既向內、也向外，乳企用AI挖掘增量

過去十年，中國乳業的增長邏輯是典型的 “雙重向外”。

在國內盯著外部市場，瞄準消費者的需求上新品、鋪渠道，更是積極出海，布局新的奶源和市場。

前者支撐了國內乳企大部分的銷售體量，后者也確實取得了不錯的成績，比如伊利冰淇淋在多個東南亞國家的市場躋身前列，蒙牛在印尼的銷量也迅猛提升。從宏觀數據來看，2024年我國乳制品出口額達4.52億美元，同比增長7.73%。

但僅靠向外尋找新增量，還不足以支撐乳品賽道下一階段的增長，很多乳企已經發現，內部的低效正在掣肘企業向外輸出。

首先是知識資產的損耗，牧場的原奶產量、生產車間的工藝參數、銷售終端的庫存反饋、研發部門的配方優化經驗……這些能直接驅動增長的核心資產，往往散落在員工個人電腦、微信聊天記錄、部門獨立系統中，并沒得到充分利用。

還有人事變動、內部協作不暢帶來的低效。老員工離職帶走關鍵經驗，新人上手周期被大大拉長，新品研發需要匯總各部門數據，耗時又舊又不準確，錯過最佳上市窗口；甚至某款產品成為爆品后，其成功的營銷打法因缺乏沉淀，無法快速復制到其他品類。

更別提整個研產供銷鏈條中，自動化、智能化程度不足帶來的浪費和低效，微小的損耗疊加起來，宏觀上就顯得十分驚人。

這些隱形損耗，讓乳企即便看到增長機會，也難以快速抓住。

一些乳企已經意識到了問題、開始行動，比如飛鶴在今年的2025世界人工智能大會（WAIC）上，展示了自己利用AI提升全鏈路效率的應用，三元食品總經理也經歷了換帥，自成立后首次聘用了一名80后，用新鮮血液撬動變革。

有意思的是，近期，這兩家企業最近先后引入了飛書作為辦公協作平臺。要內部提效，肯定要依靠新的數智化協作平臺，但市面上的選擇這么多，為什么是飛書？

彌合業務脫節盤活知識資產

過去，對乳企來說，知識資產難以沉淀和利用，同時又容易和業務脫節，是很突出的問題。

知識資產不只是簡單的文檔或數據，而是貫穿全產業鏈的研發配方、供應鏈調度流程、銷售終端反饋、合規管理規范，以及員工沉淀的經驗知識。這些資產的沉淀與流轉效率，直接決定企業的核心競爭力。

信息和知識資產的孤島化和靜態化，就是乳企當下普遍面臨的難題。

首先是孤島化，組織的各個部分各自為戰，很難形成合力。

數據孤島，根源是業務孤島。各個部門根據自己的需要，選擇了不同供應商的系統、不同的信息格式，缺乏統一的數據底座，想合也和不起來。牧場用自己的牧場管理系統，生產端有自己的ERP，供應鏈端用單獨的物流調度系統……這些系統往往來自不同供應商，數據格式、接口標準都不統一，像互不兼容的語言。

部門層面沒有統一的數據協作意識，員工之間自然也很難具備。大量一線的經驗、總結、統計，往往分散在員工個人微信聊天記錄、本地電腦文件夾中。老員工離職帶走核心經驗，新員工需花費數月重新熟悉流程；跨部門協作時，調取一份供應鏈數據可能需要多輪溝通，甚至出現 “同一數據多個版本” 的混亂。

無數個小孤島，堆積成了一個個大孤島，直接推高了跨部門、跨場景的協作成本，降低了決策的質量和效率。

其次是靜態化，難以支撐動態的業務需求。

乳業的業務場景具有強動態性：牧場的奶量波動需要實時同步至生產端，銷售端的庫存變化需快速反饋至供應鏈，研發端的新品測試數據需及時對接市場部門。傳統管理模式下，內部資產多以靜態文檔的形式存在，既無法與業務流程實時聯動，也難以快速迭代。

這種資產與業務脫節的現狀，使得乳企即便擁有大量數據，也難以轉化為實際的運營效率，這也是乳企們引入協作平臺的意義。

對乳企們來說，對協作平臺的需求有，一是強化知識資產的沉淀和流轉，二是彌合業務和知識資產的脫節。

不同的協作平臺各有側重，有的強調鏈接消費者，有的偏向于流程規范，而飛書更側重于知識密集型、創新驅動型組織的內部協同與信息流轉效率。

對企業來說，一方面它們需要支持類似于多維表格、審批流程等業務工具的深度集成，讓知識可以隨業務進展實時更新，確保信息鮮活可用，另一方面，飛書的“All in one”理念下，知識管理、業務工具、AI能力等在數據層面已經被打通，同時還整合在同一系統內，不需要在不同系統中切換。

對產業鏈長且復雜的乳品賽道來說，自身的產業鏈特性決定了對內協同的復雜度，因此更傾向于選擇強于內部資源整合與知識管理的平臺。

乳企們在協同平臺上的選型，實際上反映出行業從規模擴張向精細化運營轉型的深層需求。換句話說，這些乳企選飛書，不是因為飛書最強，而是因為飛書最合適，它最能幫助乳企提升知識驅動、創新驅動下提效的需求。

智能驅動引入AI加速全鏈條

很多乳企主動引入AI，因為AI能解決全鏈條的老問題。

乳品是個典型的全鏈路長、精準要求高、變量影響大的傳統產業，從牧場養殖到終端消費的每一個環節，都大有提效的潛力。

首先是生產運營變了，從 “靠人” 變成 “靠數據”。以前養牛靠經驗、做奶靠手感，現在 AI 管牛、管生產、管物流，每個環節都有數據說話，牛奶品質穩定了，效率也高了，整個行業的生產標準都在往上提。

然后是研發新品的方式變了。以前做新配方，靠人一次次試，一款功能奶粉要做一兩年。現在用 AI 分析大量樣本，比如分析母乳里的營養比例，能快速找到最優配方，研發周期大大縮短，還能精準針對不同人群，比如做適合健身人群、適合老人的奶，行業慢慢進入“精準做奶”的階段。

行業生態也在變。以前乳企都是各干各的，現在有乳企聯合科技公司、健康機構搞 AI 聯盟，共享數據和算法，不用重復研發，大家一起把功能奶、營養服務做得更好。而且 AI 還讓乳業不只是 “賣奶”，還能做健康服務，比如給用戶做長期營養計劃，行業邊界拓寬了，能賺的錢也更多了。

在前不久2025世界人工智能大會（WAIC）上，飛鶴也分享了很多關于AI應用的成果，恰好也對應了從研發到銷售再到用戶的鏈路。

牧場端，飛鶴通過智能項圈、RFID耳標采集奶牛數據，AI實時分析健康與采食情況，生牛乳蛋白質穩定≥3.4%、菌落指數≤0.5 萬，遠超歐盟的標準；在生產端，飛鶴首創了“千眼系統”，能毫秒級監控核心參數，結合數字孿生將投料、成品誤差率降至近乎零；在供應鏈端，品牌采用了AI調度AGV與機器人，自動化率超 90%，效率提升 40%，實現了“28天新鮮直達”；而在消費端，飛鶴推出了Doctor AI，能快速生成個性化營養方案，覆蓋從養殖到服務的全環節。

三元在AI的應用上也同樣獲得了很好的效果，品牌通過推進數字化轉型，升級了包括ERP系統、供應鏈管理主干平臺在內的數字化核心能力，提升了供應鏈協同運作效率，2024年銷售額實現了341%的高速增長。

更宏觀地看，AI 對乳業的影響，不只是幫企業提效，它還在改變整個行業的邏輯。

中國乳業在全球的競爭力正在加強，以前主要靠規模大、成本低，現在靠 AI 技術，從養牛到服務都有優勢，未來完全有可能把這套 “AI+乳業” 的模式輸出出去，從規模領先變成技術領先。

飛鶴和三元之所以簽約飛書，很大程度上也是看上了飛書的 AI 落地能力，能在管理協作、業務落地與跨場景服務上深度賦能。

比如很多開箱即用的很多AI智能化工具，像智能摘要、會議轉錄、自動生成報告等功能，這些能力對降低一線人員操作門檻、提升人力資源配置效率具有非常實在的意義。

乳企用 AI 不是趕時髦，是為了活下去、活得好；AI也在讓乳業從傳統行業慢慢變成 “數智化行業”。不是誰都能用好 AI，但能用好的乳企，肯定能在行業里走得更穩、更遠。

瀝金點評

國內的乳業，正在面臨一場數字化的轉型。

整個品類都需要轉向精細化運營，協同平臺已不再是輔助工具，而是支撐企業全鏈路高效運轉的數字底座。

這種趨勢的形成，源于乳品賽道的兩大變化。

一是消費者需求升級，驅動乳企提升整個產供銷全鏈路的敏捷性，而協同平臺是數據打通的核心載體；二是行業競爭轉向差異化的價值競爭，要求乳企提升內部管理效率，降低運營成本，而協同平臺正是 “降本增效” 的直接抓手。

飛書作為乳企當前階段的優秀解決方案，它最貼近當下國內乳企的務實需求：

除了提升效率、找到新的增長點，更在于借助平臺，跟上AI時代的紅利。