蒙牛集團(tuán)在全球乳業(yè)企業(yè)排名第八，在全球范圍內(nèi)有68座工廠，每年生產(chǎn)的牛奶、鮮奶、酸奶、奶酪等產(chǎn)品，營收近1000億。

這么龐大的一個乳業(yè)集團(tuán)，到底是如何做數(shù)字化的？又是如何快速融入AI時代的呢？在上周舉辦的 火山引擎春季Force原動力大會上，蒙牛集團(tuán)副總裁、首席數(shù)智官李琤潔給出了答案。

從信息化到數(shù)智化，一步步走向AI

蒙牛集團(tuán)發(fā)展到現(xiàn)在，大概走了25年。在25年里，數(shù)字化一直是蒙牛孜孜不倦追求的一條道路。回溯到最早的時候，從企業(yè)做ERP等數(shù)字化， 到今天一步步走向AI，蒙牛數(shù)字化的發(fā)展，整個路徑是非常清晰的，可以分成貨的數(shù)字化、人的數(shù)字化到AI驅(qū)動的數(shù)智化轉(zhuǎn)型三個階段。

在數(shù)字化1.0階段，蒙?；旧蠈?shí)現(xiàn)了所有流通供應(yīng)產(chǎn)品的全維度數(shù)字化。從端到端，實(shí)現(xiàn)從奶源、工廠到消費(fèi)者全鏈條的數(shù)字化覆蓋，并計(jì)算出每一杯奶包含170M的數(shù)據(jù)量。

在2.0階段，蒙牛圍繞消費(fèi)者的數(shù)字化，不但實(shí)現(xiàn)了2.2億消費(fèi)者的同人辨識，提出了“圍繞同一消費(fèi)者的個性化服務(wù)”，而且在深度洞察消費(fèi)需求的基礎(chǔ)上，再做細(xì)分化的產(chǎn)品，并為消費(fèi)者提供適合的增值服務(wù)，增強(qiáng)消費(fèi)黏性。

在今天所處的數(shù)智化3.0階段，AGI如呼嘯般的到來。其實(shí)，蒙牛探索AI開始的非常早，并不僅是基于生成式AI。而對于生成式AI，大概在2022年10月就開始進(jìn)行整體布局，并在企業(yè)內(nèi)整體應(yīng)用。

蒙牛通過實(shí)施“AI驅(qū)動的雙飛輪”戰(zhàn)略，構(gòu)建出以企業(yè)大腦和知識銀行為引擎的技術(shù)底座，使AI能力對供應(yīng)側(cè)和消費(fèi)側(cè)進(jìn)行全面加持。

然而，在李琤潔的認(rèn)知中，要想完成AI轉(zhuǎn)型，以下三大關(guān)鍵布局最值得關(guān)注。?????????????????

三大布局之生產(chǎn)工具進(jìn)化：

構(gòu)建造工具的工具

第一件事情，就是技術(shù)平臺，需要有一臺“造機(jī)器的機(jī)器”。

蒙牛從2022年下半年開始探索，到今天逐步形成AI中臺的能力。這樣的AI基礎(chǔ)設(shè)施，會在底部形成模型的調(diào)度層，對開源、閉源的模型評測，安全化運(yùn)營以及企業(yè)合規(guī)的保障。這是一個整體的底座，所以蒙牛所有的AI Foundation都是在重構(gòu)，就是這個道理。

AI基礎(chǔ)設(shè)置之上，還需要“企業(yè)大腦”作為引擎。大腦是什么意思呢？

隨著蒙牛一階段數(shù)字化的能力形成，已經(jīng)沉淀下來很多數(shù)字化的能力，在企業(yè)里呈現(xiàn)形式就是一堆API。這些API今天要被重新調(diào)度，讓智能體調(diào)度這些API，組成和形成新的流程，并不斷優(yōu)化，完成一件件工作，所以這就是互相之間的能力調(diào)度層。

在企業(yè)內(nèi)部，他們稱之為“企業(yè)大腦”，它是對企業(yè)一階段數(shù)字化積累的再應(yīng)用。所以，大量的能力被整個調(diào)度層調(diào)度起來是非常重要的。

另外一個“引擎”，或者說最關(guān)鍵的，我們叫企業(yè)的“知識銀行”。它把企業(yè)里所有的數(shù)據(jù)，從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，到非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)沉淀下來的知識，以 AI 友好的方式存儲和被使用。

這三臺機(jī)器的運(yùn)作方式，要有強(qiáng)勁的底層，然后要有能調(diào)度各種能力的調(diào)度層。那么，這個調(diào)度到底誰來給它指令？它就需要在企業(yè)的知識銀行不斷地學(xué)習(xí)，把企業(yè)的知識消化，以 AI 友好的方式來解讀，進(jìn)而形成一些調(diào)度的指令。企業(yè)大腦把這些模型調(diào)度起來，形成一個個可應(yīng)用的智能體。

這是我們說的第一件要做的事情，打造一臺“造機(jī)器的機(jī)器”。

三大布局之生產(chǎn)方式進(jìn)化：

深入場景解題??

蒙牛要做的第二件事情是在企業(yè)里深度地做場景解題。

每家企業(yè)的運(yùn)作方式是不一樣的，到底該構(gòu)建哪些智能體？跟誰合作？哪些智能體應(yīng)該自主研發(fā)？一系列的問題隨之而來，所以我們對企業(yè)場景做了梳理，得出三大分類。

第一類，我們叫做通用技能。 越通用的技能，越應(yīng)該跟生態(tài)合作來做。舉個例子，群消息可以在IM里面完成；會議記錄等很多的通用能力，都已經(jīng)有了非常好的能力。所以，這些Agent的能力可以開箱即用，拿來提效。

第二類，是專業(yè)領(lǐng)域的知識。 專業(yè)領(lǐng)域的知識，分前臺和后臺。偏后臺的，也相對偏職能性的通用。比如，人力資源領(lǐng)域，每天會收到很多簡歷，是不是有一個很好的Agent，可以幫我們智能篩選簡歷。再比如法務(wù)體系，很多層面可以做到降本和提效。今天市場上的 SaaS 廠商在做 AI 能力的提升，這個部分結(jié)合企業(yè)的知識數(shù)據(jù)，就能夠很好地在企業(yè)內(nèi)應(yīng)用。

專業(yè)領(lǐng)域相對偏前臺的，就跟業(yè)務(wù)場景結(jié)合的更多了。比如虛擬主播，不僅僅是生一段文字的內(nèi)容，關(guān)鍵是生了文字內(nèi)容后，要對產(chǎn)品做深度的解讀，把產(chǎn)品知識跟主播技巧相結(jié)合，然后在合適的平臺上露出，這需要把企業(yè)的能力跟外部能力結(jié)合。所以這部分偏前臺的專業(yè)領(lǐng)域知識利用好，就能夠做到提效和增收。

再有一類，就是企業(yè)非常特有的場景，叫做行業(yè)的專業(yè)場景。 它帶有行業(yè)專業(yè)知識的Know How，比如說數(shù)據(jù)分析。今天蒙牛做了AIDM（智能數(shù)據(jù)助手），用大語言模型幫助一線的人員更好地應(yīng)用數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)的使用平權(quán)。

最早，我們說數(shù)據(jù)的PGC，專業(yè)人員產(chǎn)出數(shù)據(jù)報(bào)告；后來我們說數(shù)據(jù)的UGC，做一個集市，讓數(shù)據(jù)分析師拖拉拽，形成業(yè)務(wù)要用的報(bào)告。真正最懂?dāng)?shù)據(jù)場景的是一線業(yè)務(wù)人員，為什么他不可以用自己的自然語言，以最快的方式跟速度，來了解他所要知道的情況，進(jìn)而更好地獲得建議。在他的場景里面，如何把這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用，變成一個個最佳解決方案，推進(jìn)到下一個應(yīng)用流程里面。這就是數(shù)據(jù)使用的平權(quán)，而這件事非常大量，需要結(jié)合知識銀行，跟企業(yè)大腦協(xié)同把它做起來。

再比如，我們在去年8月，推出了 AI 營養(yǎng)師。當(dāng)產(chǎn)品同質(zhì)性越來越高，什么能夠帶來更高用戶粘性？其實(shí)是服務(wù)。所以我們在產(chǎn)品上加了一個二維碼，當(dāng)消費(fèi)者買了蒙牛的產(chǎn)品后，掃碼都可以帶回去一個定制化的 AI 營養(yǎng)師。這個營養(yǎng)師了解你、了解你家人的需求，不斷給你定制化的需求，管理各種營養(yǎng)跟健康的場景。這些就是行業(yè)特有的場景，本質(zhì)上它幫助企業(yè)從賣貨，變成從人的層面上提供更多的服務(wù)，進(jìn)而可能帶來新的商業(yè)模式。

所以第二件事情，在企業(yè)里很重要的就是做場景解題，做好才能把 AI 的技術(shù)能力跟企業(yè)的應(yīng)用結(jié)合起來，真正讓它發(fā)揮企業(yè)級的效能。

三大布局之組織方式進(jìn)化：

基于AISM平臺，構(gòu)建AI Agent矩陣??

第三件事，就是一定要培養(yǎng)會用 AI 的員工。

在蒙牛，我們通過培訓(xùn)跟考試，認(rèn)證了大概 370 位 AI 提示詞工程師。他們在機(jī)器的最上層工作，已經(jīng)自主的創(chuàng)建了大概 1700 多個AI應(yīng)用。有的比較深入，把多引擎串聯(lián)，有的比較簡單，直接基于一個提示詞完成單向的工作，類似于一個Bot的工作。這些應(yīng)用每周大概有 6000多次調(diào)用，逐步地幫員工替代一些體能的工作。有些工作，我們發(fā)現(xiàn)它運(yùn)作的很好，能夠被多場景使用，或者提煉出來跨場景使用，我們就把它再加工，形成了企業(yè)級的 AI Agent。

今天蒙牛，企業(yè)級的 AI Agent有 6 個用的比較廣泛。如在營銷場景的“AI廣告投放投手”?？煜沸袠I(yè)每年廣告投放量是非常大的，投入的費(fèi)用跟投入的場景和終端非常多，所以我們創(chuàng)造了一個投手的AI Agent。

它基本上是端到端，可以把廣告投放的閉環(huán)走完：從找一個產(chǎn)品的特色到用戶策略，到媒體策略，再到投放策略，之后做投放和監(jiān)控，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的回流。目前，我們大概有8個品牌在用AI廣告投放助手做投放，整體能比傳統(tǒng)的投放方式有12%的增強(qiáng)。

再比如“AI SEO專家”。大家都知道投廣告之前，要做搜索引擎的優(yōu)化。這在很多流程里是必要的一個能力，我們也把它 Agent化了。然后我們做 AI 的數(shù)據(jù)分析師，以及前面講到的營養(yǎng)師，奶粉行業(yè)里用到的育嬰師，運(yùn)動產(chǎn)品里用到運(yùn)動的營養(yǎng)師。

這些 AI Agent ，已經(jīng)在蒙牛方方面面被高頻的使用起來。特別是前面介紹的AI營養(yǎng)師服務(wù)平臺，高粘度的服務(wù)了大概300萬的用戶。我們只有一個運(yùn)營人員，從給用戶測評，到告知用戶怎么使用，到跟蹤使用，整個人員只有一個人力投入，其他全部是AI Agent完成。

未來：AI生產(chǎn)力變革不可限量

傳統(tǒng)型企業(yè)流程是靠口口相傳，大家靠著經(jīng)驗(yàn)去傳遞，靠著你認(rèn)識我，我認(rèn)識你。到了上一個時代，我們是把所有的事情流程固化，然后在流程引擎里面深度的挖掘，發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會點(diǎn)做優(yōu)化?，F(xiàn)在，從數(shù)據(jù)到知識， AI 能夠幫助大家逐步、持續(xù)、更好地調(diào)優(yōu)流程，讓流程一直在優(yōu)化的過程中。

所以大家可以想象在 AI 的時代，企業(yè)的原生轉(zhuǎn)型會變成什么？從跟機(jī)器之間一個Bot 的使用，到Copilot的使用，到最后你的Agent、我的Agent一起在工作。人可以干更高層面上的事情，都去想策略、戰(zhàn)略的事情，想未來的事情，想發(fā)展的事情，很多的 Agent都是在體力跟智力的方面層層契合。那對生產(chǎn)型的企業(yè)來說，AI跟AIOT的協(xié)作也變得非常重要。所以通過這一系列 AI 的賦能，整個 AI 生產(chǎn)力會帶來企業(yè)運(yùn)作方式的全面顛覆。

如果看遠(yuǎn)一點(diǎn)，今天AI還處于初級階段，能夠用到的還是一個初級階段的Agent。但它已經(jīng)超越了基礎(chǔ)的Bot層面，能做簡單的生成。往前走，要讓那些Agent有自主的使用方式，應(yīng)該是一個Multi Agent的狀態(tài)，有一些自主的決策力，能夠自動、自發(fā)地解放人，帶來越來越多的生產(chǎn)力，這是未來發(fā)展的方向。

深度的解讀了我們的場景、實(shí)踐和運(yùn)用，過程中有很多嘗試、很多成功點(diǎn)，也有踩坑。整體而言，我們覺得AI對企業(yè)賦能是完全不可逆的，整體往前發(fā)展，AI帶來的力量是不可限量的！