摘要：AI转型是一个循序渐进的过程，需要企业在技术应用、人才培养、组织变革等多个维度协同推进。企业应从实际需求出发，选择合适的切入点，稳步推进数字化转型，在实践中不断积累经验、完善方案。
一份全面、深入、实用的AI转型指南。
AI转型是一个循序渐进的过程，需要企业在技术应用、人才培养、组织变革等多个维度协同推进。企业应从实际需求出发，选择合适的切入点，稳步推进数字化转型，在实践中不断积累经验、完善方案。
可以预见，随着AI技术的持续演进和行业实践的深入，未来将会有更多创新应用场景被挖掘，为食品饮料行业带来更大的发展机遇。企业唯有主动拥抱变革，持续创新，方能在数字经济时代占据竞争优势，实现高质量可持续发展。
3月6日，甲子光年联合乳业领导者蒙牛集团、国产AI大模型独角兽智谱重磅推出《食品饮料行业AI转型白皮书》，旨在为行业企业提供一份全面、深入、实用的AI转型指南，广泛受到业内好评。本篇文章为此白皮书的一份详尽解读。
行业洞察与AI发展历程：白皮书深入剖析了食品饮料行业的变革趋势，认为虽然“变化”是消费品行业的持续基调，但变化需要动力，而AI正是解药。理解AI的技术演进与能力边界，是摆脱“AI MAGIc”幻觉，清醒地应用AI的基础。白皮书系统梳理了AI技术的演进脉络，重点阐述了大语言模型的技术原理和当前主流应用路径，并对未来通用人工智能的发展趋势进行了研判。十大场景落地案例深度解析：遴选了食品饮料行业的研发、生产、渠道、营销领域的十大典型场景，以及更深层次的流程和知识管理体系。每个场景都匹配了本土企业的真实案例，从需求场景、解决方案、应用成效及经验总结等维度进行全方位剖析，希望为行业企业提供可借鉴的参考。企业AI转型三层实践指南：每家企业的实际情况总有不同，但转型方法存在通用性的规律。白皮书基于蒙牛等先进企业的转型实践经验，构建了一个从战略规划、执行落地到组织保障的三维立体化转型框架，希望为行业企业制定AI转型策略与实施路径提供系统的思维模型和实用工具。行业及AI技术洞察：创新·变化·多元，AI奇点为食品饮料行业带来更多想象空间
食品饮料行业洞察聚焦三大维度剖析行业趋势与AI技术融合的变革机遇：
市场再分化：消费者进一步分层分化，并呈现出审慎型消费趋势，支出决策趋于理性。需求更多元：消费者追求更精确的价值共鸣，通过更复合的消费渠道和方式，更关注健康导向与体验感范式更领先：企业拥抱新一代人工智能技术，构建产业化的新质生产力，在AI赋能下重构流程，实现降本提效增收以及增长方式的转变AI技术洞察章节从技术演进视角系统阐述了人工智能发展的核心趋势与突破方向：
过往皆为序章，历经浪潮，AI正再次成为全球技术变革的核心引擎当下奋力逐浪，AGI从理论加速迈向实践，定义人工智能终极目标未来盛景无量，技术潜力持续释放，能力边界无限延伸AI转型案例：全场景、全链路的价值跃迁，AI驱动行业升级再造
覆盖从养殖、生产、加工到研发、设计、营销、消费者运营等行业最典型的十大场景，通过本土企业的20+真实案例为行业企业实践提供参考；案例以“需求场景-解决路径-应用成果-经验反思”分析框架展开，不仅展示了AI技术在各个环节的应用价值，还提供了实战中宝贵的经验及思索。
供应链域：白皮书收录了畜牧养殖场景以及生产制造场景下的智能排产、质量检测、设备维护环节的典型案例。
以生产场景为例，白皮书收录了全球首座液态奶灯塔工厂——蒙牛宁夏工厂，通过实施从智能决策到柔性自动化的30多个第四次工业革命高级用例，覆盖了牛奶加工、包装和检测等环节，极大改善了经营效率和产品质量，是全球乳业数智化转型标杆。
研发域：白皮书选取了配方研发场景下的文献研究、配方设计环节以及包装和物料设计场景的案例。
以研发场景为例，白皮书收录了文献研究及配方设计环节案例。
在文献研究场景中，蒙牛“萃智牛博”项目，结合文献助手与专利助手，实现文献检索、专利分析及知识管理的智能化，显著提升研发效率与知识复用能力，加速新品上市进程。
在配方设计场景中，可可公社通过“AI配方研发平台”，结合生成式AI与研发团队协作，深度洞察市场趋势，显著提升产品创新效率与精准度，同时降低研发成本，推动供应链管理模式创新。
渠道域：白皮书选取了渠道订单管理场景、线下门店巡店管理以及电商数据管理场景下的案例。
以线下门店巡店管理为例，蒙牛通过“AI门店助手”，结合大模型与知识图谱，实现库存管理、巡店决策的智能化，显著提升运营效率与数据驱动能力，赋能一线业务人员高效管理。
营销域：白皮书选取了广告宣传场景下的互动广告、创意到素材制作环节，售后客服场景以及消费者运营场景的案例。
以消费者运营场景为例，迈胜推出“AI运动营养师”，为用户提供专业测评、营养建议和运动计划等个性化服务，显著提高了服务效率和用户满意度，推动了商业价值的持续增长。
在具体的业务场景之外，AI应用还可以作用在企业更底层、更通用的运作系统——流程和知识。因此，白皮书还前瞻性的收录了“AI融入流程”和“企业级知识管理”等高阶操作案例。
AI实践指南：战略、执行与组织变革，从宏观到微观、从理念到实践
在工业时代向数字文明转型的进程中，企业流程管理正经历着革命性蜕变。从工业时代的流程标准化阶段，企业通过固化操作规范实现规模化生产；到数字化时代的流程自动化阶段借助ERP、RPA等技术打通信息孤岛，完成跨系统协同；再到现在进入AI赋能的智能协同，流程已从单纯的管理工具进化为价值创造的神经中枢。这个螺旋上升的演进过程，本质上是对"效率-创新-进化"三重价值维度的持续突破。那些率先完成流程DNA智能重组的组织，正以"数字生物体"的形态，在VUCA时代展现出惊人的进化能力。
流程智能化是一项系统性工程，企业通过业务流程解构（Process Decomposition）和智能节点植入（Agent take）两大核心动作，实现渐进式智能化改造,当AI数字员工被嵌入到不同端到端流程中时，既确保流程标准化实施，又能提升执行效率，同时还沉淀了运行经验数据，为后续流程智能优化提供了基础支撑。这首先需要系统梳理现有业务流程，识别可被赋能改造的节点；随后将AI数字员工作为“智能积木”灵活植入操作层，替代未被系统化的线下任务或优化部分流程片段，使员工在原有工作流中自然运用AI能力，放大了更多生产力。
例如，在执行类流程中，表单填写不规范常引发退单，通过在表单流程嵌入AI助手实时反馈填写问题并指导修正，有效提升运营效率。在决策类流程中，大量附件材料制约决策速度，借助AI的总结推理能力，自动生成建议结论与决策依据，辅助快速研判。这种将大模型能力嵌入核心业务节点的实践，不仅实现了业务流程的智能化重构，显著提高执行效率，更通过数据洞察为决策提供精准支撑，形成人机协同的新型工作模式。这种系统化的AI转型需要企业在战略、技术、业务和组织文化等多个维度协同推进。
第三章的指南构建了一个全面、系统且简明的AI转型框架。聚焦战略、执行与组织三大核心模块，既提供顶层战略指引，又配套具体落地工具及组织转型方法论。通过搭建从宏观到微观、从理论到实践的完整体系，助力企业真正实现数字化转型和智能化升级。
战略层：强调内部思想统一和外部环境扫描的重要性。通过核心目标对齐、跨职能共识、技术应用成熟度评估和业务价值分析，为企业制定明确的AI转型战略奠定基础。同时，提出了“快慢结合”的场景落地策略，平衡短期价值实现和长期能力建设。
执行层：聚焦业务与技术的双重结合。在业务方面提供了从试点到规模化的增长策略，在技术方面则阐述了AI能力应用的三条路径，阐明了构建“造工具的工具”的重要意义，特别是知识银行的关键作用。
组织层：探讨AI时代的组织进化，个体能力跃迁和组织形态的演进。通过分层赋能构建“超级个体”，让员工驾驭AI能力，实现更高的生产能力基础，从而组织也将向着“数据透明敏捷决策的扁平化”、“动态响应变化的流体化”、“开放协同突破边界的生态化”三个方向演进，形成适配AI时代的组织范式。
并且白皮书也提供经过验证的场景选择工具：T-V矩阵&I-V矩阵工具箱，为企业锁定高潜力场景提供一套切实可行的思维工具。
AI转型趋势展望：突破·智变·融合，企业正主动走向“创新深水区”
白皮书最后则从以下几个方面对AI转型的趋势进行展望。
首先，AI作为推动社会进步的核心驱动力，其潜力正加速释放。食品饮料企业AI应用不断深化，从单点到多点协同，实现跨部门协作和业务流程的横纵融合，是全流程融合的必经之路。
其次，推理型大模型使生成式AI技术底层更多元，重塑了产业规则，使企业转型从“被动适配”转向“主动创新”，加速企业转型路径从"被动适配"向"主动创新"跃迁，助力行业探索差异化发展模式。企业知识库建设通过沉淀数据资产形成竞争壁垒，触发"滚雪球效应"，实现从数据到竞争力的跃迁。
最后，AI与XR等技术融合构建沉浸式消费生态，延伸场景触点、重塑"人货场"关系，在创造个性化体验的同时，能够催生新业态，强化品牌文化认同。
来源：甲子光年