生产销售季节性特征鲜明，仓储布局场景多样，产线物料周转与货品出库配送作业频次频繁，传统物流运营体系在仓储空间盘活、整体作业效能、旺季运力稳定供给等层面承压较为明显。

赛那德科技有限公司副总经理、联合创始人韩鹤天从货品特性层面补充阐释痛点：酒水产品品类规格繁杂多样，外包装易碎，全链路批次溯源、品质管控标准严苛。传统人工仓储搬运模式作业效率有限，一线人员劳动负荷高，货品磕碰损毁、现场操作安全等风险隐患长期存在。

华润雪花啤酒（中国）有限公司物流部总监王雷聚焦啤酒细分仓储场景直言现存短板：现阶段立体库、无人叉车、AGV等智能化仓储通用装备，与啤酒行业专属仓储流转、装卸作业场景适配性不高，智能设备落地应用成效未能充分释放。

针对行业特征与实际需求，具身智能与智能硬件的深度融合，正从底层重塑行业整套物流作业逻辑。目前，北自科技、赛那德、林德、珞石机器人、发那科等头部智能装备服务商已针对酒类物流供应链这一细分领域展开布局。依托感知、执行两大底层核心技术革新，二者深度协同，让机械设备摆脱单一固定程式作业，实现更强的作业灵活性与柔性适配能力。

在自动化全链路方案落地层面，高忠崟分享，林德自动化集成叉式AGV、四向穿梭车、智能调度系统等核心技术，打造覆盖原料入库、生产转运、仓储存储至出库配送的全链路柔性自动化解决方案，能精准适配白酒、啤酒、红酒等多品类酒企高效、稳定、安全的作业诉求。

谈及具身智能落地价值，韩鹤天提到，具身智能融合多模态感知与自主执行技术，让设备拥有更趋近于人类的判断能力，同时具备更强的稳定作业与不间断运行优势。例如，赛那德自研的“Robot Insight”物流垂直领域视觉-语言-动作（VLA）大模型，可赋予机器人多模态感知、自主决策与场景泛化三大核心能力，通过“工业大脑+机器人小脑”双核架构，有效解决装卸场景非标、复杂、多样的产业化难题。

不难看出，具备感知、判别、执行完整闭环的智能体，正以全新感知与执行体系重构行业价值，为酒类物流供应链新一轮产业升级筑牢硬件底层根基。

从“经验驱动”到“智能决策”——决策与调度层的效率跃升

如果说感知与执行层解决的是“手和眼”的问题，那么决策与调度层要回答的，则是“脑”的问题。当前，越来越多酒企达成共识：智能调度与决策系统已成为支撑供应链高效运转的“智慧大脑”，一场从“经验驱动”向“智能决策”的深层变革正在加速推进。

泸州老窖股份有限公司数字化发展中心副总经理余秀强介绍，企业正逐步落地智能调度与路径优化体系，把以往依靠资深员工经验判断的调度模式，升级为数据驱动型智能决策模式。在具体实践中，泸州老窖搭建起“大模型+小模型”双轮驱动，建成“5+N”全栈国产化智算中心，并依托数字仿真与数字孪生技术完成全生产流程优化，同步实现业务数据实时反馈，数字化转型成效清晰可见。

作为五粮液集团产业链创新布局的重要一环，普什集团将自主学习算法嵌入全部智能设备，搭建起智慧载具、轻量化材料、智慧包装三位一体技术体系，完成场内转运、仓储承载、流通防护全流程作业升级。

“现阶段我们要求智能设备具备自主学习能力——完成首件、次件生产时，设备可自主排查工艺缺陷与程序漏洞；加工至第十件，便能自主修正运行程序；量产百件后，整体作业效率将大幅提升。”四川省宜宾普什集团有限公司党委委员、常务副总经理、总工程师闫庆禹如此解释。

闫庆禹同时提出，应深耕细分场景，打造小模型专用路径。他坦言，当前市场需求迭代速度持续加快，传统制造研发周期已难以适配市场节奏。离散制造企业各业务环节均为细分独立场景，更适配小样本数据训练、快速迭代的轻量化模型。

从底层架构维度看，江苏今世缘酒业股份有限公司大数据中心经理兼首席信息官（CIO）吴布亚阐述了全链路AI系统化建设的三步构想：一是搭建企业级统一数据中台，归集全渠道多源数据，落地包含编码、品名、指标参数在内的全维度数据标准，深耕数据治理，将零散原始数据转化为标准化开放数据资产；二是推动AI技术与现有业务系统、作业流程深度融合，把数据与行业知识嵌入各流程节点与细分场景，依托AI赋能智能决策；三是采用本地部署与云端部署相结合的混合架构，在保障数据安全的前提下推动AI应用落地。

纵观头部酒企的数智化实践路径，一条清晰的行业趋势已然显现：供应链决策体系正加速从“经验驱动”转向“智能决策”。用算法替代过往经验、用数据替代主观直觉，并非否定人的核心价值，而是将人力从重复性机械作业中释放出来，使其聚焦于更高维度的研判与创新工作。可以预见，随着人工智能技术与制造业深度融合，酒类物流供应链的“智慧大脑”将持续进化，为行业高质量发展注入新动能。

从“单点降本”到“价值共生”——生态与模式层的价值跃升

当感知、执行、决策各环节完成数智化升级后，真正的变革才刚刚拉开序幕。随着数字化、智能化建设迈入深水区，行业认知持续迭代：数智化的价值早已突破单点成本管控的范畴，而是依托数据要素、人工智能能力与产业生态协同联动，打通全上下游产业链条，重塑产业商业模式，实现从企业内部降本增效到全链条共生共赢的价值跃升。

京东物流科技消费品业务总经理叶红梅表示，数智化的终极目标，是将企业沉淀的专业经验转化为可复制、可迭代的数字能力，从优化内部运营效率，延伸至对外赋能整个酒类物流供应链生态。她对此解释道：“无论是感知、执行还是决策环节，都离不开智能体自主学习，即依托感知数据持续迭代推演，输出最优解决方案。而智能体的感知、执行、决策、学习四层能力，也会随着技术的迭代更新同步进化。”叶红梅总结道。

那么，这些新技术、新方法、新模式又该如何与制造业深度融合，进而实现整个酒类物流供应链生态的价值共生？泸州老窖股份有限公司供应链管理中心总经理，中国物流与采购联合会酒类与饮料物流供应链分会副秘书长徐前景指出：当前AI技术迭代速度持续加快，企业布局数智化、推进技术落地绝非盲目跟风，必须坚守“立足痛点、洞悉技术、深度融合”三大核心原则。

他建议企业从三方面落地新技术、新方法、新模式：一是梳理自身业务需求，结合经营实际精准识别发展短板、业务难点与核心痛点；二是吃透前沿技术底层原理，同步调研同类技术在跨行业、同行业企业中的成熟落地案例；三是推进技术与业务场景深度融合。当前智能交互、数字人、知识图谱等技术已实现规模化落地应用，将其深度嵌入工厂全流程工业场景，围绕产品设计、厂区规划、生产优化、质量管控、设备运维等场景打造行业智能体，能够为产业高质量发展提供可落地的实操支撑。

闫庆禹对此观点深表认同。他认为，搭建完整知识体系，数据才能产生实际价值；数据完成价值转化后，再借助智能体自主学习、动态调优，方能充分释放数据效能。“企业需按业务板块搭建多维度知识体系，覆盖经营管理、供应链、生产制造、售后服务等领域。让数据成为人工智能的核心燃料，通过搭建优质数据集与标准化高质量数据体系，使其成为企业长期发展的核心驱动力。”他进一步阐释。

综上，我们得以窥见酒类物流供应链“三段式跃迁”的完整图景：感知与执行层的具身智能、决策与调度层的智能决策、生态与模式层的价值共生。三层体系逐级递进、互为支撑，将合力推动酒类物流供应链迈入数智化发展新阶段。（以上内容根据5月13日举办的2026第四届酒类物流供应链产业年会现场实录整理）