AI赋能饮料行业：数字化转型的路径与落地指南

本文来自微信公众号： 罗兰贝格管理咨询 ，作者：罗兰贝格

近日，罗兰贝格合伙人严威在FBIF2026饮料研发创新分论坛上，发表了以《饮料行业AI转型白皮书》为主题的演讲。他深度拆解了“AI+饮料”跨界融合的落地方向，讲解企业如何将数据转化为产品创新、品牌营销、供应链履约、终端运营的增长动力，拆解了饮料行业在智能化升级中实现长期增长的核心逻辑。

罗兰贝格合伙人严威在FBIF2026饮料研发创新分论坛上演讲

以下为演讲整理内容：

自2023年起，AI就成为国内各界热议的话题，伴随着ChatGPT、DeepSign等技术浪潮袭来，短短两三年间，AI已经渗透进各行各业，改变着每一个人的工作模式。在饮料行业的创新论坛分享AI的落地应用，对行业发展而言非常有参考价值。

先简单介绍一下罗兰贝格：我们是最早进入中国市场的外资咨询公司之一，在中国乃至全亚洲的多个行业都积累了丰富的项目经验。在消费品领域，我们和大量本土头部企业以及国际食品饮料巨头都保持着长期合作关系。

针对AI转型领域，罗兰贝格已经形成了成熟的方法论和专业工具，可以为企业提供从转型诊断、战略规划到场景识别、落地陪跑的全流程服务。其中，AI应用场景的识别是企业转型中最关键的一步，基于过往服务的大量项目，我们已经梳理沉淀了两三百个覆盖全价值链各个环节的成熟落地场景。需要明确的是，ToB和ToC企业的AI应用方向和投入强度并不相同，AI的适配度主要由四个因素决定：数据密度、任务重复性、决策成本以及决策频率。

今天的分享我会分为三个部分：第一是帮大家理清AI能为饮料行业带来的真实价值，第二是拆解AI在饮料行业价值链各个环节的落地应用和未来趋势，最后会聊聊不同发展阶段的企业该如何制定适配自身的AI应用策略。

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技术迭代：从机器学习到生成式AI的产业级变革

纵观历史，每一次人类生产力和生产效率的跨越式提升，都离不开技术革命的推动：从蒸汽机到个人电脑，再从互联网到移动互联网，直至2020年AI时代正式开启，每一次新技术都彻底重构了企业的运营方式、品牌和消费者的互动逻辑，以及商品的销售渠道格局。

过去十年，移动互联网深度改变了消费者的互动习惯、广告分发逻辑和线上购物习惯；而过去五六年AI的快速发展，也完成了从早期机器学习到生成式AI的迭代，大语言模型、AI智能体、开源工具等技术的成熟，预示着行业即将迎来更大的变革，具体体现在四个维度：

• 互动性与自主性升级：传统的第一代机器学习主要是辅助人类做决策，而生成式AI在互动能力、多模态数据处理、应用覆盖范围上都有着颠覆性的提升。过去AI需要人工给出明确指令才能运作，现在生成式AI可以自主完成数据分析，甚至直接输出成品内容。

  
  

  
  

• 数据基础架构变革：传统AI应用需要提前整理好规整的结构化数据，还要搭建复杂的数据仓库做清洗，而生成式AI可以直接处理自然语言、图像、视频等大量非结构化多模态数据，极大拓展了企业可用数据的范围。

  
  

  
  

• 使用门槛大幅降低：早年的机器学习应用需要专业技术团队才能运维，现在成熟的AI工具对普通从业者非常友好，不管是面向个人用户还是企业用户，都可以轻松生成海报、PPT、商业文档等内容。

  
  

  
  

• 输出形式更加多元：生成式AI可以直接输出文本、图片、视频、策略方案等多类型的原创内容。

  
  

  
  

总结来说，如今AI已经成长为可以自主互动、自主创造内容、具备独立行动能力的核心生产要素。

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饮料行业发展新趋势下的AI创新需求

首先是消费分层趋势，中国消费市场体量庞大、结构多元，沿海一线城市与二三线城市、下沉市场的消费特征和行业成熟度差异很大，不存在统一的发展趋势：我们既能看到面向中产群体的高端零售品牌山姆保持高速增长，也能看到拼多多这类平价业态保持着极高的用户活跃度。

其次是情绪消费崛起，在当前经济环境下，品牌能否和消费者达成情感共鸣，已经成为突围的关键。而且饮料行业本身的研发门槛相对较低，一旦出现现象级爆款，很快就会被同行模仿，因此提前占领用户心智对品牌而言格外重要。

同时，健康化、功能化依然是行业发展的长期主题，随着新一代消费者成为市场主力，加上国内全民减肥风潮的兴起，整个行业的产品逻辑都在被重塑。除此之外，渠道碎片化、消费场景多元化，催生出即时零售这类贴近消费者的小型化、高性价比业态，品牌需要深入研究消费者全天24小时的消费场景，思考如何在消费者有限的日常饮用量中抢占份额。这些“人货场”的重构，都需要借助新技术重新定义渠道和市场价值。

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AI在饮料行业价值链各环节的落地应用

目前AI已经渗透进饮料行业价值链的各个环节，帮助企业实现精细化运营，挖掘颗粒化的增长空间。

//产品创新环节

一直以来，食品饮料行业都是高度依赖经验的行业：哪些口味会成为流行？什么样的包装更能打动消费者？什么产品更容易做成爆款？过去这些判断基本都依靠品牌、研发和渠道团队积累的长期市场经验，但AI正在彻底改变这套传统逻辑。现在已经有不少企业开始用AI分析社交媒体用户评论、电商平台用户评价、私域用户反馈、消费者互动内容，快速总结风味趋势，预判新品开发方向。

过去一款新品从立项到上市，往往需要做多轮市场调研、消费者测试，再由研发团队反复试错，一个风味方向从提出到落地，往往需要数个月的时间。现在AI模型可以快速生成几十种风味组合，再由研发、品牌和销售团队筛选出几个方向做测试，测试环节也开始引入数字模拟人，快速收集产品、风味、货架陈列等多维度的用户反馈。原本依赖经验和直觉的前端需求洞察，已经变成了数据驱动的标准化流程。目前已经有头部企业开始搭建行业垂直大模型，整合全球学术论文、行业技术资料和消费数据，打造AI驱动的产品开发能力。

//品牌营销与用户互动

AI给营销环节带来的改变同样显著，现在生成式AI已经可以批量完成从爆款内容拆解、分镜二次创作到视频脚本撰写的全流程，还能根据用户画像做精准内容推送。AI智能体还可以实现全时段的专属用户互动，不管是面向ToB端的合作案例介绍，还是ToC端结合用户需求的智能客服、个性化产品讲解，都能让沟通更精准高效。但需要提醒品牌方：管理层一定要评估AI应用是不是真的实现了降本增效，不能为了追热点盲目应用。

//供应链与渠道履约

面对碎片化的渠道和多元的用户需求，AI可以实时调用调整分销、库存、物流、CRM等多个系统的数据，解决传统模式下数据无法实时互通带来的履约效率问题。

//终端精细化管理

国内饮料行业拥有超过1200万个分散的终端售点，也就是行业常说的毛细血管式渠道，AI可以帮助一线业务代表优化拜访路线，还能通过终端拍摄的货架照片，自动识别品牌的陈列位置、排面占比等信息，不仅能提升终端拜访的效率，还能实时掌握竞品的渠道铺货情况，给总部决策提供关键依据。另外，冰柜是饮料行业非常重要的固定资产，不少头部企业的冰柜投放量已经达到百万台级别，AI可以分析冰柜GPS位置、内部温度、开关门频次等数据，实时掌握资产安全，还能提前预判缺货风险，支撑业务增长。

//餐饮与现制茶饮门店管理

在餐饮和现制茶饮领域，AI可以帮助门店完成销量预测、库存管理、员工排班、菜单动态调整以及浮动定价。比如AI可以根据当日降温、降雨等天气信息，自动在点单屏上主推热饮和暖心小料，以此提升门店客单价。

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饮料企业AI转型的战略建议与核心挑战

我们观察到，现在行业内都在热烈讨论AI应用，但大部分企业其实还停留在零散、局部的试用阶段，真正愿意投入数千万元打通全链路数据、重构组织能力的企业依然是少数，这就是当下饮料行业AI转型最真实的状态：AI是必须拥抱的行业趋势，但又面临投入高、收益预期不清晰的问题——这里的高额投入，既包括训练模型需要的大量有效数据，也包括专业AI开发运营团队的人力成本。针对这一现状，我们罗兰贝格团队梳理了几个企业AI转型需要关注的核心要点。

首先，企业战略层面要先对AI转型的机会点形成共识，明确AI在提升效率、缩短周期等层面的价值，提前做好资源投入和应用场景的优先级规划，找到适配企业当前阶段的切入点，把AI融入日常运营流程中。组织层面要解决“懂行业的不懂AI，懂AI的不懂行业”的人才缺口，培养兼具行业认知和AI能力的复合型人才。同时，企业需要平衡数据打通和数据安全合规的关系，避免企业敏感数据泄露。最后在文化层面，既要主动打破对AI的防备和抵触心理，也要理性看待AI的价值，不能过度神话。

AI确实可以在价值链的多个环节帮企业降本增效，但企业最终的竞争壁垒还是落在品牌、渠道、供应链和组织能力上，不能指望靠AI一步实现弯道超车，企业最终还是要做好自身的基本功。我们预测，在不远的未来，AI会更多承担高密度、重复性的工作，相应的，人类会回归核心价值，专注于创新、决策等高附加值的工作环节。