一、引言

在全球經濟一體化和數字化浪潮的雙重推動下，煙草行業正處于深刻變革的十字路口。一方面，隨著消費者健康意識的逐步提升以及各國控煙政策的日益趨嚴，傳統煙草市場面臨著需求增長乏力甚至下滑的困境，如在一些歐美發達國家，吸煙率持續下降，煙草制品的市場份額不斷被壓縮 。另一方面，新型煙草產品如電子煙、加熱不燃燒煙草制品等的興起，進一步加劇了行業競爭格局的變化，這些新產品以其相對低害、使用便捷等特點，吸引了大量年輕消費者和傳統煙民的關注，對傳統卷煙市場造成了分流。

在這樣的背景下，大數據和人工智能技術的發展為煙草行業帶來了新的機遇和發展思路。大數據技術能夠整合煙草行業內外部海量、多源、異構的數據，包括煙葉種植的土壤、氣候數據，卷煙生產過程中的設備運行、質量檢測數據，以及市場銷售環節的消費者偏好、渠道銷售數據等，通過深度挖掘和分析，為企業決策提供精準依據，實現從生產到銷售全流程的精細化管理。人工智能技術則可應用于生產自動化、智能化升級，提升生產效率和產品質量穩定性；在市場營銷領域，實現精準營銷和客戶關系管理，增強消費者粘性和品牌忠誠度。

二、煙草行業發展現狀剖析

2.1 行業整體發展態勢

在全球范圍內，煙草行業歷經多年的發展與變革，市場規模龐大但增長態勢呈現分化。據相關數據統計，2023 年全球各類煙草制品銷售額達到 9274 億美元 ，卷煙在其中仍占據主導地位，占比 82.3%。不過，隨著全球控煙運動的深入推進以及消費者健康意識的不斷提升，傳統卷煙市場的增長面臨著重重阻礙。從 2003 - 2023 年這 20 年間，全球卷煙銷量下降了 5.48%，全球成人吸煙率從 2007 年的 22.8% 下降到 2021 年的 17.0%，14 年間下降了 25.4%，高收入國家和中低收入國家在此期間吸煙率分別下降了 24% 和 28%。以美國為例，2023 年美國煙草銷量大概為 355.7 萬箱（換算為支數約 1780 億支），同比下降 8.7%；日本 2023 年香煙銷售量為 881 億支，降低了 5.2%，創下過去十年來最大降幅。

與之形成對比的是，新型煙草制品市場近年來呈現出快速增長的態勢。2023 年全球無煙氣煙草制品市場規模同比增長 11.9%，其中霧化電子煙、加熱不燃燒煙草制品（HNB）增長尤為顯著。2023 年全球新型煙草產品市場規模達 769.9 億美元，同比增長 11.9%，其中無煙煙草、霧化電子煙、加熱煙草、無煙口服尼古丁產品全球市場規模分別為 138.3 億美元、211.6 億美元、344.6 億美元、74.5 億美元 ，分別同比增長 2.2%、6.8%、12.2%、60.0%。預計到 2030 年，美國新型煙草市場規模或將超 288 億美元。新型煙草制品憑借其相對低害、使用便捷以及口味多樣等特點，吸引了眾多年輕消費者和傳統煙民的關注，成為煙草行業新的增長點，正逐步改變著傳統煙草市場的格局。

中國作為全球最大的煙草生產和消費國，煙草行業在國民經濟中占據著重要地位，對國家財政收入貢獻巨大。2023 年，我國煙草行業的工商稅利總額高達 15217 億元，折合美元大約是 2140.22 億。從市場規模來看，2023 年我國卷煙銷量高達 24427 億支，較 2003 年增加了 38.80%，占據全球煙草市場份額的 47.18%，2024 年 1 - 8 月，我國煙草制品業企業營業收入為 10247.2 億元，營業收入累計增長 2.8%；利潤總額為 1420.8 億元，利潤總額累計增長 1.4%。從 2018 - 2023 年，我國卷煙產量從 23356.2 億支穩定地增長到 24427.5 億支，年復合增長率達到了 0.9%，2024 年 1 - 9 月我國卷煙產量累計約為 20347.6 億支，同比增長 1.2%。盡管全球控煙形勢日益嚴峻，但由于我國龐大的人口基數以及深厚的煙草文化底蘊，國內煙草市場需求仍保持相對穩定且有一定增長。不過，我國也在積極推進控煙工作，成人吸煙率從 2010 年的 28.1% 下降到 2022 年的 24.1%，12 年間下降了 4.2%，未來煙草行業在國內也面臨著如何在滿足市場需求的同時，適應控煙政策要求、實現可持續發展的挑戰。

2.2 現有數據與技術應用狀況

在數據收集方面，煙草行業已經具備了一定的數據基礎。在煙葉種植環節，部分企業開始收集土壤成分、氣候條件、種植面積、煙葉產量與質量等數據，用于指導煙葉的種植與采購，以保障原料的穩定供應和質量提升。例如，一些煙草企業通過與農業科研機構合作，利用傳感器技術實時監測土壤濕度、肥力等指標，根據這些數據精準調整灌溉和施肥方案，提高煙葉的產量和品質。在卷煙生產過程中，企業能夠收集設備運行參數、生產進度、產品質量檢測數據等，以確保生產的高效穩定運行和產品質量的可靠性。像廣東中煙廣州卷煙廠通過 RFID、PLC、傳感器等物聯網技術與工業自動化技術相融合，實時采集制絲、卷接包、成型、動力設備及集控數據，實現了設備數據的全面覆蓋，為生產管理、設備管理、質量管理等提供了有力的數據支撐。

在銷售環節，煙草企業收集了包括銷售渠道信息、客戶購買行為、市場需求等數據。通過對銷售數據的分析，企業可以了解不同地區、不同消費群體對各類煙草產品的需求偏好，從而優化產品布局和營銷策略。比如，通過分析消費者購買卷煙的品牌、價位、頻率等數據，企業可以針對性地開發新產品或調整現有產品的口味、包裝等，以更好地滿足市場需求。此外，部分企業還開始關注消費者在社交媒體上對煙草產品的評價和討論，以此獲取消費者的潛在需求和反饋信息。

然而，當前煙草行業的數據應用還存在一些不足之處。數據分散在各個業務環節和部門，缺乏有效的整合與共享，形成了 “數據孤島”，導致數據的價值無法得到充分挖掘和利用。例如，種植環節的數據可能僅用于指導種植決策，而無法與生產和銷售環節的數據進行關聯分析，無法為企業提供全面的決策支持。數據的分析和挖掘能力相對薄弱，大多僅停留在簡單的數據統計和報表生成層面，對于數據背后的潛在規律和趨勢挖掘不夠深入，難以滿足企業精細化管理和市場競爭的需求。

在人工智能技術應用方面，煙草行業尚處于探索和初步應用階段。在生產領域，人工智能技術已開始應用于設備故障預測與診斷，通過對設備運行數據的實時監測和分析，提前預測設備可能出現的故障，及時進行維護，降低設備故障率，提高生產效率。一些卷煙廠利用機器學習算法對設備的振動、溫度、壓力等數據進行分析，建立設備故障預測模型，實現了設備的預防性維護。在質量控制方面，人工智能圖像識別技術可用于檢測卷煙產品的外觀質量，如包裝是否完好、煙支是否有瑕疵等，提高質量檢測的準確性和效率。

在市場營銷領域，部分企業嘗試利用人工智能算法進行客戶細分和精準營銷。通過對消費者的年齡、性別、地域、消費習慣等多維度數據的分析，將消費者劃分為不同的細分群體，針對每個群體的特點制定個性化的營銷策略，提高營銷效果。但總體而言，人工智能技術在煙草行業的應用范圍還不夠廣泛，應用深度也有待進一步提升，許多企業尚未充分認識到人工智能技術對企業發展的巨大潛力，應用過程中也面臨著技術人才短缺、數據質量不高、系統集成難度大等問題。

三、煙草行業建立專有大數據的必要性

3.1 助力精準營銷與客戶服務

3.1.1 洞察消費者需求

在煙草市場競爭日益激烈的當下，消費者的需求愈發呈現出多樣化和個性化的特征。傳統的市場調研方式，如問卷調查、訪談等，雖然能夠獲取一定的消費者信息，但存在樣本量有限、調研周期長、數據真實性難以保證等問題，難以全面、精準地把握消費者需求。而通過建立煙草行業專有大數據，能夠整合多渠道的數據資源，包括線上電商平臺的銷售數據、社交媒體上消費者的討論和評價、線下零售終端的交易記錄等，運用先進的數據挖掘和分析技術，深入洞察消費者對煙草產品的偏好，如對不同品牌、口味（烤煙型、混合型、薄荷型等）、包裝（硬盒、軟盒、細支、中支等）、價格區間的喜好程度。

例如，通過對社交媒體上消費者關于煙草產品的討論進行情感分析，企業可以了解消費者對某一款新推出卷煙產品的口感、香氣等方面的滿意度，以及他們期望改進的方向；對電商平臺銷售數據的分析能夠發現不同地區、不同年齡段消費者的購買傾向，如年輕消費者可能更傾向于嘗試新品牌、新口味的卷煙，而中老年消費者對傳統經典品牌的忠誠度較高。這些深入的消費者洞察為企業精準定位目標市場，開發符合消費者需求的新產品，制定針對性的市場營銷策略提供了有力依據，能夠有效提高企業的市場競爭力，促進產品銷售。

3.1.2 優化客戶服務體驗

客戶服務是煙草企業與消費者建立長期穩定關系的關鍵環節。借助煙草行業專有大數據，企業可以實現客戶服務的個性化和智能化。一方面，通過對客戶購買歷史、偏好、消費習慣等數據的分析，企業能夠為客戶提供個性化的服務推薦，如向經常購買某一品牌卷煙的客戶推薦該品牌的新品或相關促銷活動；根據客戶的購買頻率和消費金額，為其提供差異化的會員服務，如積分兌換、優先購買權、專屬禮品等，提高客戶的滿意度和忠誠度。

另一方面，利用大數據技術實現客戶服務的智能化響應。通過建立智能客服系統，運用自然語言處理和機器學習算法，實時解答客戶的咨詢和問題，提高服務效率和質量。例如，當客戶在企業官方網站或手機應用上咨詢某款卷煙的特點時，智能客服系統能夠快速準確地給出答案，并根據客戶的提問進一步推薦相關產品；對于客戶的投訴和建議，大數據分析可以幫助企業快速定位問題根源，及時采取措施進行改進，提升客戶體驗。在煙草行業面臨市場競爭和消費者需求變化的雙重壓力下，通過優化客戶服務體驗，利用大數據建立良好的客戶關系，有助于企業留住老客戶，吸引新客戶，實現可持續發展。

3.2 優化生產管理流程

3.2.1 提升生產效率

煙草生產是一個復雜的系統工程，涉及煙葉采購、制絲、卷接包、包裝等多個環節，任何一個環節出現問題都可能影響整個生產流程的效率和產品質量。通過建立行業專有大數據，企業可以實時收集和分析生產過程中的各類數據，包括設備運行狀態、生產進度、原材料消耗等，運用數據分析和建模技術，對生產流程進行優化。

以制絲環節為例，通過對不同批次煙葉的物理特性（如水分含量、葉片結構等）、加工參數（如溫度、濕度、加料比例等）與成品煙絲質量的數據關聯分析，企業可以找到最佳的加工參數組合，實現精準控制，提高煙絲的質量穩定性，減少因質量問題導致的生產返工和浪費。在卷接包環節，利用大數據分析設備的運行數據，如卷接機的轉速、接裝機的接裝質量、包裝機的包裝速度等，可以預測設備可能出現的故障，提前進行維護保養，避免設備突發故障造成的生產中斷，提高設備的利用率和生產效率。同時，通過對生產進度數據的實時監控和分析，企業可以合理安排生產計劃，避免生產環節之間的脫節和等待，實現生產流程的高效協同。

3.2.2 保障產品質量穩定

產品質量是煙草企業的生命線，在市場競爭中起著決定性作用。建立煙草行業專有大數據，能夠對生產過程中的質量數據進行全面、實時的監測和分析，從原材料采購到成品出廠的每一個環節，都可以通過數據追溯和分析，確保產品質量的穩定性和一致性。

在原材料采購階段，通過對煙葉供應商的歷史供貨數據、煙葉質量檢測數據等進行分析，企業可以評估供應商的可靠性和煙葉質量的穩定性，選擇優質的供應商，從源頭上保障產品質量。在生產過程中，利用傳感器和自動化檢測設備，實時采集產品質量數據，如煙支的重量、圓周、吸阻、硬度等物理指標，以及煙氣中的焦油、尼古丁、一氧化碳等化學成分指標。一旦發現質量數據出現異常波動，大數據分析系統能夠及時發出預警，并通過數據分析找出導致質量問題的原因，如設備故障、工藝參數偏差、原材料質量波動等，幫助企業迅速采取措施進行調整和改進，確保產品質量符合標準。

例如，通過對大量生產數據的統計分析，企業可以建立質量控制模型，設定質量指標的合理波動范圍，當實際生產數據超出這個范圍時，系統自動報警，提示生產人員進行檢查和調整。同時，利用大數據的可追溯性，企業可以對每一批次產品的生產過程數據進行存儲和管理，一旦出現質量問題，能夠快速準確地追溯到問題的源頭，采取有效的召回和改進措施，維護企業的品牌形象和消費者權益。

3.3 強化供應鏈協同管理

3.3.1 精準預測需求

煙草行業的供應鏈涉及煙葉種植、加工、卷煙生產、銷售等多個環節，市場需求的波動和不確定性給供應鏈管理帶來了巨大挑戰。傳統的需求預測方法往往基于歷史銷售數據和主觀經驗，預測精度較低，容易導致生產計劃與市場需求脫節，造成庫存積壓或缺貨現象。通過建立行業專有大數據，整合市場銷售數據、消費者行為數據、宏觀經濟數據、行業政策數據等多源信息，運用先進的數據分析和預測模型，如時間序列分析、機器學習算法、神經網絡模型等，企業可以更加精準地預測市場需求。

例如，結合社交媒體上消費者對煙草產品的討論熱度、電商平臺的搜索指數、線下零售終端的銷售趨勢等數據，以及宏觀經濟形勢、人口結構變化、控煙政策調整等因素，對不同地區、不同品牌、不同規格的煙草產品需求進行預測。精準的需求預測能夠幫助企業合理安排生產計劃，優化庫存管理，避免因生產過多導致庫存積壓占用資金，或因生產不足導致市場缺貨而錯失銷售機會，提高供應鏈的響應速度和靈活性，更好地滿足市場需求。

3.3.2 降低供應鏈成本

煙草行業供應鏈環節眾多，物流配送路線復雜，涉及大量的運輸、倉儲、庫存管理等成本。利用大數據技術對供應鏈各環節的數據進行分析和優化，可以有效降低供應鏈成本。通過對物流配送數據的分析，企業可以優化物流配送路線，選擇最佳的運輸方式和運輸工具，提高運輸效率，降低運輸成本。例如，根據不同地區的訂單分布、交通路況、物流配送成本等因素，運用優化算法規劃最優的配送路線，減少運輸里程和運輸時間，降低油耗和物流費用。

在庫存管理方面，借助大數據實現庫存的精細化管理。通過實時監測庫存水平、銷售速度、補貨周期等數據，結合需求預測結果，企業可以合理確定庫存的安全水平和補貨點，避免庫存過多或過少帶來的成本增加。例如，采用 ABC 分類法對庫存產品進行分類管理，對于 A 類暢銷產品保持較低的庫存水平但確保快速補貨，對于 C 類滯銷產品則減少庫存積壓，降低庫存持有成本。同時，通過大數據實現供應鏈各環節之間的信息共享和協同運作，減少信息不對稱導致的溝通成本和協調成本，提高供應鏈的整體效率和效益，增強企業在市場中的競爭力。

四、煙草行業建立專有大數據的可行性

4.1 數據資源基礎

4.1.1 內部數據積累

煙草企業在長期的生產經營過程中，積累了海量的內部數據，這些數據涵蓋了從原材料采購到產品銷售的各個環節，為建立行業專有大數據提供了堅實的基礎。在煙葉種植環節，企業收集了有關煙葉品種、種植區域、土壤條件、氣候因素、種植技術、病蟲害防治等方面的數據。這些數據詳細記錄了不同地區、不同年份煙葉的生長環境和種植管理情況，對于分析煙葉質量與種植條件之間的關系，優化煙葉種植布局，提高煙葉品質具有重要價值。例如，通過對多年種植數據的分析，企業可以確定最適合某種煙葉品種生長的土壤類型和氣候條件，從而指導煙農科學種植，提高煙葉的產量和質量穩定性。

在卷煙生產環節，企業積累了豐富的設備運行數據、生產工藝數據、質量檢測數據等。設備運行數據包括設備的開機時間、停機時間、運行速度、能耗等信息，通過對這些數據的分析，企業可以實現設備的預防性維護，及時發現并解決設備潛在問題，提高設備的利用率和生產效率。生產工藝數據記錄了制絲、卷接包等各個生產工序的參數設置和調整情況，與產品質量檢測數據相結合，能夠幫助企業優化生產工藝，確保產品質量的一致性和穩定性。例如，通過對質量檢測數據的實時監控和分析，當發現某一批次產品的質量指標出現異常時，企業可以迅速追溯到生產工藝環節，查找問題根源并進行調整，避免質量問題的擴大化。

在銷售環節，企業收集了大量的銷售數據，包括銷售渠道信息、客戶購買行為數據、市場需求數據等。銷售渠道數據涵蓋了不同類型銷售渠道（如煙草專賣店、超市、便利店等）的銷售情況，以及各渠道的銷售占比、銷售額、銷售量等指標，有助于企業評估不同銷售渠道的績效，優化渠道布局。客戶購買行為數據包括客戶的購買頻率、購買品牌、購買規格、購買時間等信息，通過對這些數據的深入分析，企業可以了解消費者的購買偏好和消費習慣，實現精準營銷。例如，通過分析客戶購買頻率和購買品牌數據，企業可以識別出忠實客戶和潛在客戶，針對不同客戶群體制定個性化的營銷策略，提高客戶滿意度和忠誠度。

4.1.2 外部數據獲取渠道

除了內部數據積累，煙草企業還可以通過多種渠道獲取豐富的外部數據，進一步充實行業專有大數據的內容。市場研究機構是獲取市場數據的重要來源之一。這些機構通過專業的市場調研方法，收集和分析煙草市場的各類信息，包括市場規模、市場份額、競爭態勢、消費者需求變化趨勢等。例如，知名市場研究機構歐睿國際（Euromonitor International）定期發布全球煙草市場的研究報告，涵蓋了傳統煙草和新型煙草制品的市場數據和分析，為煙草企業了解全球市場動態提供了有價值的參考。企業可以訂閱這些市場研究機構的報告，獲取最新的市場信息，為企業的戰略決策提供支持。

行業協會也是煙草企業獲取外部數據的重要渠道。行業協會通常會收集和整理行業內的相關數據，組織行業交流活動，發布行業統計信息和研究報告。例如，中國煙草學會作為我國煙草行業的專業學術團體，會開展各類學術研究和交流活動，發布有關煙草行業發展的研究成果和統計數據。企業可以積極參與行業協會組織的活動，與同行企業進行交流合作，獲取行業內的最新信息和數據資源。

互聯網也是獲取外部數據的重要途徑。隨著互聯網技術的發展，大量的市場信息和消費者數據在網絡上得以傳播。煙草企業可以通過網絡爬蟲技術、社交媒體監測工具等手段，收集互聯網上與煙草行業相關的信息，包括消費者在社交媒體上對煙草產品的討論和評價、電商平臺上的銷售數據和用戶反饋等。例如，通過對社交媒體平臺上消費者關于煙草產品的討論進行情感分析，企業可以了解消費者對某一款產品的滿意度和意見建議，及時調整產品策略和市場營銷方案。此外，企業還可以關注行業新聞網站、專業論壇等網絡平臺，獲取行業政策法規變化、新技術應用等方面的信息，為企業的發展提供及時的信息支持。

4.2 技術支撐保障

4.2.1 大數據技術發展現狀

當前，大數據技術已經取得了長足的發展，在數據采集、存儲、分析等方面形成了一系列成熟的技術體系，為煙草行業建立專有大數據提供了強有力的技術支撐。在數據采集方面，有多種技術手段可供選擇。對于結構化數據，如企業內部的業務數據庫中的數據，可以采用 ETL（Extract，Transform，Load）工具進行抽取、轉換和加載，將數據從源系統中提取出來，經過清洗、轉換等處理后加載到目標數據倉庫中。例如，常用的 ETL 工具 Informatica、Talend 等，能夠高效地處理大規模結構化數據的采集任務，確保數據的準確性和完整性。

對于非結構化數據，如文本、圖片、音頻、視頻等，網絡爬蟲技術是一種常用的數據采集方法。通過編寫網絡爬蟲程序，可以按照一定的規則自動訪問網頁，提取網頁中的數據信息。例如，利用 Python 語言中的 Scrapy 框架，可以快速搭建一個網絡爬蟲，用于采集互聯網上與煙草行業相關的新聞報道、論壇帖子、社交媒體評論等非結構化數據。此外，對于物聯網設備產生的大量實時數據，如煙草生產線上的傳感器數據，可以采用消息隊列技術（如 Kafka）進行實時采集和傳輸，確保數據的及時性和可靠性。

在數據存儲方面，大數據存儲技術也呈現出多樣化的發展態勢。分布式文件系統 Hadoop Distributed File System（HDFS）是大數據存儲的基礎技術之一，它具有高容錯性、高擴展性和低成本的特點，能夠將大規模的數據存儲在多個普通服務器節點上，實現數據的分布式存儲和管理。例如，許多互聯網企業和大型數據中心都采用 HDFS 來存儲海量的非結構化數據和半結構化數據。

對于結構化數據，列式存儲數據庫如 ClickHouse、Vertica 等逐漸得到廣泛應用。這些列式存儲數據庫針對數據分析場景進行了優化，通過將數據按列存儲，能夠大大提高數據的查詢和分析效率，適用于處理大規模的結構化數據分析任務。此外，云存儲技術也為大數據存儲提供了便捷的解決方案，如亞馬遜的 S3、微軟的 Azure Blob Storage 等云存儲服務，具有彈性擴展、高可用性和低成本等優勢，企業可以根據自身的數據存儲需求，靈活選擇云存儲服務來存儲大數據。

在數據分析方面，大數據分析技術不斷創新和發展。數據挖掘技術是從大量數據中發現潛在模式和規律的重要手段，包括分類、聚類、關聯規則挖掘、異常檢測等算法。例如，利用聚類算法可以將消費者按照購買行為、消費偏好等特征進行細分，為精準營銷提供依據；通過關聯規則挖掘算法可以發現不同煙草產品之間的銷售關聯關系，優化產品組合和陳列策略。

機器學習算法在大數據分析中也發揮著重要作用，如決策樹、神經網絡、支持向量機等算法，能夠實現數據的自動分類、預測和模式識別。例如，利用神經網絡算法可以構建卷煙銷售預測模型，根據歷史銷售數據、市場趨勢、季節因素等多維度數據，預測未來的銷售情況，為企業的生產計劃和庫存管理提供決策支持。此外，隨著人工智能技術的發展，深度學習算法如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等在圖像識別、自然語言處理等領域取得了顯著成果，也為煙草行業的大數據分析提供了新的技術手段，如利用 CNN 進行卷煙產品的外觀質量檢測，利用 RNN 進行消費者情感分析等。

4.2.2 行業內應用案例借鑒

在煙草行業內，已經有不少企業在大數據技術應用方面取得了成功經驗，這些案例為其他企業建立專有大數據提供了有益的借鑒。湖南中煙常德卷煙廠構建的 “132” 智慧能源管理模式，通過筑牢數據基礎，完善數據采集機制，融合運用多崗位、多部門數據，實現了數據的可見可控、互聯互通、融合共享。在這個模式下，工廠收集動能設備和生產現場有關供能用能的參數信息，以各設備啟停時間為判斷標準，搭建數字模型，對現場用能需求進行智能判斷和決策，實現能源的精準供應；發揮能耗數據在供需監測、評價分析、能效預判中的作用，推動能源管理數字化治理方式升級；針對卷包區域空調機組，運用神經網絡等大數據算法，進行仿真建模，精準預測負荷需求，打造了行業首個 AI 空調系統應用示范點。該模式有效降低了能耗指標，相關成果還在兄弟單位推廣應用，入選全國第六屆智慧企業建設創新案例。

佛山煙草專賣局基于隱私計算搭建的煙草消費大數據分析平臺也是一個成功范例。該平臺采用多方安全計算、同態加密、區塊鏈等數據技術，在保障煙草數據隱私安全的前提下，實現煙草數據和外部數據互通，深度挖掘煙草數據價值。面對數據源單一，急需整合外部數據融合分析的問題，以及數據共享存在的方式不完善、有潛在風險等挑戰，該平臺通過技術手段有效解決了這些問題。在門店選址應用場景中，通過融合煙草內部數據和外部的人口、商圈、住宅等數據，為門店選址提供了多維度的數據支撐，提高了門店選址的準確性 ，切實服務于煙草行業的數字化轉型發展需要，達到降本增效的目的。這些行業內的應用案例表明，大數據技術在煙草行業具有廣闊的應用前景和實際價值，其他企業可以結合自身實際情況，借鑒這些成功經驗，探索適合自己的大數據應用路徑，推動企業的數字化轉型和創新發展。

4.3 政策環境支持

國家和地方對大數據產業給予了大力支持，出臺了一系列相關政策，為煙草行業建立專有大數據營造了良好的政策環境。在國家層面，2021 年 12 月，國務院印發的《“十四五” 數字經濟發展規劃》明確指出，數據要素是數字經濟深化發展的核心引擎，要充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合。這一規劃為包括煙草行業在內的各行業數字化轉型提供了政策導向，強調了數據在經濟發展中的重要地位，鼓勵企業積極利用大數據技術提升生產經營效率和創新能力。

2020 年 4 月，中共中央、國務院印發的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次將數據作為一種新型生產要素寫入文件，為數據的市場化流通和應用奠定了政策基礎。這使得煙草企業在整合內外部數據資源，建立專有大數據時，有了更明確的政策依據和支持，有利于打破數據流通的壁壘，促進數據在行業內的共享和利用。

在地方層面，各省市也紛紛出臺了促進大數據產業發展的政策措施。例如，廣東省發布的《廣東省數字經濟發展指引 1.0》，明確提出要推動大數據在制造業、服務業等領域的深度應用，培育壯大數字經濟新業態、新模式。煙草企業作為廣東省經濟的重要組成部分，可依據該政策，積極探索大數據在煙草生產、銷售、管理等環節的應用，借助地方政策的支持，獲取相關的資金扶持、技術指導和人才培養等資源，加快建立行業專有大數據的步伐。

這些政策的出臺，不僅為煙草行業建立專有大數據提供了良好的政策環境，還在技術研發、人才培養、產業協同等方面給予了支持和引導，有助于煙草企業降低大數據應用的成本和風險，推動大數據技術在煙草行業的廣泛應用和創新發展。

五、煙草行業建立專有人工智能模型的必要性

5.1 提升生產智能化水平

5.1.1 自動化生產流程實現

煙草生產流程涵蓋多個復雜環節，從煙葉的初步處理到最終卷煙產品的成型，傳統生產方式依賴大量人工操作，不僅效率低下，而且容易受到人為因素影響，導致產品質量波動。利用人工智能技術，可實現生產流程的自動化變革。在煙葉分選環節，基于計算機視覺和機器學習算法的人工智能系統能夠對煙葉的顏色、紋理、形狀等特征進行快速準確識別，自動篩選出符合不同質量標準的煙葉。相比人工分選，人工智能系統不僅速度更快，每小時可處理數千片煙葉，而且精度更高，能夠有效減少誤選率，將煙葉分選的準確率從人工的 80% 左右提升至 95% 以上，確保進入生產環節的煙葉質量穩定且符合標準。

在卷煙制造環節，人工智能可實現卷接包設備的智能化控制。通過對設備運行數據的實時監測和分析，人工智能模型能夠根據生產需求自動調整設備參數，如卷紙的張力、煙絲的填充量、濾嘴的接裝精度等，確保卷煙的物理指標（如重量、圓周、吸阻等）保持穩定。同時，利用機器人技術，可實現卷煙生產線上物料的自動搬運、設備的自動清潔和維護等工作，減少人工干預，提高生產效率。例如，某知名卷煙企業引入人工智能自動化生產線后，卷煙生產效率提高了 30%，單位生產成本降低了 15%，產品質量的穩定性也得到了顯著提升 。

5.1.2 設備智能運維管理

煙草生產設備長期處于高強度運行狀態，設備故障不僅會導致生產中斷，造成經濟損失，還可能影響產品質量。通過建立基于人工智能的設備智能運維管理模型，能夠實時采集設備的運行數據，包括溫度、壓力、振動、電流等參數，運用數據分析和機器學習算法對設備的運行狀態進行實時監測和評估。當設備出現異常時，人工智能模型能夠迅速識別故障類型和故障位置，并預測故障的發展趨勢，提前發出預警，以便維修人員及時采取措施進行維修，實現設備的預防性維護。

例如，利用深度學習算法對設備振動數據進行分析，能夠準確識別出設備零部件的磨損、松動等潛在故障，在故障發生前數天甚至數周發出預警，使企業能夠提前安排維修計劃，準備維修備件，避免設備突發故障造成的生產停滯。據統計，采用人工智能設備智能運維管理的煙草企業，設備故障率平均降低了 40%，設備維修成本降低了 30%，設備的平均使用壽命延長了 20%，有效保障了生產的連續性和穩定性，提高了企業的生產效率和經濟效益。

5.2 增強決策科學性與精準性

5.2.1 基于數據分析的決策支持

煙草企業在生產經營過程中面臨著眾多決策，如原材料采購決策、生產計劃制定、市場營銷策略選擇等，這些決策的科學性和精準性直接影響企業的運營績效和市場競爭力。借助人工智能對大數據的分析能力，企業能夠整合內外部多源數據，包括市場需求數據、銷售數據、原材料價格數據、生產設備數據等，運用數據挖掘、機器學習等技術，深入分析數據之間的關聯關系和潛在規律，為企業決策提供科學依據。

在原材料采購決策方面，人工智能模型可以根據歷史采購數據、市場價格波動趨勢、供應商信譽等信息，預測原材料價格走勢，優化采購時機和采購量，降低采購成本。通過對供應商的交貨準時率、產品質量穩定性等數據的分析，評估供應商的可靠性，選擇優質供應商，確保原材料的穩定供應和質量。在生產計劃制定方面，人工智能模型可以結合市場需求預測、設備產能、原材料庫存等數據，制定合理的生產計劃，優化生產流程，提高生產效率，降低生產成本。例如，通過分析市場需求的季節性變化、新產品上市對市場份額的影響等因素，合理安排生產任務，避免生產過剩或生產不足的情況發生。

5.2.2 市場趨勢精準預測

煙草市場受到多種因素的影響，如消費者需求變化、政策法規調整、經濟形勢波動、競爭對手策略等，市場趨勢復雜多變。利用人工智能技術，結合大數據分析，企業可以對煙草市場的需求、價格、競爭態勢等趨勢進行精準預測，幫助企業提前布局，制定合理的發展戰略。

通過對消費者行為數據、社交媒體數據、市場調研數據等的分析，人工智能模型可以洞察消費者的需求變化趨勢，預測不同類型煙草產品（如傳統卷煙、電子煙、加熱不燃燒煙草制品等）的市場需求，為企業產品研發和市場推廣提供方向。例如，隨著消費者健康意識的提升，對低焦油、低危害煙草產品的需求逐漸增加，企業通過人工智能預測到這一趨勢后，及時加大在相關產品研發和生產上的投入，推出符合市場需求的新產品，搶占市場先機。人工智能模型還可以根據宏觀經濟數據、行業政策法規變化等信息，預測煙草產品價格走勢，為企業定價策略提供參考。通過對競爭對手的產品信息、市場份額、營銷策略等數據的分析，了解競爭對手的動態，制定差異化的競爭策略，提高企業在市場中的競爭力。

5.3 推動行業創新發展

5.3.1 產品創新研發

在競爭激烈的煙草市場中，產品創新是企業保持競爭力的關鍵。利用人工智能分析消費者反饋數據，包括線上評論、線下調研、客戶投訴等信息，企業可以深入了解消費者對現有煙草產品的滿意度、意見和建議，挖掘消費者的潛在需求，為新產品的研發提供依據。

通過對消費者在社交媒體上關于煙草產品口感、香氣、包裝等方面的討論進行情感分析，人工智能模型可以發現消費者對不同口味（如薄荷味、水果味、堅果味等）、不同包裝形式（如異形包裝、環保包裝等）的偏好，企業據此開發新的煙草產品，滿足消費者多樣化的需求。人工智能還可以應用于煙草產品的配方研發。通過對大量煙草原料數據和產品質量數據的分析，建立煙草配方與產品質量之間的數學模型，利用機器學習算法優化配方，在保證產品質量的前提下，降低生產成本，提高產品的獨特性和競爭力。例如，某煙草企業利用人工智能技術開發出一款新型卷煙產品，該產品在口感和香氣上進行了創新，滿足了年輕消費者對個性化口味的需求，上市后迅速獲得市場認可，市場份額不斷擴大。

5.3.2 商業模式創新探索

隨著信息技術的發展和市場環境的變化，煙草行業需要不斷探索新的商業模式，以適應市場需求，提升企業競爭力。人工智能技術為煙草行業商業模式創新提供了新的機遇。煙草企業可以利用人工智能實現營銷模式的創新。通過對消費者數據的分析，實現精準營銷，將合適的產品推送給合適的消費者，提高營銷效果和客戶滿意度。利用人工智能技術開發智能營銷平臺，根據消費者的興趣愛好、購買歷史等信息，為消費者提供個性化的產品推薦和營銷活動，增強消費者與企業之間的互動和粘性。

煙草企業還可以探索基于人工智能的供應鏈金融模式。通過對供應鏈上各環節數據的實時監控和分析，評估供應商和經銷商的信用狀況，為其提供金融服務，如應收賬款融資、庫存融資等，優化供應鏈資金流，降低供應鏈成本，提高供應鏈的整體效率和穩定性。例如，某煙草企業與金融機構合作，利用人工智能技術建立供應鏈金融平臺，為供應商提供快速便捷的融資服務，縮短了供應商的資金周轉周期，增強了供應鏈的協同效應，實現了企業與供應商的互利共贏。

六、煙草行業建立專有人工智能模型的可行性

6.1 算法與技術成熟度

6.1.1 適用的人工智能算法

在煙草行業建立專有人工智能模型過程中，多種先進算法展現出獨特的優勢與廣泛的適用性。機器學習算法中的監督學習算法，如決策樹算法，通過對大量已標注的煙草生產數據、銷售數據等進行學習，構建決策規則，可用于煙草產品質量分類。例如，依據煙葉的產地、等級、化學成分以及卷煙的物理指標（煙支重量、圓周等）等特征數據，決策樹算法能夠準確判斷卷煙產品質量是否合格，并對不合格產品的原因進行初步分析，幫助企業快速定位生產環節中的問題，提高產品質量檢測效率。

隨機森林算法作為決策樹的集成算法，在處理高維、復雜的數據時表現出色。它通過構建多個決策樹，并綜合它們的預測結果來提高模型的準確性和穩定性。在煙草市場需求預測方面，隨機森林算法可以整合市場動態、消費者行為、經濟環境等多維度數據，對不同地區、不同品牌煙草產品的市場需求進行精準預測，為企業生產計劃制定提供可靠依據。

深度學習算法中的卷積神經網絡（CNN）在圖像識別領域具有卓越的性能，特別適用于煙草行業中的質量檢測環節。在卷煙包裝質量檢測中，CNN 模型可以對卷煙包裝的圖像進行分析，快速準確地識別出包裝上的印刷缺陷、圖案偏移、封口不良等問題，實現包裝質量的自動化檢測，大大提高檢測效率和準確性，減少人工檢測的主觀性和誤差。

循環神經網絡（RNN）及其變體長短期記憶網絡（LSTM）在處理時間序列數據方面具有獨特優勢，可用于煙草生產過程中的設備故障預測。通過對設備運行過程中的溫度、壓力、振動等時間序列數據的學習，LSTM 模型能夠捕捉到設備運行狀態的變化趨勢，提前預測設備可能出現的故障，為設備維護人員提供充足的時間進行預防性維護，降低設備故障率，保障生產的連續性。

6.1.2 技術應用的成熟案例

在其他行業，人工智能技術的成功應用為煙草行業提供了豐富的借鑒經驗。在制造業領域，特斯拉通過人工智能技術實現了汽車生產的高度自動化和智能化。其生產線上的機器人在人工智能算法的控制下，能夠精確地完成零部件的組裝、焊接等復雜任務，生產效率大幅提高，同時產品質量的穩定性也得到了極大保障。例如，特斯拉利用機器學習算法對生產過程中的數據進行實時分析，不斷優化生產流程，使得汽車生產的次品率顯著降低，生產成本也大幅下降。這種成功的應用模式表明，在煙草生產中引入人工智能技術，實現生產流程的自動化和智能化是可行且具有巨大潛力的。

在醫療行業，IBM Watson for Oncology 是人工智能技術在醫療領域的典型應用案例。該系統通過對海量醫學文獻、臨床病例數據的學習，能夠為醫生提供個性化的癌癥治療方案建議。它可以快速分析患者的基因數據、病史、癥狀等信息，從眾多的治療方案中篩選出最適合患者的方案，提高治療的精準性和有效性。煙草行業在客戶服務、精準營銷等方面可以借鑒這種基于大數據分析和人工智能算法的精準服務模式。例如，通過對消費者的購買歷史、偏好等數據的分析，為消費者提供個性化的產品推薦和服務，提升客戶滿意度和忠誠度。

在煙草企業中，也有部分企業在人工智能技術應用方面取得了顯著成果。云南中煙玉溪卷煙廠的 “‘參數預設置、過程?糾偏’的卷煙精品制絲線智能控制研究” 項目，通過構建集數據采集分析、設備預測維護、參數尋優下達和先進預測控制為一體的智能卷煙制造系統，實現了單工序智能控制和整線聯動協同優化，大幅提高了制絲生產過程控制能力，有效實現了批次間質量均質穩定，構建起了 “參數預設置、過程自糾偏” 的智能制造模式 。該項目的成功實施，為煙草行業在生產環節應用人工智能技術提供了可復制的經驗，證明了人工智能技術在提升煙草生產智能化水平方面的可行性和有效性。

6.2 人才與技術團隊保障

從煙草行業內部來看，經過多年的發展與積累，已經匯聚了一批專業技術人才。這些人才在煙草種植、生產工藝、市場營銷等傳統領域擁有深厚的專業知識和豐富的實踐經驗。隨著行業對數字化轉型的重視和投入不斷增加，內部員工也積極參與各類人工智能技術培訓和學習活動，逐步掌握了一定的人工智能基礎知識和應用技能。例如，一些煙草企業定期組織內部員工參加人工智能技術講座、在線課程學習以及與高校或科研機構合作開展的培訓項目，培養了一批既懂煙草業務又具備一定人工智能技術能力的復合型人才。這些人才能夠將煙草行業的實際業務需求與人工智能技術相結合，為企業建立專有人工智能模型提供了有力的內部支持。

從外部獲取人才資源方面，當前人工智能領域人才市場逐漸成熟，高校和科研機構為社會輸送了大量專業人才。眾多高校開設了人工智能、機器學習、數據科學等相關專業，培養了大批掌握先進算法和技術的專業畢業生。煙草企業可以通過校園招聘、社會招聘等方式吸引這些專業人才加入，充實企業的人工智能技術團隊。企業還可以與高校、科研機構建立產學研合作關系，借助外部專業團隊的技術力量，共同開展人工智能技術在煙草行業的應用研究和項目開發。例如，某煙草企業與當地知名高校合作，成立了人工智能聯合研究中心，高校的專家團隊為企業提供技術指導和研發支持，企業則為高校提供實際業務場景和數據資源，雙方實現優勢互補，共同推動人工智能技術在煙草行業的應用和創新。

6.3 應用場景的適配性

6.3.1 生產環節應用

在煙草生產環節，人工智能技術具有廣泛的應用場景和顯著的應用效果。在煙葉分選過程中，傳統的人工分選方式效率低下且準確性受人為因素影響較大。利用基于計算機視覺和機器學習的人工智能系統，能夠快速、準確地對煙葉的顏色、紋理、形狀等特征進行識別和分析，自動篩選出符合不同質量標準的煙葉。例如，通過對大量煙葉圖像數據的學習，人工智能模型可以準確區分優質煙葉和劣質煙葉，以及不同等級的煙葉，將分選效率提高數倍，同時大大提升了分選的準確性，確保進入生產環節的煙葉質量穩定且符合要求，為后續卷煙產品的質量奠定堅實基礎。

在卷煙制造過程中，人工智能可實現生產設備的智能化控制和優化。通過實時采集卷接包設備的運行數據，如卷紙的張力、煙絲的填充量、濾嘴的接裝精度等參數，利用人工智能算法對這些數據進行分析和處理，自動調整設備參數，確保卷煙的物理指標（如重量、圓周、吸阻等）保持穩定，提高產品質量的一致性。人工智能還可以實現生產過程的自動化監控和故障診斷，及時發現設備運行中的異常情況，并預測設備故障，提前進行維護，減少設備停機時間，提高生產效率。例如，某卷煙廠引入人工智能智能控制系統后，卷煙生產的廢品率降低了 20%，生產效率提高了 15%，設備維護成本降低了 30%。

6.3.2 銷售與管理環節應用

在銷售環節，人工智能技術能夠為煙草企業提供精準的市場分析和營銷策略支持。通過對消費者購買行為數據、市場銷售數據、社交媒體數據等多源數據的分析，利用機器學習算法進行客戶細分和精準營銷。例如，根據消費者的年齡、性別、地域、消費習慣等特征，將消費者劃分為不同的細分群體，針對每個群體的特點制定個性化的營銷策略，推薦適合他們的煙草產品，提高營銷效果和客戶滿意度。人工智能還可以用于市場需求預測，結合宏觀經濟數據、行業動態、消費者偏好變化等因素，對不同地區、不同品牌煙草產品的市場需求進行精準預測，幫助企業合理安排生產計劃，優化庫存管理，避免庫存積壓或缺貨現象的發生，提高企業的經濟效益。

在企業管理方面，人工智能技術可應用于供應鏈管理和財務管理等領域。在供應鏈管理中，利用人工智能算法優化物流配送路線，根據訂單分布、交通路況、物流成本等因素，規劃最優的配送路線，提高物流配送效率，降低物流成本。同時，通過對供應鏈各環節數據的實時監控和分析，實現庫存的智能化管理，合理控制庫存水平，確保原材料和產品的及時供應。在財務管理中，人工智能可以實現財務數據的自動化處理和分析，如費用報銷審核、財務報表生成等，提高財務工作效率和準確性，為企業決策提供及時、準確的財務數據支持。例如，某煙草企業引入人工智能財務審核系統后，費用報銷審核時間縮短了 50%，財務報表生成時間縮短了 30%，有效提升了企業財務管理水平。

七、面臨的挑戰與應對策略

7.1 數據安全與隱私保護問題

在建立行業專有大數據和人工智能模型的過程中，煙草企業面臨著嚴峻的數據安全與隱私保護挑戰。從數據收集環節開始，就存在數據來源合法性和合規性的問題。例如，在收集消費者數據時，若未明確告知消費者數據的使用目的、范圍和方式，可能會違反相關隱私法規，如歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR），該條例要求企業在收集個人數據時必須獲得明確的同意，并確保數據處理的透明度。?

在數據存儲階段，一旦存儲系統遭受黑客攻擊，如 2017 年美國 Equifax 公司數據泄露事件，約 1.47 億消費者的個人信息被泄露，煙草企業若出現類似情況，其客戶信息、銷售數據等敏感數據被竊取，將對企業聲譽和消費者權益造成巨大損害。數據傳輸過程中也存在風險，若傳輸鏈路未進行加密，數據可能被截取和篡改，影響數據的真實性和完整性。

為應對這些問題，煙草企業應建立完善的數據安全管理體系。在數據收集階段，嚴格遵循 “合法、正當、必要” 原則，明確告知消費者數據收集和使用的相關信息，并獲得其明確同意。在數據存儲方面，采用加密技術對敏感數據進行加密存儲，如使用 AES（高級加密標準）算法，同時加強存儲系統的訪問控制和權限管理，只有經過授權的人員才能訪問特定數據。在數據傳輸過程中，采用 SSL/TLS（安全套接層 / 傳輸層安全）等加密協議，確保數據在傳輸過程中的安全性。定期進行數據安全審計和風險評估，及時發現并修復潛在的安全漏洞，加強對員工的數據安全培訓，提高員工的數據安全意識，從人員層面降低數據安全風險。

7.2 技術融合與系統集成難題

將人工智能技術與煙草行業現有的生產、管理系統進行融合，面臨著諸多技術難題。煙草行業的生產設備和管理系統種類繁多，且部分系統建設時間較早，技術架構陳舊，如一些傳統卷煙廠的生產控制系統可能基于老舊的工業總線技術，與新興的人工智能技術在接口、數據格式等方面存在兼容性問題。不同系統之間的數據標準和接口規范不一致，導致數據難以在系統之間順暢流通和共享，增加了技術融合的難度。

在系統集成過程中，還可能面臨數據孤島問題，即各部門或業務環節的數據相互獨立，無法形成有效的數據協同，影響人工智能模型的訓練和應用效果。例如，生產部門的數據無法及時傳遞給銷售部門，導致銷售部門在制定營銷策略時缺乏生產數據的支持，無法準確把握產品供應情況和生產周期。

為解決技術融合與系統集成難題，煙草企業應制定統一的數據標準和接口規范，對現有系統進行梳理和評估，對于無法直接與人工智能技術兼容的老舊系統，進行升級改造或逐步替換。采用中間件技術，如企業服務總線（ESB），實現不同系統之間的數據交換和通信，打破數據孤島，促進數據的共享和協同。在人工智能模型開發過程中，充分考慮現有系統的技術特點和業務需求，確保模型能夠與現有系統無縫對接，實現業務流程的優化和智能化升級。加強與技術供應商的合作，共同探索適合煙草行業的技術融合和系統集成解決方案，借助外部專業技術力量，降低技術實施難度和風險。

7.3 人才短缺問題

目前，煙草行業在人工智能和大數據領域的專業人才相對匱乏。一方面，煙草行業傳統上以生產、銷售等業務為主，對大數據和人工智能技術的重視程度相對較晚，內部員工在這方面的知識儲備和技能水平有限。許多員工對機器學習、深度學習等人工智能算法的理解和應用能力不足，難以將這些技術有效地應用到實際工作中。另一方面，由于煙草行業的專業性和特殊性，外部招聘的大數據和人工智能人才往往需要一定時間來熟悉煙草行業的業務流程和特點，才能充分發揮其專業優勢。

人才短缺嚴重制約了煙草行業在大數據和人工智能領域的發展進程。在建立行業專有大數據和人工智能模型時，缺乏專業人才會導致數據挖掘和分析深度不夠，無法充分挖掘數據背后的潛在價值，影響模型的準確性和實用性。在模型應用階段，由于缺乏專業人才進行維護和優化，模型可能無法適應業務需求的變化和市場環境的動態調整，降低了模型的應用效果和價值。

為解決人才短缺問題，煙草企業應加強內部人才培養。制定系統的培訓計劃，定期組織員工參加大數據和人工智能技術培訓課程，邀請行業專家進行授課和指導，提高員工在這方面的理論知識和實踐技能。建立內部學習交流平臺，鼓勵員工分享學習心得和實踐經驗，形成良好的學習氛圍。開展內部項目實踐，讓員工在實際項目中鍛煉和提升自己的能力。積極引進外部專業人才，通過提供具有競爭力的薪酬待遇、良好的職業發展空間和豐富的項目實踐機會，吸引大數據和人工智能領域的優秀人才加入。加強與高校、科研機構的合作，建立產學研合作機制，共同培養既懂煙草行業業務又掌握大數據和人工智能技術的復合型人才，為煙草行業的數字化轉型提供堅實的人才保障。