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【央视新闻客户端】
据经销商透露 ，12月13日 ，飞天茅台酒（2025年）的价格跳涨了4次，18点左右 ，拿货价格都达到了1580元/瓶 。12月12日 ，原箱飞天茅台酒报价低至1490元/瓶 。12月13日早上，直接跳涨20元/瓶 ，至1510元/瓶。随后 ，开启飙升模式 。
那么，究竟发生了什么？市场上流传的信息指出 ，茅台2026年的策略可能会发生一些变化 ，特别是在针对经销商的政策和产品投放上，可能有一些利好 。其实，早在11月28日召开的股东会上 ，贵州茅台就表示 ，公司销售端的产品投放主要取决于不同时期的市场承载量，维护好渠道的韧性和市场稳定是重中之重。在生产端 ，公司也会科学地掌握产能释放的节奏。
飞天茅台酒跳涨
今天（12月13日）傍晚时分 ，券商中国记者获悉，今天贵州茅台酒价出现了明显异动 。有深圳经销商透露 ，2025年飞天茅台酒的价格在一天之内上调了4次价格 。傍晚 ，拿货价格为1580元/瓶。北方某省的渠道经销商亦证实了这一点 。
各平台报价显示，12月12日 ，原箱飞天酒报价低至1490元/瓶 。今12月13日 ，直接跳涨20元/瓶，至1510元/瓶。随后 ，价格窜升至1530元/瓶 。可能中午时分还调过一次价格 ，加上傍晚时分的报价，已经来到了1580元/瓶 。值得注意的是，二级市场上 ，贵州茅台股价亦拉出了三连阳。
有市场传闻指 ，贵州茅台2026年非标减量/产品结构优化/价格体系市场化/考核指标将作出调整，减负力度比较大 ，体现管理层对于品牌调性和价盘稳定的高度重视 。
从其11月28日的股东会来看 ，亦透露出类似的信号 。茅台方面表示，科学统筹好短期和长期的关系 ，不会“唯指标论” ，不会以牺牲长远发展换取短期利益，不会违背市场规律强压指标 ，不会损害投资者、渠道商和消费者权益。
党的二十届四中全会提出 ，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，坚持智能化、绿色化 、融合化方向 。当前 ，数智技术与绿色发展的结合正在从技术应用的浅层对接走向发展范式的深度重塑 。推动数智经济与绿色经济深度融合 ，不仅是落实“智能化 、绿色化、融合化 ”发展方向的内在要求，更是培育绿色生产力 、推动经济社会发展全面绿色转型的重要路径。
数智绿色融合是培育绿色生产力的重要路径
绿色生产力是新质生产力的重要形态，代表着先进生产力的演进方向。培育绿色生产力 ，不能仅靠单一技术的简单叠加 ，而需要数智经济与绿色经济在理念 、技术、产业 、制度等层面实现系统性的深度融合 。
从发展方向看，数智绿色深度融合是“智能化 、绿色化、融合化 ”的内在统一 。“智能化 、绿色化 、融合化”三个方向并非简单并列 ，而是相互交织、协同发力的有机整体。智能化为绿色化提供技术支撑和效率工具 ，绿色化为智能化明确价值导向和应用场景，融合化则是实现二者深度协同的方法论 。数智经济与绿色经济的深度融合 ，正是这三个方向从并行推进走向交汇聚变的集中体现 ，它要求将数智技术的效率逻辑与绿色发展的价值追求深度整合，推动生产方式实现系统性变革 。
从理论内涵看 ，数智绿色深度融合涵盖“绿色产业化 ”与“产业绿色化 ”双重维度。绿色经济不是一个孤立的产业板块 ，而是包含增量培育与存量改造的系统工程 。绿色产业化着眼于培育壮大清洁能源 、节能环保 、生态修复等绿色产业，形成新的经济增长极；产业绿色化着眼于推动传统制造业、农业、服务业的绿色低碳转型 ，重塑整个经济体系的发展底色 。深度融合意味着数智技术要全面嵌入这两个维度 ，既推动绿色产业向数智化高端化跃升，又以数智手段重构传统产业的绿色发展路径，实现对绿色生产力的全方位培育。
从实践逻辑看 ，数智绿色深度融合能够形成双向赋能的良性循环 。深度融合的关键在于突破单向赋能的局限 ，形成相互支撑 、相互促进的发展格局 。一方面，数智技术为绿色发展提供精准化 、智能化的解决方案 ，使碳核算从估算走向精算、使能源管理从粗放走向精细 、使环境治理从被动应对走向主动预防。另一方面 ，绿色发展为数智经济开辟广阔应用场景，同时倒逼数字基础设施加快绿色化改造 ，破解数据中心 、5G网络等高能耗困境 。这种双向赋能、相互嵌入的深度融合 ，能够在发展中实现降碳 、在降碳中促进发展，真正将绿色生产力的培育落到实处 。
数智绿色深度融合培育绿色生产力的实践图景
数智经济与绿色经济的深度融合正在生产 、流通、消费 、生态治理等领域催生深刻变革 ，呈现出技术相互嵌入 、产业协同重构、价值深度整合的鲜明特征。
绿色产业的数智化跃升加速推进。数智技术正在深度重塑绿色产业的技术体系和商业模式 。在清洁能源领域 ，人工智能不再仅仅用于功率预测，而是深度嵌入能源系统的规划 、建设 、运营全流程 ，推动形成“源网荷储”智能协同的新型电力系统 。在节能环保领域 ，数智技术与环保装备深度耦合，催生智能监测设备、无人巡检系统等新型产品，推动环保产业从单一设备供应向系统解决方案提供转型。在资源循环领域 ，工业互联网平台打通生产、消费 、回收全链条数据 ，使废弃物资源化利用从“线性处置 ”走向“网络化循环 ” 。数智技术与绿色产业的深度融合，正在催生一批具有国际竞争力的绿色数智产业集群 。
传统产业的绿色数智转型纵深突破。数智技术为传统产业绿色转型提供了从局部优化到系统重构的升级路径 。在制造业领域 ，数字孪生 、工业互联网等技术不再局限于单一工序的节能改造 ，而是推动企业构建覆盖设计、生产 、物流 、回收全生命周期的绿色管理体系，实现制造向“智造”“绿造 ”的系统跃升 。在农业领域 ，智慧农业系统将气象、土壤 、作物生长等数据深度整合 ，实现水肥药的精准施用和农业废弃物的循环利用，推动农业生产从经验驱动转向数据驱动。在服务业领域 ，数字化平台重构资源配置方式 ，共享经济 、循环经济等新模式有效降低全社会的资源消耗和碳排放强度 。产业绿色化借助数智手段，正在实现从末端治理向源头预防、从单点突破向系统优化的深刻转变 。
绿色消费的数智生态加快构建。数智技术正在重塑绿色生产与绿色消费的连接方式 ，推动形成供需良性互动的绿色消费生态 。碳普惠平台将分散的个人低碳行为数据汇聚整合 ，通过积分激励 、权益兑换等机制，把绿色消费从道德倡导转化为可量化 、可感知的行为选择 。产品碳足迹追溯系统运用区块链等技术实现生产、流通 、消费全链条的碳排放可视化，让消费者能够“看见 ”商品背后的环境成本。智能终端设备实时采集家庭能耗 、出行方式等数据 ，为居民提供个性化的绿色生活建议。数智技术架起了连接绿色生产与绿色消费的数据桥梁 ，推动形成生产者与消费者协同减碳的新格局 。
生态环境治理的数智能力系统提升 。数智技术正在推动生态环境治理从经验判断走向智能决策、从分散管理走向系统治理。生态环境大数据平台汇聚气象、水文 、土壤 、污染源等多维度数据，构建起覆盖“天空地”的立体感知网络 ，支撑环境质量的动态评估与趋势预判 。人工智能技术深度嵌入环境监管流程 ，实现对重点污染源的智能识别、精准溯源和风险预警 。碳排放监测核算数字化体系逐步建立，为“双碳”目标的分解落实和动态调整提供数据支撑。数智技术与环境治理的深度融合 ，正在推动构建精准 、科学 、依法的现代环境治理体系 。
以数智绿色深度融合培育绿色生产力的举措
推动数智经济与绿色经济深度融合 ，培育绿色生产力，是一项涉及技术创新、产业重构 、制度变革 、要素配置的系统工程 ，需要从多个维度协同发力、纵深推进 。
突破数智绿色融合关键技术 ，筑牢绿色生产力的技术根基。技术创新是深度融合的核心驱动力 。应面向绿色低碳发展的重大需求，部署人工智能 、大数据 、物联网等技术在新能源开发利用、工业节能降碳 、碳捕集封存等领域的融合攻关 ，突破一批“卡脖子 ”技术难题 。加快数字基础设施绿色化改造 ，研发推广高能效芯片 、先进制冷、余热利用等关键技术，从源头上破解数智经济的能耗困境。建设一批跨学科、跨领域的数智绿色融合创新平台，促进基础研究 、技术开发与产业应用的贯通衔接 ，加速形成绿色生产力的技术策源能力 。
构建数智绿色融合产业生态 ，夯实绿色生产力的产业支撑 。产业是深度融合的主战场和绿色生产力的直接载体。应推动绿色产业与数智产业双向渗透 、协同发展，支持清洁能源、节能环保企业加快数智化转型 ，引导数字技术企业深耕绿色发展应用场景 ，培育一批数智绿色融合型领军企业。加速传统产业绿色数智化改造，建设一批绿色智能工厂 、绿色智慧园区 ，形成可复制可推广的转型模式 。引导龙头企业搭建行业级工业互联网平台 ，打通产业链上下游数据壁垒，带动中小企业协同转型 ，构建大中小企业融通发展的产业生态 。
健全数智绿色融合制度体系 ，优化绿色生产力的发展环境。制度创新是深度融合的重要保障 。应加强顶层设计，研究制定数智绿色融合发展的专项规划和行动方案 ，明确目标路径与重点任务 。完善技术标准规范 ，建立健全碳排放核算 、绿色产品认证、环境信息披露等标准体系，为深度融合提供规则基础。创新财税金融政策，设立数智绿色融合发展专项资金 ，完善绿色信贷 、绿色债券等金融工具 ，引导社会资本投向深度融合领域 。建立跨部门协调机制，打破行业壁垒和条块分割 ，形成促进深度融合的政策合力 。
激活绿色数据要素潜能 ，释放绿色生产力的数据红利。数据是深度融合的关键纽带和战略资源 。应加快生态环境领域数据资源的汇聚整合与开放共享，建设国家级绿色数据资源库 ，推动环境监测 、能源消费、碳排放 、产品碳足迹等数据的互联互通 。探索绿色数据要素的市场化配置机制 ，明确数据确权 、定价、交易规则，培育绿色数据要素市场。加强数据安全与隐私保护 ，建立绿色数据分类分级管理制度 ，在保障安全的前提下最大限度释放绿色数据的要素价值，为培育绿色生产力注入数据动能 。
作者：胡文涛（中国社会科学院生态文明研究所副研究员）
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