洞見AI新機遇食品飲料行業AI轉型白皮書?2025食品飲料行業數智化轉型領先實踐<<當下當下，全球食品飲料行業正經歷一場由技術革命與消費變革交織的深度重構。人口結構變遷、消費行為分層分化、需求個性化升級、供應鏈不確定性加劇，疊加氣候與資源約束，傳統生與此同時，以人工智能為核心的新一代數字技術，正穿透從田間到餐桌的全產業鏈條，為行業打開效率躍遷與價值重塑的想象空間。以大語言模型為代表的生成式AI技術取得了突破性進展，從最初簡單的文本生成，到如今能夠生成高質量的圖像、音頻、視頻等多模態內容，其應用范圍不斷拓展，潛力也愈發凸顯。如何借助AI技術實現轉型升級，已成為食品飲料行業發本白皮書旨在為食品飲料行業的AI轉型提供一份前沿的、真實的、本土化的落地指南。我們深知，在AI轉型的道路上，企業面臨著諸多困惑和難題，需要有一份具有針對性和可操作性的第一章深入洞察了食品飲料行業的變化趨勢，并簡述了AI技術的演變路徑、大語言模型的技術原理，以及現階段應用大模型技術的主流路徑，和未來通用人工智能的趨勢。第二章遴選了食品飲料行業的典型十大場景，用具體案例，詳細描述了需求場景、解決路徑、應用成果和經驗反思，為行業企業實踐提供參考。受限于篇幅和案例落地時間，已經在行業內深度應用的決策式AI、小模型算法等案例在白皮書中僅占據較少的篇幅，擇機再做專題。第三章提供了一套從戰略、執行及組織三個維度的綜合實踐指南，為行業企業制定AI轉型策略和路徑提供思維框架和工具。第四章就仍在高速發展的新一代人工智能技術以及與其他數字科技的可能融合做了展望，期待給讀者以更多行業伙伴、技術伙伴加入探索與實踐，推動食品飲料行業向著食品飲料行業Al轉型白皮書2第一章行業及Al技術洞察05?洞察行業痛點與機遇探尋Al技術結合點解鎖行業真需求?食品飲料行業洞察?Al技術領域概覽第二章Al轉型優秀案例21?供應鏈域?研發域?渠道域?營銷域?通用域畜牧養殖場景生產制造場景廣告宣傳場景售后客服場景消費者運營場景企業流程第三章Al轉型實踐指南59?戰略層面:行動前的系統思考認知躍遷工程:統一內部思想情報奠基工程:掌握充分信息?執行層:業務與技術的雙重視角業務視角:從具體試點到規模化增技術視角:從通用能力到企業級能?組織層:Al組織的進化論附:工具箱第四章Al轉型趨勢展望68?Al轉型趨勢展望行業及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Al轉型白皮書食品飲料行業Al轉型白皮書出決策趨于理性根據麥肯錫研究,當下市場呈現消費分級顯性化,升級與降級雙軌并行的特征。從城市能級和代際差異來看,消費決策存在明顯不同:高收入群體和年輕一代憑借較強消費能力和品質生活追求,持續走品質升級路線,偏好高端個性化高品質產品和服務;低收入中年群體及下沉市場消費者,受經濟壓力和消費觀念影響,更傾向于篩選性價比高的平替產品,或壓縮消費頻次,以滿足有限預算下的生活需求。對于食品飲料企業而言,精準洞察細分市場動態,制定契合差異化產品優勢的市場策略,是突破增長瓶頸實現可持續發展的關鍵命題。當前,全品類商品SKU總量突破2億量級,渠道形態向立體化多元化發展直播電商社交內容種草等新興消費觸點快速普及,提升了市場透明度消費者獲取信息渠道增多,信息差縮小,理性消費成為主流在品質與性價比的雙重訴求下,消費者通過平替篩選跨渠道比價和低頻消費等策略優化消費組合,實現消費價值最大化。圖:消費者購買路徑多樣化發展,通過跨場景、多觸點獲取全面信息,輔助購物決策需求購買需求購買多觸點挖掘挖掘激發資料來源:《2024食品飲料行業全域營銷白皮書》消費分級深化和消費決策理性化的趨勢疊加,促使企業打破傳統市場定位模式。在此趨勢下,企業需重構價值創造邏輯,搭建多觸點聯動的消費生態網絡,整合產品研發生產銷售與服務環節此外,借助場景化內容運營,挖掘不同消費場景下的用戶需求,強化用戶全周期價值管理。從"產品生產商"向"價值生態運營商"的定位轉變,是塑造零售消費品企業核心競爭力實現長遠發展的關鍵路徑。食品飲料行業Al轉型白皮書8隨著Y世代(1980-1995年出生)與Z世代(1995-2009年出生)逐步占據消費主體地位,差異化偏好對食品飲料行業企業的戰略布局提出了更高要求oY世代作為當前消費主力,更傾向于專業化功能進階型產品(如定制化方案智能技術融合類商品),以提升生活效率并滿足其品質化符號化消費需求;而Z世代則更關注身份認同與體驗獨特性,其消費行為呈現出反過度消費特征,追求產品的多元化表達與情感共鳴。出生年份人口數量(億)人口占比(%)1949年及以前1950-1964年1965-1979年1949年及以前1950-1964年1965-1979年1980-1994年1995-2009年2010年以后3.222%17%2.313%l.913%資料來源:《第七次全國人口普查》值得注意的是,受新生兒數量下降的人口結構性影響,Z世代或將成為國內消費品市場最后一輪規模化增長紅利的重要承載群體,精準捕捉其需求成為企業的核心任務。在此背景下,如何通過價值共鳴實現對消費者心智的深度綁定,是企業能力升級的關鍵挑戰圖:消費者對食品飲料的需求變化分析需求升華價值認同消費行為成為實現消費者自我表達的重要載體情緒療愈文化共鳴理性升級資料來源:《小紅書食品飲料行業洞察報告》更精細化食品飲料行業Al轉型白皮書移動互聯網的全面滲透進一步推動了消費方式與購物體驗的范式轉移。Y世代成長于互聯網高速發展期,Z世代則與移動互聯網深度共生,其信息觸達路徑高度依賴社交媒體與內容平臺碎片化信息獲取與快速迭代的興趣偏好,催生了以短視頻直播為核心的內容電商生態。此類新型渠道不僅能夠高效觸達目標客群、構建消費場景,還能通過品牌教育與用戶運營實現供需協同。例如,內容營銷已成為優化復購率、提升客單價及強化品牌認知的核心手段。圖:社交媒體在消費者食品飲料種草與消費過程中扮演的角色分析認知種草購買分享社交媒體正在角色社交媒體正在角色升級,已經覆蓋食飲消費的旅程全鏈路,成為了解食飲影響決策49%的消費者以社交媒體為獲取食飲相關內容的第一線上渠道選擇50%的消費者以社交媒體為種草食飲相關內容的第一線53%消費者在社媒平臺種草后,有意愿在同一平臺直接購買40%消費者喜歡在社媒平臺分享食飲產品及食用體驗資料來源:《小紅書食品飲料行業洞察報告》消費者對健康化與體驗感的雙重追求正重塑食飲行業格局。營養健康意識覺醒推動需求細分,品質化個性化及綠色環保屬性成為關鍵決策因子消費行為趨于理性分化,既存在平替需求,亦重視科學化選擇(如產品成分分析與功能驗證)。以功能性健康食品為例,富含特定營養成分或具備免疫力增強等功效的產品市場正在持續擴容根據沙利文的數據顯示,2019至2024年中國功能飲料品類復合增長率達7.1%,預示著健康食飲與保健品賽道或將成為行業增長新引擎。圖:中國功能飲料市場規模(2019-2024),單位:十億元人民幣6.8147.26.8147.2104.l2019資料來源:202020212022其他功功能飲料能飲料食品飲料行業Al轉型白皮書當前,我國食品飲料行業傳統的規模驅動粗放發展模式已顯疲態,過度依賴低價競爭與經銷商壓貨等策略導致銷售規模增長虛高,庫存周轉天數居高不下,難以支撐行業未來的健康可持續發展在此背景下,企業亟需借助新一代人工智能技術實現降本增效,推動供應鏈管理產品研發生產制造渠道運營及品牌營銷等全鏈條的數字化與智能化升級尤其在生成式Al技術蓬勃爆發的當下,技術革新帶來的多層次影響已逐步顯現,企業正通過多環節多維度的應用實踐,探索提升產品與服務價值強化品牌影響力擴大收入規模并降低運營成本的有效路徑多數企業選擇優先夯實核心能力并優化既有業務,同時前瞻性布局創新業務以開拓增量空間。圖:企業使用生成式Al的目的提升產品/服務能力和價值提升產品/服務能力和價值提升品牌影響力和客戶滿意度 降低現有業務成本增加現有業務收入孵化新的業務/創造新收入來源資料來源:《AI轉型的進展洞察報告》49.7%47.7%45.7%45.6%40.6%據騰訊研究院的調研結果顯示,約80%的企業已在兩個及以上場景中部署生成式AI技術,表明其應用正加速滲透至企業經營的各個環節。圖:企業使用生成式Al的場景數量w一個場景w兩個場景三個場景四個場景五個場景及以上w其他8.8%資料來源:《Ai轉型的進展洞察報告》食品飲料行業Al轉型白皮書從"產品研發與創新"到"生產制造與供應鏈管理"從"市場營銷"到"銷售與客戶服務",生成式Al已全面融入"研、產、供、銷、服"等企業核心業務領域圖:企業生成式Al應用的環節分析產品研發和創新市場營銷企業戰略和財務 人力資源法務和合規其他35.6%35.6%34.5%34.3%29.7%27.7%27.0%20.4%0.5%39.2%資料來源:《AI轉型的進展洞察報告》企業對生成式Al的投入已初顯成效,技術應用深度與投資規模呈現正向關聯。騰訊研究院近期的調研表明,近六成零售與消費品企業認為生成式Al的投資回報率較高(15.4%的受訪者評價非常高",43.8%認為tc比較高")。企業對生成式Al的投資占總IT預算的百分比超過30%4.2%21%-30%16.6%l1%-20%42.2%5%-10%31.2%少于5%我不清楚5.7%0.1%w我不清楚w非常低w較低一般較高非常高資料來源:《Ai轉型的進展洞察報告》總體而言,Al在食品飲料行業的深度應用正釋放全鏈智能化的價值潛能本質上,這場由Al驅動的變革標志著行業生產力范式的躍遷企業通過構建覆蓋感知決策執行"的閉環體系,打通"研、產、供、銷、服"各環節的數據鏈路,最終實現從規模經濟向智能經濟的跨越式升級食品飲料行業Al轉型白皮書食品飲料行業Al轉型白皮書從早期的符號邏輯與專家系統,到現代的深度學習與生成式Al,Al的發展歷程經歷了多次浪潮與變革,也充滿了探索與創新。1956年人工智能的概念正式確立,標志著人工智能作為一門學科的起點早期的Al主要側重于決策與推理,通過規則和邏輯來解決問題隨著杰弗里·辛頓等人提出了深度學習"這一概念,大數據和計算力提升,深度學習在圖像識別自然語言處理等領域取得了突破性的進展。從深度學習到生成式AI,Al技術的演進經歷了從規則驅動到數據驅動的轉變,而生成式Al的崛起標志著Al進入了一個全新的發展階段。2022年,基于GPT-3.5技術的chatGPT問世,生成式Al受到前所未有的關注:大模型在多模態理解自然語言處理計算機視覺等領域取得了顯著進展,為AI在復雜場景中的應用提供了技術基礎;空間智能的發Al正在成為全球科技創新的核心能力麥肯錫的研究表明,AI技術每年可為全球經濟貢獻高達13萬億美元的價值,其影響力已滲透到各行各業圖:圖:人工智能發展簡史食品飲料行業Al轉型白皮書二、當下AGl從理論加速邁向實踐定義人工智能終極目標工智能系統。如openAI將AGl定義為在大多數經濟價值創造任務中表現優于專注于特定任務的狹義Al不同,AGl能夠靈活應對各種新任務和新環境,具備自主學習推理規劃、創造等能力。近年來,隨著大語言模型(LLM)和多模態Al的快速發展,AGl的研究取得了顯著進展。AGl作為人工智能領域的終極目標,正在從理論走向實踐。通過大語言模型多模態Al和具身智能的技術突破,AG1展現了巨大的商業化潛力和社會價值。圖:Al不斷超越人類的領域比例(估算)以及關鍵工作資料來源:《HOWFarAreweFromAG!:AreLLMSAllweNeed?》定義的Al五級分類框架:Level1:基礎Al(BasicAI),傳統的機器學習模型(如決策樹支持向量機)。能夠執行單一任務或有限范圍內的任務。但缺乏跨領域的能力,無法處理復雜任務Level2:高級Al(AdvancedAI),GPT-3、BERT等大語言模型能夠處理多任務,并在特定領域內表現出色,仍局限于特定領域,無法跨領域遷移知識Level3:通用Al(GeneralAI),多模態Al系統(如GPT-4、DALL·E)。能夠跨領域執行多種任務,并展現出一定的通用性和適應性。但在復雜任務和長期規劃方面仍存在不足。值創造任務中表現優于人類,具備高度的自主性和適應性,但在創造性任務和復雜決策方面仍需人類輔助。自主性目前仍屬于理論階段,尚未實現食品飲料行業Al轉型白皮書閃智譜定義的Al能力五級標準:Level1:有語言對話能力初級Al學會使用語言,在大多數自然語言處理任務上突破圖靈測試此時,Al可以完成信息查詢和簡單對話任務,如提供天氣預報新聞摘要等聊天服務Level2:可以以人類水準求解問題該級別的不僅能夠理解上下文,進行復雜的對話交互,還涌現出世界知識和類人的復雜邏輯推理能力,在問題求解方面通過圖靈測試此時,Al可以像人類一樣解決問題,提供智能助手市場趨勢分析等功能。Level3:可以使用工具系統執行動作該級別的Al能夠使用工具系統執行物理動作,完成多數人類物理世界問題,在工具使用方面突破圖靈測試此時,Al可以解決更復雜的任務,并且通過調用工具擴展了行動能力例如在自動駕駛智能家居系統等領域,Al結合機器人可以執行特定的任務。Level4:能夠協助發明創造。該級別的A將通過自我學習自我迭代,實現從GPT到GPT-zero的升級,展現出自我批判自我改進以及自我反思的能力此時,Al自主決策能力提升,可以在一定范圍內自主執行任務,比如藥物研發新材料發現工程設計等領域,Al可以加速科學發現過程,優化設計方案等。Level5:具備融入組織或者自成組織的能力。該級別的AI將實現全面自主性,能力全面超越人類,具備探究科學規律世界起源等終極問題的能力例如,Al可以統籌協調企業的各個部門,優化資源配置,自動調整策略,提升運營效率利用工具完成多數人類物理世界問題,在工具規律、世界起源等終極問題的能力復雜邏輯推理能力,在利用工具完成多數人類物理世界問題,在工具規律、世界起源等終極問題的能力復雜邏輯推理能力,在能力資料來源:智譜openAI與智譜的Al五級分類體系均以能力躍遷為核心劃分依據,均以工具型→自主型→超越型為發展主線,最高級別(L5)均指向全面超越人類能力的超級智能形態。兩個框架分別揭示了Al發展的雙重驅動:"(L3)與智譜的n工具系統操控(L3)形成技術-應用的價值閉環,而"經濟價值創造(openAlL4)與"科學規律探究"(智譜L5)則共同指向AI改造人類文明范式的終極潛力。這種分野與融合恰好映射出當前Al發展的多維特征食品飲料行業Al轉型白皮書Agent:從工具走向伙伴過往,人工智能往往被認為是u效率工具",生成式Al技術的突破讓人機協作有了新的模式Agent模式,未來的Al將不再是等待指令的被動工具,而是具備意圖理解環境感知和動態決策能力的智能伙伴或數字員工這種協作不是簡單的指令與執行的分工,而是通過實時交互知識共享與信任建立,共同完成超越個體智能極限的創造性突破。圖:Al時代的人機協同方式Boost模式資料來源:《新質生產力構建的蒙牛經驗》AgentEconomy(Agent經濟)有望到來:公有云帶來saas經濟,智能手機帶來APP經濟,社交媒體帶Agent作為核心載體,呈現出兩大顯著特征:一是高度分散化,其產品形態天然適配多元化場景需求;二是強垂直屬性,需深度嵌入行業工作流以實現價值閉環。因此,Agent可看作"Al時代的APP"。Google指出:相較于單一模型,Agent可以通過工具連接外部世界,實時獲取外部信息(如數據庫、API等)以動態擴展知識范圍,解決模型知識局限的問題。它具備狀態管理和記憶能力,通過編排邏輯支持任務的多輪推理,能夠在復雜任務中自主規劃和調整行動。Agent可通過流程重構、實時數據決策支持及資源動態優化,驅動企業降本增效與體驗升級并催化組織智能化轉型以構筑可持續競爭力。AlAgent利用多模態感知和自主決策能力實現業務流程自動化,通過數據分析提供精準決策支持,顯著降低運營成本和資源消耗。同時,Agent重塑客戶交互模式,提供個性化服務體驗,推動組織智能化變革。在企業數字化轉型過程中,AlAgent不僅優化現有業務流程,還能促進創新文化形成,將AlI能力嵌入各業務單元,實現從局部優化到全局智能的轉變,最終幫助企業構建差異化競爭優勢,應對日益激烈的市場挑戰。而當某個Agent足夠復雜,或通過多個AlAgent互相協作,能夠較完整的執行某一項工作的時候,往往會被稱為數字員工"。食品飲料行業Al轉型白皮書Agent本質上是大模型實現服務閉環、解決復雜決策的關鍵載體,一種能夠感知環境、理解上下文并自主決策的智能系統它通過整合多模態輸入(如視覺語言音頻等)生成有意義的具身動作,從而實現與物理和虛擬環境的交互。決策工具使用及持續學習,即能夠實現跨模態的理解,并且與環境的交具(如搜索引擎APII)完成任務,彌補自身能力的不足,并且實現自我改進,逐步提升任務執行的準確性和和交互實現目標。它不僅能夠處理模糊指令,還能夠自主推理并采取行動,顯著擴展了生成式AI的能力。李飛飛在其最新綜述中指出,AlAgent的核心在于其具身性"(Embodiment),即通過與環境的實時交互,實現從知道"到"做到"的范式轉變。資料來源:資料來源:》這種定義模糊性恰恰反映了技術迭代與應用場景的爆發式適配實踐先行,定義后置"的特征,正加食品飲料行業Al轉型白皮書RAG:知識激活Al賦能目前,RAG架構已逐步應用于各個領域,多個開源的大模型解決方案也支持RAG架構RAG一般由檢索器(Retriever,密集檢索技術實現知識庫動態檢索)與生成器(Generator,結合檢索結果生成精準內容)協同工作,并具有靈活性與可擴展性,可集成不同的知識庫,適用于多種任務和領域RAG作為一種結合信息檢索和文本生成的混合模型架構,其核心優勢在于通過動態檢索外部知識庫,顯著提升了生成式模型的性能和應用范圍以下是RAG在AI中的主要價值體現:精準生成:通過專業權威數據源,有效減少傳統模型tc幻覺問題,提升文本準確性與事實性動態知識庫:突破訓練數據局限,靈活整合最新外部知識,支持跨領域遷移,保障內容時效性降本增效:減少對海量預訓練數據的依賴,通過知識庫復用降低80%模型更新成本,實現快速領域擴展。知識任務突破:在問答/摘摘要/對話場景中,準確率提升,支持專業級內容生成。多模態擴展:兼容圖文音多源數據檢索,已應用于多個行業場景人機協同進化:構建知識共享生態,在科研文獻分析等領域實現Al與人類專家的協同創新圖:RAG的數據處理、反饋及優化的優化數據庫提供基礎前期準備>優化數據庫提供基礎前期準備>保障計中期準備>提供優化結果保障計中期準備>提供優化結果后期準備>實際應用后期準備>實際應用基于特定行業場景核心數據知識庫的RAG使企業知識應用變得更簡單高效和廣泛,AI的使用場景也迅速擴展到企業的生產銷售營銷客服、IT等各個環節與此同時,數據處理及知識庫優化成為企業在Al時代構建Al能力壁壘的重要組成之一食品飲料行業Al轉型白皮書當生成式Al不斷突破智能邊界的奇點,Al的探索已從實驗室走向產業的千行百業,帶來更多的技術變化斯坦福大學基礎模型研究中心提出,基礎模型(如GPT、BERT)是AGl實現的關鍵技術路徑。這些模型通過大規模預訓練和多任務學習,展示了強大的通用能力未來A需要整合文本圖像音頻等多種數據形式,實現跨模態的理解與生成AGl需要通過強化學習和人類反饋(RLHF)等技術,不斷優化模型性能,逐步實現自主學習和適應。麥肯錫認為,AGl的實現將是一個漸進的過程,需要技術行業和政策的協同推進。Al將從解決單一任務向通用智能邁進,逐步實現跨領域的知識遷移和任務執行;Al將從虛擬環境向現實世界遷移,實現與物理環境的深度交互;Al將進一步釋放數據要素的價值,推動各行各業的智能化轉型,創造全新的商業模式和社會價值。智譜基于豐富的實踐落地提出了當下Al發展的三個重要技術趨勢研判。在探索人工智能的發展之路上,多模態理解和生成的統一無疑是一條通往通用人工智能(AGI)的必由之路。在早期發展階段,我們見證了語言視覺和語音等不同模態的獨立發展,例如chatGPTGPT-4、GLM-4等國內外領先模型,分別代表了語言理解和生成的頂尖水平。隨著技術的不斷演進,在當前階段我們正經歷向著多模融合的趨勢發展,包括模態融合和任務融合,比如多模態理解的代表模型GPT-4VVcogvLM,多模態生成領域中,圖片生成的代表模型DALL·E3、cogview等,視頻生成的代表模型sora、能將具備主動探索物理世界的能力。通過具身智能載體,實現與環境互動的世界模型。更進一步,大模型將進化出超級對齊能力,實現自我提升與自我進化,最終達成AGl的愿景。圖:多模態理解和生成的統一是通往AGl的必由之路態理解與生成互的具身智能DALL·EAGl態理解與生成互的具身智能DALL·EAGl各模態獨立發展階段多模態融合階段物理世界模型階段GPTGPT-4Vsorasora資料來源:智譜食品飲料行業Al轉型白皮書人工智能發展的另一個趨勢是大模型可通過自我進化自我迭代的學習過程,實現GPT到GPT-zero的進階,而超級對齊的本質正是該過程目前,人類與大模型之間的差距主要源于模型對人類意圖的理解需求,即對提示詞的依賴。未來的改進策略將聚焦于賦予大模型自主判斷和人類般的自我反思能力。這一階段,大模型將不再依賴于外部的數據標注或人工干預,而是能夠自主獲取精煉經驗并從中學習,從而突破現有限制。技術路徑包括訓練大模型進行自我評估與校正,形成自我優化的學習閉環,并構建可擴展的反饋機制,確保人類參與監督,以保持學習過程的專業性和效率圖:大模型自我優化的學習閉環策略:自己判斷人類意圖資料來源:智譜人工智能超級助手已成為Al行業發展共識,比如openAl推出GPT-4o、Google發布GeminiLive、智譜發布GLM系列模型等,這些創新產品的問世均體現了人工智能超級助手在技術革新的重要地位在邁向AG1時代的征程中,這些超級助手將融合機器智能與類人智能的雙重優勢,兼具智商和情商,將工具屬性和情感社交屬性結合在一起,變成一個真正類人的智能體在機器智能方面,超級助手將發揮其工具價值,顯著提升工作效率加速生產流程并促進產品創新。這種技術的應用將大幅優化業務流程,從而增強企業的核心競爭力在類人智能方面,超級助手的情感融入將為用戶提供深層次的陪伴情緒疏導和精神支持,不僅能夠提升用戶體驗,增強客戶忠誠度和品牌粘性,也為企業探索新的商業領域創造了額外的增長機遇。圖:人工智能超級助手在技術革新的重要地位機器智能提供工具價值機器智能提供工具價值類人智能提供情緒價值列,均體現出人工智能超級助手的發展趨勢資料來源:智譜轉型案例全場景、全鏈路的價值躍遷，AI驅動行業升級再造食品飲料行業Al轉型白皮書22食品飲料行業Al轉型白皮書23場景一:畜牧養殖場景案例1.案例1.現代牧業"Al養殖顧問:智能賦能奶牛養殖新體驗聚焦牧場知識查詢與問題處理效率低的問題,現代牧業通過Al養殖顧問,構建奶牛養殖領域知識庫,結合大模型多輪對話能力,顯著提升養殖員工作效率與問題解決速度,同時實現行業經驗的穩定傳承與持續更新牧場的工作人員在日常工作中遇到養殖設備故障流程復雜等問題時,需要查找翻閱工作手冊歷史記錄等大量資料,過程繁瑣耗時費力,而實操問題往往又需要專業知識和實操經驗,且員工更習慣于使用口語化的自然語言描述遇到的問題,傳統數字化方案并不利于工人快速查詢傳統模式痛點傳統模式痛點~N 資料來源:智譜為了解決知識搜索與問題處理的需求,現代牧業與智譜合作,以智譜chatGLM大模型為基礎,開發了AI養殖顧問,賦能奶牛養殖員高效便捷地學習養殖相關知識,以及快速搜索相關知識以幫助高效處理實際操作問題。該解決方案主要包括專業知識庫搭建提示詞工程大模型集成三個核心步驟:知識庫建立:建立針對奶牛養殖領域的企業級知識庫,涵蓋動物學營養繁殖設備管理、疾病管理和預防等知識,全面覆蓋奶牛養殖員所需的專業知識需求,同時做好數據清洗分類向量化和索引等工作。提示詞工程:借助大模型的多輪對話能力,通過追問或多輪交流了解詳細需求,并設計和優化不同的prompt(提示詞)模板,用于知識查詢和操作建議。通過不斷調整提示詞,提高大模型的輸出質量。如,在工程化層面注重提示詞與模型能力進行協同,對記憶內容的合理存儲關聯搜索等方面進行針對用戶個性化的優化。如,根據養殖戶歷史提問信息(如養殖經驗的變化等),在記憶中存儲上下文信息,實現個性化溝通,提供更精準符合用戶情況的答案。產品快速集成:選擇合適的大模型AP進行集成與封裝,方便產品的調用和管理,之后進行測試和部署,確保系統穩定可靠,實現產品輕量化,便于快速部署食品飲料行業Al轉型白皮書24基于大模型能力,企業建立針對奶牛養殖領域的企業級知識庫,涵蓋動物學營養繁殖設備管理、疾病管理和預防等知識,養殖員可以實時咨詢各類問題,如設備管理方面的通識知識,犢牛擠奶方面的專業知識,疾病管理方面的實操建議大模型回答問題準確率達到90%以上。知識沉淀,行業經驗實現穩定傳承與持續更新知識庫的成功搭建徹底改變了以往知識碎片化的困境在奶牛養殖的復雜體系中,各環節知識得以系統梳理,不僅新入職養殖員借助該知識庫能降低學習成本,迅速融入工作流程,老員工也能在其中發現新的知識關聯與應用技巧,促進了企業內部知識的穩定傳承與持續更新,保障了不同經驗層次員工知識儲備的均衡提升。人機高效協作,提升工作效率大模型可以輔助養殖員簡單快速地搜索相關知識,從而高效處理實際遇到的各類問題,提升養殖員的工作效率面臨設備突發故障或動物健康危機時,通過養殖人員簡單描述癥狀,系統可迅速定位原因并提供詳細修復步驟,將以往可能持續數小時的問題排查與解決時間縮短至半小時以內,顯著降低了生產中斷風險,保障了養殖流程的平穩有序。圖:現代牧業奶牛養殖資料來源:現代牧業基于預訓練大模型的通用性特征,在應對企業特定領域的復雜需求時存在適應性局限,需要通過與企業知識體系的有機結合,才能實現技術能力的場景化落地與價值轉化。這類似于具有廣泛認知基礎的個體,若要在現代社會分工體系中實現專業價值的最大化,仍需依托特定領域的深度知識儲備作為支撐。持續迭代,持續沉淀持續提升優化提示詞,保持知識庫內的知識及數據進一步積累,如不斷分析和總結不同養殖場景下的最佳提示詞策略,對問答歷史進行回顧,積累最佳QA,從而提升知識庫質量,并降低token使用成本。食品飲料行業Al轉型白皮書25場景二:生產制造場景案例2。蒙牛寧夏燈塔工廠全球首座液態奶燈塔工廠案例2。蒙牛寧夏燈塔工廠全球首座液態奶燈塔工廠實施了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中國乳業亟需通過數智化技術突破傳統制造模式,提升產品和企業競爭力。傳統乳業工廠存在人工決策效率低品控追溯周期長能源浪費等問題,導致企業難以快速響應市場變化降低生產成本并提升資源利用效率同時,消費者對產品品質個性化服務及綠色生產的要求日益提升,需構建從牧場到餐桌的全流程可追溯體系。傳統工廠主要以平面式設計為主,占地面積大基建成本高,受限于建設年代和改造力度,生產效率和智能化水平參差不齊。同時,智能化改造往往是單點式升級,并不能充分釋放智能制造的應用潛力。圖:蒙牛寧夏超級工廠資料來源:蒙牛技術融合驅動全鏈革新蒙牛與全球39家頂級合作伙伴的合作,采用了30多個第四次工業革命技術高級用例,整合了1270項全球領先技術,建成全球首家液態奶燈塔工廠蒙牛寧夏工廠,開創了流程型制造業智能化轉型的新范式。食品飲料行業Al轉型白皮書突破傳統平面產線設計,通過立體化布局釋放生產線空。借助智能調度系統與自動化設備集群(如高速紙包灌裝系統平均每秒灌裝12包牛奶,一盒牛奶從牧場到包裝下線全程不超過13小時)。圖:蒙牛寧夏工廠駕駛艙內容來源:蒙牛針對乳業全鏈路檢測復雜度,部署18個智能工作站與86臺精密檢測儀,構建tc原奶入場-加工過程-成品輸出"三級智能檢測網絡。將過去分散到多個地點的離散式檢測工序統一整合到現在超級工廠內的一個流程當中,將人工抽檢升級為全流程實時監控,實現質量異常秒級響應,推動產品不良率降至百萬分級。實現tc原奶-加工-消費的端到端檢測鏈條,確保和提升乳品在各階段的品質數據中樞重塑決策模式通過人工智能物聯網、5G、磁懸浮等先進技術,構建六大智慧平臺"(采供能源生產檢驗、物流、園區)通過全要素互聯互通的數智化生產體系,實現算法和數據驅動決策。搭建工廠數字孿生平臺,整合ERP、MES、SCADA等系統數據流,將傳統中控室升級為數據駕駛艙通過Al算法實現閉環分析和滾動優化排產智能決策,根據客戶訂單自動拆分產線,依據效率最大化原則,智能導航設備節點,優化物料流轉路徑,并自動評估和執行最優的能源供應調度和質量控制規則,實現能耗動態優化(整體降低43%)。此外,工廠運用Al預測性維護策略,根據設備狀態和數據分析結果進行維護保養,確保系統穩定運行。食品飲料行業Al轉型白皮書27效率革命:交付周期縮短55%,包裝效率提升67%;僅需l00人即實現100萬噸年產能100億產值,人效提升20倍,創全球乳業人效比新紀錄質量躍遷:產品精度提升55%,質量缺陷減少60%,質量追溯效率從2小時壓縮至2分鐘成本優化:運營成本降低32%,產線空間利用率提升300%,單位產品能耗下降43%.綠色低碳:碳排放顯著減少,實現綠色增長,獲評中國乳業首家零碳工廠",通過由美國綠色建筑委員會頒發的LEED"能源與環境設計先鋒獎"綠色建筑金級認證。自我進化:數據驅動工廠生產運營,并基于源源不斷的新數據實現工廠的自我優化和迭代。產業集群:為當地產業鏈上下游帶來超3000個崗位的就業機會,并在當地形成原料輔料等一系列產業集群,加速推動當地奶業全產業鏈高質量發展,帶動地區經濟社會發展,助力民族奶業振興圖:蒙牛寧夏超級工廠中控室內容來源:蒙牛食品飲料行業Al轉型白皮書28新質生產力的三大鍛造法則頂層設計的破界思維:異想才能天開"的文化基因驅動蒙牛不斷突破行業極限:從想到"到 悟到",再到做到",一切競爭都從設計開始需要在初期對工廠的形態功能目標有清晰的定位,再通過廣泛的技術創新和開放的合作意愿,充分考量運用多方資源,最終實現設計藍圖的圓滿落地。敏捷迭代的實施路徑:踐行小步快跑,快速迭代的方法論:智慧工廠的建設是動態適配、循序漸進的。從泰安工廠立體化改造的1.0嘗試,到寧夏工廠端到端集成的4.0突破,形成試點驗證-模塊復制系統集成"的三階推進模式。每輪迭代周期控制在6-12個月,確保技術投入與商業價值的動態平衡。數據文化的組織重塑:打破傳統科層制管理慣性,構建數據驅動+人才賦能的新型組織:通過數字化指揮系統將決策權下沉至算法層,同步建立全員數字素養提升機制o60%以上一線員工掌握工業物聯網操作技能,工廠管理者從監工"轉型為cc數據指揮官"。cc數據驅動指揮廠長"的模式要求工廠組織形態必然是網絡化平臺化的,傳統金字塔型組織模式不再適用于全數智化工廠。圖:蒙牛寧夏超級工廠內容來源:蒙牛蒙牛寧夏工廠的實踐,標志著中國制造業從規模紅利"向"智能紅利"的戰略轉折其價值不僅在于技術層面的突破,更在于驗證了傳統流程型制造企業實現指數級增長"的可能路徑。通過將智能制造與乳業特性深度耦合,蒙牛為全球食品行業提供了質量-效率-可持續"三位一體的轉型樣板,展現出中國企業在第四次工業革命浪潮中的創新領導力正如高飛所言:tc真正的成長不在于尋找新的疆域,而在于拓展新的視野"。這座黃河岸邊的燈塔,正照亮中國乳業高質量發展的新航程食品飲料行業Al轉型白皮書場景二:生產制造場景案例3。蒙牛案例3。蒙牛"Al設備運維管家:智能驅動設備管理新突破聚焦設備運維效率低數據驅動不足的問題,蒙牛通過"Al賦能+EAM系統"方案,構建設備監控維修保養與資產投資的智能化閉環,顯著提升運維效率與設備管理系統缺乏互聯互通,信息分散,難以協同,導致整體效率低下;備件庫存管理依賴人工判斷,缺乏數據支持,易造成資源浪費并影響設備運行;維修保養過度依賴人的經驗,缺乏科學數據指導,效率低且經驗難以沉淀。現有EAM系統缺乏靈活性和主動性,只能靜態記錄,不僅遇到特殊情況時無法自動處理,而且不能主動提供優化建議或預測趨勢。相關的資產投資則缺乏數據依據,通常通過人為判斷或粗略估算進行,易錯失資產優化機會,增加運營成本蒙牛采用了"Al賦能+EAM系統"的集成方案。在原有的EAM系統的基礎之上,加入AIlAgent,搭建了"精益設備管理三層管控一體模型",讓EAM系統從傳統的tc記錄型升級為指導型"。從業務數據層到模型監測層再到Al指揮層,通過三層聯動形成閉環管控,提供了科學有依據的運營管理方案各層實時聯動,調整策略和執行細節,保證整個體系始終保持高效運轉業務數據層:模型的神經網絡",負責數據采集整合和管理通過EAM系統將127項業務概覽近500個業務節點轉化為數字流,讓不同工廠和部門之間的信息也能互聯互通,為監控層和指揮層提供可信完全的數據支持,避免信息孤島。模型監測層:模型的眼睛",實時監控設備和業務流程的運行狀態,為模型tc大腦"Al指揮層提供精準支持建立了兩大預測性維護平臺與200余種小模型監控實時采集設備的運行數據,并預測性分析,如故障預警,預測未來需求并提供優化策略等Al指揮層:模型的大腦",負責決策的制定和實時指揮,確保戰略和執行有效對接將模型監測層提供的實時數據導入A指揮層,通過資產管理Agent保養計劃)、備件管理Agent(備件管理策略)分析設備運行狀態維修需求和庫存,并下達指令到具體執行層。食品飲料行業Al轉型白皮書A驅動業務轉型,優化全流程操作,由A決策層提供數據指導和指令操作,如加速工單處理速度,提升維修保養效率,做到精準指導。趨勢,提前優化設備的利用率以及維護效率;又如,提供更精準的資產投資科學化建議,提升資產回報率。降低庫存成本:通過動態優化備件庫存,降低占用成本和閑置浪費,推薦經濟的維修策略,并可提供計劃訂單的下達,降低緊急訂單率優化維修保養成本:降低人工依賴性,節省維修費用及時間成本圖:精益設備管理之三層管控一體模型三層模型是循環往復、不斷變化的,借助Al的驅動,讓業務進行不斷的迭代打磨,系統指揮人員操作并提供智慧決策,實現深度的控制與管理,深度挖掘數據價值。資料來源:蒙牛Al指揮層模型監控層的標準管理搭建2大預測性維護平臺與200余種小模業務數據層通過EAM系統將管理觸手延深至每一個員工每一個螺絲和每一次保養實現4大主要功能127項業務概覽Al并非為了創新而創新,在傳統業務流基礎上做出"AI+"的轉變,從細節出發,挖掘管理端的改進點,實現全流程的精益化管理。通過多個小模型協同運營,實現設備管理的精益化運營,同時加入大模型精準把控,統籌系統整體管理,做到精細化的同時,保持系統的協同性食品飲料行業Al轉型白皮書食品飲料行業Al轉型白皮書32場景三:配方研發場景聚焦快消品研發效率低信息獲取難的問題,蒙牛通過萃智牛博項目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,快消品行業競爭激烈,新品上市的時效性至關重要,需要高效地進行配方設計和產品創新但研發工作受限于信息獲取的挑戰,如海量的研發文獻專利信息,以及復雜的跨領域檢索需求,使得傳統人工方式在信息搜集關鍵點提取方面效率低下,且易遺漏關鍵信息,導致研發前期的時間周期過長,難以快速響應快速迭代的市場趨勢。此外,研發過程中積累的知識和經驗分散在個人手中,缺乏系統管理和復用機制,進一步降低了整體研發效率。因此,研發團隊亟需一套高效的解決方案,以應對信息爆炸加速研發進程降低研發成本,并確保知識的積累與復用。tc萃智牛博"項目構建了文獻助手與專利助手,協助研究人員整理總結翻譯相關內容,推薦檢索結果并優化,解讀并提取文獻專利信息。文獻助手通過海量的研發文獻數據庫提取關鍵性信息,建立高效的知識體系,節省研究人員花費在檢索研發文獻中檢索解析Agent:通過國內外主流文獻數據庫API直接導入至蒙牛A中臺,并支持關鍵詞查詢與智能化推薦。全文解讀Agent:萃取選中文獻與專利當中的關鍵信息并結構化呈現,支持翻譯與問答形式的交互。分析Agent(研發測試中):分析文獻的趨勢熱點技術功效關系網絡分析與技術專利空間。圖:萃智牛博-文獻助手pubMed知網pubMed知網趨勢熱點技術功效關系技術專利空間總結問答相似文章檢索問答式檢索資料來源:蒙牛食品飲料行業Al轉型白皮書33通過專利數據庫專利文獻進行檢索與分析,提高專利信息處理的效率和準確性,具體由3檢索策略優化Agent:確定檢索主題檢索相關專利獲取專利信息表專利分類標注Agent:處理專利信息技術功效詞數據集分類模型功效矩陣構建與應用Agent:由AI自動化專利分類標注自動化技術功效統計自動化制作矩陣圖技術功效矩陣的應用。圖:萃智牛博-專利助手 ↓↓ 自動化專利分類標引 自動化專利分類標引 技術可行性分析 自動化制作矩陣圖技術可行性分析 自動化制作矩陣圖 技術功效矩陣的應用 技術功效矩陣的應用資料來源:蒙牛首創了集成了配方開發和專利研究的平臺,為研發團隊提供專利戰略支持,助力其優化研發布局顯著減少文獻查詢和信息篩選的時間,閱讀速度提升87.5%(每年節約超630人·天,相當于2.5名高級研發工程師)。分析交付周期縮短83.3%(每年節省技術調研時間超l50周,相當于3名專利工程師)。縮短從健康需求識別到產品開發的周期,幫助團隊快速了解各個成分具體效果,推出市場化的方案。節約文獻調研(從四月開始一共閱讀超過76000篇)/專利分析/知識庫開發費用近百萬元。Al在專利信息采集分析和摘要生成中,顯著的減少了人工的干預,提高效率與準確性更智能化的根據成分以及文獻內容分類文獻,降低了試錯成本,提高了檢索效率。成功的Al應用應該以使用者為中心,聚焦實踐效能提煉總結文檔內容是大模型的核心基礎能力,不少基礎模型廠商都在網頁端提供了類似的問答服務,而在企業內部的Al應用推廣應優先考慮易用性和實用性,確保其能夠切實解決用戶痛點萃智牛博"通過集成Al能力至現有平臺,并提供便捷功能,有效降低了使用門檻,并通過打磨細節提高使用體驗,促進了A在日常工作流程中的深度融合。如將搜索出來的文獻內容發送到個人郵箱,做到留痕并容易整合,同時提供Al問答模式讓理解文獻內容,提取關鍵信息更加便捷。食品飲料行業Al轉型白皮書34場景三:配方研發場景案例5.案例5.可可公社"Al配方師":智能研發引領巧克力新潮流聚焦消費者對巧克力口感多樣化需求,可可公社通過"Al配方研發平臺",結合生成式Al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可可公社是一家從可可豆種植到原料制備的國產可可創意品牌,為食品企業高端餐飲酒店連鎖提供定制化產品可可公社觀察到現代消費者對于巧克力及可可制品的口感呈現多樣化,已經不滿足于單一的傳統口味,對健康低糖有機等特色配方訴求日益強烈而可可產品的口感影響因素復雜,傳統的研發方式難以大規模探索不同原料組合,產品創新易受限,同質化風險高,并且無法快速響應消費者需求變化。可可公社選擇了合作伙伴profetAI進行自有可可配方研發A+平臺"的搭建,通過Al完成自有配方庫的建立,深度洞察消費者口味需求,并結合AI的數據分析建立了一套配方研發的人機協作機制借助生成式Al的能力,對原料及配方數據進行整理和分析,包括多個影響可可產品的風味因素,如地理氣候(溫度/降雨量/海拔)、發酵工藝(木箱材質/翻動頻率)、烘焙曲線(升溫速率/焦糖化階段)等,再結合原有的saas平臺實現A快速搜索使用,大大提升了團隊對于文獻的使用效率。整合內部多年積累的研發資料與消費者反饋數據,實現內外數據打通。其中,生成式Al顯著提高了消費者評論的數據分析及處理效率從消費者評價與反饋中提取出對于研發有極大幫助的反饋建議。資料來源:可可公社研發人員與A各自發揮其核心能力價值,共同在研發流程中協同配合。Al的加入并非取代研發人員,而是形成了新的伙伴關系。如在產品創新升級場景,Al通過分析市場消費者對可可產品的評價喜好趨勢,挖掘潛在需求,為研究人員迭代升級產品或研發新品提供信息輸入。研發人員根據輸入和自身經驗結合,提出創意方向。Al可推薦初步配方組合,研發人員再憑借專業味覺嗅覺判斷進行微調(如調整原料比例優化香料添加量等)。又如在定制化研發場景,基于電商平臺線下門店收集消費者個性化訂單需求,AI根據個體口味偏好健康需求定制可可飲品配方,再由研發人員微調確定配方,快速滿足小眾但高要求的客戶群體。食品飲料行業Al轉型白皮書35通過Al深度挖掘消費者數據,讓過往的感官描述轉化為可理解的參數(如"更濃郁"→總固體物含量提升2-3%),方便自身研發團隊更加快速且精準地響應市場需求。減少了人工試錯次數與研發周期,降低每款新品研發成本,快速提供具有商業競爭力的新配方產品,并且實現專家知識的系統化沉淀。結合Al管理的配方設計,使供應鏈管理計劃更合理,并結合自身上下游整合能力,實現從產地種植、烘焙、發酵及加工的一系列管理進一步降低運營成本,實現在國產可可產品的模式突破。團隊能力重塑,構建多背景人員的Al協作過程前置,在平臺開發過程就實現Al平臺開發人員與可可配方研發團隊的協作溝通,通過多次原型調整以保證后續需求的實踐落地。在后續過程中,通過平臺售后,技術培訓與研發流程的調整,讓研發人員逐步習慣Al技術的使用(如數據標準知識管理等)。可可領域的配方數據雖然來源廣泛,但是格式不—,存在錯誤信息和重復記錄等問題,項目初期的AI應用效果不佳為此,項目組建了數據清洗團隊,運用數據清洗工具與人工審核相結合的方式,標準化數據格式,去除無效重復數據,對關鍵數據進行多源驗證,如將可可豆產地風味數據與專業文獻、品鑒報告交叉核對建立數據更新機制,定期從權威渠道獲取最新配方趨勢原料信息,確保數據鮮活度,為AlI的使用提供堅實支撐。圖:可可公社產品資料來源:可可公社食品飲料行業Al轉型白皮書聚焦白酒行業個性化定制需求,洋河通過A定制互動產品,賦能消費者參與包裝設計,實現從創意到生產的全流程智能化,顯著提升設計效率與用戶體驗,同時拓展電商與線下渠道銷售,深化品牌與消費者的情感鏈接近年來,白酒行業正加速向個性化定制化的方向轉型隨著消費代際更迭,主力年輕客群追求差異化表達,推動酒企開發小批量生產瓶身刻字、IP聯名等包裝定制服務通過柔性生產鏈和數字定制平臺,實現包裝設計的個性化,成為酒類包裝物料設計的新需求這種從標準化生產到個性化定制+柔性智造的轉變,既能提升產品溢價空間,也為傳統酒企開辟了差異化競爭的新藍海。洋河股份與合作伙伴小象智合一同打造Al定制互動產品,圍繞酒類文創周邊產品設計展開合作,增強了與消費者的情感互動。資料來源:小象智合生肖酒Al定制洋河股份首先確立與品牌基調高度契合的主視覺規范,并在核心視覺(KV)基礎上,設定AIGC作品的創作方向和風格邊界,最終將智能設計工具開放予消費者,賦能其個性化表達消費者得以通過開放的人工智能設計平臺,依據個人偏好進行包裝定制設計,設計元素涵蓋酒品水晶裝飾貼瓶身腰封專屬賀卡產品外包裝,以及其他周邊衍生品,充分釋放個性化創意。確認后的設計方案無縫接入小象智合的智能包裝印刷生產流程,實現快速且柔性的生產制造,并通過高效物流體系迅速送達至消費者手中,確保用戶體驗的完整性與時效性食品飲料行業Al轉型白皮書37借助AIGC技術,品牌方及消費者得以共同參與到包裝的創意設計環節中,顯著提升設計素材的產出效率,并加速產品打樣及最終落地進程AIGC生成的數字化模型可直接應用于生產制造環節,實現與工廠的無縫對接,優化派單流程Al驅動的酒類產品包裝定制方案在TOC和TOB兩大領域均有成效在消費者端,開放AI包裝設計功能顯著提升了電商平臺的購物體驗,有效深化了洋河品牌與消費者的鏈接,并有力驅動了電商渠道定制酒文創酒"等產品的銷量增長。在企業端,通過AI設計互動產品tc愛可貼"等,極大豐富了線下營銷活動中的用戶互動模式,顯著增強了渠道合作伙伴的合作意愿通過在京東等主流電商平臺開放產品包裝定制設計功能,品牌方能夠精準滿足消費者在各類細分場景下的個性化購買需求,并在一系列產品及周邊衍生品中持續強化品牌標識,潛移默化地鞏固消費者品牌認知,從而有效提升用戶粘性,最終形成牢固的品牌忠誠度。Al真正的潛力在于將其融入到一項工作(如包裝設計生產)的各個環節,構建一個一站式的智能化解決方案這種深度整合能顯著提升品牌方的工作效率,降低運營成本,驅動產品創新,優化客戶體驗,最終在激烈的市場競爭中占據更有利的位置。圖:洋河股份文創周邊資料來源:小象智合A互動賦予了消費者參與產品設計的權利,不僅滿足了消費者的個性化需求,更重要的是建立了一種基于共同創造和情感連接的全新品牌關系這種轉變是深刻且具有變革意義的,它預示著未來品牌競爭的關鍵將在于如何更好地激發和利用消費者的創造力。食品飲料行業Al轉型白皮書38案例7.冰+靈感冰PLUS實驗室:通過Al創新,與用戶實現包裝設計的深度共創"冰+"通過小紅書大數據深度挖掘,精準洞察z世代消費偏好及市場空白,前瞻性地捕捉流行趨勢。借助AIGC技術,快速迭代"Al超級變量包裝",將小紅書上的潮流元素印在包裝上,以高度適配的視覺元素敏銳回應市場潮流趨勢在測評共創階段,充分利用小紅書平臺資源,通過達人合作用戶共創等方式,激發用戶深度參與,實現產品全方位曝光最終,"多肉莓莓口味憑借用戶投票脫穎而出,成為2024年核心爆款,成功推動品類創新,為品牌注入全新增長動能基于大數據AIGC等數智技術的創新組合,形成tc技術+流量+內容"的營銷組合拳,幫助品牌以小博大,以及商業模式上的從消費者中來,到消費者中去"。圖:圖:"冰"項目相關圖示資料來源:蒙牛食品飲料行業Al轉型白皮書食品飲料行業Al轉型白皮書場景五:渠道訂單管理場景案例8.案例8.青島啤酒智能管家":電商物流全流程自動化新突破聚焦電商訂單與物流管理復雜度高的問題,青啤通過Agent技術整合多系統數據,實現訂單查詢物流跟蹤等全流程自動化,顯著提升運營效率與客戶滿意度,同時降低庫存成本,賦能電商業務高效增長在青啤的電商業務中,訂單與物流管理復雜度高電商渠道訂單碎片化,客戶在電商平臺下單后,經常遇到多個SKU分倉發貨分時段發貨等情況,這些訂單產生的海量數據又分散在分銷管理庫存管理、物流管理等ERP系統中,渠道多元化訂單碎片化趨勢愈發明顯,青啤面臨的供應鏈管理挑戰呈指數級增長通過內部技術創新與流程優化,青啤與實在智能一同,基于Agent技術打造了一跨系統自動化整合:通過Agent打通多個ERP系統,實現訂單查詢物流跟蹤簽收提醒等流程自動化,減少人工干預。打通分銷庫存物流等系統數據壁壘,通過標準化接口實現訂單自動抓取分倉指令生成與跨系 統同步。24小時實時監控訂單狀態,自動更新物流信息,填補人工監測盲區與智能路由系統聯動,自動分配最優送貨伙伴。客戶服務優化:訂單延誤時自動觸發通知,避免人工提醒延遲,資料來源:實在智能保障客戶體驗。基于Agent的端到端解決方案技術路徑主要圍繞自研的垂直行業大模型RPA技術力展開,通過整合多項核心技術實現從需求理解到任務執行的全流程自動化通過"TARS大模型(腦)+ISSUT(眼)+RPA/IPA(手)"三位一體架構,結合知識增強和全自動化流程生成,完成了從意圖理解到任務執行的全鏈路閉環,即一句話指令生成并自動執行流程如在客服評論分析場景可做到支持復雜數據整理與分析一體化:RPA可自動進行數據采集整理相關數據,大模型可精準分析問題,推進產品和服務迭代及營銷策略調整。如在客服工單處理場景可做到知識隨時更新,即上即用,支持系統操作:RAG檢索增強生成能力可以實現對知識庫的檢索和用戶問題的回答,RPA可完成對后臺系統的tc所說即所得的操作。食品飲料行業Al轉型白皮書程,實現從訂單進入到運輸在途再到客戶簽收等物流運作關鍵節點的自動化管控。電商物流響應速度提升10倍,大幅提高運營效率。庫存冗余成本削減87%,顯著降低不必要的倉儲開支員工從重復性工作中解放,轉向數據分析與客戶體驗創新,增強運營前瞻性;客戶滿意度達99%,服務及時性提高,間接帶動銷量增長資料來源:實在智能個系統,能夠將節省下來的精力投入到客戶服務創新中,比如根據實時數據分析市場波動,更精準地調配資源同時也能深化客戶體驗,提升企業運營的前瞻性,從而在激烈的市場競爭中,以更好的服務和更高的效率贏得客戶,促進企業成功食品飲料企業往往存在ERP、CRM物流系統分散的問題。需通過標準化接口(如API)實現跨系統數據互通,避免人工搬運數據導致效率低下和操作錯誤青島啤酒通過統一整合分銷庫存物流系統,建立適用于AI應用的數據基礎,訂單信息自動抓取并觸發分倉指令,提升全鏈路協同效率食品飲料行業Al轉型白皮書42場景六:線下門店巡店管理案例9.案例9.蒙牛"Al門店助手:智能化升級零售運營新體驗聚焦零售門店運營效率低決策依賴經驗的問題,蒙牛通過"Al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,顯著零售門店日常運營復雜,管理者需處理商品庫存變動臨期商品等問題傳統模式下,庫存管理依賴人工,數據分散且繁雜,臨期品處理方式不科學,易造成損耗過往數據處理依賴人工操作,效率低下,管理者難以快速發現問題,且決策高度依賴店長個人經驗,缺乏科學依據和跨店共享策略。同時,反饋追蹤流程不標準,周期長且難以量化。零售門店的巡店管理場景亟需智能化解決方案來提升門店運營效率和競爭力。蒙牛引入A重客門店助手,借助AI技術對門店運營全流程進行智能化升級,以解決效率低下和決策遲緩的后者則在門店走訪時,供用戶隨心查詢數據問詢行業知識策劃大日期營銷方案,并對異常庫存提出預警、給出智能建議圖:Al重客門店助手資料來源:蒙牛融合A大模型知識圖譜和流程自動化,實現對用戶提問的精準理解與高效回復,借助AI大模型判斷用戶意圖,結合知識銀行提供個性化答案同時引入助理Agent模擬人工服務。Agent提供標準化問題選項,用戶可自定義關注點,且在企業大腦中,多層級Agent協同工作,高效完成問題分類邏輯匹配知識檢索及結果生成食品飲料行業Al轉型白皮書43優化流程:減少門店拜訪前的數據準備,轉為店內實時數據查詢,實現即時決策和執行,提升現場作業效率。賦能一線:提供實時終端巡檢及數據支持工具,快速檢索轄區門店信