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引 言
中国作为世界最大的白酒生产和消费国，白酒产业不仅具有广泛的经济基础，还蕴含着深厚的历史文化价值[1-2]。白酒酿造经过数千年传统工艺的积淀，构建了中国独特的酿造体系。典型的浓香型白酒技艺历经演进，形成了以固态发酵、多菌共生、分段摘酒为核心的复杂工艺流程，在行业内占据重要地位。
传统白酒酿造面临着效率低、质量波动大、人工依赖强、人员结构老化等突出问题，严重制约了行业的持续发展。此背景下，智能酿造作为融合物联网、人工智能、大数据与自动化的新型路径，逐渐成为推动白酒产业现代化的重要技术方向[3-4]。
文章系统梳理智能酿造在上甑、温控、摘酒和勾调等方面的研究进展，分析白酒行业智能化转型过程中面临的问题，并提出相应的发展趋势和建议，为构建高效、绿色、智能的白酒生产体系提供理论参考与实践指导。
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智能酿造技术研究现状
随着信息技术、自动化控制和人工智能技术的快速发展，智能酿造在白酒中应用逐渐成为酿酒行业的前沿研究领域。智能酿造通过应用物联网[5-7]、自动化设备[8-10]、人工智能[11-13]等，提高生产效率、降低人工成本，并确保产品质量的稳定性和一致性。
1.1
智能酿造系统总体架构
智能酿造系统总体架构如图 1 所示。
图 1 智能酿造系统架构
该系统以工业物联网为核心，融合了边缘计算、人工智能、过程控制与数据分析等关键技术[14]，覆盖酿造生产全过程，实现了对环境、设备、工艺参数的实时感知、智能分析与精细化控制。
智能酿造系统主要包括感知层、网络层、平台层、应用层共4个层次。其中：感知层包括温湿度传感器、气体传感器、重量传感器、近红外传感器、视觉识别模组等，用于采集制曲、发酵、蒸馏、勾调等工艺关键参数；网络层包括工业无线网络和边缘计算网关等，用于实现多源异构数据的可靠传输与边缘侧预处理；平台层包括基于工业互联网平台的数据中台和人工智能建模平台等，用于支撑工艺优化、设备预测性维护、能耗分析、数采集成，可满足异常监控等应用需求；应用层包括智能上甑系统、智能温控系统、智能摘酒系统、智能勾调系统等，用于实现全过程、全链条的可视化和智能化生产管理。
1.2
智能物联技术在智能酿造中的集成应用
智能物联技术是实现白酒智能酿造的关键基础设施，是感知层与决策层之间的数据桥梁，用于实现对白酒生产全过程的数据采集与状态监[15]。例如，在原料处理阶段，通过射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术与扫码系统实现原料溯源与库存动态管理；在制曲和发酵环节，通过温湿度、CO2和酒精浓度等传感器实时采集和传输数据，监控酿造环境与过程；在上甑蒸馏环节，利用机器人上甑结合智能感知系统，保障过程稳定与品质一致性。
此外，在生产过程中的关键控制节点部署边缘计算设备，可对采集数据进行本地处理、过滤与预警，实现低延迟响应与本地容错。所有数据经统一通信协议上传至企业工业互联网平台，为上层人工智能模型提供训练数据基础。
1.3
智能酿造中的智能机器上甑技术
机器上甑技术通过引入机器人替代人工操作，以保持传统工艺要求中的一致性。其核心指标包括铺料均匀性与精准度，以及是否能够准确预判穿烟时间，最终目标是实现精准探气上甑，均撒匀铺[16]。上甑流程如图 2 所示。
图 2 上甑流程
上甑流程中的关键控制点能否实现主要依赖探温系统的灵敏度和智能化水平。近年来，关于智能机器上甑技术的研究逐渐增多，如
王锦坤等人[17]基于改进的加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）算法设计的五自由度上甑机器人，能够实现多工位切换，精准定位，提升了系统的实时性与准确性；
王耀等人[18]提出的基于反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的探汽方法，有效提高了白酒自动化酿造中探汽上甑工艺的准确度；
田万春等人[19]针对白酒的探汽上甑工艺在自动化过程中探汽准确率低的问题，提出基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的探汽方法，使得探汽的准确率达到96%；
徐进友等人[20]设计的双工位旋转式上甑机器人采用多关节结构与撒料器协同控制，提高了上甑效率和出酒率，优化了酿造稳定性，减轻了酿造的劳动强度；
刘文斌等人[21]构建六轴上甑机器人运动学模型，采用五次多项式轨迹插值方案降低运动冲击与振动，提升补料动作的平稳性和可靠性，为上甑作业的精准控制与自动化实现提供技术支撑。
1.4
智能酿造中的智能温控技术
温度是白酒酿造过程中影响产量、质量与风味的关键控制因子，尤其在制曲、摊凉、糖化、发酵和蒸馏等核心环节中作用突出。传统工艺多依赖经验判断进行温控，存在调节滞后、能耗高、波动大等问题。随着物联网传感器、边缘计算与人工智能等技术的应用，智能温控系统由经验驱动向数据驱动的转变，成为智能酿造的重要组成部分。
在发酵环节，智能温控系统通过多点传感器实时监测发酵环境与窖池温度，并依据微生物活性动态调节参数，如精准控制糖化起始温度与入窖温度，优化环境温度曲线，保障糖化、发酵过程的稳定性与合理性，促进香味物质合成与酒体品质的一致性。
张军等人[22]综合分析环境温度、材料温度、窖藏温度及发酵蒸馏温度对白酒质量的影响，提出基于数据监测优化温控策略的重要性，为酿造高质稳产提供了理论支撑。
罗一等人[23]基于窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）技术开发的白酒窖池环境监控系统，能够实时监测温度与CO2浓度，并结合模糊比例 - 积 分 - 微 分（Proportional Integral Derivative，PID）控制实现远程智能调节，显著提升发酵过程的环境稳定性。
张一帆等人[24]研制的基于综合冷凝除湿与红外传感的温室气体在线监测设备，可在高温高湿窖池环境中动态追踪CO2和甲烷变化，为发酵过程的温度管理与节能减排提供实时数据支持。
潘文术等人[25]基于Arduino平台设计的传统酿酒智能温控系统，能精准自动控制水温度，减少人工干预，提高酿酒工艺的智能化水平。
为了满足发酵温控的高精度要求，张浩强等人[26]构建了白酒发酵罐温度控制系统的数学模型，并基于Simulink开发了常规PID与模糊PID控制系统仿真模型。
1.5
智能酿造中的智能摘酒技术
传统摘酒工艺以看花摘酒为核心，通过观察酒液冲击产生的酒花特征进行分段操作。然而，摘酒操作过程高度依赖人工经验，容易导致分段标准不统一，从而影响产品质量的稳定性。摘酒流程如图 3 所示。
图 3 摘酒流程
智能摘酒技术借助传感器、电子鼻、电子舌和图像识别等技术，精确控制白酒分段。当前，智能摘酒技术已成为白酒生产领域的研究与应用焦点。优化智能摘酒技术对于提升产品质量的稳定性和生产效率具有重要意义。
杨静娴等人[27]基于机器视觉提取酒花边缘轮廓，并结合模式识别技术构建清花分级标准，为自动摘酒提供依据。
田子宸[28]设计的基于轻量级卷积神经网络和嵌入式系统的智能摘酒系统，不仅提升了分类精度，还支持多产线的任务处理。
余锴鑫[29]提出的基于图像处理与卷积神经的摘酒方案，在实际生产中取得显著效果。
任东平等人[30]提出的融合多种检测策略的自动摘酒系统，通过动态识别酒精浓度、流速、温度等关键指标，并依据糟源类型自动匹配摘酒策略，实现精确控制分段酒液。
周海龙等人[31]结合超声波酒精浓度检测与传统酿造工艺设计自动摘酒系统，实现稳定、高效的自动摘酒操作。