日本禁供酒，「獺祭」卻再創營收新高！清酒廠旭酒造如何用AI釀酒？|數位時代 BusinessNext

日本禁供酒，「獺祭」卻再創營收新高！清酒廠旭酒造如何用AI釀酒？

日本緊急宣言影響下，許多餐廳、居酒屋都被禁止供酒，這對日本酒商是相當大的打擊。然而，釀製出日本知名清酒獺祭的旭酒造卻創下史上新高收益，究竟怎麼辦到的？

獺祭如何在世界掀起一陣旋風？來自於旭酒造的精準製程

獺祭是位於山口縣的旭酒造株式會社推出的品牌，在此之前旭酒造在普通清酒釀製上已有200年的歷史。然而，面對市場萎靡及銷售不振，第三代社長櫻井博志接班後轉而開發日本清酒中最繁雜的純米大吟釀，除了只用有酒米之王的山田錦米做為原料，更花了6年時間不斷的試行錯誤，終於在1990年推出獺祭品牌。隨後1992年推出撼動業界的獺祭純米大吟釀二割三（每粒酒米只取其中23%的精華來釀造），2016年獺祭的年營業額已超過100億日圓，搶進日本酒類製造大廠前八名中。

打造獺祭這支超強品牌的旭酒造與其他清酒釀製廠最大的不同在於，沒有杜氏（領導釀酒者及該款清酒風味的最高掌舵者）的存在，而是徹底將所有經驗數據化。無論是米的吸水量、每日的發酵狀態、酒藏的溫度及濕度等都是透過數據管理，達成一年四季都可釀製清酒的狀態進而將生產力提升至2倍以上。

研究日本酒的教授表示，相對須看天氣、土壤來決定葡萄酒好壞的農業型釀製模式，日本的清酒釀製是透過杜氏技能來決定的工業型釀製，但是獺祭的釀製方式則是非常科學化，堪稱是工業型釀製的王道。法國已故知名主廚到獺祭酒藏訪問時，更感嘆獺祭的釀製方式就像手錶製造職人般的精緻。

不強調限量而是專注開發產品本身風味，帶領日本清酒航向世界

不同於過往日本清酒銷售策略強調的是珍貴性或限量品，獺祭的操作策略並不強調稀少性，而是回到酒米研磨製程本身的研究，為的就是讓顧客喝到更好喝的清酒。

而攤開2021年9月期獺祭的銷售狀況來看，有50%的貢獻是來自於海外，其中光亞洲就佔了7成，美國則占了其中的3成。不僅清酒本身廣受好評，獺祭品牌的周邊商品亦源源不斷的推陳出新。獺祭在世界的成功，除了獲得同業的尊敬外，更表示因為獺祭才讓日本清酒有更多向海外發展的可能。

透過AI追求精準品質確保原料來源，到美國設置釀酒廠成為真正的國際企業

為了擴展海外事業，旭酒造預計於2022年在美國開始現地釀造計畫。與當地的料理學校合作在紐約郊區建設釀酒廠，並採用美國阿肯色州所栽種的山田錦米及當地的硬水，預計打造全新的「獺祭Blue」品牌，目標客戶則是鎖定頂端消費族群。

然而，要在當地釀造出不輸日本現地釀製風味又能與葡萄酒匹敵的日本清酒相當不容易，作業的數據化、可視化則成為其中關鍵。而事實上，早在幾年前旭酒造就與日本富士通共同合作透過讓AI學習釀製數據，除了希望穩定生產品質外，也解決當時山田錦米產量不足的問題。透過富士通的農業發展雲端系統「Akisai（秋彩）」所積存的數據分析，以協助山田錦栽種生產並得以讓旭酒造能收購到足量的原料。

提高薪資水準吸引優秀人才，冀望讓日本清酒成為世界料理的好搭檔

雖然作業的AI化一直都在檢討中，但為追求更高的品質，如何將數據更精準的言語化仍是需要持續研究的課題，其中人才仍是不可或缺的要因。目前旭造酒員工約210人，人事成本約占銷售額的4.5%，旭造酒預計將人事費用提高至10%遠遠超過一般製造業大廠3%~5%的水準，甚至提出五年薪水倍增計畫，提供可匹敵IT企業水準的薪資吸引更多國內外優秀人才。

讓獺祭成為世界消費者最喜愛的清酒原因，主要還是來自於其無雜質且非常順口的產品特質，而未來的獺祭想要挑戰的是成為能與葡萄酒抗衡的日本清酒，更期望成為法式料理的新搭檔。然而，獺祭要面臨的不只是各種酒類的競爭，還有全世界健康意識抬頭，強調少油、少鹽及食材原味之飲食文化改變，或許找出自家清酒與各種食材契合度並積極的宣傳也是一個可行的策略。

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責任編輯：傅珮晴、蕭閔云

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。