文/《环球》杂志记者 张海鑫

编辑/刘娟娟

伊利现代智慧健康谷的中心广场上，一座刚揭牌不久的“世界乳都”主题雕塑伫立中央。交织的白色奶滴造型，像源源不断的鲜奶链条，与不远处伊利超级工厂中生产线上川流不息的牛奶制品交相辉映。

曾经，一滴奶的产生，只靠自然的力量和人的经验来完成。如今在伊利，它被数据标记、被AI算法预测、被智能体守护，在数字虚拟空间中预演了无数次之后，才最终成为消费者手中一杯可以被信任的“真AI牛奶”。

为了拆解这杯牛奶背后的智造密码，9月20日，国家智能制造专家委员会委员、福耀科技大学智造与未来技术学院副院长陈明，中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副所长、工业互联网产业联盟（AII）总体组主席李海花，中国机械工程学会物流工程分会副主任委员、工学博士邱伏生等，与媒体记者组成“探访团”，来到“世界乳都”呼和浩特，走进伊利健康谷液态奶、奶粉两大全球智造标杆基地。

一杯奶背后的智能革命

站在灌装车间的参观通道上，探访团的目光被一条条全速运转的产线牢牢锁住。

引进全球最领先的利乐E3超高速灌装机，每小时可灌装4万包牛奶，每天处理6500吨原奶——这样的产能规模，足以满足一座千万级人口城市的每日饮奶需求。伊利液态奶全球智造标杆基地最为人熟知的标签是：全球最快的灌装生产线之一。

比“快”更值得关注的是“智能”。研究智能工厂体系架构的陈明在产线前驻足：“灌装速度全球领先，机器人协同密度这么高，伊利的数智装备是世界级水平。”

在灌装线上，AI视觉质检为每一包牛奶守住“出厂关”，吸管贴歪、包装字迹模糊等任何细微瑕疵都难逃AI检测，一旦发现不合格产品，系统就会自动将其踢出生产线并同步“亮红线”预警。每秒11包的灌装速度意味着：如果质检环节慢了哪怕一拍，错误就会以每秒11包的规模扩散。AI的介入，让“快”和“准”同时成立。在奶粉基地，AI智能识别实现投料防错与原料追溯，营养成分配比精确至微克级，把故障消灭在发生之前。

产线背后，是一张更庞大的智能网络。在智控数字中心，巨幅屏幕上工厂的实时运行状态一目了然——这是伊利搭建的全球技术领先的智慧园区平台，拥有118个数据接口、集成园区22大类子系统，实现跨平台业务数据贯通和联动。

目前伊利内部已积累2500多个智能体，融入每个生产环节和业务场景，大部分处于L1到L3层级——从简单的问答对话，到单任务助手，再到能够独当一面的领域级智能体。

这些智能体，融入每个生产环节、每个业务场景。比如，在设备维护方面，伊利已能覆盖50多种典型设备的故障场景，提前7天预见到潜在风险，非计划性停产大幅减少。在供应链领域，采购计划模型、排产模型、流量流向模型、库存模型、需求预测模型全部融入其中，全链条计划的协同效率提升20%。

如今这些智能体也成了伊利一线员工日常工作离不开的得力助手。比如一线品控人员靠AI快速排查异常，服务人员会借助健康管理助手为不同人群定制营养计划。一位从事数据分析的伊利工作人员还自行开发“终端陈列智能体”，打通分散数据，把AI带到货架一线，支撑门店的高效管理和运营。

李海花说：“从一棵草到一杯奶，这样的全产业链智能化升级经验，值得形成可复制、可推广的方法论，不仅能为乳业数智化转型赋能，也值得更多产业学习借鉴。”

目前市场上并不缺“AI工厂的概念”，给奶牛戴个传感器叫AI，包装上印个机器人叫AI，直播间放个数字人叫AI。而伊利真正的特别之处，不在于某一环节用了AI，而在于从一棵草到一杯奶再到一个消费者的偏好，AI在整个链条上跑通了一个完整的回路。

为何需要一杯AI牛奶

如何定义一杯好奶？曾经奶企的宣传重点都是“天然牧场”“黄金奶源带”“极致锁鲜”，这些词反复出现在电视画面和包装盒上，但它们无法被消费者轻易验证。而AI正在改变这件事，它不是在食品中添加的“科技与狠活”，而是把信任变得可以丈量。

在伊利奶粉基地的参观通道尽头，探访团看到一个很小的细节：每一罐奶粉的罐底都有一个二维码。消费者扫描这个“外码”，可以清晰查询到产品对应的城市、门店、经销商、仓库和进货时间，产品的来龙去脉一目了然。而开盖后扫描内部的“内码”，则能一键激活会员模式，不仅能够累积积分、兑换礼品，还能解锁个性化健康营养方案。

这个设计的高明之处在于：它让“数智化”从B端的效率工具，变成C端可感知的体验。消费者不需要理解什么是“数据中台”、什么是“算法模型”，他们只需要扫一下码，就能看到这杯牛奶来自哪座牧场、哪头奶牛、经过了哪些检测。“看得见”本身就是信任的起点。

“以前消费者想验证一罐奶粉是不是真的，只能打电话给客服。”伊利工作人员说，“现在他扫一下码，所有环节都在手机上。这不是我们告诉他‘你放心’，而是他自己看到了。”

能被“看见”的不只是溯源，还有产品的生产过程，这让人们最关注的“新鲜”问题也有了可供参考的时间刻度。

在传统电商渠道，一罐奶粉从出厂到消费者手中，有效期通常在1到3个月。消费者拿到手时，生产日期可能已经过去了一个多月。这是行业的常态，消费者也习惯了。但伊利把这一数字压缩到了28天。“28天新鲜购”意味着，从牧场挤奶到工厂加工、成品入库，再到电商下单、快递送达消费者手中，全链路必须在28天内完成。

“单纯看28天似乎没有太大意义，但它证明了伊利的供应链响应能力，这对于食品企业非常重要。”邱伏生说。

换句话说，“28天”不只是一个时效数字，而是一个可以被消费者自己验证的承诺。罐底的生产日期印在那里，打开手机一算，就知道这罐奶粉从下线到抵达手中用了多少天。数据无法造假，AI和算力把“新鲜”从一个模糊的形容词变成了一个可被检验的事实。而这正是消费者为何需要“真AI牛奶”的底层逻辑——AI不仅在生产端提升效率，更在消费端重建信任。

在陈明看来，一杯“真AI牛奶”有三个“AI”：一是“AI”同“爱”，是伊利对消费者的爱；二是AI技术，伊利通过AI赋能，让品质、效率实现双提升；三是AI让消费者看到更优质的产品，感知到更温暖的服务。

一杯奶里的“解题思路”

近期，麦肯锡发布《2026 AI现状：迈向投资回报之路》报告指出，调研显示88%的企业已经至少在一个业务部门常态化使用AI，但只有37%的企业表示AI对息税前利润产生了正面贡献。

AI变现难，已经成为全球企业面临的一个难题。

“我们不是问AI能做什么，而是先问业务痛点是什么，再倒推AI能解决什么。”伊利相关负责人说。

这句话听起来简单，但恰恰是麦肯锡报告中最核心的分水岭。大多数企业失败，不是因为技术不行，而是因为AI被当作一个独立工具挂在业务流程之外，没有触发流程的重构。麦肯锡的报告指出，高绩效企业与其他企业的本质区别在于：80%的普通企业只盯着效率与降本，而高绩效企业往往同步追求增长或创新目标，并且敢于重构工作流。

伊利的做法与此一致。比如，原奶调拨的AI算法之所以能让运输成本下降13.5%，不是简单地加了一个预测模型，而是把从牧场到工厂的分发链路、供需匹配的优先级规则、运输半径的优化逻辑全部重新梳理了一遍。

流程重构，让AI真正惠及产业全流程，之所以能在伊利发生，与伊利在组织架构层面的创新布局直接相关。伊利数字化转型部门自成立之初，便是独立于IT部门之外的新组织，其内部架构更类似于互联网公司，既能输出能力，又能引领业务。面对具体项目，伊利有一套成熟的项目流程，会在规划阶段就明确目标、责任人、资源安排以及激励机制。

这样的组织设计使得跨部门协同的各方形成共赢关系，数字化部门也会积极主动地寻求、强调、激励业务部门的合作共创，避免走向“技术牛人的独角戏”局面。同时，伊利还将数智化相关项目纳入各业务、职能部门的绩效考核范围，确保任何数字化相关工作都可度量、可评价。

在伊利，AI代表的新技术不仅重塑着传统牛奶工业的生产方式，也在带动企业组织架构的改变。AI的正收益不是靠一个爆款应用去实现，而是依靠一套从数据底座到业务场景、从组织设计到考核机制的系统性能力。