中国乳企，用AI对冲周期

近年来，随着全球乳业市场波动加剧、出生率持续走低以及消费者需求日益多元化，中国乳企正面临前所未有的“奶周期”挑战。根据农业农村部2024年7月初的数据显示，内蒙古、河北等10个主产省份的生鲜乳平均价格为每公斤3.04元，同比下降6.5%，逼近周期底部。尼尔森IQ的市场调研也显示，2024年底国内乳制品全渠道销售额同比下降2.7%，其中线下渠道跌幅更为显著，达到5%。面对供给过剩、消费疲软和成本倒挂等多重压力，乳企之间的“剪刀差”现象再次显现。

在这一背景下，以伊利、蒙牛、飞鹤为代表的龙头企业纷纷引入人工智能技术，推动企业向智能化、数字化转型。AI不仅成为乳企应对周期性波动的重要“对冲工具”，更在存量竞争中助力企业实现差异化发展。从智能供应链到精准营养研发，从数据资产管理到智能制造，AI技术正在深刻改变乳制品行业的运营模式与生产方式。在世界人工智能大会（WAIC）上，不少乳企通过AI数字人、智能展台等创新形式，向公众展示了AI如何悄然融入日常生活。

乳业的数字化转型并非一蹴而就。早在十年前，伊利、蒙牛等行业巨头便已启动相关布局。2015年，伊利提出“智慧乳业”战略，构建起从牧场到餐桌的全产业链追溯体系；蒙牛则在2016年启动“数字蒙牛”计划，通过大数据平台提升供应链效率。这些早期实践为AI的深度应用打下了坚实的数据基础。根据《中国奶业质量报告（2024）》，截至2023年，全国百头以上奶牛规模化养殖比例已达76%，99%以上规模牧场配备全混合日粮搅拌车，100%实现机械化挤奶，表明乳业的数字化基础设施已趋于成熟。

以伊利为例，其“智慧牧业生态系统”融合了物联网、大数据与AI技术，实现了从青贮收储到奶牛健康监测的全流程数字化管理。通过智能项圈实时采集奶牛体温、步数、反刍次数等数据，并结合算法进行健康预警，有效保障了奶源质量。同时，AI算法还优化了原奶调配与物流路径，大幅提升了24小时送达率并降低了物流成本。飞鹤则通过构建数据中台与AI能力中台，打通了生产、销售、市场等多个环节的数据壁垒，借助大模型技术实现智能问答与数字人互动，显著提升了客户体验与市场响应能力。

在AI应用路径上，各大乳企也展现出各自的特色。伊利聚焦于供应链优化与绿色生产，通过AI视觉识别技术提升产品质量，同时利用算法优化能源管理，实现节能减排；飞鹤则深耕精准营养领域，借助AI分析母乳样本，为产品配方优化提供科学支撑；蒙牛则在智能制造与场景创新方面发力，打造液态奶灯塔工厂，并通过MENGNIU.GPT模型提供个性化运动营养方案，拓展高附加值产品线。这些差异化的AI布局，体现了企业在供应链、研发与市场洞察方面的核心优势。

尽管AI在提升效率、优化资源配置方面展现出巨大潜力，但乳业的强周期性本质并未因此改变。上游养殖端的“生物周期”决定了奶牛从培育到产奶需2-3年时间，且单头奶牛年产奶量存在生理上限，这使得供需调整存在天然滞后性。此外，AI系统的建设周期长、投入大，对于短期内面临现金流压力的企业而言，是一项不小的挑战。与此同时，AI在刺激消费、提升购买意愿方面的直接作用仍较为有限。在当前消费疲软、出生率下降的大环境下，如何通过AI驱动产品创新与营销升级，仍是乳企亟待突破的关键问题。

总体来看，AI正在成为乳企应对市场波动、提升竞争力的重要工具。它不仅延续了过去十年的数字化成果，更开启了从数据驱动向智能决策跃迁的新阶段。然而，AI并非万能解药，它无法替代对消费趋势的深入洞察、对产业链韧性的持续构建，以及对可持续发展的战略投入。未来，乳企需在技术创新与产业本质之间找到平衡点，持续投入研发与市场探索，方能在行业变革中立于不败之地。

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本文来源： 新熵公众号【阅读原文】