起猛了，煙草行業也用上大模型了。

AI研究所發現，過去一年，被大模型快速重塑的不止新興領域，還有傳統行業。當前沿技術與產業深度融合，變革的火花在那些看似“保守”的領域同樣劇烈燃燒。

比如煙草行業，這個國民經濟的重要支柱之一。

原以為種煙葉、卷香煙的傳統國企，玩起AI來比互聯網公司還野——從煙葉分級到卷煙銷售，從公文審核到設備運維，在煙草企業內部，幾乎所有主要場景都被大模型全面滲透。

01 煙草行業為什么需要大模型？

眾所周知，煙草行業向來以流程復雜、監管嚴格著稱。

過去十年，行業的數字化轉型更多集中在單一環節的效率提升，但想要真正的智能化改革，則需要系統性突破。

DeepSeek的出現，可以說是恰逢其時。

煙草行業涉及海量的政策文件、許可證管理、跨區域調撥等復雜流程。就拿許可證管理來說，依照中煙創新的報告，如果說全國528萬家零售終端的年檢工作，傳統模式下需要3000人次現場檢查，那么耗時可以長達3個月。

這種較為低效的管理模式，在數字化時代顯得有些格格不入。與此同時，煙草行業還面臨跨區域竄貨、假冒偽劣等問題。

更重要的是，盡管煙草行業積累了海量數據，但是在傳統的管理模式下，這些數據長期處于割裂狀態，未能形成有效的整合。

例如，卷煙銷售管理處掌握的消費者畫像數據（包括消費習慣、偏好、購買頻次等），與物流管理處的配送數據（如路線規劃、庫存周轉、末端配送效率等）之間缺乏必要的協同。

這種割裂狀態不僅導致數據價值難以釋放，還直接或間接地影響了企業的運營效率和市場響應速度。

解決問題的關鍵在于實現數據驅動的精細化管理。因此，打破部門之間的“數據孤島”就成了當務之急。

02 從田間到車間，DeepSeek全面落地

最近和幾個做AI的朋友聊起DeepSeek在煙草行業的應用，大家一致覺得這事兒有點意思。

要知道，在2024年，AI大廠們可以說是競相“掘金”煙草行業：阿里云先后拿下“重慶煙草2024年AI大模型建設項目”“廣東煙草省級數字中臺運營運維項目”；科大訊飛中標浙江煙草大模型開發管理平臺建設項......

傳統行業和AI的結合，往往容易陷入"技術炫技"的誤區，但諸如通義千問、訊飛星火、文心一言等“中標王”在煙草領域的實踐，卻讓人看到一種“技術落地生根”的感覺。

今天編輯部就從技術角度出發，給大家拆解三個最具價值的場景，看看大模型是怎么讓煙草行業從“經驗驅動”走向“智能驅動”的。

話不多說，咱們以2025年風很大的DeepSeek為例直接上干貨——

場景1：AI幫煙草煉出"黃金葉"

煙草行業的生產研發，過去靠的是老師傅的經驗和試錯。

比如煙葉分級，云南、貴州的主產區，在煙葉紋理、顏色方面就稍有不同。人工分級不僅效率低，還容易受到主觀影響。

DeepSeek的圖像識別技術就像給工廠裝了一臺“AI顯微鏡”，能自動識別煙葉的紋理、顏色等特征，最重要的是，實踐下來，分級準確率比人工提升了30%以上。

圖/云南某煙田，圖源網絡

更絕的是配方研發環節。

傳統方法靠不斷試燒、嘗味，通常3-6個月才能定下一款新配方。而DeepSeek的分子動力學模型可以直接模擬煙草燃燒時的化學反應，預測不同配方的香氣和口感特征，直接把試錯周期壓縮到兩周內。

這就好比你開了一家奶茶店，過去開發新口味主要靠員工不斷試喝調整配方，現在有了個AI助手，它直接告訴你“珍珠要煮12分鐘，茶和奶的最佳比例是3:7”（只是例子哈，具體情況還得奶茶商家來說話）。不僅省時，還能讓每一杯都穩定輸出。

場景2：AI大腦統籌全局

煙草行業的供應鏈管理，過去像是一場“信息接力賽”。

生產、流通、市場數據各自為政，人工跟蹤往往滯后15天以上。如今有了DeepSeek的全產業鏈智能決策中樞，相當于給企業裝了一個總指揮：能實時解析全國528萬家零售終端的2億條經營數據，并且自動生成生產計劃調整建議。

更厲害的是，它還能結合全球控煙政策數據庫，提前預判技術合規風險。比如歐盟的新煙草制品準入規則一更新，系統立刻生成應對方案。

比方說你的公司要出口商品，結果AI提前告訴你“對方海關新增了哪些檢驗標準”，讓你永遠快人一步，這就是DeepSeek的全局統籌能力。

咱們用物流公司來舉例的話，就好比調度員過去靠電話和表格協調貨車，現在有了個AI助手，它能實時告訴我們哪條高速堵車了，哪輛貨車該加油了，甚至預測明天哪個倉庫會爆倉......簡直是悄悄開掛。

場景3：AI種出“智慧煙田”

鄉村振興政策下，煙草種植的數字化轉型是關鍵。DeepSeek的智慧農業平臺，相當于給煙田配了一個AI管家。

通過接入土壤濕度傳感器、無人機遙感設備，系統能實時監測育苗、移栽、采收的全過程。有數據顯示，在貴州試點中，這套系統幫助煙農減少了30%的化肥使用量，同時提升了病蟲害防治的精準度。

更有意思的是，系統還能根據氣候數據動態調整種植規范，比如提醒大家“今年雨水多，病蟲害防治周期要提前一周”。這些數據最終沉淀為省級煙田健康指數模型，為政策制定提供量化依據。

這下有了DeepSeek，傳統農業簡直是從“靠天吃飯”變成了“靠數據種田”。

大模型在煙草行業的實踐，靜悄悄，也洶涌。它不是簡單地用技術“修補”傳統業務，而是徹底重塑了行業的運行邏輯。

從煙葉分級到全產業鏈決策，再到智慧農業，這些場景的共同點在于：它們都讓AI從“工具”變成了“伙伴”。

*注：本文關鍵案例及核心數據均來自

《DeepSeek在煙草商業公司的典型應用（附23個部門68個應用場景）》中煙創新