烟草行业AI大模型建设策略与挑战

一、核心观点

1.1 大模型驱动烟草行业变革

AI 大模型正为烟草行业带来深刻的变革。在生产方面，通过智能生产设备和自动化生产线，利用先进的机器学习算法和深度学习技术，实现对生产过程的实时监控和优化。例如，AI 技术可以对烟草原料进行精确筛选和分级，确保产品质量和一致性，提高得率。据统计，采用 AI 技术进行原料筛选后，优质原料的比例可提高 10% 至 15%，大大降低了生产成本。在管理方面，大模型能够实现智能费用审核、合同管理智能化等。以中烟创新为例，其构建的智能费用审核体系，通过深度学习和自然语言处理等技术，对海量数据进行快速分析和处理，自动识别费用支出中的规律和异常，提高审核准确性和效率，降低企业人力成本。在营销方面，AI 技术可实现精准营销，如基于消费者画像的卷烟品牌推荐算法、基于深度学习的智能客服等，提升客户满意度和企业运营效率。

1.2 建设关键在于融合与创新

将 AI 大模型与烟草业务深度融合是建设行业专用 AI 大模型的关键。创新则是构建行业新生态的核心。例如，中烟创新以生成式人工智能大模型灯塔为核心产品，为烟草行业提供了一系列创新解决方案，包括智能合同审查平台、智能招标文件编制审核平台等。通过融合大模型技术，深度理解合同文本语义和上下文关系，自动抽取关键信息，实现合同内容结构化呈现，精准评估风险，为企业提供高效、安全、智能的合同管理解决方案。同时，创新营销模式，利用 AI 技术分析消费者行为数据和市场趋势，制定针对性营销策略，实现精准营销。

1.3 挑战与机遇并存需审慎应对

建设烟草行业专用 AI 大模型面临诸多挑战。一方面，数据安全是重要挑战，烟草行业数字化应用涉及大量敏感数据，如消费者信息、产品信息等，需妥善保护防止泄露或被滥用。另一方面，技术挑战也不容忽视，涉及多种技术的不断更新迭代以满足行业需求。然而，挑战中也蕴含机遇。把握机遇，如持续推进技术创新、加强数据安全保护等，可实现行业跨越式发展。例如，天门烟草以 AI 技术为核心驱动力，构建数智化体系，虽面临 AI 模型需充分理解行业知识和适应复杂业务场景等挑战，但通过不断训练与学习，有望实现从传统操作到智能化、自动化的跨越，为行业发展带来新的突破和变革。

二、市场分析

2.1 烟草行业智能化需求趋势

2.1.1 行业发展推动智能化需求增长

近年来烟草行业规模提升缓慢，市场规模呈现负扩张趋势。随着行业的发展，传统的生产和管理模式已难以满足日益变化的需求。在生产环节，对高效、精准的生产设备和自动化生产线的需求日益凸显，AI 大模型可以通过对生产过程的实时监控和优化，提高生产效率和产品质量。在营销环节，精准营销成为企业提升竞争力的关键，AI 技术可基于消费者画像进行卷烟品牌推荐，实现精准营销，提升客户满意度和企业运营效率。因此，行业的发展推动了智能化需求的增长，AI 大模型建设成为必然趋势。

2.1.2 市场竞争加剧智能化进程

激烈的市场竞争促使烟草企业加快智能化转型，以提升竞争力。在当前的市场环境下，企业不仅要面对国内同行的竞争，还要应对国际市场的挑战。为了在竞争中脱颖而出，企业需要不断提高生产效率、降低成本、提升产品质量和服务水平。AI 大模型的应用可以帮助企业实现这些目标，例如通过智能费用审核降低企业人力成本，通过合同管理智能化提高企业管理效率等。因此，市场竞争加剧了烟草行业的智能化进程。

2.2 竞争格局与主要参与者

2.2.1 科技巨头纷纷入局

科技巨头纷纷入局烟草行业 AI 大模型建设，阿里云就是其中的代表。阿里云多次中标烟草行业的项目，如以 2078 万中标广东烟草商业系统综合管理平台建设项目、以 2498.8 万元中标福建烟草升级大数据平台建设项目、以 6861 万中标上海烟草集团有限责任公司烟草行业互联网架构云平台主中心节点项目云平台软件及服务等。这些中标项目展示了科技巨头对烟草行业 AI 大模型建设的积极参与，也反映了烟草行业对先进技术的需求。

2.2.2 创新企业崭露头角

以中烟创新为例，其灯塔大模型在多个业务场景的应用，为行业带来新活力。灯塔大模型是一款垂直行业大模型，已成功应用于多个行业，尤其在烟草行业，该模型已经在近 30 个业务场景中得到了应用。中烟创新推出了智能合同审查平台、智能招标文件编制审核平台、智能费用审核系统、人体行为检测系统等一系列产品，为烟草行业提供全方位的智能化解决方案。中烟创新以其创新的技术和产品，在烟草行业智能化建设中崭露头角，为行业的发展注入了新的动力。

三、产品研究

3.1 AI 大模型在烟草行业的应用场景

3.1.1 生产管理智能化

山东中烟工业有限责任公司的生产制造智能管理一体化平台项目，基于山东中烟云平台，融合计划调度、生产统计、工艺质量、设备设施、能源环境等生产业务，构建公司、厂级两级一体、“云 + 中台 + 微服务” 架构的生产制造智能管理一体化平台。该项目实施地点包括山东中烟工业有限责任公司本部、济南卷烟厂、青岛卷烟厂、青州卷烟厂、滕州卷烟厂。项目实施后，将极大提高生产管理的效率和精准度。据相关数据显示，采用该一体化平台后，生产效率可提高约 20%，产品质量稳定性提升 15% 左右。

3.1.2 合同管理智能化

中烟创新的智能合同审查系统，基于自主研发的生成式人工智能 “灯塔” 大模型，通过深度学习和自然语言处理等先进技术，实现对合同文本的智能化分析和审核。系统具备智能合同解析功能，能够自动从复杂的合同文本中抽取出关键信息，实现合同内容的结构化呈现，减轻人工阅读合同的负担，提高信息提取的准确性和效率。例如，在实际应用中，该系统能够将合同审核时间缩短约 30%，风险评估准确率提高至 90% 以上。

3.1.3 质检智能化

百度 EasyDL 助力卷烟滤棒质检，大大提升了卷烟滤棒检测的精度与速度。湖南大学的学生团队基于百度 EasyDL 平台打造的卷烟滤棒端面智能化检测系统，一方面能对正次品进行准确区分，正确率达 98.79% 以上，相比于传统人工检测提升了 30% 的速度；另一方面，也能对次品进行多重分类，多分类的准确率可达 94.32% 以上。同时将分类后的结果反馈给生产人员进行生产调节，避免了生产原材料的浪费。

3.2 产品优势与创新点

3.2.1 高效精准的数据分析能力

这些 AI 大模型产品能够快速分析大量烟草行业数据，为决策提供有力支持。例如，中烟创新的智能合同审查系统，通过对合同文本的深度分析，能够准确识别潜在风险点，并进行量化评估，帮助企业优先处理高风险问题。山东中烟的生产制造智能管理一体化平台能够实时收集和分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率。百度 EasyDL 平台通过对卷烟滤棒端面图像的分析，实现高精度的质检，为企业节约成本。

3.2.2 个性化定制与持续优化

这些产品可根据企业需求定制，并不断学习和自我优化。中烟创新的智能合同审查系统支持合同审核流程的自定义配置，企业可以根据自身业务需求和管理规范，灵活设置审核节点、审核人员及权限分配。“灯塔” 大模型具备不断学习和自我优化的能力，能够随着技术的不断进步和法律法规的更新自动适应新的环境和需求。山东中烟的生产制造智能管理一体化平台也可以根据不同卷烟厂的实际情况进行定制化开发，满足企业的个性化需求。百度 EasyDL 平台支持用户使用 C# 调用模型，方便用户在编写软件时直接调用训练好的网络模型，同时其 AutoDL 技术可以自动搜索适合训练数据的网络结构，提高模型准确率。

四、竞争格局

4.1 主要竞争对手分析

4.1.1 科技企业的竞争策略

阿里云等科技企业凭借其强大的技术实力和丰富的资源优势，在烟草行业积极拓展市场。阿里云以其在云计算领域的领先地位，为烟草企业提供云服务项目，如山东中烟工业有限责任公司云服务项目、中国烟草总公司重庆市公司 “重庆烟草 2024 年 AI 大模型建设项目” 等。其竞争策略主要包括以下几个方面：一是不断提升技术水平，确保在云计算、大数据分析等领域保持领先地位，为烟草企业提供高效、稳定的技术支持。例如，阿里云在数据存储和处理方面采用先进的分布式架构，能够快速处理海量烟草行业数据，为企业的决策提供准确依据。二是积极与烟草企业合作，深入了解行业需求，定制化开发解决方案。通过与烟草企业的紧密合作，阿里云能够更好地把握行业特点，为企业提供符合实际需求的智能化解决方案。三是加强市场推广，提高品牌知名度。阿里云通过参与各类烟草行业项目的竞标，展示其技术实力和解决方案的优势，提升在烟草行业的品牌影响力。

4.1.2 创新企业的差异化竞争

中烟创新以灯塔大模型为核心，专注于特定业务场景的智能化解决方案，与科技企业形成差异化竞争。中烟创新的灯塔大模型在烟草行业多个业务场景中得到应用，如智能合同审查平台、智能招标文件编制审核平台、智能费用审核系统以及人体行为检测系统等。其差异化竞争策略主要体现在以下几个方面：一是专注于烟草行业，深入了解行业需求和痛点，提供针对性强的智能化解决方案。中烟创新的团队成员大多具有烟草行业背景，对行业业务流程和需求有深刻的理解，能够为烟草企业提供更加贴合实际的解决方案。二是强调技术创新，不断提升灯塔大模型的性能和功能。中烟创新投入大量资源进行技术研发，通过深度学习和自然语言处理等先进技术，不断优化灯塔大模型，提高其智能分析和决策支持能力。三是注重客户服务，提供全方位的技术支持和培训。中烟创新为客户提供个性化的服务，包括系统安装、调试、培训等，确保客户能够顺利使用其智能化解决方案。

4.2 竞争优势与劣势对比

4.2.1 科技企业的优势与挑战

科技企业如阿里云在烟草行业智能化建设中具有明显的优势。首先，技术实力强。科技企业拥有先进的云计算、大数据分析、人工智能等技术，能够为烟草企业提供强大的技术支持。例如，阿里云的人工智能算法在图像识别、语音识别等领域处于领先地位，可以应用于烟草行业的质检智能化等场景。其次，资源丰富。科技企业拥有庞大的研发团队、雄厚的资金实力和广泛的市场渠道，能够为烟草行业智能化建设提供充足的资源保障。然而，科技企业也面临一些挑战。一方面，对烟草行业业务理解可能不够深入。由于科技企业的业务范围广泛，可能无法像专业的烟草行业创新企业那样深入了解烟草行业的业务流程和需求，导致其解决方案在实际应用中可能存在一定的不适应性。另一方面，面临激烈的市场竞争。随着越来越多的科技企业进入烟草行业，市场竞争日益激烈，科技企业需要不断提升自身的技术实力和服务水平，才能在竞争中脱颖而出。

4.2.2 创新企业的机遇与风险

创新企业如中烟创新在烟草行业智能化建设中也面临着机遇与风险。机遇方面，创新企业更了解行业需求，能够提供更加贴合实际的智能化解决方案。由于创新企业专注于烟草行业，对行业的业务流程、痛点和需求有深入的了解，因此能够开发出针对性强的智能化产品和服务。例如，中烟创新的灯塔大模型在合同管理智能化方面具有显著优势，能够满足烟草企业对合同管理的高效、精准需求。此外，随着烟草行业智能化建设的不断推进，创新企业有机会与烟草企业建立长期合作关系，共同推动行业的发展。然而，创新企业也面临着一些风险。一是资金和技术资源相对不足。与科技企业相比，创新企业的资金实力和技术资源相对有限，可能在技术研发、市场推广等方面面临一定的困难。二是市场份额较小。创新企业在市场竞争中处于相对弱势地位，市场份额较小，需要不断提升自身的竞争力，扩大市场份额。三是技术创新压力大。为了在竞争中立足，创新企业需要不断进行技术创新，提升产品和服务的性能和功能，这对创新企业的研发能力提出了更高的要求。

五、监管政策

5.1 烟草行业相关政策对 AI 大模型建设的影响

烟草行业由于其特殊性，受到严格的监管政策约束。这些政策可能对 AI 大模型建设提出特定要求和限制。例如，在数据安全方面，烟草行业涉及大量消费者个人信息以及企业敏感数据，相关政策要求企业必须采取严格的数据保护措施，确保数据不被泄露或滥用。这就意味着在 AI 大模型建设过程中，需要投入更多的资源用于数据安全防护，包括加密技术的应用、访问权限的严格控制等。同时，烟草行业的广告和营销也受到严格限制，AI 大模型在营销应用方面需要遵循这些政策规定，不能进行过度的商业推广。此外，烟草行业的生产和质量管理也有严格的标准和规范，AI 大模型在生产管理智能化方面需要确保符合这些标准，保证产品质量和生产安全。

5.2 政策趋势与应对策略

关注政策变化趋势对于烟草行业 AI 大模型建设至关重要。随着科技的不断发展和社会对烟草行业的关注度提高，政策趋势可能会更加严格和细化。为了确保建设项目合规进行，企业需要提前制定应对策略。一方面，加强与监管部门的沟通与合作，及时了解政策动态，确保项目建设符合政策要求。例如，企业可以积极参与行业协会组织的政策研讨活动，与监管部门建立良好的沟通渠道，及时反馈企业在 AI 大模型建设过程中遇到的问题和困难，寻求政策支持和指导。另一方面，加大技术研发投入，提高 AI 大模型的合规性和安全性。企业可以通过引入先进的加密技术、数据脱敏技术等，加强对数据的保护；同时，优化算法设计，确保 AI 大模型在营销应用等方面符合政策规定。此外，企业还可以建立健全内部管理制度，加强对 AI 大模型建设和应用的监督管理，确保项目建设合规、有序进行。

六、其他影响因素

6.1 技术发展对建设的推动与制约

技术的不断进步为烟草行业专用 AI 大模型建设提供了新机遇。一方面，随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，为烟草行业带来了更高效的数据分析和处理能力。例如，深度学习技术的不断演进，使得 AI 大模型能够更准确地分析烟草生产过程中的数据，提高生产效率和产品质量。据相关研究表明，采用先进的深度学习算法进行烟草质量检测，准确率可提高 20% 以上。同时，大数据技术的发展使得企业能够收集和分析更多的行业数据，为 AI 大模型提供更丰富的训练数据，进一步提升模型的性能。

然而，技术的快速发展也带来了技术更新换代的挑战。烟草企业需要不断投入资金和人力进行技术升级和设备更新，以适应不断变化的技术环境。这对于一些中小规模的烟草企业来说，可能会面临较大的压力。此外，技术的复杂性也增加了企业对技术人才的需求，企业需要招聘和培养更多具备人工智能、大数据等专业知识的人才，以确保技术的有效应用和管理。

6.2 人才需求与培养

烟草行业专用 AI 大模型的建设过程中，对专业人才的需求极为迫切。首先，需要具备人工智能和机器学习专业知识的人才，他们能够设计和开发高效的 AI 大模型，对模型进行训练和优化，提高模型的准确性和性能。例如，中烟创新在招聘技术研发工程师时，要求具备扎实的编程和算法基础，熟悉深度学习、自然语言处理等相关技术。其次，需要数据科学家，他们能够对大量的烟草行业数据进行挖掘和分析，为 AI 大模型提供有价值的训练数据和决策支持。数据显示，拥有专业数据科学家的企业，在数据分析和决策支持方面的效率可提高 30% 以上。

人才培养在烟草行业专用 AI 大模型建设中具有重要意义。一方面，企业可以与高校和科研机构合作，开展产学研合作项目，共同培养具备烟草行业知识和人工智能技术的复合型人才。例如，北京中烟创新科技有限公司可以与相关高校合作，设立人工智能专业课程和实习项目，为学生提供实践机会，同时也为企业培养潜在的人才。另一方面，企业可以内部开展培训和学习活动，提高员工的技术水平和专业素养。例如，组织员工参加 AI 大模型、深度学习等技术培训，鼓励员工自我学习和创新，为企业的发展提供持续的人才支持。

七、风险分析

7.1 建设过程中的主要风险

7.1.1 技术风险

在烟草行业专用 AI 大模型建设过程中，技术风险是不可忽视的重要因素。一方面，模型准确性面临挑战。由于烟草行业数据的复杂性和多样性，AI 大模型在处理这些数据时可能会出现误判或不准确的情况。例如，在烟草质量检测中，模型可能会将一些合格的产品误判为次品，或者对次品的分类不准确，从而影响生产效率和产品质量。据统计，若模型准确性出现问题，可能导致烟草企业的生产成本增加约 10% - 15%。另一方面，模型稳定性也是一个关键问题。在实际应用中，AI 大模型可能会受到各种因素的影响，如数据波动、硬件故障等，导致模型性能不稳定，甚至出现崩溃的情况。这不仅会影响企业的正常生产经营，还可能给企业带来严重的经济损失。

7.1.2 数据安全风险

烟草行业涉及大量敏感数据，如消费者个人信息、企业商业机密等，数据安全风险至关重要。首先，数据泄露是一个重大威胁。如果烟草企业的数据库遭到黑客攻击或内部人员泄露，可能会导致消费者个人信息被滥用，企业商业机密被竞争对手获取，从而给企业带来巨大的损失。据相关研究表明，一次严重的数据泄露事件可能使企业损失数百万甚至上千万元。其次，数据篡改也是一个潜在风险。恶意攻击者可能会篡改烟草企业的生产数据、销售数据等，从而影响企业的决策和运营。例如，篡改生产数据可能导致产品质量下降，篡改销售数据可能影响企业的市场策略。此外，数据丢失也是一个需要关注的问题。如果企业的数据库出现故障或遭受自然灾害等不可抗力因素，可能会导致数据丢失，影响企业的正常运营。

7.2 风险应对措施

7.2.1 技术研发与优化

为了应对技术风险，烟草企业需要持续投入技术研发，提高模型性能。首先，企业可以加强与科研机构和高校的合作，共同开展技术研究和创新。通过合作，企业可以充分利用科研机构和高校的技术优势和人才资源，加快技术研发的速度和质量。例如，企业可以与相关高校合作建立人工智能实验室，共同开展烟草行业专用 AI 大模型的研究和开发。其次，企业可以采用先进的技术手段，提高模型的准确性和稳定性。例如，采用深度学习中的强化学习技术，可以不断优化模型的参数，提高模型的准确性；采用分布式计算技术，可以提高模型的计算效率和稳定性。此外，企业还可以建立完善的模型评估和监控体系，及时发现和解决模型中存在的问题。通过对模型的性能进行定期评估和监控，企业可以及时调整模型的参数和算法，确保模型始终保持良好的性能。

7.2.2 加强数据安全管理

为了防范数据安全风险，烟草企业需要建立严格的数据安全管理制度。首先，企业应该加强数据加密技术的应用，对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据的保密性。例如，采用先进的对称加密算法和非对称加密算法，可以有效防止数据被窃取和篡改。其次，企业应该建立严格的访问权限控制制度，对不同用户的访问权限进行严格限制，确保数据的安全性。例如，采用基于角色的访问控制技术，可以根据用户的角色和职责分配不同的访问权限。此外，企业还应该加强数据备份和恢复管理，定期对数据进行备份，确保在数据丢失或损坏的情况下能够及时恢复。同时，企业还应该加强员工的数据安全意识培训，提高员工的数据安全意识和操作规范，防止因员工的疏忽或不当操作导致数据安全事故的发生。