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一份全面、深入、實用的AI轉型指南。

AI轉型是一個循序漸進的過程，需要企業在技術應用、人才培養、組織變革等多個維度協同推進。企業應從實際需求出發，選擇合適的切入點，穩步推進數字化轉型，在實踐中不斷積累經驗、完善方案。

可以預見，隨著AI技術的持續演進和行業實踐的深入，未來將會有更多創新應用場景被挖掘，為食品飲料行業帶來更大的發展機遇。企業唯有主動擁抱變革，持續創新，方能在數字經濟時代占據競爭優勢，實現高質量可持續發展。

3月6日，甲子光年聯合乳業領導者蒙牛集團、國產AI大模型獨角獸智譜重磅推出《食品飲料行業AI轉型白皮書》，旨在為行業企業提供一份全面、深入、實用的AI轉型指南，廣泛受到業內好評。本篇文章為此白皮書的一份詳盡解讀。

白皮書亮點：一次3萬字的AI轉型經驗開源共享

行業洞察與AI發展歷程：白皮書深入剖析了食品飲料行業的變革趨勢，認為雖然“變化”是消費品行業的持續基調，但變化需要動力，而AI正是解藥。理解AI的技術演進與能力邊界，是擺脫“AI Magic”幻覺，清醒地應用AI的基礎。白皮書系統梳理了AI技術的演進脈絡，重點闡述了大語言模型的技術原理和當前主流應用路徑，并對未來通用人工智能的發展趨勢進行了研判。

十大場景落地案例深度解析：遴選了食品飲料行業的研發、生產、渠道、營銷領域的十大典型場景，以及更深層次的流程和知識管理體系。每個場景都匹配了本土企業的真實案例，從需求場景、解決方案、應用成效及經驗總結等維度進行全方位剖析，希望為行業企業提供可借鑒的參考。

企業AI轉型三層實踐指南：每家企業的實際情況總有不同，但轉型方法存在通用性的規律。白皮書基于蒙牛等先進企業的轉型實踐經驗，構建了一個從戰略規劃、執行落地到組織保障的三維立體化轉型框架，希望為行業企業制定AI轉型策略與實施路徑提供系統的思維模型和實用工具。

核心觀點分享

行業及AI技術洞察：創新·變化·多元，AI奇點為食品飲料行業帶來更多想象空間

食品飲料行業洞察聚焦三大維度剖析行業趨勢與AI技術融合的變革機遇：

市場再分化：消費者進一步分層分化，并呈現出審慎型消費趨勢，支出決策趨于理性。

需求更多元：消費者追求更精確的價值共鳴，通過更復合的消費渠道和方式，更關注健康導向與體驗感

范式更領先：企業擁抱新一代人工智能技術，構建產業化的新質生產力，在AI賦能下重構流程，實現降本提效增收以及增長方式的轉變

AI技術洞察章節從技術演進視角系統闡述了人工智能發展的核心趨勢與突破方向：

過往皆為序章，歷經浪潮，AI正再次成為全球技術變革的核心引擎

當下奮力逐浪，AGI從理論加速邁向實踐，定義人工智能終極目標

未來盛景無量，技術潛力持續釋放，能力邊界無限延伸

AI轉型案例：全場景、全鏈路的價值躍遷，AI驅動行業升級再造

覆蓋從養殖、生產、加工到研發、設計、營銷、消費者運營等行業最典型的十大場景，通過本土企業的20+真實案例為行業企業實踐提供參考；案例以“需求場景-解決路徑-應用成果-經驗反思”分析框架展開，不僅展示了AI技術在各個環節的應用價值，還提供了實戰中寶貴的經驗及思索。

供應鏈域：白皮書收錄了畜牧養殖場景以及生產制造場景下的智能排產、質量檢測、設備維護環節的典型案例。

以生產場景為例，白皮書收錄了全球首座液態奶燈塔工廠——蒙牛寧夏工廠，通過實施從智能決策到柔性自動化的30多個第四次工業革命高級用例，覆蓋了牛奶加工、包裝和檢測等環節，極大改善了經營效率和產品質量，是全球乳業數智化轉型標桿。

研發域：白皮書選取了配方研發場景下的文獻研究、配方設計環節以及包裝和物料設計場景的案例。

以研發場景為例，白皮書收錄了文獻研究及配方設計環節案例。

在文獻研究場景中，蒙牛“萃智牛博”項目，結合文獻助手與專利助手，實現文獻檢索、專利分析及知識管理的智能化，顯著提升研發效率與知識復用能力，加速新品上市進程。

在配方設計場景中，可可公社通過“AI配方研發平臺”，結合生成式AI與研發團隊協作，深度洞察市場趨勢，顯著提升產品創新效率與精準度，同時降低研發成本，推動供應鏈管理模式創新。

渠道域：白皮書選取了渠道訂單管理場景、線下門店巡店管理以及電商數據管理場景下的案例。

以線下門店巡店管理為例，蒙牛通過“AI門店助手”，結合大模型與知識圖譜，實現庫存管理、巡店決策的智能化，顯著提升運營效率與數據驅動能力，賦能一線業務人員高效管理。

營銷域：白皮書選取了廣告宣傳場景下的互動廣告、創意到素材制作環節，售后客服場景以及消費者運營場景的案例。

以消費者運營場景為例，邁勝推出“AI運動營養師”，為用戶提供專業測評、營養建議和運動計劃等個性化服務，顯著提高了服務效率和用戶滿意度，推動了商業價值的持續增長。

在具體的業務場景之外，AI應用還可以作用在企業更底層、更通用的運作系統——流程和知識。因此，白皮書還前瞻性的收錄了“AI融入流程”和“企業級知識管理”等高階操作案例。

AI實踐指南：戰略、執行與組織變革，從宏觀到微觀、從理念到實踐

在工業時代向數字文明轉型的進程中，企業流程管理正經歷著革命性蛻變。從工業時代的流程標準化階段，企業通過固化操作規范實現規模化生產；到數字化時代的流程自動化階段借助ERP、RPA等技術打通信息孤島，完成跨系統協同；再到現在進入AI賦能的智能協同，流程已從單純的管理工具進化為價值創造的神經中樞。這個螺旋上升的演進過程，本質上是對"效率-創新-進化"三重價值維度的持續突破。那些率先完成流程DNA智能重組的組織，正以"數字生物體"的形態，在VUCA時代展現出驚人的進化能力。

流程智能化是一項系統性工程，企業通過業務流程解構（Process Decomposition）和智能節點植入（Agent take）兩大核心動作，實現漸進式智能化改造,當AI數字員工被嵌入到不同端到端流程中時，既確保流程標準化實施，又能提升執行效率，同時還沉淀了運行經驗數據，為后續流程智能優化提供了基礎支撐。這首先需要系統梳理現有業務流程，識別可被賦能改造的節點；隨后將AI數字員工作為“智能積木”靈活植入操作層，替代未被系統化的線下任務或優化部分流程片段，使員工在原有工作流中自然運用AI能力，放大了更多生產力。

例如，在執行類流程中，表單填寫不規范常引發退單，通過在表單流程嵌入AI助手實時反饋填寫問題并指導修正，有效提升運營效率。在決策類流程中，大量附件材料制約決策速度，借助AI的總結推理能力，自動生成建議結論與決策依據，輔助快速研判。這種將大模型能力嵌入核心業務節點的實踐，不僅實現了業務流程的智能化重構，顯著提高執行效率，更通過數據洞察為決策提供精準支撐，形成人機協同的新型工作模式。這種系統化的AI轉型需要企業在戰略、技術、業務和組織文化等多個維度協同推進。

第三章的指南構建了一個全面、系統且簡明的AI轉型框架。聚焦戰略、執行與組織三大核心模塊，既提供頂層戰略指引，又配套具體落地工具及組織轉型方法論。通過搭建從宏觀到微觀、從理論到實踐的完整體系，助力企業真正實現數字化轉型和智能化升級。

戰略層：強調內部思想統一和外部環境掃描的重要性。通過核心目標對齊、跨職能共識、技術應用成熟度評估和業務價值分析，為企業制定明確的AI轉型戰略奠定基礎。同時，提出了“快慢結合”的場景落地策略，平衡短期價值實現和長期能力建設。

執行層：聚焦業務與技術的雙重結合。在業務方面提供了從試點到規模化的增長策略，在技術方面則闡述了AI能力應用的三條路徑，闡明了構建“造工具的工具”的重要意義，特別是知識銀行的關鍵作用。

組織層：探討AI時代的組織進化，個體能力躍遷和組織形態的演進。通過分層賦能構建“超級個體”，讓員工駕馭AI能力，實現更高的生產能力基礎，從而組織也將向著“數據透明敏捷決策的扁平化”、“動態響應變化的流體化”、“開放協同突破邊界的生態化”三個方向演進，形成適配AI時代的組織范式。

并且白皮書也提供經過驗證的場景選擇工具：T-V矩陣&I-V矩陣工具箱，為企業鎖定高潛力場景提供一套切實可行的思維工具。

AI轉型趨勢展望：突破·智變·融合，企業正主動走向“創新深水區”

白皮書最后則從以下幾個方面對AI轉型的趨勢進行展望。

首先，AI作為推動社會進步的核心驅動力，其潛力正加速釋放。食品飲料企業AI應用不斷深化，從單點到多點協同，實現跨部門協作和業務流程的橫縱融合，是全流程融合的必經之路。

其次，推理型大模型使生成式AI技術底層更多元，重塑了產業規則，使企業轉型從“被動適配”轉向“主動創新”，加速企業轉型路徑從"被動適配"向"主動創新"躍遷，助力行業探索差異化發展模式。企業知識庫建設通過沉淀數據資產形成競爭壁壘，觸發"滾雪球效應"，實現從數據到競爭力的躍遷。

最后，AI與XR等技術融合構建沉浸式消費生態，延伸場景觸點、重塑"人貨場"關系，在創造個性化體驗的同時，能夠催生新業態，強化品牌文化認同。