當(dāng)一款不知名的吹風(fēng)機(jī)在三年內(nèi)躍居行業(yè)第二，當(dāng)一桶鴨脖因擊中情緒密碼而月銷百萬(wàn)，當(dāng)一瓶飲料能像軟件一樣根據(jù)用戶反饋快速迭代——這些看似孤立的市場(chǎng)奇跡背后，一股共同的力量正在涌動(dòng)。人工智能已不再是科技公司的專屬詞匯，它正以前所未有的廣度和深度，滲透進(jìn)新消費(fèi)產(chǎn)業(yè)的每一個(gè)毛孔，重塑著產(chǎn)品如何被創(chuàng)造、生產(chǎn)、送達(dá)乃至被體驗(yàn)的全過(guò)程。

　　從表面看，這是一幅由具體技術(shù)解決具體問(wèn)題的繁榮圖景。在研發(fā)實(shí)驗(yàn)室里，自然語(yǔ)言處理 技術(shù)正幫助科學(xué)家“閱讀”數(shù)十年積累的配方文獻(xiàn)，尋找下一個(gè)可持續(xù)的美妝成分。在生產(chǎn)線上，計(jì)算機(jī)視覺(jué) 如同永不疲倦的質(zhì)檢員，以毫秒級(jí)的速度守護(hù)著辣條的品質(zhì)與安全。在訂貨會(huì)的決策桌前，機(jī)器學(xué)習(xí)算法 正融合多源數(shù)據(jù)，為買手提供一份規(guī)避庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)的“訂單健康診斷”。在消費(fèi)者的手機(jī)屏幕里，推薦系統(tǒng)與生成式AI 正在創(chuàng)造千人千面的購(gòu)物界面和營(yíng)銷內(nèi)容。每一個(gè)成功案例，都彰顯了AI在特定環(huán)節(jié)作為“超級(jí)工具”所釋放的巨大效能：它提升效率，它保障品質(zhì)，它精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，它激發(fā)創(chuàng)意。

　　本文旨在進(jìn)行一次深入的梳理與探尋。零點(diǎn)有數(shù)將首先如實(shí)地、開放式地呈現(xiàn)人工智能在新消費(fèi)產(chǎn)業(yè)各關(guān)鍵環(huán)節(jié)的豐富應(yīng)用與實(shí)踐，承認(rèn)并欣賞其帶來(lái)的切實(shí)價(jià)值。繼而穿越這些具體案例的表象，深入剖析其在邁向更深層、更系統(tǒng)化智能過(guò)程中所遭遇的共性瓶頸。最終，零點(diǎn)有數(shù)希望從這些實(shí)踐中提煉出一種正在浮現(xiàn)的主流發(fā)展趨勢(shì)。

　　PART 01：AI賦能的三個(gè)實(shí)踐能級(jí)

　　新消費(fèi)產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，而是呈現(xiàn)出清晰的階梯式發(fā)展路徑。通過(guò)解剖不同企業(yè)的實(shí)踐，我們可以觀察到人工智能的應(yīng)用正從解決孤立痛點(diǎn)的“單兵突進(jìn)”，進(jìn)化到重塑核心流程的“縱隊(duì)協(xié)同”，并最終邁向重構(gòu)商業(yè)模式的“全域智能”。本章將選取九個(gè)標(biāo)志性案例，按三個(gè)能級(jí)進(jìn)行深度剖析，揭示其內(nèi)在邏輯、價(jià)值創(chuàng)造與固有邊界。

　　能級(jí)一：在關(guān)鍵隘口植入“特種部隊(duì)”

　　這一階段，企業(yè)聚焦于單一業(yè)務(wù)瓶頸，如同在核心隘口投入一支高度專業(yè)的“特種部隊(duì)”，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的單點(diǎn)突破。其價(jià)值在于以AI的精準(zhǔn)能力，快速解決特定痛點(diǎn)，從而在研發(fā)、體驗(yàn)或品控等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)立竿見影的效能躍升，為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了清晰且可控的起點(diǎn)。

　　案例1：歐萊雅的“配方煉金術(shù)士”——美妝研發(fā)的可持續(xù)躍遷

　　案例2：SHEIN的“潮流先知”與“虛擬裁縫”——快時(shí)尚的智能感知與體驗(yàn)革命

　　案例3：某頭部飲料公司的“風(fēng)味數(shù)字官”——飲品行業(yè)的味覺(jué)度量衡革命

　　能級(jí)二：打通業(yè)務(wù)“任督二脈”

　　當(dāng)企業(yè)不滿足于點(diǎn)狀優(yōu)化，開始用AI串聯(lián)起前后關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，形成一個(gè)自動(dòng)化的增強(qiáng)回路時(shí)，便進(jìn)入此能級(jí)。AI的價(jià)值體現(xiàn)為整個(gè)業(yè)務(wù)流程的效率、確定性與敏捷性的整體提升。

　　案例4：衛(wèi)龍的“智造閉環(huán)”——從風(fēng)味數(shù)據(jù)到生產(chǎn)線的精準(zhǔn)同步

　　案例5：雙匯的“安全天網(wǎng)”——肉制品行業(yè)的全鏈路智能防御體系

　　案例6：貫信賦能的“智能審單”——戶外品牌訂貨會(huì)的決策革命

　　能級(jí)三：人工智能應(yīng)用：不僅AIGC，而且AIKC

　　當(dāng)新消費(fèi)企業(yè)試圖超越流程優(yōu)化，追求以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)整個(gè)商業(yè)系統(tǒng)敏捷響應(yīng)甚至主動(dòng)創(chuàng)新時(shí)，便踏入了生態(tài)協(xié)同的深水區(qū)。元?dú)馍?、絕味鴨脖和酷特智能，已為我們勾勒出這一階段的雛形：它們或構(gòu)建了“感知-反饋”的敏捷產(chǎn)品迭代飛輪，或?qū)崿F(xiàn)了“預(yù)測(cè)-履約”的端到端供應(yīng)鏈協(xié)同，甚至完成了從消費(fèi)者直連制造的全鏈路貫通。這些實(shí)踐的共通內(nèi)核，是將數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，在特定業(yè)務(wù)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)了多環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)與自動(dòng)決策，形成了價(jià)值創(chuàng)造的新閉環(huán)。

　　然而，這些先進(jìn)實(shí)踐也共同預(yù)示了下一個(gè)更根本的進(jìn)化方向：從卓越的“垂直閉環(huán)”走向開放的“智能網(wǎng)絡(luò)”。要實(shí)現(xiàn)這一躍遷，兩股技術(shù)力量將起到?jīng)Q定性作用。一是AIGC（生成式人工智能），它將從輔助工具升級(jí)為核心創(chuàng)造力引擎。它不僅生成營(yíng)銷文案或設(shè)計(jì)草圖，更能基于對(duì)消費(fèi)情緒、文化趨勢(shì)和供應(yīng)鏈能力的融合理解，主動(dòng)生成全新的產(chǎn)品概念、服務(wù)模式乃至商業(yè)策略，解決生態(tài)創(chuàng)新中“從哪里來(lái)”的問(wèn)題。二是AIKC（人工智能知識(shí)中心），它將從項(xiàng)目化的數(shù)據(jù)中臺(tái)演進(jìn)為企業(yè)的智能中樞操作系統(tǒng)。它的核心使命是打破現(xiàn)有任何垂直閉環(huán)都可能形成的新的“數(shù)據(jù)孤島”，將全鏈路的數(shù)據(jù)、知識(shí)（Know-How）、算法模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、資產(chǎn)化封裝和管理，并像調(diào)度水電一樣，為AIGC在內(nèi)的所有業(yè)務(wù)需求提供即插即用的智能能力。它解決的是生態(tài)協(xié)同中“如何高效、可靠地實(shí)現(xiàn)”的問(wèn)題。

　　生態(tài)協(xié)同的終極形態(tài)，是以AIKC為統(tǒng)一的數(shù)字基座，有機(jī)融合AIGC的創(chuàng)造性突破，連接并驅(qū)動(dòng)研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷等所有環(huán)節(jié)乃至外部合作伙伴，形成一個(gè)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、并具備創(chuàng)造性適應(yīng)能力的“價(jià)值創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò)”。

　　案例7：元?dú)馍值摹懊艚蒿w輪”——飲料行業(yè)的感知與響應(yīng)革命

　　案例8：絕味鴨脖的“熱感神經(jīng)”——從社交爆點(diǎn)到全國(guó)餐桌的敏捷交響

　　案例9：酷特智能的“千人千面工廠”——服裝C2M的產(chǎn)業(yè)范式重構(gòu)

　　PART 02：基于知識(shí)支持的智能決策與行動(dòng)系統(tǒng)在新消費(fèi)中將扮演更加核心的角色

　　通過(guò)對(duì)九個(gè)標(biāo)志性案例的穿透性剖析，我們可以清晰地看到，人工智能在新消費(fèi)領(lǐng)域的價(jià)值演進(jìn)，正沿著一條從“感知工具”到“決策大腦”，再到“系統(tǒng)神經(jīng)”的路徑深化。而驅(qū)動(dòng)這一深化的核心燃料，并非算力或算法的簡(jiǎn)單堆砌，而是對(duì)產(chǎn)業(yè)知識(shí)的系統(tǒng)化沉淀、調(diào)用與增強(qiáng)。未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)，將屬于那些能夠率先構(gòu)建并駕馭 “基于知識(shí)支持的智能決策與行動(dòng)系統(tǒng)” 的企業(yè)。

　　首先，知識(shí)支持的深度，直接決定了智能決策的質(zhì)量與前瞻性。 無(wú)論是歐萊雅從數(shù)萬(wàn)配方中萃取可持續(xù)組合，還是貫信系統(tǒng)基于“門店集群”知識(shí)對(duì)訂單風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行歸因，其本質(zhì)都是將隱性的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)（哪些成分有效、哪些區(qū)域偏好何種商品）轉(zhuǎn)化為顯性、可計(jì)算的知識(shí)圖譜。這使得決策得以超越對(duì)歷史數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單擬合，進(jìn)入對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行建模與推理的新層次。AIGC（生成式人工智能）的潛力也正基于此——它只有建立在深厚的產(chǎn)品知識(shí)、用戶知識(shí)、審美知識(shí)庫(kù)之上，才能生成真正有價(jià)值的設(shè)計(jì)與內(nèi)容，而非空洞的隨機(jī)組合。

　　其次，從單點(diǎn)決策到全局協(xié)同，依賴于一個(gè)統(tǒng)一的“知識(shí)行動(dòng)化”系統(tǒng)。 案例揭示了一個(gè)普遍瓶頸：出色的單點(diǎn)決策（如精準(zhǔn)預(yù)測(cè)爆款）往往因無(wú)法觸達(dá)并驅(qū)動(dòng)后續(xù)環(huán)節(jié)（如供應(yīng)鏈排產(chǎn)）而價(jià)值折損。這正是“決策”與“行動(dòng)”脫節(jié)的表現(xiàn)。解決之道，在于構(gòu)建一個(gè)能將各類知識(shí)（用戶偏好、設(shè)備參數(shù)、物流成本）與業(yè)務(wù)規(guī)則（生產(chǎn)邏輯、庫(kù)存策略）進(jìn)行編碼，并能自動(dòng)觸發(fā)跨部門工作流的中樞系統(tǒng)。絕味鴨脖的“熱感神經(jīng)”與元?dú)馍值摹懊艚蒿w輪”之所以成為典范，正是因?yàn)樗鼈冊(cè)谔囟I(lǐng)域內(nèi)初步實(shí)現(xiàn)了 “感知-決策-行動(dòng)”的閉環(huán)，讓數(shù)據(jù)知識(shí)在流動(dòng)中直接催生了業(yè)務(wù)動(dòng)作。

　　因此，未來(lái)的核心角色，必然是一個(gè)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化的“系統(tǒng)”，而非若干孤立的“工具”。 這個(gè)系統(tǒng)，我們可稱之為 AI知識(shí)中心。它扮演著三重關(guān)鍵角色：一是知識(shí)熔爐，匯聚并結(jié)構(gòu)化來(lái)自研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷的多源數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)；二是決策引擎，基于融通的知識(shí)進(jìn)行模擬、推演與優(yōu)化，輸出從產(chǎn)品創(chuàng)意到物流調(diào)度的系列決策；三是行動(dòng)協(xié)調(diào)器，將決策轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令，分發(fā)給企業(yè)內(nèi)外部不同的執(zhí)行單元（如生產(chǎn)線、倉(cāng)配系統(tǒng)、內(nèi)容平臺(tái)），并追蹤反饋以持續(xù)學(xué)習(xí)。

　　可以預(yù)見，隨著新消費(fèi)戰(zhàn)場(chǎng)從增量爭(zhēng)奪轉(zhuǎn)向存量深耕，從流量變現(xiàn)轉(zhuǎn)向價(jià)值創(chuàng)造，以快速、精準(zhǔn)、柔性的方式響應(yīng)乃至塑造市場(chǎng)需求的能力，將成為品牌的生存底線?；谥R(shí)支持的智能決策與行動(dòng)系統(tǒng)，正是這種能力的工業(yè)化引擎。 它意味著，企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力將越來(lái)越多地體現(xiàn)為其對(duì)產(chǎn)業(yè)知識(shí)的數(shù)字化封裝水平，以及利用這些知識(shí)進(jìn)行全局實(shí)時(shí)博弈的系統(tǒng)智能。這不再是一個(gè)技術(shù)選項(xiàng)，而是重塑產(chǎn)品創(chuàng)新周期、供應(yīng)鏈效率與用戶體驗(yàn)的戰(zhàn)略必需。從“單品爆破”的偶然驚喜，到“系統(tǒng)制勝”的必然優(yōu)勢(shì)，其間的橋梁，正是這一日益扮演核心角色的智能系統(tǒng)。

　　PART ：03邁向以知識(shí)為核心的智能決策時(shí)代

　　通過(guò)對(duì)新消費(fèi)產(chǎn)業(yè)多層次AI實(shí)踐的深度解構(gòu)，一個(gè)超越技術(shù)表象的核心范式已然清晰：未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)將不再依賴于單個(gè)算法的優(yōu)越性或某個(gè)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化程度，而取決于企業(yè)能否構(gòu)建并運(yùn)營(yíng)一套“基于知識(shí)支持的智能決策與行動(dòng)系統(tǒng)”。這套系統(tǒng)能夠持續(xù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行業(yè)洞見，將洞見轉(zhuǎn)化為最優(yōu)決策，并將決策自動(dòng)轉(zhuǎn)化為跨部門的協(xié)同行動(dòng)，最終形成一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)、敏捷適應(yīng)市場(chǎng)變化的“智慧生命體”。

　　從前沿案例的共性挑戰(zhàn)可見，當(dāng)前企業(yè)智能化進(jìn)程的普遍瓶頸，正是“決策”與“行動(dòng)”在系統(tǒng)層面的割裂。而破局的關(guān)鍵，在于從根本上轉(zhuǎn)變認(rèn)知與投入方向。

　　首先，需要更加明確的是，知識(shí)是核心競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)最具價(jià)值的資產(chǎn)，正從傳統(tǒng)的品牌與渠道，轉(zhuǎn)向其積累和結(jié)構(gòu)化的 “數(shù)字知識(shí)”——包括用戶偏好圖譜、產(chǎn)品成分網(wǎng)絡(luò)、供應(yīng)鏈關(guān)系模型、生產(chǎn)工藝訣竅等。誰(shuí)能將這些隱性知識(shí)更好地編碼、管理與應(yīng)用，誰(shuí)就能獲得更精準(zhǔn)的預(yù)判力和更快的行動(dòng)力。其次，系統(tǒng)是能力載體。單點(diǎn)智能工具創(chuàng)造局部?jī)?yōu)勢(shì)，但只有將工具能力升級(jí)為 “系統(tǒng)能力” ，才能實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。這個(gè)系統(tǒng)以AI知識(shí)中心（AIKC）為技術(shù)基座，以生成式人工智能（AIGC）等為創(chuàng)新引擎，其核心輸出是貫穿企業(yè)價(jià)值鏈的、連貫的智能決策流與行動(dòng)流。再次，范式?jīng)Q定未來(lái)。新消費(fèi)的競(jìng)爭(zhēng)范式，正從“規(guī)模與流量”驅(qū)動(dòng)，轉(zhuǎn)向 “知識(shí)與敏捷” 驅(qū)動(dòng)。構(gòu)建上述智能系統(tǒng)，已從一個(gè)提升效率的可選項(xiàng)，變?yōu)殛P(guān)乎生存與發(fā)展、重塑商業(yè)模式的戰(zhàn)略必選項(xiàng)。

　　因此，企業(yè)需要以系統(tǒng)工程思維構(gòu)建企業(yè)專屬的“智能決策與行動(dòng)系統(tǒng)”，推進(jìn)以下戰(zhàn)略行動(dòng)。

　　首先是頂層設(shè)計(jì)，確立“知識(shí)驅(qū)動(dòng)”的戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)。將構(gòu)建智能決策與行動(dòng)系統(tǒng)納入企業(yè)核心戰(zhàn)略，由最高管理層直接推動(dòng)。其首要目標(biāo)不是技術(shù)領(lǐng)先，而是 “將核心業(yè)務(wù)知識(shí)數(shù)字化，并將關(guān)鍵決策流程自動(dòng)化” 。設(shè)立明確的路線圖，將長(zhǎng)期愿景分解為可度量、可實(shí)現(xiàn)的階段性業(yè)務(wù)目標(biāo)（如將新品上市周期縮短X%、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提升Y%）。

　　其次，需要采用“由點(diǎn)及面、持續(xù)演化”的構(gòu)建方式來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)路徑。比如在階段一，需要錨定價(jià)值場(chǎng)景，打通關(guān)鍵閉環(huán)。避免“大而全”的初期規(guī)劃。應(yīng)選擇1-2個(gè)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和知識(shí)基礎(chǔ)最明確的場(chǎng)景（如“智能商品企劃”或“動(dòng)態(tài)口碑監(jiān)控與產(chǎn)品迭代”），集中資源打通該場(chǎng)景下的“感知-決策-行動(dòng)”最小閉環(huán)，快速驗(yàn)證價(jià)值，建立信心與范式。在階段二，需要沉淀知識(shí)資產(chǎn)，構(gòu)建能力平臺(tái)?；诔跗诔晒Γ到y(tǒng)性地梳理并結(jié)構(gòu)化該業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)，構(gòu)建專項(xiàng)知識(shí)圖譜。同時(shí)，將已驗(yàn)證的算法模型與業(yè)務(wù)流程封裝為標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的服務(wù)模塊，逐步形成企業(yè)內(nèi)部的“智能能力平臺(tái)”。在階段三，需要擴(kuò)展生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)外部賦能。在平臺(tái)能力穩(wěn)固后，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口，將部分決策能力（如需求預(yù)測(cè)、智能排產(chǎn)）開放給核心供應(yīng)商與渠道伙伴，或直接向消費(fèi)者提供個(gè)性化定制工具，使企業(yè)從內(nèi)部智能體演變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的智能樞紐。

　　再次，打造與智能系統(tǒng)共進(jìn)的新型組織。比如設(shè)立“知識(shí)官”或“智能決策中心”：設(shè)立跨職能的實(shí)體或虛擬團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)的治理、決策模型的運(yùn)營(yíng)以及跨部門協(xié)同的保障，打破數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)壁壘。培育“業(yè)務(wù)技術(shù)融合”人才，大力培養(yǎng)與引進(jìn)既能深度理解業(yè)務(wù)、又能與數(shù)據(jù)算法團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作的“翻譯官”與“產(chǎn)品經(jīng)理”，他們是系統(tǒng)能否用起來(lái)、用好的關(guān)鍵。重塑考核與激勵(lì)，建立鼓勵(lì)數(shù)據(jù)共享、知識(shí)沉淀和基于系統(tǒng)決策行動(dòng)的考核機(jī)制，從制度上保障協(xié)同，避免部門墻阻礙系統(tǒng)價(jià)值的全局釋放。

　　最后，還必須建立以業(yè)務(wù)成效為核心的持續(xù)運(yùn)營(yíng)體系，以及配套的 “投資-運(yùn)營(yíng)-衡量-迭代” 機(jī)制，持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)決策的質(zhì)量、行動(dòng)執(zhí)行的效率及其對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)的實(shí)質(zhì)影響（如毛利率、客戶留存率），并據(jù)此不斷優(yōu)化知識(shí)庫(kù)與算法模型，確保系統(tǒng)與業(yè)務(wù)共同進(jìn)化。

　　從“單品爆破”的靈光閃現(xiàn)，到“系統(tǒng)智能”的穩(wěn)健輸出，新消費(fèi)產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)從“經(jīng)驗(yàn)主義”到“知識(shí)主義”的深刻轉(zhuǎn)型。那些率先成功構(gòu)建并駕馭智能決策與行動(dòng)系統(tǒng)的企業(yè)，將不僅獲得顯著的效率優(yōu)勢(shì)和成本優(yōu)勢(shì)，更將獲得一種更為根本的能力——以近乎實(shí)時(shí)的節(jié)奏，持續(xù)理解并滿足甚至創(chuàng)造消費(fèi)者深層次、動(dòng)態(tài)變化的需求。這標(biāo)志著，競(jìng)爭(zhēng)的最高形態(tài)將從商業(yè)模式的競(jìng)爭(zhēng)，升維為 “組織智慧與學(xué)習(xí)速度”的競(jìng)爭(zhēng)。