乳企們的AI轉(zhuǎn)型，不是解藥，而是進化引擎，是市場周期性波動與結(jié)構(gòu)性變革下的必要戰(zhàn)略選擇。
原創(chuàng)?新熵 新消費組
作者丨茯神 編輯丨思原、九黎
在全球乳業(yè)市場波動加劇、出生率持續(xù)走低、消費者需求日益多元化的背景下，中國乳企正直面“奶周期”的嚴峻挑戰(zhàn)。
今年7月的第一周，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部數(shù)據(jù)顯示，內(nèi)蒙古、河北等10個主產(chǎn)省份生鮮乳平均價3.04元/公斤，同比下降6.5%，逼近周期底部。另有市場調(diào)研機構(gòu)尼爾森IQ的數(shù)據(jù)顯示，2024年底國內(nèi)乳制品全渠道銷售額下降2.7%，線下跌幅更為明顯達到5%。供給過剩、消費疲軟、成本倒掛，乳業(yè)“剪刀差”再現(xiàn)。
困境之下，伊利、蒙牛、飛鶴等乳業(yè)龍頭企業(yè)紛紛借助人工智能技術(shù)，推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，試圖在激烈的市場競爭中找到新的增長點。
AI不僅成為乳企們應對周期性波動的“對沖工具”，更是其在存量競爭中實現(xiàn)差異化競爭的關(guān)鍵手段。從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到智能決策，從供應鏈優(yōu)化到精準營養(yǎng)研發(fā)，AI技術(shù)正在重塑乳業(yè)的生產(chǎn)方式與商業(yè)模式。
甚至在WAIC（世界人工智能大會）現(xiàn)場，還能看到眾多耳熟能詳?shù)南M品牌展臺。伊利、飛鶴作為其中的代表，前者在一樓通道入口擺上動態(tài)數(shù)據(jù)大屏，實時展示AI供應鏈系統(tǒng)；后者則把原創(chuàng)IP卡通形象“鶴小小”放到展臺中央，讓它與觀眾實時對話，讓不少消費者首次發(fā)現(xiàn)AI早已融入自己的日常生活之中。
當牧場開始用神經(jīng)網(wǎng)絡思考，工廠用算法指揮機械臂，這場智能革命正在重塑乳企的未來。不過，乳業(yè)的強周期性特點來源于上游養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的生物學規(guī)律，以及資本擴張收縮的市場調(diào)節(jié)機制，與其說AI是一副萬能的解藥，不如說是一個進化的引擎。想要真正打造出穿越周期的鑰匙，還需要乳企們兼顧此刻與來日。
接力數(shù)字化長跑
乳業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，早在十年前，伊利、蒙牛等行業(yè)巨頭就已開啟這一征程。
2015年，伊利提出“智慧乳業(yè)”戰(zhàn)略，構(gòu)建了從牧場到餐桌的全產(chǎn)業(yè)鏈追溯體系，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，為每頭奶牛配備“數(shù)字身份證”，實現(xiàn)了奶源信息的實時監(jiān)控與精準管理；蒙牛則在2016年啟動了“數(shù)字蒙?！庇媱?，引入大數(shù)據(jù)分析平臺，優(yōu)化供應鏈協(xié)同效率，提升市場響應速度。這些早期實踐，為乳業(yè)積累了海量的生產(chǎn)、銷售與消費數(shù)據(jù)，成為后續(xù)與AI深度融合的“數(shù)據(jù)基石”。
根據(jù)中國奶業(yè)協(xié)會發(fā)布的《中國奶業(yè)質(zhì)量報告（2024）》，截至2023年，全國存欄奶牛百頭以上規(guī)?；B(yǎng)殖比例增長到76%，規(guī)模牧場99%以上配備全混合日糧攪拌車，100%實現(xiàn)機械化擠奶。在國家奶牛產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系監(jiān)測的規(guī)模牧場中，2023年分別有83.7%和79.1%的牧場實現(xiàn)精準飼喂、產(chǎn)奶量自動記錄。
這一系列數(shù)據(jù)表明，乳業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)設施在生成式大模型風起云涌之前，已基本搭建完成，為如今AI技術(shù)的深度應用創(chuàng)造了條件?？梢哉f乳業(yè)的AI化改造，也是數(shù)字化積累后的一次進化。
伊利的“智慧牧業(yè)生態(tài)系統(tǒng)”，整合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)從青貯收儲到奶牛監(jiān)測、精準飼喂到成本分析的全流程數(shù)字化管理。通過智能項圈，可實時監(jiān)測奶牛的體溫、步數(shù)、反芻次數(shù)、躺臥時間等生理數(shù)據(jù)，利用算法進行分析，提前預警奶牛的健康問題，保障奶源質(zhì)量穩(wěn)定。
在原奶調(diào)配環(huán)節(jié)，伊利還采用智能算法連接奶源與工廠，優(yōu)化物流路徑，使24小時送達率大幅提升，同時降低了整體物流成本。這一過程中，AI并非憑空創(chuàng)造價值，而是通過優(yōu)化既有數(shù)據(jù)流程，讓原本分散的數(shù)據(jù)“活”起來，實現(xiàn)更高效的資源配置。
有著“奶粉茅”之稱的飛鶴乳業(yè)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，同樣注重數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累與利用。
自2018年起，飛鶴便全面實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建了數(shù)據(jù)中臺與業(yè)務中臺，打通了生產(chǎn)、銷售、市場等多個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)壁壘。在此基礎(chǔ)上，開始構(gòu)建AI能力中臺，將AI技術(shù)作為新的支柱，與數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺協(xié)同發(fā)展。
最近兩年更是通過引入火山引擎的豆包大模型，打造了智能問答項目，實現(xiàn)了數(shù)字人與消費者的高效互動，問答響應率達到100%，準確率超過95%。這一應用不僅提升了客戶服務質(zhì)量，還通過對消費者反饋數(shù)據(jù)的分析，為產(chǎn)品研發(fā)與市場策略調(diào)整提供了有力支持。
由此可見，乳業(yè)的AI化進程，是對過去十年數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果的繼承與升華。它不是簡單地將AI技術(shù)疊加在傳統(tǒng)業(yè)務之上，而是用更智能的算法，激活了早已沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)驅(qū)動到智能決策的跨越。這一過程，既是乳業(yè)順應科技發(fā)展潮流的主動求變，也是應對市場競爭加劇、成本壓力上升等現(xiàn)實挑戰(zhàn)的必然選擇。
各有特色的AI+
在國內(nèi)乳業(yè)的AI轉(zhuǎn)型浪潮中，頭部企業(yè)基于自身戰(zhàn)略定位與核心優(yōu)勢，探索出了各具特色的AI應用路徑。雖然底層邏輯都是通過AI賦能全產(chǎn)業(yè)鏈，提升運營效率與市場競爭力，但在具體實踐上卻各不相同。
伊利一直將供應鏈韌性視為核心競爭力。在AI應用方面，伊利強調(diào)技術(shù)在質(zhì)量管控與綠色生產(chǎn)領(lǐng)域的深度融合。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，伊利通過AI視覺識別技術(shù)，對產(chǎn)品包裝、質(zhì)量進行實時檢測，有效降低了次品率；在綠色生產(chǎn)方面，伊利利用AI算法優(yōu)化能源管理系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn)負荷實時調(diào)整設備能耗，實現(xiàn)了單噸產(chǎn)品能耗降低10%的目標。
此外，伊利還推出了超寫實數(shù)字人“金婰”，作為品牌形象大使與消費者互動，提升品牌影響力與用戶體驗。
飛鶴則專注于精準營養(yǎng)領(lǐng)域，以母乳研究為核心構(gòu)建AI大數(shù)據(jù)平臺，利用AI技術(shù)對海量母乳樣本進行分析，挖掘母乳成分與嬰兒健康成長之間的關(guān)聯(lián)，為產(chǎn)品配方優(yōu)化提供科學依據(jù)。
同時，飛鶴通過AI能力中臺，實現(xiàn)了對消費者的精準洞察與個性化服務。例如，通過智能推薦系統(tǒng)，根據(jù)不同寶寶的年齡、體質(zhì)與營養(yǎng)需求，為寶媽推薦最適合的產(chǎn)品與喂養(yǎng)方案，增強消費者粘性。
蒙牛在AI應用上更側(cè)重于智能制造與場景創(chuàng)新。其打造的全球首個液態(tài)奶燈塔工廠，實現(xiàn)了從訂單接收、生產(chǎn)調(diào)度到產(chǎn)品配送的全流程智能化。
此外，蒙牛積極布局運動營養(yǎng)、特醫(yī)食品等高附加值賽道，利用AI技術(shù)進行產(chǎn)品研發(fā)與市場推廣。例如，蒙牛推出的MENGNIU.GPT模型，能夠根據(jù)消費者的運動習慣、健康狀況等數(shù)據(jù)，為其定制個性化的運動營養(yǎng)方案，也算是找到了新的增長空間。
這些差異背后，分別反映出伊利在供應鏈整合方面的深厚底蘊、飛鶴在研發(fā)積累上的專業(yè)優(yōu)勢，以及蒙牛在場景創(chuàng)新領(lǐng)域的敏銳洞察力。AI技術(shù)只是它們進一步放大自身長板、強化核心競爭力的工具。
總體來看，頭部乳企在“AI+乳業(yè)”的探索中，雖路徑不同但目標一致，即通過AI技術(shù)賦能全產(chǎn)業(yè)鏈，提升企業(yè)運營效率、產(chǎn)品質(zhì)量與市場競爭力，以應對日益激烈的市場競爭與不斷變化的消費需求。這些探索不僅為企業(yè)自身發(fā)展注入新動力，也為整個乳業(yè)的智能化升級提供了寶貴經(jīng)驗。
奶周期里的拐點
自2022年起，國內(nèi)生鮮乳價格持續(xù)下行，截至2024年12月底，全國10個主產(chǎn)省生鮮乳銷售均價為每公斤3.11元，較2023年年末均價下降15.03%，連續(xù)三年呈下降趨勢。
與此同時，乳制品消費端增長乏力，受經(jīng)濟環(huán)境、人口結(jié)構(gòu)變化、出生率下降等因素影響，市場需求疲軟，乳企庫存積壓嚴重。
據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)產(chǎn)品市場分析預警團隊分析，當前乳業(yè)面臨的困境，本質(zhì)上是供需失衡、成本壓力與消費疲軟的三重疊加。在供給端，前期行業(yè)擴張導致奶源過剩；在需求端，消費能力與意愿正經(jīng)歷雙重下降，市場難以消化過剩產(chǎn)能，這也是乳業(yè)從增量市場轉(zhuǎn)向存量市場的必然陣痛。
在這種背景下，AI技術(shù)成為乳企尋求破局的關(guān)鍵力量。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，AI通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升設備運行效率，幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本。
盡管AI在效率優(yōu)化上展現(xiàn)出強大能力，但乳業(yè)的周期性根源并未因技術(shù)介入而消失。上游養(yǎng)殖端的“生物周期”始終是繞不開的壁壘：奶牛的產(chǎn)奶量受品種、年齡、繁殖周期影響，從犢牛培育到成母牛產(chǎn)奶需2-3年周期，且單頭奶牛的年產(chǎn)奶量存在生理上限。
當市場需求突然萎縮時，即使AI能精準預測，養(yǎng)殖端也難以在短時間內(nèi)縮減供給——過量淘汰奶牛會導致未來復蘇期的奶源短缺，而維持存欄則意味著持續(xù)的飼料、養(yǎng)殖成本支出。這種“調(diào)整滯后性”，使得生鮮乳價格的周期性波動難以被技術(shù)完全抹平。
并且，乳業(yè)的AI改造并非一蹴而就，需要長期、大量的投入。從智能設備采購、系統(tǒng)搭建到算法模型訓練，整個過程短則3-5年才能初見成效。對于短期面臨現(xiàn)金流壓力的企業(yè)而言，這無疑是巨大的挑戰(zhàn)。
還有最現(xiàn)實的問題，盡管AI技術(shù)在提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化供應鏈等方面具有顯著優(yōu)勢，但在刺激消費增長方面，其作用仍相對間接。在當前消費市場疲軟、出生率下降的大環(huán)境下，如何通過AI技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)品、營銷模式，真正激發(fā)消費者的購買欲望，仍是乳企亟待解決的問題。
乳業(yè)的AI轉(zhuǎn)型，既不是能迅速扭轉(zhuǎn)乾坤的“神藥”，也不是毫無價值的概念炒作。它是乳業(yè)在長期發(fā)展過程中，面對市場周期性波動與結(jié)構(gòu)性變革，所做出的必要戰(zhàn)略選擇。
當AI成為乳企的標配能力，行業(yè)的競爭焦點將回歸到“技術(shù)如何服務于產(chǎn)業(yè)本質(zhì)”。乳業(yè)的周期性波動，本質(zhì)是供需關(guān)系與產(chǎn)業(yè)規(guī)律共同作用的結(jié)果，AI能優(yōu)化效率、縮短響應時間，卻無法替代對消費趨勢的深刻理解、對產(chǎn)業(yè)鏈韌性的長期構(gòu)建，以及對可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略投入。
在這個過程中，乳企需要保持戰(zhàn)略定力，持續(xù)投入研發(fā)與創(chuàng)新，同時密切關(guān)注市場動態(tài)與消費者需求變化，才能在乳業(yè)的新一輪變革中搶占先機。
參考資料：
甲子光年，《食品飲料企業(yè)轉(zhuǎn)型AI白皮書》
中國企業(yè)家雜志，《乳業(yè)“國家隊”的新質(zhì)未來》
鈦媒體，《誰來引領(lǐng)AI下半場？中國乳業(yè)前排競速》
36kr，《從牧場到餐桌，一杯AI牛奶的數(shù)智啟示錄》
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