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在全球乳业市场波动加剧、出生率持续走低、消费者需求日益多元化的背景下，中国乳企正直面“奶周期”的严峻挑战。
今年7月的第一周，农业农村部数据显示，内蒙古、河北等10个主产省份生鲜乳平均价3.04元/公斤，同比下降6.5%，逼近周期底部。另有市场调研机构尼尔森IQ的数据显示，2024年底国内乳制品全渠道销售额下降2.7%，线下跌幅更为明显达到5%。供给过剩、消费疲软、成本倒挂，乳业“剪刀差”再现。
▲图/尼尔森IQ
困境之下，伊利、蒙牛、飞鹤等乳业龙头企业纷纷借助人工智能技术，推动企业转型升级，试图在激烈的市场竞争中找到新的增长点。
AI不仅成为乳企们应对周期性波动的“对冲工具”，更是其在存量竞争中实现差异化竞争的关键手段。从数据资产到智能决策，从供应链优化到精准营养研发，AI技术正在重塑乳业的生产方式与商业模式。
甚至在WAIC（世界人工智能大会）现场，还能看到众多耳熟能详的消费品牌展台。伊利、飞鹤作为其中的代表，前者在一楼通道入口摆上动态数据大屏，实时展示AI供应链系统;后者则把原创IP卡通形象“鹤小小”放到展台中央，让它与观众实时对话，让不少消费者首次发现AI早已融入自己的日常生活之中。
当牧场开始用神经网络思考，工厂用算法指挥机械臂，这场智能革命正在重塑乳企的未来。不过，乳业的强周期性特点来源于上游养殖产业的生物学规律，以及资本扩张收缩的市场调节机制，与其说AI是一副万能的解药，不如说是一个进化的引擎。想要真正打造出穿越周期的钥匙，还需要乳企们兼顾此刻与来日。
接力数字化长跑
乳业的数字化转型并非一蹴而就，早在十年前，伊利、蒙牛等行业巨头就已开启这一征程。
2015年，伊利提出“智慧乳业”战略，构建了从牧场到餐桌的全产业链追溯体系，通过物联网技术，为每头奶牛配备“数字身份证”，实现了奶源信息的实时监控与精准管理;蒙牛则在2016年启动了“数字蒙牛”计划，引入大数据分析平台，优化供应链协同效率，提升市场响应速度。这些早期实践，为乳业积累了海量的生产、销售与消费数据，成为后续与AI深度融合的“数据基石”。
根据中国奶业协会发布的《中国奶业质量报告（2024）》，截至2023年，全国存栏奶牛百头以上规模化养殖比例增长到76%，规模牧场99%以上配备全混合日粮搅拌车，100%实现机械化挤奶。在国家奶牛产业技术体系监测的规模牧场中，2023年分别有83.7%和79.1%的牧场实现精准饲喂、产奶量自动记录。
这一系列数据表明，乳业的数字化基础设施在生成式大模型风起云涌之前，已基本搭建完成，为如今AI技术的深度应用创造了条件。可以说乳业的AI化改造，也是数字化积累后的一次进化。
伊利的“智慧牧业生态系统”，整合了物联网、大数据与AI技术，能够实现从青贮收储到奶牛监测、精准饲喂到成本分析的全流程数字化管理。通过智能项圈，可实时监测奶牛的体温、步数、反刍次数、躺卧时间等生理数据，利用算法进行分析，提前预警奶牛的健康问题，保障奶源质量稳定。
在原奶调配环节，伊利还采用智能算法连接奶源与工厂，优化物流路径，使24小时送达率大幅提升，同时降低了整体物流成本。这一过程中，AI并非凭空创造价值，而是通过优化既有数据流程，让原本分散的数据“活”起来，实现更高效的资源配置。
有着“奶粉茅”之称的飞鹤乳业，在数字化转型过程中，同样注重数据资产的积累与利用。
自2018年起，飞鹤便全面实施数字化转型，构建了数据中台与业务中台，打通了生产、销售、市场等多个环节的数据壁垒。在此基础上，开始构建AI能力中台，将AI技术作为新的支柱，与数据中台和业务中台协同发展。
最近两年更是通过引入火山引擎的豆包大模型，打造了智能问答项目，实现了数字人与消费者的高效互动，问答响应率达到100%，准确率超过95%。这一应用不仅提升了客户服务质量，还通过对消费者反馈数据的分析，为产品研发与市场策略调整提供了有力支持。
由此可见，乳业的AI化进程，是对过去十年数字化转型成果的继承与升华。它不是简单地将AI技术叠加在传统业务之上，而是用更智能的算法，激活了早已沉淀的数据资产，实现从数据驱动到智能决策的跨越。这一过程，既是乳业顺应科技发展潮流的主动求变，也是应对市场竞争加剧、成本压力上升等现实挑战的必然选择。
各有特色的AI+
在国内乳业的AI转型浪潮中，头部企业基于自身战略定位与核心优势，探索出了各具特色的AI应用路径。虽然底层逻辑都是通过AI赋能全产业链，提升运营效率与市场竞争力，但在具体实践上却各不相同。
伊利一直将供应链韧性视为核心竞争力。在AI应用方面，伊利强调技术在质量管控与绿色生产领域的深度融合。在生产环节，伊利通过AI视觉识别技术，对产品包装、质量进行实时检测，有效降低了次品率;在绿色生产方面，伊利利用AI算法优化能源管理系统，根据生产负荷实时调整设备能耗，实现了单吨产品能耗降低10%的目标。
此外，伊利还推出了超写实数字人“金婰”，作为品牌形象大使与消费者互动，提升品牌影响力与用户体验。
飞鹤则专注于精准营养领域，以母乳研究为核心构建AI大数据平台，利用AI技术对海量母乳样本进行分析，挖掘母乳成分与婴儿健康成长之间的关联，为产品配方优化提供科学依据。
同时，飞鹤通过AI能力中台，实现了对消费者的精准洞察与个性化服务。例如，通过智能推荐系统，根据不同宝宝的年龄、体质与营养需求，为宝妈推荐最适合的产品与喂养方案，增强消费者粘性。
蒙牛在AI应用上更侧重于智能制造与场景创新。其打造的全球首个液态奶灯塔工厂，实现了从订单接收、生产调度到产品配送的全流程智能化。
此外，蒙牛积极布局运动营养、特医食品等高附加值赛道，利用AI技术进行产品研发与市场推广。例如，蒙牛推出的MENGNIU.GPT模型，能够根据消费者的运动习惯、健康状况等数据，为其定制个性化的运动营养方案，也算是找到了新的增长空间。
这些差异背后，分别反映出伊利在供应链整合方面的深厚底蕴、飞鹤在研发积累上的专业优势，以及蒙牛在场景创新领域的敏锐洞察力。AI技术只是它们进一步放大自身长板、强化核心竞争力的工具。
总体来看，头部乳企在“AI+乳业”的探索中，虽路径不同但目标一致，即通过AI技术赋能全产业链，提升企业运营效率、产品质量与市场竞争力，以应对日益激烈的市场竞争与不断变化的消费需求。这些探索不仅为企业自身发展注入新动力，也为整个乳业的智能化升级提供了宝贵经验。
奶周期里的拐点
自2022年起，国内生鲜乳价格持续下行，截至2024年12月底，全国10个主产省生鲜乳销售均价为每公斤3.11元，较2023年年末均价下降15.03%，连续三年呈下降趋势。
与此同时，乳制品消费端增长乏力，受经济环境、人口结构变化、出生率下降等因素影响，市场需求疲软，乳企库存积压严重。
据农业农村部农产品市场分析预警团队分析，当前乳业面临的困境，本质上是供需失衡、成本压力与消费疲软的三重叠加。在供给端，前期行业扩张导致奶源过剩;在需求端，消费能力与意愿正经历双重下降，市场难以消化过剩产能，这也是乳业从增量市场转向存量市场的必然阵痛。
在这种背景下，AI技术成为乳企寻求破局的关键力量。在生产环节，AI通过优化生产流程、提升设备运行效率，帮助企业降低生产成本。
尽管AI在效率优化上展现出强大能力，但乳业的周期性根源并未因技术介入而消失。上游养殖端的“生物周期”始终是绕不开的壁垒:奶牛的产奶量受品种、年龄、繁殖周期影响，从犊牛培育到成母牛产奶需2-3年周期，且单头奶牛的年产奶量存在生理上限。
当市场需求突然萎缩时，即使AI能精准预测，养殖端也难以在短时间内缩减供给——过量淘汰奶牛会导致未来复苏期的奶源短缺，而维持存栏则意味着持续的饲料、养殖成本支出。这种“调整滞后性”，使得生鲜乳价格的周期性波动难以被技术完全抹平。
并且，乳业的AI改造并非一蹴而就，需要长期、大量的投入。从智能设备采购、系统搭建到算法模型训练，整个过程短则3-5年才能初见成效。对于短期面临现金流压力的企业而言，这无疑是巨大的挑战。
还有最现实的问题，尽管AI技术在提升生产效率、优化供应链等方面具有显著优势，但在刺激消费增长方面，其作用仍相对间接。在当前消费市场疲软、出生率下降的大环境下，如何通过AI技术创新产品、营销模式，真正激发消费者的购买欲望，仍是乳企亟待解决的问题。
乳业的AI转型，既不是能迅速扭转乾坤的“神药”，也不是毫无价值的概念炒作。它是乳业在长期发展过程中，面对市场周期性波动与结构性变革，所做出的必要战略选择。
当AI成为乳企的标配能力，行业的竞争焦点将回归到“技术如何服务于产业本质”。乳业的周期性波动，本质是供需关系与产业规律共同作用的结果，AI能优化效率、缩短响应时间，却无法替代对消费趋势的深刻理解、对产业链韧性的长期构建，以及对可持续发展的战略投入。
在这个过程中，乳企需要保持战略定力，持续投入研发与创新，同时密切关注市场动态与消费者需求变化，才能在乳业的新一轮变革中抢占先机。
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