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　　近日，百度正式发布 PaddleOCR-VL-1.6。作为文心衍生模型，PaddleOCR-VL-1.6在 OmniDocBench v1.6权威评测中准确率突破96.33%，在 Real5-OmniDocBench、OmniDocBench v1.5上也取得了最领先的分数，综合性能全球第一，刷新业界SOTA，在复杂文档理解和真实场景解析能力方面进一步突破。

在OmniDocBench v1.6上，PaddleOCR-VL-1.6在多项能力中实现SOTA

　　在权威评测集 OmniDocBench v1.6上，PaddleOCR-VL-1.6总指标达到96.33%，超越Gemini-3-Pro、GPT-5.2、MinerU-2.5-Pro、GLM-OCR等，综合性能全球第一，领跑全球通用大模型和专用OCR模型；在面向真实复杂场景构建的 Real5-OmniDocBench评测中，PaddleOCR-VL-1.6总指标达到93.19%，较 Gemini-3-Pro提升近4个百分点，在扫描件、弯折文档、屏幕拍照、光照变化及倾斜文档等五大真实场景下均保持领先表现。

　　测试结果显示，PaddleOCR-VL-1.6在文本、公式、表格等核心识别能力上全面领先当前主流开源及闭源方案，在表格、古籍、生僻字识别等复杂场景能力显著提升，在印章、Spotting、图表识别等多项关键能力同步增强，可更好满足文档数字化的需求。

 

　　据了解，PaddleOCR基于文心大模型训练而来，是文心大模型多模态能力的重要部分，支持超100种语言识别，用户覆盖170多个国家和地区。此次发布的 PaddleOCR-VL-1.6在 PaddleOCR-VL-1.5基础上进一步升级，通过模型驱动的数据构建机制和渐进式训练优化，在保持0.9B轻量化架构的情况下，模型准确率和复杂场景适应能力进一步提升。由于两代模型结构一致，开发者和企业用户无需进行额外适配，即可平滑迁移。

　　近年来，PaddleOCR持续推进文档理解能力升级，先后推出 PaddleOCR-VL、PaddleOCR-VL-1.5等多款模型。其中，PaddleOCR-VL-1.5创新支持异形框定位，在真实文档场景中展现出较强解析能力。此前，PaddleOCR GitHub Star数已突破79.2K，超过谷歌开源OCR项目 Tesseract OCR，成为全球最受开发者欢迎的开源OCR项目之一。

　　目前，PaddleOCR-VL-1.6已上线 PaddleOCR官网，支持网页端和API调用。同时，模型代码及权重已同步开源至 GitHub和 Hugging Face，面向全球开发者开放使用。

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■杨灿于淼

一、引言

白酒行业作为传统制造业的重要组成部分，白酒工艺学课程改革必须服务于行业技术迭代的实际需求。当前白酒行业正面临三重转型挑战，即从传统酿造转向智能生产、从经验型模式转向科学型模式、从单一产品形态转向多元价值延伸，这一现状要求相关高校着力培养复合型人才。同时，现有《白酒工艺学》课程在内容体系、实践环节及产教融合等方面存在滞后，因此开展课程教学改革与应用研究，对于提升人才培养质量和推动白酒行业高质量发展具有重要意义。

“两阶式”培训体系与三位一体培养路径思维导图

二、高校《白酒工艺学》课程教学中存在的问题

其一，部分高校课程内容体系与行业发展存在脱节，核心仍围绕传统酿造工艺展开，对智能化酿造设备、数字化质量控制、绿色清洁生产等新兴技术的融入程度不足，导致学生难以接触行业前沿知识，无法满足企业对技术创新人才的需求。其二，实践教学环节薄弱且形式单一，一些高校仅依靠校内基础实验室开展简单操作实训，缺乏与企业真实生产场景的有效对接，使得学生难以掌握复杂工艺参数调控、智能设备运维等核心技能，实践动手能力及解决实际问题能力欠佳。其三，产教融合机制不够健全，部分高校与白酒企业的合作多停留在表面层次，未能构建协同育人的长效机制，企业在课程设计、实训指导、师资培训等环节的参与深度和广度均显不足，最终造成人才培养目标与企业岗位需求出现偏差，学生毕业后需经过较长时间岗前培训方可胜任工作岗位。

三、高校《白酒工艺学》课程教学改革与应用研究

（一）构建“两阶式”教学体系，打造三位一体培养路径

高校《白酒工艺学》课程教学改革及应用研究中构建“两阶式”教学体系、打造三位一体的培养路径，应从课程模块设计、实训环节优化和培养链路贯通三方面系统推进。课程模块设置需打破传统单一的教学框架，采用“模块化课程+阶梯式实训”模式，其中基础模块聚焦“白酒风味化学”“传统酿造微生物学”等核心理论，夯实学生对白酒酿造基础原理的认知；高阶模块紧密对接行业前沿，开设“酒体数字孪生设计”“智能酿造设备运维”“绿色清洁生产技术”等课程，把智能化、数字化技术融入教学内容，使学生掌握行业转型的关键技能。实训环节需遵循由浅入深的阶梯式逻辑，低年级依托校内基础实验室开展酿造原料处理、基础发酵等简单操作实训，高年级联合头部白酒企业搭建校外实训基地，模拟真实生产场景开展复杂工艺参数调控、酒体勾调优化、智能生产线调试等综合性实训。在此基础上构建“本科-职业-企业”三位一体培养路径，本科阶段侧重理论和基础技能教学，职业阶段联合职业院校强化实操技能训练，企业阶段借由顶岗实习、订单培养等形式实现岗位精准对接，最终形成从理论学习到岗位胜任的完整培养闭环，切实满足白酒产业链对复合型人才的需求。

（二）搭建白酒工艺虚拟仿真与跨学科微专业平台

高校《白酒工艺学》课程教学改革与应用研究中搭建白酒工艺虚拟仿真与跨学科微专业平台，需从技术赋能实训、非遗技艺数字化以及跨学科资源整合这三个方面着手。其一，在虚拟仿真平台搭建方面，要深度还原白酒酿造核心场景，具体而言，模拟浓香型白酒“千年老窖”微生物群落演替过程，借助三维建模展现窖泥中己酸菌、甲烷菌等微生物于不同发酵阶段的数量变化、代谢路径及环境因子产生的影响，使学生能直观观察微生物与酒体风味形成之间的关联机制；其二，结合AR技术还原非遗技艺细节，针对“看花摘酒”这一关键操作，借由AR眼镜实时叠加酒花形态（如大清花、二清花、小清花）与酒精度对应关系的动态标注，引领学生利用虚拟手势模拟摘酒动作，精准判断摘酒时机与分段标准，解决传统实训中原料消耗大、窖池资源有限、高温高压环境安全隐患突出等问题。随后，依托虚拟仿真平台构建跨学科微专业模块，融合生物工程、食品科学、数字技术等学科知识，设计“智能酿造系统设计”“酒体风味数字化评价”等跨学科课程，促使学生形成复合型知识结构，更好契合白酒行业智能化转型需求。

高校需划拨专项资金，携手虚拟仿真技术企业搭建白酒工艺虚拟仿真平台，该平台能模拟传统酿造窖池环境、智能生产线运作以及质量检测全流程等场景，化解传统实训中原料消耗巨大、操作风险颇高、工艺周期冗长等难题。学生借助虚拟平台开展沉浸式操作，能反复演练复杂工艺环节，熟知智能设备参数设定与故障排查方法，提升实操及应急处理能力。针对跨学科学生开设“白酒智能制造微专业”，整合食品科学、自动化控制、大数据分析以及物联网技术等多学科资源，设置智能酿造系统设计、酿造过程数据挖掘、智能仓储管理等课程模块。吸引机械工程、计算机科学、数据科学等专业学生跨学科选修课程，组建复合型项目团队，围绕白酒行业智能化转型课题展开研究。借由虚拟仿真技术与跨学科教育的深度融合，培育学生创新思维与跨界整合能力，为白酒行业智能化发展储备复合型技术人才。

利用AR技术观察酒花状态

（三）共建“酒企订单班”定向培养新兴岗位人才

高校需同五粮液、泸州老窖等头部酒企开展深度协作，联合共建“酒企订单班”，围绕自动化勾调、智能仓储、数字营销等新兴岗位开展定向人才培育工作。订单班招生前，校企双方应协同制定人才培养方案，依据企业岗位需求设置核心课程，涵盖自动化勾调系统操作维护、智能仓储物流管理、白酒电商运营等内容，把企业技术标准与企业文化融入课程教学环节。企业选派技术骨干出任兼职导师，定期前往学校开展实践教学与技能培训活动，并提供最新技术资料与实训设备。学生完成校内课程学习任务后，进入企业开展岗位实习，参与实际项目运作流程，毕业后直接进入企业对应岗位任职。此种定向培养模式达成了人才培养与企业需求的精准匹配，缩短了企业人才培训周期，又降低了用人成本，还让学生明确了职业发展方向，提升了就业竞争力。

（四）培养工匠精神，强化课程育人功能

在《白酒工艺学》课程教学改革进程中，深度挖掘白酒文化传承、工匠精神以及质量安全意识等元素，是强化课程育人功能的重要手段。工匠精神彰显于对酿造工艺的极致追求，教师借助讲述老一辈酿酒人的匠心事迹，引导学生树立敬业、专注且创新的职业态度。质量安全意识关系到白酒行业的持续发展，教师在教学环节强调质量把控与安全规范，有助于培养学生的责任感与使命感。在实训过程中，强调工艺的严谨程度和质量的稳定特性。凭借这种潜移默化的方式，达成知识传授与价值引领的有机融合，培育既有扎实专业技能，又具备社会责任感的行业人才。

四、结语

未来，白酒行业将持续向高质量发展，少数优质企业积极适应强分化、强集中的市场趋势，力求在总量不断增长的消费市场与有限的空间内，实现较为稳健的增长。在此背景下，高校人才培养应更加注重培学生创新能力和思辨能力养，同时，拉近课堂教学与实际生产的距离，采用多手段协同教学，培养知识扎实、能力过硬和素质优良的专业人才，助力白酒行业行稳致远。

参考文献：

[1]成冬冬,任辉,韩小龙,胡彦营,林范学.基于能力培养的白酒工艺学实验课程教学改革探索[J].食品工业,2025,46(06):241-244.

[2]龙亚飞,王芙蓉,李芳香,甘广东,吴德光.“一核四化全过程”的教学设计与实践研究——以白酒工艺学课程为例[J].食品界,2024,(08):94-98.

作者简介：

杨灿，四川工业科技学院，讲师。

于淼，四川工业科技学院，讲师。

基金项目：

四川工业科技学院2025年校级教育教学改革研究项目（cgkjg-2025122）

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