如何迎接AI重塑？美的與伊利各有心得

題圖｜虎嗅拍攝

生成式ai自2022年大模型推出以來，已深刻影響實體產業——從營銷創意到產線運維，從消費者洞察到供應鏈協同，ai正在悄然重塑製造企業的價值鏈。

在這場技術浪潮中，一個核心問題始終懸而未決：ai在實體產業場景中的落地方法論究竟是什麼？

是簡單調用api疊加功能，還是重構業務流程與組織能力？

當前技術仍在高速迭代，企業又該如何判斷哪些投入能真正轉化為效率、體驗乃至商業模式的躍遷？

本期《虎嗅·ai無悖論》特別邀請伊利集團數字科技中心總經理尚直虎（中歐emba2025）與美雲智數總裁金江（中歐emba2017），兩位來自中國快消與家電製造一線的實踐者，結合伊利與美的的真實落地案例，深入探討以下議題：

• 從aigc到智能體：ai如何在研、產、供、銷、服全鏈路創造價值？ 

• 2025年被稱為「智能體元年」，企業落地的真實進展與隱性挑戰是什麼？ 

• 面對geo這一新興流量入口，實體品牌如何重構與消費者的對話方式？ 

• 中小企業資源有限，究竟該從何處切入ai？是否存在「後發優勢」？ 

• ai原生架構與物理ai將如何重新定義產品與工廠？

本期主持人為中歐國際工商學院市場營銷學教授、ai與營銷創新實驗室研究主任王琪，以下為交流實錄（有刪編）：

ai如何重塑製造業全鏈路？

王琪：自2022年生成式ai推出以來，企業從初步認識ai到實際應用經歷了哪些變化？2025年，你們做了哪些嘗試？

王琪，中歐國際工商學院市場營銷學教授、中歐ai與營銷創新實驗室研究主任

金江：ai剛出現時，我們也觀望過。它會像互聯網那樣深刻改變製造業，還是曇花一現？經過三年探索，我們發現ai幾乎滲透「研、產、供、銷、服」全鏈條，雖程度不一，但整體顛覆性強。我們從2023年開始試點，現在已全面推進——這不是選擇題，而是必答題。

早期，ai在客服、翻譯等通用能力上最容易產生價值。我們有上千人的客服團隊支撐電商業務，ai首先幫助我們實現了客服提效：一是解決了24小時全天候諮詢的痛點，二是其信息掌握的準確性和完整性通常優於人工，顯著優化了用戶體驗。

金江，美雲智數總裁、中歐emba2017

尚直虎：未來十年戰略趨勢，生成式ai是其中一條，具體關注的是圖片生成和編碼場景。chatgpt爆發後，我們快速構建內部gpt平台，對研產供銷服、人財物全流程梳理，尋找aigc機會，同時密切跟蹤從文本到圖片、語音、視頻的技術迭代。

目前，我們的實際應用場景主要集中在圖像與視頻生成：用aigc設計產品包裝、搭建3d模型測試消費者反饋；用ai批量生產短視頻吸引流量；還上線了虛擬數字人直播，實現「睡後收入」——其roi可達真人直播的50至100倍。以伊利多品類節日促銷海報為例，傳統方式需手動設計，成本高、周期長；而ai可快速生成高度定製化的視覺內容，極大提升了市場響應速度。

尚直虎，伊利集團數字科技中心總經理、中歐emba2025

金江：ai也正在改變產品研發的邏輯。過去更多依賴工程師思維，現在則可通過ai分析海量用戶反饋，實時洞察需求，讓產品導向更完整、更即時。

尚直虎：沒錯。現在很多企業也在使用「personal box」——即虛擬消費者模型，在新產品概念階段具備很強的可操作性。雖然尚難支撐顛覆性創新，但在研發端，大模型能幫助我們快速對接全球前沿趨勢，顯著提升研發效率。

王琪：根據二位的分享，生成式ai的應用路徑是從洞察到需求，再到概念。這一過程的革新仍較困難，往往需要真人參與測試。目前的具體應用更多集中在提效，尤其是營銷領域。那麼在生產環節，生成式ai有哪些實際落地？

尚直虎：整體來看，實體製造業的生產體系相對穩定，ai在生產側的應用不如營銷側豐富。但在設備預測性維護和產線維保方面已有較好實踐。例如，通過iot採集設備運行中的圖像、視頻等數據，構建結構化分析模型，實現對產線狀態的精準判斷與主動干預。

王琪：那具體如何評估aigc的應用效果？

金江：我們會從三個方面去衡量。第一個是人員的配置，其中的一部分人力，我可以用ai做。另一方面ai 擴大了量級，做到人做不到的範圍，比如自檢的合格率。第二是延緩投資，這主要是提高了投資方向的精確性帶來的。第三是費用的降低，比如營銷環節的海報生成。

尚直虎：對我們而言，我們首要關注的是消費者體驗，比如，智能客服能快速、準確地解決用戶問題；基於歷史數據構建的消費者預測模型，能讓用戶在合適的時間買到最新鮮、最適合的產品——這才是真正的價值創造。

第二是企業內部的效率價值。第三是增長性的價值，比如基於產品的賣點和對消費者的價值，結合具體的場景，利用ai 生成一些爆款的視頻，讓消費者更好、更深入、更全面的了解產品，促進轉化。

王琪：上次去到伊利，我印象最深的是導購這種匹配，確實帶來了實實在在的營收增長。

尚直虎：是的，我們稱之為「導購智能體」。它整合了企業知識庫、政策規則與服務能力，賦能一線導購更高效作業，不僅提升產出，還能在現場為每位消費者提供個性化服務。此外，在微信私域小程序中，我們還推出了「智能點單」功能——隨著消費者決策習慣的變化，ai讓用戶在對話框中就能快速完成商品選擇。

王琪：伊利目前在基於ai做哪些創新的工作？

尚直虎：我們的創新始終圍繞行業本質。目前正在打造一個健康服務大模型，面向所有私域用戶免費開放。在日常生活與健康話題上，它能提供專業、便捷的服務，強化品牌與用戶的情感連接。

金江：確實，ai最終要服務於用戶，提升體驗。美的同樣如此。在降本增效方面，我可以分享一組數據：2023年財務認可的ai相關效益約4000多萬元，到2024年已提升至1.8億元。

王琪：2025年被稱為智能體元年，美的和伊利的落地情況如何？有哪些挑戰與經驗？

金江：我們認為，智能體是企業ai落地的終極形態。我們向全員開放ai平台，鼓勵自主開發，目前已搭建1.3萬多個智能體，但真正高價值的場景只有158個。我們的經驗是：鼓勵全員探索，但必須聚焦高價值場景——尤其是那些資源消耗大、效率瓶頸明顯的環節。光投算力沒用，場景才是關鍵。

尚直虎：我們採取分類分級策略：從l0（對話級）到l4（自主決策級），將重點業務嵌入核心流程。2025年，智能體調用量近1億次，其價值更在於個體效率的躍升。但挑戰也很明顯——如何將ai能力與人的能力、業務流程深度整合，仍是長期課題。

geo時代來臨：實體品牌如何重構消費者對話？

王琪：隨著用戶開始用大模型來獲得信息，geo（生成式引擎優化）成為新的流量入口，企業也開始在媒體渠道上投入內容，二位如何看待這一趨勢？

金江：從邏輯上講，海量內容確實會影響ai的判斷與輸出。但在美的，geo對品牌認知的影響目前並不顯著。我們更關注產品體驗與價格組合，正嘗試通過dtc（直面消費者）模式減少中間環節。不過，中小企業可能更需要重視geo這類新傳播渠道。

尚直虎：作為快消企業，我們看到從seo到geo的本質變化，是品牌與消費者互動觸點的遷移。ai生成的內容，正在重塑用戶對產品價值的理解——這是不可逆的趨勢。但geo與傳統媒體不同：我們投放的內容會被ai「消化」後再生成，原始信息可能發生偏移，導致效果難以評估。

我個人認為，ai 給了實體製造業企業全新的機會，私域和半私域能夠建立起相對直連的通道。在這樣的通道中，我們去做geo，做所有的內容營銷，很容易被衡量和評估，我相信會有突破的機會。

王琪：家電等耐用品的ai加持，用戶真的買賬嗎？

金江：首先是功能性價值。比如美的冰箱可通過攝像頭識別食材，提供過期提醒、菜譜推薦；空調支持自然語言交互設定溫濕度；熱水器能分析用水習慣並節能。初期用戶也有疑問，比如「冰箱為什麼要連wifi？」但隨著門未關提醒、溫度異常報警等場景不斷衍生，用戶體驗顯著提升，接受度也越來越高。

王琪：中小企業資源有限，從哪切入ai？

金江：我的建議是：聚焦高價值場景，尤其是資源浪費嚴重或效率損失大的環節。可通過行業對標，找到精準的投入產出點。中小企業的ai投入必須務實。

尚直虎：面對全新的技術浪潮，我認為大小企業多數情況下站在同一條起跑線。我的兩點建議：一是必須投入資源學習和理解ai；二是像金總所說，優先解決實際效率問題。

金江：擁抱ai已是必答題。它帶來的提效是顛覆性的——僅在營銷側，ai就幫我們削減了約95%的預算；在產能維護預測、客服體驗提升等方面，成效同樣顯著。

尚直虎：ai不是簡單地用一種工種替代另外一種工種，而是創造一種全新的硅基文明。硅基生命徹底替代了人，所以這是一個最根本的邏輯。在某些場景、某些任務上已經完全超越人類，超越某一個個體。但在未來它其實不止會超越個體，可能會超越群體。

王琪：中小企業可以跨越數據積累的過程、彎道超車嗎？

金江：大企業依賴沉澱數據建知識庫，美的在研、產、供、銷等各個領域裡都有ai的應用

。ai 也依賴於數據和系統，如果你歷史上沒有這些，那它可能無法給出適應企業的準確的結論，因此底層數據還是很重要。對中小企業來說，數字化投入最好從問題導向和需求出發，後期也會自然地產生一些數字化的結果和積累，從而支撐這個應用。

尚直虎：對中小企業來說，雖然起步晚，但技術利用方面也有著技術後發優勢，可以用更新、更高效的方式，以更快的速度去對數據進行治理。彎道超車方面，伊利也很有危機感，我們的注意力集中在消費者的需求上，怎樣利用更好的技術、更好的資源去給消費者創造更營養健康的價值。因為市場永遠存在競爭，但中心是為消費者創造價值。技術上也同理，還是要回歸到利用ai 技術解決行業的痛點。

王琪：ai 的普遍應用，是否會加劇企業的「內卷」？

金江：運用各種新技術本質上來講是為了強化自己的能力，這本就是企業經營的永恆命題。我認為，產品與服務的差異化是破局的關鍵。若缺乏差異化，ai確實會加速同質化競爭。

尚直虎：我不認為這是「內卷」，而是技術進步的常態。更重要的是，新技術釋放了我們的時間與資源，讓我們能更專註於創新。技術本身無對錯，關鍵在於如何用它為消費者創造新價值。

王琪：那在二位看來，究竟是把ai應用到現有業務提效，還是把ai運用到完全創新項目上、帶來差異化的競爭能力？

尚直虎：我認為，應在現有業務中推動ai驅動的創新。前提是：能否為客戶創造價值，或顯著降本提效。至於探索全新業務空間，則受制於企業戰略與資源稟賦。更根本的是，企業是否真正理解當前的技術紅利，並能將其與自身多年積累的優勢資源有機結合，找到最佳創新賽道。

王琪：這也可以理解為「長短結合」。短期解決現實問題，長期布局能帶來真正差異化的創新機會，從而實現彎道超車。

邁向ai原生：當工廠與產品擁有「思考」能力

王琪：如何看待ai原生？

金江：ai參與到我們的日常的業務有幾個階段。早期ai 是助手型，現在融入業務 agent to agent，我們希望強化agent之間的協作和互動，覆蓋更多的場景，未來可能是ai工廠，推動全鏈自主決策，從預測到排產到發貨，再到反饋，希望整個價值鏈能夠通過ai自主的決策、解決問題。目前我們正在做相關的試點。但人在ai原生的過程中不可或缺，這涉及責任的問題。

王琪：就像自動駕駛的責任問題。

金江：原來的軟體是通過數字化系統之間的互動和對接，來完成對於硬體物理世界的控制。現在未來的數字化系統有了更多ai的加持，原來是要靠人和設定的業務邏輯之間的關係，ai在各種領域裡面進行了一些加深。

尚直虎：ai原生的概念很抽象，大體有哲學和技術兩個層面的意義，從技術上說，ai原生也有層次，第一是ai思維（架構），然後是ai能力（自建非api），最後是ai商業（自有模型+數據+業務）幾個層面。

關於ai 原生的責任問題，它一定是誰去design這件事情，那誰一定是這件事情的責任主體。除非有一天ai 有了自主的意識，有自我的判斷，你下發了任務，它給消費者創造了完全不同的服務模式和新的產品，變成了我們想到的原生之外的東西，我認為這可能是真正的原生。

王琪：物理ai影響如何？何時會真正到來？

尚直虎：我理解的物理ai，核心在於與具身智能的結合。對製造企業而言，機會可能在兩個方向：一是在現有工具上疊加ai能力，二是用全新的具身智能重構生產線。

金江：物理ai必將影響深遠，而具身智能是其關鍵載體。其實，現在很多家電產品已具備物理ai特徵——比如空調不再只是靠遙控器操作，而是通過自然語言交互，自動理解並調節最適合你的溫度濕度。傳統家電正在被ai深度改造。

尚直虎：對企業來說，關鍵不是有多少智能體，而是哪些能在商業上真正產生價值——這需要重新定義和驗證。

王琪：所以，我們可能經歷這樣一個過程：初期期望過高，落地後發現效果不及預期，於是低估；但隨著不斷學習、嘗試和應用，又逐漸發現其巨大潛力，信心再度回升。

金江：這正是技術發展的一般規律。

尚直虎：是的。我們必須順應這一規律，找到最適合自己的路徑。在這個過程中，我覺得不要在技術躍遷的大背景下被技術淘汰掉，要堅定地去推動ai在自己企業里的應用和落地，盡自己的所能。因為可能淘汰掉你的其實並不是ai本身，而是會使用ai的人，這個可能是最根本的邏輯。

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