過去十年，中國乳業(yè)的增長邏輯是典型的 “雙重向外”。

在國內(nèi)盯著外部市場，瞄準(zhǔn)消費(fèi)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(nèi)乳企大部分的銷售體量，后者也確實(shí)取得了不錯(cuò)的成績，比如伊利冰淇淋在多個(gè)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(shù)據(jù)來看，2024年我國乳制品出口額達(dá)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(jīng)發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部的低效正在掣肘企業(yè)向外輸出。

首先是知識資產(chǎn)的損耗，牧場的原奶產(chǎn)量、生產(chǎn)車間的工藝參數(shù)、銷售終端的庫存反饋、研發(fā)部門的配方優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)……這些能直接驅(qū)動(dòng)增長的核心資產(chǎn)，往往散落在員工個(gè)人電腦、微信聊天記錄、部門獨(dú)立系統(tǒng)中，并沒得到充分利用。

還有人事變動(dòng)、內(nèi)部協(xié)作不暢帶來的低效。老員工離職帶走關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)，新人上手周期被大大拉長，新品研發(fā)需要匯總各部門數(shù)據(jù)，耗時(shí)又舊又不準(zhǔn)確，錯(cuò)過最佳上市窗口；甚至某款產(chǎn)品成為爆品后，其成功的營銷打法因缺乏沉淀，無法快速復(fù)制到其他品類。

更別提整個(gè)研產(chǎn)供銷鏈條中，自動(dòng)化、智能化程度不足帶來的浪費(fèi)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(jī)會(huì)，也難以快速抓住。

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

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

彌合業(yè)務(wù)脫節(jié)盤活知識資產(chǎn)

過去，對乳企來說，知識資產(chǎn)難以沉淀和利用，同時(shí)又容易和業(yè)務(wù)脫節(jié)，是很突出的問題。

知識資產(chǎn)不只是簡單的文檔或數(shù)據(jù)，而是貫穿全產(chǎn)業(yè)鏈的研發(fā)配方、供應(yīng)鏈調(diào)度流程、銷售終端反饋、合規(guī)管理規(guī)范，以及員工沉淀的經(jīng)驗(yàn)知識。這些資產(chǎn)的沉淀與流轉(zhuǎn)效率，直接決定企業(yè)的核心競爭力。

信息和知識資產(chǎn)的孤島化和靜態(tài)化，就是乳企當(dāng)下普遍面臨的難題。

首先是孤島化，組織的各個(gè)部分各自為戰(zhàn)，很難形成合力。

數(shù)據(jù)孤島，根源是業(yè)務(wù)孤島。各個(gè)部門根據(jù)自己的需要，選擇了不同供應(yīng)商的系統(tǒng)、不同的信息格式，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座，想合也和不起來。牧場用自己的牧場管理系統(tǒng)，生產(chǎn)端有自己的ERP，供應(yīng)鏈端用單獨(dú)的物流調(diào)度系統(tǒng)……這些系統(tǒng)往往來自不同供應(yīng)商，數(shù)據(jù)格式、接口標(biāo)準(zhǔn)都不統(tǒng)一，像互不兼容的語言。

部門層面沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)協(xié)作意識，員工之間自然也很難具備。大量一線的經(jīng)驗(yàn)、總結(jié)、統(tǒng)計(jì)，往往分散在員工個(gè)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(jīng)驗(yàn)，新員工需花費(fèi)數(shù)月重新熟悉流程；跨部門協(xié)作時(shí)，調(diào)取一份供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)可能需要多輪溝通，甚至出現(xiàn) “同一數(shù)據(jù)多個(gè)版本” 的混亂。

無數(shù)個(gè)小孤島，堆積成了一個(gè)個(gè)大孤島，直接推高了跨部門、跨場景的協(xié)作成本，降低了決策的質(zhì)量和效率。

其次是靜態(tài)化，難以支撐動(dòng)態(tài)的業(yè)務(wù)需求。

乳業(yè)的業(yè)務(wù)場景具有強(qiáng)動(dòng)態(tài)性：牧場的奶量波動(dòng)需要實(shí)時(shí)同步至生產(chǎn)端，銷售端的庫存變化需快速反饋至供應(yīng)鏈，研發(fā)端的新品測試數(shù)據(jù)需及時(shí)對接市場部門。傳統(tǒng)管理模式下，內(nèi)部資產(chǎn)多以靜態(tài)文檔的形式存在，既無法與業(yè)務(wù)流程實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)，也難以快速迭代。

這種資產(chǎn)與業(yè)務(wù)脫節(jié)的現(xiàn)狀，使得乳企即便擁有大量數(shù)據(jù)，也難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際的運(yùn)營效率，這也是乳企們引入?yún)f(xié)作平臺的意義。

對乳企們來說，對協(xié)作平臺的需求有，一是強(qiáng)化知識資產(chǎn)的沉淀和流轉(zhuǎn)，二是彌合業(yè)務(wù)和知識資產(chǎn)的脫節(jié)。

不同的協(xié)作平臺各有側(cè)重，有的強(qiáng)調(diào)鏈接消費(fèi)者，有的偏向于流程規(guī)范，而飛書更側(cè)重于知識密集型、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型組織的內(nèi)部協(xié)同與信息流轉(zhuǎn)效率。

對企業(yè)來說，一方面它們需要支持類似于多維表格、審批流程等業(yè)務(wù)工具的深度集成，讓知識可以隨業(yè)務(wù)進(jìn)展實(shí)時(shí)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(yè)務(wù)工具、AI能力等在數(shù)據(jù)層面已經(jīng)被打通，同時(shí)還整合在同一系統(tǒng)內(nèi)，不需要在不同系統(tǒng)中切換。

對產(chǎn)業(yè)鏈長且復(fù)雜的乳品賽道來說，自身的產(chǎn)業(yè)鏈特性決定了對內(nèi)協(xié)同的復(fù)雜度，因此更傾向于選擇強(qiáng)于內(nèi)部資源整合與知識管理的平臺。

乳企們在協(xié)同平臺上的選型，實(shí)際上反映出行業(yè)從規(guī)模擴(kuò)張向精細(xì)化運(yùn)營轉(zhuǎn)型的深層需求。換句話說，這些乳企選飛書，不是因?yàn)轱w書最強(qiáng)，而是因?yàn)轱w書最合適，它最能幫助乳企提升知識驅(qū)動(dòng)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)下提效的需求。

智能驅(qū)動(dòng)引入AI加速全鏈條

很多乳企主動(dòng)引入AI，因?yàn)锳I能解決全鏈條的老問題。

乳品是個(gè)典型的全鏈路長、精準(zhǔn)要求高、變量影響大的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，從牧場養(yǎng)殖到終端消費(fèi)的每一個(gè)環(huán)節(jié)，都大有提效的潛力。

首先是生產(chǎn)運(yùn)營變了，從 “靠人” 變成 “靠數(shù)據(jù)”。以前養(yǎng)�？拷�(jīng)驗(yàn)、做奶靠手感，現(xiàn)在 AI 管牛、管生產(chǎn)、管物流，每個(gè)環(huán)節(jié)都有數(shù)據(jù)說話，牛奶品質(zhì)穩(wěn)定了，效率也高了，整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)都在往上提。

然后是研發(fā)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�，F(xiàn)在用 AI 分析大量樣本，比如分析母乳里的營養(yǎng)比例，能快速找到最優(yōu)配方，研發(fā)周期大大縮短，還能精準(zhǔn)針對不同人群，比如做適合健身人群、適合老人的奶，行業(yè)慢慢進(jìn)入“精準(zhǔn)做奶”的階段。

行業(yè)生態(tài)也在變。以前乳企都是各干各的，現(xiàn)在有乳企聯(lián)合科技公司、健康機(jī)構(gòu)搞 AI 聯(lián)盟，共享數(shù)據(jù)和算法，不用重復(fù)研發(fā)，大家一起把功能奶、營養(yǎng)服務(wù)做得更好。而且 AI 還讓乳業(yè)不只是 “賣奶”，還能做健康服務(wù)，比如給用戶做長期營養(yǎng)計(jì)劃，行業(yè)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(huì)（WAIC）上，飛鶴也分享了很多關(guān)于AI應(yīng)用的成果，恰好也對應(yīng)了從研發(fā)到銷售再到用戶的鏈路。

牧場端，飛鶴通過智能項(xiàng)圈、RFID耳標(biāo)采集奶牛數(shù)據(jù)，AI實(shí)時(shí)分析健康與采食情況，生牛乳蛋白質(zhì)穩(wěn)定≥3.4%、菌落指數(shù)≤0.5 萬，遠(yuǎn)超歐盟的標(biāo)準(zhǔn)；在生產(chǎn)端，飛鶴首創(chuàng)了“千眼系統(tǒng)”，能毫秒級監(jiān)控核心參數(shù)，結(jié)合數(shù)字孿生將投料、成品誤差率降至近乎零；在供應(yīng)鏈端，品牌采用了AI調(diào)度AGV與機(jī)器人，自動(dòng)化率超 90%，效率提升 40%，實(shí)現(xiàn)了“28天新鮮直達(dá)”；而在消費(fèi)端，飛鶴推出了Doctor AI，能快速生成個(gè)性化營養(yǎng)方案，覆蓋從養(yǎng)殖到服務(wù)的全環(huán)節(jié)。

三元在AI的應(yīng)用上也同樣獲得了很好的效果，品牌通過推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，升級了包括ERP系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理主干平臺在內(nèi)的數(shù)字化核心能力，提升了供應(yīng)鏈協(xié)同運(yùn)作效率，2024年銷售額實(shí)現(xiàn)了341%的高速增長。

更宏觀地看，AI 對乳業(yè)的影響，不只是幫企業(yè)提效，它還在改變整個(gè)行業(yè)的邏輯。

中國乳業(yè)在全球的競爭力正在加強(qiáng)，以前主要靠規(guī)模大、成本低，現(xiàn)在靠 AI 技術(shù)，從養(yǎng)牛到服務(wù)都有優(yōu)勢，未來完全有可能把這套 “AI+乳業(yè)” 的模式輸出出去，從規(guī)模領(lǐng)先變成技術(shù)領(lǐng)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(xié)作、業(yè)務(wù)落地與跨場景服務(wù)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(huì)議轉(zhuǎn)錄、自動(dòng)生成報(bào)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(shí)在的意義。

乳企用 AI 不是趕時(shí)髦，是為了活下去、活得好；AI也在讓乳業(yè)從傳統(tǒng)行業(yè)慢慢變成 “數(shù)智化行業(yè)”。不是誰都能用好 AI，但能用好的乳企，肯定能在行業(yè)里走得更穩(wěn)、更遠(yuǎn)。

瀝金點(diǎn)評

國內(nèi)的乳業(yè)，正在面臨一場數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。

整個(gè)品類都需要轉(zhuǎn)向精細(xì)化運(yùn)營，協(xié)同平臺已不再是輔助工具，而是支撐企業(yè)全鏈路高效運(yùn)轉(zhuǎn)的數(shù)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(fèi)者需求升級，驅(qū)動(dòng)乳企提升整個(gè)產(chǎn)供銷全鏈路的敏捷性，而協(xié)同平臺是數(shù)據(jù)打通的核心載體；二是行業(yè)競爭轉(zhuǎn)向差異化的價(jià)值競爭，要求乳企提升內(nèi)部管理效率，降低運(yùn)營成本，而協(xié)同平臺正是 “降本增效” 的直接抓手。

飛書作為乳企當(dāng)前階段的優(yōu)秀解決方案，它最貼近當(dāng)下國內(nèi)乳企的務(wù)實(shí)需求：

除了提升效率、找到新的增長點(diǎn)，更在于借助平臺，跟上AI時(shí)代的紅利。