在全球乳业市场面临波动加剧、出生率持续走低、消费者需求日益多元化的多重挑战下，中国乳企正经历着“奶周期”带来的严峻考验。今年7月第一周，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仅为3.04元/公斤，同比下降6.5%，已逼近周期底部。尼尔森IQ的市场调研数据进一步印证了这一趋势，2024年底国内乳制品全渠道销售额下降2.7%，其中线上渠道的下滑幅度更为显著，达到5%。供给过剩、消费疲软、成本倒挂的困境下，乳业“剪刀差”现象再度显现，行业面临前所未有的压力。
面对困境，伊利、蒙牛、飞鹤等乳业龙头企业纷纷将人工智能技术作为推动企业转型升级的关键引擎，试图在激烈的市场竞争中开辟新的增长路径。AI不仅成为乳企应对周期性波动的“对冲工具”，更是在存量竞争中实现差异化突破的核心手段。从数据资产管理到智能决策支持，从供应链优化到精准营养研发，AI技术正在全面重塑乳业的生产模式与商业模式。在WAIC（世界人工智能大会）现场，众多知名乳品品牌纷纷亮相，伊利通过动态数据大屏实时展示AI供应链系统，飞鹤则让原创IP卡通形象“鹤小小”与观众实时互动，生动展现了AI技术已深度融入人们的日常生活。当牧场开始运用神经网络进行智能管理，工厂通过算法指挥机械臂高效作业，一场智能革命正在重塑乳企的未来图景。
然而，乳业强周期性特征源于上游养殖产业的生物学规律以及资本市场的扩张收缩机制。与其说AI是万能解药，不如说它是产业进化的强大引擎。要真正打破周期魔咒，乳企还需兼顾当下与未来，在数字化长跑中保持持续动力。
早在十年前，伊利、蒙牛等行业巨头就已启动数字化转型征程。2015年，伊利提出“智慧乳业”战略，通过物联网技术为每头奶牛配备“数字身份证”，构建起从牧场到餐桌的全产业链追溯体系，实现奶源信息的实时监控与精准管理；蒙牛在2016年启动“数字蒙牛”计划，引入大数据分析平台，显著提升供应链协同效率与市场响应速度。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”。中国奶业协会发布的《中国奶业质量报告（2024）》显示，截至2023年，全国规模化养殖比例已提升至76%，99%的规模牧场配备全混合日粮搅拌车，100%实现机械化挤奶，83.7%的牧场实现精准饲喂，79.1%的牧场实现产奶量自动记录。这些数据表明，乳业的数字化基础设施已基本成型，为AI技术的深度应用创造了条件。可以说，乳业的AI化改造是数字化积累后的自然进化。
伊利的“智慧牧业生态系统”整合了物联网、大数据与AI技术，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。智能项圈实时监测奶牛体温、步数等生理数据，通过算法分析提前预警健康问题；原奶调配环节采用智能算法优化物流路径，24小时送达率大幅提升，物流成本显著降低。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。
飞鹤乳业作为“奶粉茅”，同样注重数据资产的积累与利用。自2018年起，飞鹤全面实施数字化转型，构建数据中台与业务中台，打通生产、销售、市场等多环节数据壁垒。在此基础上，构建AI能力中台，引入火山引擎的豆包大模型打造智能问答项目，实现数字人与消费者的高效互动，问答响应率100%，准确率超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有力支持。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，是用更智能的算法激活沉淀的数据资产，实现从数据驱动到智能决策的跨越。
在AI转型浪潮中，头部企业基于自身战略定位探索出各具特色的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，但具体实践却各有侧重。伊利将供应链韧性视为核心竞争力，通过AI视觉识别技术降低次品率，利用AI算法优化能源管理系统实现单吨产品能耗降低10%，还推出超写实数字人“金婰”提升品牌影响力。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，挖掘母乳成分与婴儿健康成长关联，为产品配方优化提供科学依据，并通过AI能力中台实现消费者精准洞察与个性化服务。蒙牛在AI应用上更侧重智能制造与场景创新，打造全球首个液态奶灯塔工厂实现全流程智能化，积极布局运动营养、特医食品等高附加值赛道，推出MENGNIU.GPT模型为消费者定制个性化运动营养方案。这些差异反映出伊利在供应链整合、飞鹤在研发积累、蒙牛在场景创新方面的独特优势，AI技术只是进一步放大这些优势的工具。
总体来看，头部乳企在“AI+乳业”探索中虽路径不同但目标一致——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。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。
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降至3.11元/公斤，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。农业农村部农产品市场分析预警团队分析指出，当前乳业困境本质是供需失衡、成本压力与消费疲软的三重叠加。供给端奶源过剩，需求端消费能力与意愿双重下降，市场难以消化过剩产能，这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。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。
此外，乳业的AI改造需要长期、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。