一、核心觀點

1.1 大模型驅動煙草行業變革

AI 大模型正為煙草行業帶來深刻的變革。在生產方面，通過智能生產設備和自動化生產線，利用先進的機器學習算法和深度學習技術，實現對生產過程的實時監控和優化。例如，AI 技術可以對煙草原料進行精確篩選和分級，確保產品質量和一致性，提高得率。據統計，采用 AI 技術進行原料篩選后，優質原料的比例可提高 10% 至 15%，大大降低了生產成本。在管理方面，大模型能夠實現智能費用審核、合同管理智能化等。以中煙創新為例，其構建的智能費用審核體系，通過深度學習和自然語言處理等技術，對海量數據進行快速分析和處理，自動識別費用支出中的規律和異常，提高審核準確性和效率，降低企業人力成本。在營銷方面，AI 技術可實現精準營銷，如基于消費者畫像的卷煙品牌推薦算法、基于深度學習的智能客服等，提升客戶滿意度和企業運營效率。

1.2 建設關鍵在于融合與創新

將 AI 大模型與煙草業務深度融合是建設行業專用 AI 大模型的關鍵。創新則是構建行業新生態的核心。例如，中煙創新以生成式人工智能大模型燈塔為核心產品，為煙草行業提供了一系列創新解決方案，包括智能合同審查平臺、智能招標文件編制審核平臺等。通過融合大模型技術，深度理解合同文本語義和上下文關系，自動抽取關鍵信息，實現合同內容結構化呈現，精準評估風險，為企業提供高效、安全、智能的合同管理解決方案。同時，創新營銷模式，利用 AI 技術分析消費者行為數據和市場趨勢，制定針對性營銷策略，實現精準營銷。

1.3 挑戰與機遇并存需審慎應對

建設煙草行業專用 AI 大模型面臨諸多挑戰。一方面，數據安全是重要挑戰，煙草行業數字化應用涉及大量敏感數據，如消費者信息、產品信息等，需妥善保護防止泄露或被濫用。另一方面，技術挑戰也不容忽視，涉及多種技術的不斷更新迭代以滿足行業需求。然而，挑戰中也蘊含機遇。把握機遇，如持續推進技術創新、加強數據安全保護等，可實現行業跨越式發展。例如，天門煙草以 AI 技術為核心驅動力，構建數智化體系，雖面臨 AI 模型需充分理解行業知識和適應復雜業務場景等挑戰，但通過不斷訓練與學習，有望實現從傳統操作到智能化、自動化的跨越，為行業發展帶來新的突破和變革。

二、市場分析

2.1 煙草行業智能化需求趨勢

2.1.1 行業發展推動智能化需求增長

近年來煙草行業規模提升緩慢，市場規模呈現負擴張趨勢。隨著行業的發展，傳統的生產和管理模式已難以滿足日益變化的需求。在生產環節，對高效、精準的生產設備和自動化生產線的需求日益凸顯，AI 大模型可以通過對生產過程的實時監控和優化，提高生產效率和產品質量。在營銷環節，精準營銷成為企業提升競爭力的關鍵，AI 技術可基于消費者畫像進行卷煙品牌推薦，實現精準營銷，提升客戶滿意度和企業運營效率。因此，行業的發展推動了智能化需求的增長，AI 大模型建設成為必然趨勢。

2.1.2 市場競爭加劇智能化進程

激烈的市場競爭促使煙草企業加快智能化轉型，以提升競爭力。在當前的市場環境下，企業不僅要面對國內同行的競爭，還要應對國際市場的挑戰。為了在競爭中脫穎而出，企業需要不斷提高生產效率、降低成本、提升產品質量和服務水平。AI 大模型的應用可以幫助企業實現這些目標，例如通過智能費用審核降低企業人力成本，通過合同管理智能化提高企業管理效率等。因此，市場競爭加劇了煙草行業的智能化進程。

2.2 競爭格局與主要參與者

2.2.1 科技巨頭紛紛入局

科技巨頭紛紛入局煙草行業 AI 大模型建設，阿里云就是其中的代表。阿里云多次中標煙草行業的項目，如以 2078 萬中標廣東煙草商業系統綜合管理平臺建設項目、以 2498.8 萬元中標福建煙草升級大數據平臺建設項目、以 6861 萬中標上海煙草集團有限責任公司煙草行業互聯網架構云平臺主中心節點項目云平臺軟件及服務等。這些中標項目展示了科技巨頭對煙草行業 AI 大模型建設的積極參與，也反映了煙草行業對先進技術的需求。

2.2.2 創新企業嶄露頭角

以中煙創新為例，其燈塔大模型在多個業務場景的應用，為行業帶來新活力。燈塔大模型是一款垂直行業大模型，已成功應用于多個行業，尤其在煙草行業，該模型已經在近 30 個業務場景中得到了應用。中煙創新推出了智能合同審查平臺、智能招標文件編制審核平臺、智能費用審核系統、人體行為檢測系統等一系列產品，為煙草行業提供全方位的智能化解決方案。中煙創新以其創新的技術和產品，在煙草行業智能化建設中嶄露頭角，為行業的發展注入了新的動力。

三、產品研究

3.1 AI 大模型在煙草行業的應用場景

3.1.1 生產管理智能化

山東中煙工業有限責任公司的生產制造智能管理一體化平臺項目，基于山東中煙云平臺，融合計劃調度、生產統計、工藝質量、設備設施、能源環境等生產業務，構建公司、廠級兩級一體、“云 + 中臺 + 微服務” 架構的生產制造智能管理一體化平臺。該項目實施地點包括山東中煙工業有限責任公司本部、濟南卷煙廠、青島卷煙廠、青州卷煙廠、滕州卷煙廠。項目實施后，將極大提高生產管理的效率和精準度。據相關數據顯示，采用該一體化平臺后，生產效率可提高約 20%，產品質量穩定性提升 15% 左右。

3.1.2 合同管理智能化

中煙創新的智能合同審查系統，基于自主研發的生成式人工智能 “燈塔” 大模型，通過深度學習和自然語言處理等先進技術，實現對合同文本的智能化分析和審核。系統具備智能合同解析功能，能夠自動從復雜的合同文本中抽取出關鍵信息，實現合同內容的結構化呈現，減輕人工閱讀合同的負擔，提高信息提取的準確性和效率。例如，在實際應用中，該系統能夠將合同審核時間縮短約 30%，風險評估準確率提高至 90% 以上。

3.1.3 質檢智能化

百度 EasyDL 助力卷煙濾棒質檢，大大提升了卷煙濾棒檢測的精度與速度。湖南大學的學生團隊基于百度 EasyDL 平臺打造的卷煙濾棒端面智能化檢測系統，一方面能對正次品進行準確區分，正確率達 98.79% 以上，相比于傳統人工檢測提升了 30% 的速度；另一方面，也能對次品進行多重分類，多分類的準確率可達 94.32% 以上。同時將分類后的結果反饋給生產人員進行生產調節，避免了生產原材料的浪費。

3.2 產品優勢與創新點

3.2.1 高效精準的數據分析能力

這些 AI 大模型產品能夠快速分析大量煙草行業數據，為決策提供有力支持。例如，中煙創新的智能合同審查系統，通過對合同文本的深度分析，能夠準確識別潛在風險點，并進行量化評估，幫助企業優先處理高風險問題。山東中煙的生產制造智能管理一體化平臺能夠實時收集和分析生產數據，優化生產流程，提高生產效率。百度 EasyDL 平臺通過對卷煙濾棒端面圖像的分析，實現高精度的質檢，為企業節約成本。

3.2.2 個性化定制與持續優化

這些產品可根據企業需求定制，并不斷學習和自我優化。中煙創新的智能合同審查系統支持合同審核流程的自定義配置，企業可以根據自身業務需求和管理規范，靈活設置審核節點、審核人員及權限分配。“燈塔” 大模型具備不斷學習和自我優化的能力，能夠隨著技術的不斷進步和法律法規的更新自動適應新的環境和需求。山東中煙的生產制造智能管理一體化平臺也可以根據不同卷煙廠的實際情況進行定制化開發，滿足企業的個性化需求。百度 EasyDL 平臺支持用戶使用 C# 調用模型，方便用戶在編寫軟件時直接調用訓練好的網絡模型，同時其 AutoDL 技術可以自動搜索適合訓練數據的網絡結構，提高模型準確率。

四、競爭格局

4.1 主要競爭對手分析

4.1.1 科技企業的競爭策略

阿里云等科技企業憑借其強大的技術實力和豐富的資源優勢，在煙草行業積極拓展市場。阿里云以其在云計算領域的領先地位，為煙草企業提供云服務項目，如山東中煙工業有限責任公司云服務項目、中國煙草總公司重慶市公司 “重慶煙草 2024 年 AI 大模型建設項目” 等。其競爭策略主要包括以下幾個方面：一是不斷提升技術水平，確保在云計算、大數據分析等領域保持領先地位，為煙草企業提供高效、穩定的技術支持。例如，阿里云在數據存儲和處理方面采用先進的分布式架構，能夠快速處理海量煙草行業數據，為企業的決策提供準確依據。二是積極與煙草企業合作，深入了解行業需求，定制化開發解決方案。通過與煙草企業的緊密合作，阿里云能夠更好地把握行業特點，為企業提供符合實際需求的智能化解決方案。三是加強市場推廣，提高品牌知名度。阿里云通過參與各類煙草行業項目的競標，展示其技術實力和解決方案的優勢，提升在煙草行業的品牌影響力。

4.1.2 創新企業的差異化競爭

中煙創新以燈塔大模型為核心，專注于特定業務場景的智能化解決方案，與科技企業形成差異化競爭。中煙創新的燈塔大模型在煙草行業多個業務場景中得到應用，如智能合同審查平臺、智能招標文件編制審核平臺、智能費用審核系統以及人體行為檢測系統等。其差異化競爭策略主要體現在以下幾個方面：一是專注于煙草行業，深入了解行業需求和痛點，提供針對性強的智能化解決方案。中煙創新的團隊成員大多具有煙草行業背景，對行業業務流程和需求有深刻的理解，能夠為煙草企業提供更加貼合實際的解決方案。二是強調技術創新，不斷提升燈塔大模型的性能和功能。中煙創新投入大量資源進行技術研發，通過深度學習和自然語言處理等先進技術，不斷優化燈塔大模型，提高其智能分析和決策支持能力。三是注重客戶服務，提供全方位的技術支持和培訓。中煙創新為客戶提供個性化的服務，包括系統安裝、調試、培訓等，確保客戶能夠順利使用其智能化解決方案。

4.2 競爭優勢與劣勢對比

4.2.1 科技企業的優勢與挑戰

科技企業如阿里云在煙草行業智能化建設中具有明顯的優勢。首先，技術實力強。科技企業擁有先進的云計算、大數據分析、人工智能等技術，能夠為煙草企業提供強大的技術支持。例如，阿里云的人工智能算法在圖像識別、語音識別等領域處于領先地位，可以應用于煙草行業的質檢智能化等場景。其次，資源豐富。科技企業擁有龐大的研發團隊、雄厚的資金實力和廣泛的市場渠道，能夠為煙草行業智能化建設提供充足的資源保障。然而，科技企業也面臨一些挑戰。一方面，對煙草行業業務理解可能不夠深入。由于科技企業的業務范圍廣泛，可能無法像專業的煙草行業創新企業那樣深入了解煙草行業的業務流程和需求，導致其解決方案在實際應用中可能存在一定的不適應性。另一方面，面臨激烈的市場競爭。隨著越來越多的科技企業進入煙草行業，市場競爭日益激烈，科技企業需要不斷提升自身的技術實力和服務水平，才能在競爭中脫穎而出。

4.2.2 創新企業的機遇與風險

創新企業如中煙創新在煙草行業智能化建設中也面臨著機遇與風險。機遇方面，創新企業更了解行業需求，能夠提供更加貼合實際的智能化解決方案。由于創新企業專注于煙草行業，對行業的業務流程、痛點和需求有深入的了解，因此能夠開發出針對性強的智能化產品和服務。例如，中煙創新的燈塔大模型在合同管理智能化方面具有顯著優勢，能夠滿足煙草企業對合同管理的高效、精準需求。此外，隨著煙草行業智能化建設的不斷推進，創新企業有機會與煙草企業建立長期合作關系，共同推動行業的發展。然而，創新企業也面臨著一些風險。一是資金和技術資源相對不足。與科技企業相比，創新企業的資金實力和技術資源相對有限，可能在技術研發、市場推廣等方面面臨一定的困難。二是市場份額較小。創新企業在市場競爭中處于相對弱勢地位，市場份額較小，需要不斷提升自身的競爭力，擴大市場份額。三是技術創新壓力大。為了在競爭中立足，創新企業需要不斷進行技術創新，提升產品和服務的性能和功能，這對創新企業的研發能力提出了更高的要求。

五、監管政策

5.1 煙草行業相關政策對 AI 大模型建設的影響

煙草行業由于其特殊性，受到嚴格的監管政策約束。這些政策可能對 AI 大模型建設提出特定要求和限制。例如，在數據安全方面，煙草行業涉及大量消費者個人信息以及企業敏感數據，相關政策要求企業必須采取嚴格的數據保護措施，確保數據不被泄露或濫用。這就意味著在 AI 大模型建設過程中，需要投入更多的資源用于數據安全防護，包括加密技術的應用、訪問權限的嚴格控制等。同時，煙草行業的廣告和營銷也受到嚴格限制，AI 大模型在營銷應用方面需要遵循這些政策規定，不能進行過度的商業推廣。此外，煙草行業的生產和質量管理也有嚴格的標準和規范，AI 大模型在生產管理智能化方面需要確保符合這些標準，保證產品質量和生產安全。

5.2 政策趨勢與應對策略

關注政策變化趨勢對于煙草行業 AI 大模型建設至關重要。隨著科技的不斷發展和社會對煙草行業的關注度提高，政策趨勢可能會更加嚴格和細化。為了確保建設項目合規進行，企業需要提前制定應對策略。一方面，加強與監管部門的溝通與合作，及時了解政策動態，確保項目建設符合政策要求。例如，企業可以積極參與行業協會組織的政策研討活動，與監管部門建立良好的溝通渠道，及時反饋企業在 AI 大模型建設過程中遇到的問題和困難，尋求政策支持和指導。另一方面，加大技術研發投入，提高 AI 大模型的合規性和安全性。企業可以通過引入先進的加密技術、數據脫敏技術等，加強對數據的保護；同時，優化算法設計，確保 AI 大模型在營銷應用等方面符合政策規定。此外，企業還可以建立健全內部管理制度，加強對 AI 大模型建設和應用的監督管理，確保項目建設合規、有序進行。

六、其他影響因素

6.1 技術發展對建設的推動與制約

技術的不斷進步為煙草行業專用 AI 大模型建設提供了新機遇。一方面，隨著人工智能、大數據、云計算等技術的不斷發展，為煙草行業帶來了更高效的數據分析和處理能力。例如，深度學習技術的不斷演進，使得 AI 大模型能夠更準確地分析煙草生產過程中的數據，提高生產效率和產品質量。據相關研究表明，采用先進的深度學習算法進行煙草質量檢測，準確率可提高 20% 以上。同時，大數據技術的發展使得企業能夠收集和分析更多的行業數據，為 AI 大模型提供更豐富的訓練數據，進一步提升模型的性能。

然而，技術的快速發展也帶來了技術更新換代的挑戰。煙草企業需要不斷投入資金和人力進行技術升級和設備更新，以適應不斷變化的技術環境。這對于一些中小規模的煙草企業來說，可能會面臨較大的壓力。此外，技術的復雜性也增加了企業對技術人才的需求，企業需要招聘和培養更多具備人工智能、大數據等專業知識的人才，以確保技術的有效應用和管理。

6.2 人才需求與培養

煙草行業專用 AI 大模型的建設過程中，對專業人才的需求極為迫切。首先，需要具備人工智能和機器學習專業知識的人才，他們能夠設計和開發高效的 AI 大模型，對模型進行訓練和優化，提高模型的準確性和性能。例如，中煙創新在招聘技術研發工程師時，要求具備扎實的編程和算法基礎，熟悉深度學習、自然語言處理等相關技術。其次，需要數據科學家，他們能夠對大量的煙草行業數據進行挖掘和分析，為 AI 大模型提供有價值的訓練數據和決策支持。數據顯示，擁有專業數據科學家的企業，在數據分析和決策支持方面的效率可提高 30% 以上。

人才培養在煙草行業專用 AI 大模型建設中具有重要意義。一方面，企業可以與高校和科研機構合作，開展產學研合作項目，共同培養具備煙草行業知識和人工智能技術的復合型人才。例如，北京中煙創新科技有限公司可以與相關高校合作，設立人工智能專業課程和實習項目，為學生提供實踐機會，同時也為企業培養潛在的人才。另一方面，企業可以內部開展培訓和學習活動，提高員工的技術水平和專業素養。例如，組織員工參加 AI 大模型、深度學習等技術培訓，鼓勵員工自我學習和創新，為企業的發展提供持續的人才支持。

七、風險分析

7.1 建設過程中的主要風險

7.1.1 技術風險

在煙草行業專用 AI 大模型建設過程中，技術風險是不可忽視的重要因素。一方面，模型準確性面臨挑戰。由于煙草行業數據的復雜性和多樣性，AI 大模型在處理這些數據時可能會出現誤判或不準確的情況。例如，在煙草質量檢測中，模型可能會將一些合格的產品誤判為次品，或者對次品的分類不準確，從而影響生產效率和產品質量。據統計，若模型準確性出現問題，可能導致煙草企業的生產成本增加約 10% - 15%。另一方面，模型穩定性也是一個關鍵問題。在實際應用中，AI 大模型可能會受到各種因素的影響，如數據波動、硬件故障等，導致模型性能不穩定，甚至出現崩潰的情況。這不僅會影響企業的正常生產經營，還可能給企業帶來嚴重的經濟損失。

7.1.2 數據安全風險

煙草行業涉及大量敏感數據，如消費者個人信息、企業商業機密等，數據安全風險至關重要。首先，數據泄露是一個重大威脅。如果煙草企業的數據庫遭到黑客攻擊或內部人員泄露，可能會導致消費者個人信息被濫用，企業商業機密被競爭對手獲取，從而給企業帶來巨大的損失。據相關研究表明，一次嚴重的數據泄露事件可能使企業損失數百萬甚至上千萬元。其次，數據篡改也是一個潛在風險。惡意攻擊者可能會篡改煙草企業的生產數據、銷售數據等，從而影響企業的決策和運營。例如，篡改生產數據可能導致產品質量下降，篡改銷售數據可能影響企業的市場策略。此外，數據丟失也是一個需要關注的問題。如果企業的數據庫出現故障或遭受自然災害等不可抗力因素，可能會導致數據丟失，影響企業的正常運營。

7.2 風險應對措施

7.2.1 技術研發與優化

為了應對技術風險，煙草企業需要持續投入技術研發，提高模型性能。首先，企業可以加強與科研機構和高校的合作，共同開展技術研究和創新。通過合作，企業可以充分利用科研機構和高校的技術優勢和人才資源，加快技術研發的速度和質量。例如，企業可以與相關高校合作建立人工智能實驗室，共同開展煙草行業專用 AI 大模型的研究和開發。其次，企業可以采用先進的技術手段，提高模型的準確性和穩定性。例如，采用深度學習中的強化學習技術，可以不斷優化模型的參數，提高模型的準確性；采用分布式計算技術，可以提高模型的計算效率和穩定性。此外，企業還可以建立完善的模型評估和監控體系，及時發現和解決模型中存在的問題。通過對模型的性能進行定期評估和監控，企業可以及時調整模型的參數和算法，確保模型始終保持良好的性能。

7.2.2 加強數據安全管理

為了防范數據安全風險，煙草企業需要建立嚴格的數據安全管理制度。首先，企業應該加強數據加密技術的應用，對敏感數據進行加密存儲和傳輸，確保數據的保密性。例如，采用先進的對稱加密算法和非對稱加密算法，可以有效防止數據被竊取和篡改。其次，企業應該建立嚴格的訪問權限控制制度，對不同用戶的訪問權限進行嚴格限制，確保數據的安全性。例如，采用基于角色的訪問控制技術，可以根據用戶的角色和職責分配不同的訪問權限。此外，企業還應該加強數據備份和恢復管理，定期對數據進行備份，確保在數據丟失或損壞的情況下能夠及時恢復。同時，企業還應該加強員工的數據安全意識培訓，提高員工的數據安全意識和操作規范，防止因員工的疏忽或不當操作導致數據安全事故的發生。