广东网友发帖反映农村违建投诉无门 当地责令停止施工

百度 一路往返，超过6000公里的路程，以及暴晒、沙尘、冰雪各种复杂天气，我驾驶的这辆广汽雷凌双擎没有出现过一次状态报警灯提示、正常之外的抖动、机舱内部异响...甚至连发动机和电机动力的切换介入都始终保持在相当流畅和平缓的范畴内，并且每次加满油，实际的续航里程都没有低于700公里。

原创?新熵 新消费组

作者丨茯神 编辑丨思原

在全球乳业市场波动加剧、出生率持续走低、消费者需求日益多元化的背景下，中国乳企正直面“奶周期”的严峻挑战。

今年7月的第一周，农业农村部数据显示，内蒙古、河北等10个主产省份生鲜乳平均价3.04元/公斤，同比下降6.5%，逼近周期底部。另有市场调研机构尼尔森IQ的数据显示，2024年底国内乳制品全渠道销售额下降2.7%，线下跌幅更为明显达到5%。供给过剩、消费疲软、成本倒挂，乳业“剪刀差”再现。

▲图/尼尔森IQ

困境之下，伊利、蒙牛、飞鹤等乳业龙头企业纷纷借助人工智能技术，推动企业转型升级，试图在激烈的市场竞争中找到新的增长点。

AI不仅成为乳企们应对周期性波动的“对冲工具”，更是其在存量竞争中实现差异化竞争的关键手段。从数据资产到智能决策，从供应链优化到精准营养研发，AI技术正在重塑乳业的生产方式与商业模式。

甚至在WAIC（世界人工智能大会）现场，还能看到众多耳熟能详的消费品牌展台。伊利、飞鹤作为其中的代表，前者在一楼通道入口摆上动态数据大屏，实时展示AI供应链系统；后者则把原创IP卡通形象“鹤小小”放到展台中央，让它与观众实时对话，让不少消费者首次发现AI早已融入自己的日常生活之中。

▲图/鹤小小

当牧场开始用神经网络思考，工厂用算法指挥机械臂，这场智能革命正在重塑乳企的未来。不过，乳业的强周期性特点来源于上游养殖产业的生物学规律，以及资本扩张收缩的市场调节机制，与其说AI是一副万能的解药，不如说是一个进化的引擎。想要真正打造出穿越周期的钥匙，还需要乳企们兼顾此刻与来日。

01

接力数字化长跑

乳业的数字化转型并非一蹴而就，早在十年前，伊利、蒙牛等行业巨头就已开启这一征程。

2015年，伊利提出“智慧乳业”战略，构建了从牧场到餐桌的全产业链追溯体系，通过物联网技术，为每头奶牛配备“数字身份证”，实现了奶源信息的实时监控与精准管理；蒙牛则在2016年启动了“数字蒙牛”计划，引入大数据分析平台，优化供应链协同效率，提升市场响应速度。这些早期实践，为乳业积累了海量的生产、销售与消费数据，成为后续与AI深度融合的“数据基石”。

根据中国奶业协会发布的《中国奶业质量报告（2024）》，截至2023年，全国存栏奶牛百头以上规模化养殖比例增长到76%，规模牧场99%以上配备全混合日粮搅拌车，100%实现机械化挤奶。在国家奶牛产业技术体系监测的规模牧场中，2023年分别有83.7%和79.1%的牧场实现精准饲喂、产奶量自动记录。

这一系列数据表明，乳业的数字化基础设施在生成式大模型风起云涌之前，已基本搭建完成，为如今AI技术的深度应用创造了条件。可以说乳业的AI化改造，也是数字化积累后的一次进化。

伊利的“智慧牧业生态系统”，整合了物联网、大数据与AI技术，能够实现从青贮收储到奶牛监测、精准饲喂到成本分析的全流程数字化管理。通过智能项圈，可实时监测奶牛的体温、步数、反刍次数、躺卧时间等生理数据，利用算法进行分析，提前预警奶牛的健康问题，保障奶源质量稳定。

在原奶调配环节，伊利还采用智能算法连接奶源与工厂，优化物流路径，使24小时送达率大幅提升，同时降低了整体物流成本。这一过程中，AI并非凭空创造价值，而是通过优化既有数据流程，让原本分散的数据“活”起来，实现更高效的资源配置。

▲图/伊利

有着“奶粉茅”之称的飞鹤乳业，在数字化转型过程中，同样注重数据资产的积累与利用。

自2018年起，飞鹤便全面实施数字化转型，构建了数据中台与业务中台，打通了生产、销售、市场等多个环节的数据壁垒。在此基础上，开始构建AI能力中台，将AI技术作为新的支柱，与数据中台和业务中台协同发展。

最近两年更是通过引入火山引擎的豆包大模型，打造了智能问答项目，实现了数字人与消费者的高效互动，问答响应率达到100%，准确率超过95%。这一应用不仅提升了客户服务质量，还通过对消费者反馈数据的分析，为产品研发与市场策略调整提供了有力支持。

由此可见，乳业的AI化进程，是对过去十年数字化转型成果的继承与升华。它不是简单地将AI技术叠加在传统业务之上，而是用更智能的算法，激活了早已沉淀的数据资产，实现从数据驱动到智能决策的跨越。这一过程，既是乳业顺应科技发展潮流的主动求变，也是应对市场竞争加剧、成本压力上升等现实挑战的必然选择。

02

各有特色的AI+

在国内乳业的AI转型浪潮中，头部企业基于自身战略定位与核心优势，探索出了各具特色的AI应用路径。虽然底层逻辑都是通过AI赋能全产业链，提升运营效率与市场竞争力，但在具体实践上却各不相同。

伊利一直将供应链韧性视为核心竞争力。在AI应用方面，伊利强调技术在质量管控与绿色生产领域的深度融合。在生产环节，伊利通过AI视觉识别技术，对产品包装、质量进行实时检测，有效降低了次品率；在绿色生产方面，伊利利用AI算法优化能源管理系统，根据生产负荷实时调整设备能耗，实现了单吨产品能耗降低10%的目标。

此外，伊利还推出了超写实数字人“金婰”，作为品牌形象大使与消费者互动，提升品牌影响力与用户体验。

飞鹤则专注于精准营养领域，以母乳研究为核心构建AI大数据平台，利用AI技术对海量母乳样本进行分析，挖掘母乳成分与婴儿健康成长之间的关联，为产品配方优化提供科学依据。

同时，飞鹤通过AI能力中台，实现了对消费者的精准洞察与个性化服务。例如，通过智能推荐系统，根据不同宝宝的年龄、体质与营养需求，为宝妈推荐最适合的产品与喂养方案，增强消费者粘性。

蒙牛在AI应用上更侧重于智能制造与场景创新。其打造的全球首个液态奶灯塔工厂，实现了从订单接收、生产调度到产品配送的全流程智能化。

此外，蒙牛积极布局运动营养、特医食品等高附加值赛道，利用AI技术进行产品研发与市场推广。例如，蒙牛推出的MENGNIU.GPT模型，能够根据消费者的运动习惯、健康状况等数据，为其定制个性化的运动营养方案，也算是找到了新的增长空间。

▲图/浪潮新消费

这些差异背后，分别反映出伊利在供应链整合方面的深厚底蕴、飞鹤在研发积累上的专业优势，以及蒙牛在场景创新领域的敏锐洞察力。AI技术只是它们进一步放大自身长板、强化核心竞争力的工具。

总体来看，头部乳企在“AI+乳业”的探索中，虽路径不同但目标一致，即通过AI技术赋能全产业链，提升企业运营效率、产品质量与市场竞争力，以应对日益激烈的市场竞争与不断变化的消费需求。这些探索不仅为企业自身发展注入新动力，也为整个乳业的智能化升级提供了宝贵经验。

03

奶周期里的拐点

自2022年起，国内生鲜乳价格持续下行，截至2024年12月底，全国10个主产省生鲜乳销售均价为每公斤3.11元，较2023年年末均价下降15.03%，连续三年呈下降趋势。

与此同时，乳制品消费端增长乏力，受经济环境、人口结构变化、出生率下降等因素影响，市场需求疲软，乳企库存积压严重。

据农业农村部农产品市场分析预警团队分析，当前乳业面临的困境，本质上是供需失衡、成本压力与消费疲软的三重叠加。在供给端，前期行业扩张导致奶源过剩；在需求端，消费能力与意愿正经历双重下降，市场难以消化过剩产能，这也是乳业从增量市场转向存量市场的必然阵痛。

在这种背景下，AI技术成为乳企寻求破局的关键力量。在生产环节，AI通过优化生产流程、提升设备运行效率，帮助企业降低生产成本。

尽管AI在效率优化上展现出强大能力，但乳业的周期性根源并未因技术介入而消失。上游养殖端的“生物周期”始终是绕不开的壁垒：奶牛的产奶量受品种、年龄、繁殖周期影响，从犊牛培育到成母牛产奶需2-3年周期，且单头奶牛的年产奶量存在生理上限。

当市场需求突然萎缩时，即使AI能精准预测，养殖端也难以在短时间内缩减供给——过量淘汰奶牛会导致未来复苏期的奶源短缺，而维持存栏则意味着持续的饲料、养殖成本支出。这种“调整滞后性”，使得生鲜乳价格的周期性波动难以被技术完全抹平。

并且，乳业的AI改造并非一蹴而就，需要长期、大量的投入。从智能设备采购、系统搭建到算法模型训练，整个过程短则3-5年才能初见成效。对于短期面临现金流压力的企业而言，这无疑是巨大的挑战。

还有最现实的问题，尽管AI技术在提升生产效率、优化供应链等方面具有显著优势，但在刺激消费增长方面，其作用仍相对间接。在当前消费市场疲软、出生率下降的大环境下，如何通过AI技术创新产品、营销模式，真正激发消费者的购买欲望，仍是乳企亟待解决的问题。

乳业的AI转型，既不是能迅速扭转乾坤的“神药”，也不是毫无价值的概念炒作。它是乳业在长期发展过程中，面对市场周期性波动与结构性变革，所做出的必要战略选择。

当AI成为乳企的标配能力，行业的竞争焦点将回归到“技术如何服务于产业本质”。乳业的周期性波动，本质是供需关系与产业规律共同作用的结果，AI能优化效率、缩短响应时间，却无法替代对消费趋势的深刻理解、对产业链韧性的长期构建，以及对可持续发展的战略投入。

在这个过程中，乳企需要保持战略定力，持续投入研发与创新，同时密切关注市场动态与消费者需求变化，才能在乳业的新一轮变革中抢占先机。