人工智能影响葡萄酒贸易的五种方式
作者：Lauren Eads
据报道，人工智能系统将继续存在，每个行业都在努力保持领先地位 - 葡萄酒也不例外劳伦·艾兹。
每个行业都在弄清楚使用人工智能的好处和缺点。在葡萄酒中，它的潜在应用是巨大的。从葡萄园管理到酿酒和营销，人工智能的影响渗透到葡萄酒贸易的各个层面，影响着我们种植、制造、购买、销售和消费葡萄酒的方式。虽然有些人对其使用持怀疑态度，但许多人欢迎它的发展，并将其用作帮助我们更聪明而不是更努力地工作的工具。
“每个行业的人们都应该拥抱人工智能来帮助塑造它，并以满足人类需求和价值观的方式发展它，”人工智能驱动的葡萄酒推荐应用程序 Preferabli 的联合创始人 Pam Dillon 认为。
——我发现对于葡萄酒行业来说尤其如此。我们的行业比其他许多行业都历史悠久，我们希望保留讲故事的遗产。人工智能发展带来的变化是不可避免的，并且具有产生积极成果的巨大潜力。我们行业中的对话应该是塑造让我们的生活更轻松、更美好的成果。”
纳帕 (Napa) 蒙特莱纳 (Montelena) 酿酒师马特·克拉夫顿 (Matt Crafton) 表示，人工智能也可以应用于酿酒厂，以做出更有效的决策。“人工智能是一种工具，”他说。
– 我感兴趣的工具是那些能让我更快、更好地做出决策的工具。该框架的好处在于，理论上，人工智能几乎可以应用于任何地方；但实际上，它可以应用于任何地方。挑战在于，人工智能的好坏取决于其训练模型。其中大多数仍处于起步阶段。”
考虑到这一点，以下是人工智能对葡萄酒贸易影响最显着的五个领域，以及一些进一步推动其使用的项目。
1.葡萄栽培和酿酒
传统上，葡萄园的管理涉及对土壤、气候、灌溉和害虫防治的手动监测。现在，人工智能可以接管大部分工作。巴雷特家族 (Barrett family) 旗下的纳帕蒙特莱纳酒庄 (Chateau Montelena) 是在葡萄园中使用人工智能的酒庄之一。它使用人工智能实时监控葡萄藤，测量用水量，提供有关葡萄藤健康和用水需求的数据，推动灌溉决策，从而提高葡萄藤质量、节约用水和节约能源。它还使用人工智能和航拍图像来监测不同葡萄园区块的成熟和压力变化，从而进行有针对性的干预。
“我希望人工智能在短期内的实施将增强酿酒过程中的许多简单、可重复的任务，”蒙特莱纳酒庄的酿酒师马特·克拉夫顿 (Matt Crafton) 说道。– 之后，谁知道呢？对于杂货店货架上的消费者驱动、数据衍生的葡萄酒来说，人工智能可以很容易地在最终的混合特性和成分中发挥更大的作用。在我的世界里，创造力无法量化，我会很高兴获得更精确、更可行的数据。”
人工智能也正在解决烟雾污染问题。今年早些时候，Tastry（一款人工智能驱动的机器人，可以“品尝”葡萄酒）解释了如何使用其技术来解决加州的烟雾污染问题。Tastry 能够识别葡萄品种之间可能表明烟味污染的化学变化，以便酿酒师可以更快地就可能受到影响的葡萄酒的销售和营销及其潜在演变做出决策。其 CompuBlend 技术还通过掩盖烟雾污染、确定最佳混合物和澄清剂来帮助挽救受影响的葡萄，以帮助减少烟雾污染的财务影响。
2.葡萄酒教育
人工智能在一般教育中的应用潜力巨大——为什么不能用于葡萄酒教育呢？现在已经很容易向基于语言的人工智能模型提出有关任何事物的问题并获得准确的答复，包括葡萄酒。但随着技术的发展，理论上它的答案将变得更加可靠和详细。
– 我认为在葡萄酒教育中拥抱人工智能非常重要，a) 因为马已经脱缰，我相信此时已经没有回头路了，所以我们不妨采用它，b) 因为它实际上是有益的，”葡萄酒大师 Anne McHale 说道。– 人工智能，特别是大型语言模型 (LLM)，为简化和个性化葡萄酒教育（尤其是理论考试）提供了独特的机会。正如我在 GuildSomm 最近发表的一篇文章中概述的那样，法学硕士可以通过总结复杂信息、创建抽认卡等学习辅助工具以及提高书面沟通技巧来帮助学生，所有这些都有助于减轻认知负担并提高学习效率。这让学生有更多的时间专注于更高水平的技能，例如分析和批判性思维，这对于获得 WSET 文凭等高级资格至关重要。
它的使用确实带有警告。麦克海尔补充道，过度依赖人工智能实际上可能会削弱学生的分析思考能力，导致他们成为“被动学习者”。– 平衡人工智能的使用与人类判断非常重要，以确保学生继续积极参与教育。从道德上讲，我们还必须对版权和数据隐私等问题保持谨慎。虽然人工智能可以显着加强葡萄酒教育，但必须谨慎使用，以避免负面后果。”
3.预防欺诈
去年，波尔多的研究人员在预防葡萄酒欺诈方面取得了突破，他们推出了一种新的人工智能工具，该工具使用气相色谱法来分离和检测葡萄酒中的特定化学成分。研究人员能够分析 12 年来从波尔多七个不同庄园收获的 80 种葡萄酒，人工智能能够根据化合物簇识别特定的酒庄，并追踪它们的起源。瑞士日内瓦大学的 Alexandre Pouget 教授表示，它能够绘制出每个“每个酒庄特有的化学特征，与年份无关”。理论上，该技术可用于检测假酒。
同样，新西兰公司 Oritain 在 2022 年推出了确认葡萄酒真实性的方法，即根据特定风土的化学成分开发“法医指纹”，能够证明葡萄酒的确切位置。葡萄酒的起源。Oritain 的方法通过记录风土的独特化学足迹来发挥作用，这种足迹无法重现，但可以与葡萄酒的化学成分相匹配。其可靠性来自于土壤化学成分数百年来几乎没有变化这一事实。
这两种方法都将验证措施应用于瓶子内的液体，而不是葡萄酒的包装。
4. 酿酒、营销和品牌推广
虽然人工智能可以让酿酒以更加数据驱动的方式进行，但它也可以权衡哪些葡萄酒应该在哪里销售。人工智能通过预测消费者趋势来影响葡萄酒营销。机器学习模型可以分析来自社交媒体、消费者评论和销售的数据，以预测未来的葡萄酒偏好和市场趋势。酿酒厂可以利用这些见解来开发能够满足不断变化的消费者需求的产品。有些人已经在酿酒厂尝试使用它。
2023 年，朗格多克 (Languedoc) 的一家葡萄酒生产商奥伯特与马蒂厄 (Aubert & Mathieu) 在 ChatGPT 的指导下酿造了一款葡萄酒，询问了他们认为在法国南部酿造的最好的葡萄酒是什么。它的建议是制作有机西拉-歌海娜混合酒，并将其装入勃艮第形状的瓶子中。它提供了基本的酿酒建议，并由酿酒师进行调整，但基本前提——葡萄、标签、营销——是由 ChatGPT 给出的。结果是一种名为“The End”的葡萄酒。
人工智能还被用于生产葡萄酒标签。八月，贝尔热拉克的生产商 Maison Wessman 推出了一款限量版葡萄酒，每个标签都是独一无二的，由人工智能生成。Maison Wessman 的全新 Imprévu（法语中意为“意外”）使用 AI 增强图形，将看到标签设计“显然属于同一个系列，但都是一个”-独一无二的。
5.酒品推荐
虽然葡萄酒推荐应用程序早已使用，但它们通常通过使用众包数据来工作，根据以前的购买推荐最受欢迎的葡萄酒。人工智能让这一切更进一步。Preferabli 由超过一百万种葡萄酒及其特定香气和风味特征的数据库提供支持，这些特征由葡萄酒大师和侍酒师大师等专家捕捉。它允许您输入任何葡萄酒（啤酒或烈酒），并在其不断增长的数据库中公正地选择您个人会喜欢的其他葡萄酒。其代码会了解您的偏好，从而构建个性化的 1:1 配置文件，这是 Preferabli 独有的，并受 11 项专利保护。
“考虑一下库存中随时都有数以千计的葡萄酒，比如在零售或酒店环境中，”Preferabli 联合创始人 Pam Dillon 解释道。– 一个人如何才能在牢记每一位顾客的个人口味偏好的同时，牢牢记住它们？没有人愿意尝试这样做。Preferabli 汇集了生理学和应用数学博士以及世界上最大的葡萄酒大师和侍酒师大师团队来构建我们的软件 - 因此它可以像人类专家一样大规模地工作。 - 一些品牌正在使用人工智能 -驱动虚拟侍酒师指导用户完成购买过程。
今年夏天，酩悦轩尼诗葡萄酒庄园 (MHWE) 推出了“Divine”——一款交互式人工智能侍酒师，能够通过葡萄酒推荐与买家交谈。divine 运行在 GPT4 技术上，但接受了独特的数据集训练：拥有 MHWE 所有酒庄的专业知识，包括新西兰的 Cloudy Bay、中国的敖云、西班牙的 Bodega Numanthia、美国的 Joseph Phelps、Terrazas阿根廷的de los Andes，以及法国的Chateau dâEsclans、Chateau Galoupet 和Minuty。目前它采用“活生生的绘画”的形式，通过现实生活中的言语进行互动。然而，MHWE 计划将Divine 技术开发到商店和网上的其他应用中，影响消费者在商店的购买决策。
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