联合利华 AI 转型全解析:跳出传统增长瓶颈,构建可持续的规模化增长新曲线

联合利华的 AI 转型绝非单纯的技术工具升级，更不是 “先买工具再找场景” 的碎片化试错，而是以顶层战略目标为核心锚点，以落地业务目标为执行抓手，通过环环相扣、层层递进的闭环执行方案，实现的企业全链路体系化重构，最终形成了快消行业可复制的规模化 AI 落地范式。其所有落地动作均围绕核心战略目标设计，每一步执行都有可验证的量化成果支撑，彻底实现了战略、业务、执行的深度对齐。

一、联合利华 AI 转型的顶层战略锚点：四大核心战略目标

作为业务覆盖 190 个国家、拥有 400 + 品牌、产品触达 37 亿消费者的全球快消巨头，联合利华的 AI 转型从一开始就不是为了追逐技术风口，而是为了解决全球化经营的核心痛点，支撑企业长期可持续发展，四大核心战略目标贯穿转型全流程：

1. 破解全球化业务复杂度难题，构建长期运营卓越能力
   
   面对全球多市场协同、多品牌运营、海量数据管理、全链路供应链协同的极高复杂度，联合利华 AI 转型的核心底层目标，是通过智能化降低全球业务的协同壁垒，搭建安全、韧性、高可用的全球技术与运营体系，保障全球业务全年 99.995% 的稳定运转，筑牢全球化经营的核心根基。
3. 抢占 AI 时代行业先机，打造差异化核心竞争力
   
   面对 AI 重构的消费场景、购物模式与行业竞争格局，通过 AI 转型彻底重构品牌与消费者的连接方式，打造行业领先的 AI 技术与应用体系，拉开与竞品的差距，在快消行业智能化变革中占据先发优势，成为全球快消领域 AI 转型的标杆。
5. 跳出传统增长瓶颈，构建可持续的规模化增长新曲线
   
   打破快消行业传统的流量依赖、渠道依赖的增长天花板，将 AI 从「降本提效工具」升级为「企业核心增长引擎」，从供应链、研发、营销全链路挖掘新增量，既通过效率优化释放利润空间，也通过 AI 创新产品与服务模式，开辟全新的增长赛道。
7. 前置管控全球化合规风险，实现 AI 规模化落地的可控性
   
   针对欧盟 AI 法案等全球各地逐步收紧的 AI 监管要求，通过前置的责任 AI 框架与全流程合规体系，实现 AI 应用从开发到落地的全周期风险管控，在规模化推广 AI 的同时，规避全球化经营的监管与伦理风险，保障业务的长期合规发展。

二、支撑战略落地的四大业务目标：从价值定位到量化诉求

为了让顶层战略目标可落地、可验证，联合利华将其拆解为四大可执行、可量化的落地业务目标，所有 AI 项目均围绕这四大目标推进，确保技术落地不偏离业务本质：

1. 端到端供应链与制造的降本增效
   
   通过 AI 打通全价值链，优化供应链响应速度，降低生产浪费、设备停机时间与运营成本，提升整体生产与履约效率，实现净生产力提升与毛利率改善，为品牌发展释放充足的资金与资源。
3. 重构品牌营销增长模式，实现规模化消费者价值创造
   
   打造 AI 驱动的「Desire at Scale」增长模型，实现消费者洞察、创意生产、内容投放、用户运营的全链路智能化，既大幅提升内容生产效率、降低营销成本，更精准捕捉消费趋势与用户需求，打造有情感共鸣的品牌内容，提升品牌渗透率与用户粘性。
5. 加速产品研发创新，缩短新品上市周期
   
   通过 AI for Science 重构产品研发流程，将原本需要数千次试验、数月甚至数年的研发周期大幅压缩，快速推出贴合消费者需求的定制化产品，提升新品的市场成功率，构建产品创新的核心护城河。
7. 全面升级组织能力，打造适配 AI 时代的全员能力体系
   
   通过分层的 AI 培训与素养普及，让 AI 成为全员的基础工作能力，把员工从重复繁琐的工作中解放出来，聚焦品牌增长、用户服务等核心高价值工作，实现组织能力的全面升级，让 AI 真正融入企业经营的每一个环节。

三、目标导向的 8 步闭环执行方案：从战略到落地的全链路动作与成果

联合利华的 8 步转型路径，每一步都精准对应上述战略与业务目标，形成了 “目标定方向、执行出成果、成果反哺目标” 的闭环，彻底避免了技术与业务脱节的行业通病：

第一步：顶层战略定调，前置搭建 AI 治理与合规框架（规模化落地的前提）

对应核心目标：锚定 AI 的战略定位，落地全球化合规管控的战略目标，为所有 AI 项目划定底线与方向。

核心执行动作：明确 AI 为企业核心增长引擎，制定 “go wide, go deep” 双轨核心战略 ——“go wide” 面向全员普及 AI 能力，提升全组织生产力，匹配组织能力升级的业务目标；“go deep” 聚焦核心业务场景，用 AI 实现业务模式的颠覆性升级，匹配增长创造、降本增效的业务目标，将 AI 战略完全嵌入企业整体经营战略。前置搭建合规与伦理体系，早在 2019 年就建立，AI assurance 全流程评估流程，同步推出行业领先的Responsible AI 责任 AI 框架，覆盖 AI 从开发、部署到应用的全生命周期，前置评估伦理、性能、偏见与合规风险；针对欧盟《AI 法案》提前布局，搭建隐私、法律、数据、业务、运营跨职能合规团队，实现 AI 项目从立项到落地的全流程风险管控。

量化落地成果：截至 2024 年，已有 150 个核心 AI 项目通过合规评估，其中 50% 的项目完成针对性优化整改，提前满足欧盟 AI 法案对高风险 AI 系统的监管要求，从根源上避免了 AI 规模化落地后的合规失控风险。

第二步：组织能力筑基，分层推进全员 AI 素养普及与人才梯队建设

对应核心目标：落地组织能力升级的业务目标，破解全球化组织能力对齐的战略痛点，避免 “技术跑太快，组织跟不上” 的脱节问题。

核心执行动作：落地全员普惠式 AI 培训（go wide）：搭建覆盖全员的分层 AI 教育体系，面向一线员工提供场景化应用培训，面向办公人员提供 AI 生产力工具实操培训，配套分职能的实操 workshop、AI 冠军答疑岗、随到随学的问诊服务，实现 AI 能力的全员覆盖。

1. 搭建高端专业人才梯队（go deep）：在加拿大多伦多设立行业首批 AI 研究枢纽，组建核心算法与研发团队；设立 AI Lab 开展小班化专项训练营，提供大学级数据科学课程，培养高端 AI 人才；同时在全球范围内招募数据科学家、AI 算法工程师，补充核心技术团队，形成 “全员会用、专家攻坚” 的人才梯队。
3. 量化落地成果：截至 2024 年底，累计完成 23000 名员工的 AI 应用培训，仅 2024 年单年就完成 16000 名员工的生成式 AI 专项培训，个人护理板块超 75% 的办公室员工实现 AI 生产力工具常态化使用；Closeup 营销团队的 Smart Briefing 试点，通过 AI 工具实现简报质量提升 14%、用户满意度提升 26%、最高 58% 的时间节约，验证了全员 AI 能力普及的业务价值。

第三步：技术底座重构，完成 100% 云原生转型与统一数据中台建设

对应核心目标：破解全球化业务复杂度的战略痛点，构建卓越运营能力，为全球 AI 项目规模化部署提供统一的技术与数据支撑，避免重复建设、数据孤岛。

核心执行动作：完成 100% 云原生架构转型：全面完成上云改造，搭建统一的企业级数据平台，整合全业务链路数据资源，实现数据的全域打通、实时流转与统一管理，为全球 AI 项目提供统一的数据底座。

1. 深化生态合作强化数字骨干：与埃森哲达成长期战略合作，优化全球数字基础设施；2026 年与 Google Cloud 签订五年战略合作协议，迁移核心企业应用与数据平台，搭建企业级 “AI-first 数字骨干”，基于 Vertex AI、Gemini 大模型打造智能决策系统，支撑智能体工作流的开发与落地。
3. 量化落地成果：企业数据平台承载 8PB 核心数据，通过 25000 条数据管道实现每日数据采集与处理；企业网络每周平均处理 240TB 数据，支撑超 30 亿笔交易，IT 系统全年可用率达 99.995%，为全球 AI 项目规模化部署提供了稳定、敏捷的技术支撑。

第四步：核心能力沉淀，从单点试点到可复用 AI 能力库搭建

对应核心目标：打造行业差异化竞争力的战略目标，同时支撑降本增效、增长创造的业务目标，实现 “一次开发、全球复用”，大幅降低规模化落地的边际成本。

核心执行动作：规模化试点与能力提炼：过去十年在全球落地超 500 项 AI 能力，其中 330 + 为持续活跃的核心项目；通过多伦多 AI 研发枢纽持续探索前沿 AI 应用，同时把全球各市场、各品牌的成功 AI 场景进行标准化封装，形成可跨品牌、跨市场、跨部门复用的 AI 能力矩阵。标准化工具沉淀：陆续沉淀出 Brand DNAi 品牌安全 AI 库、Digital Product Twins 产品数字孪生、Beauty AI Studio 创意生产系统、SuperShoots 快速内容生产系统、Sketch Pro 智能设计工具等可复用的标准化 AI 工具，新品牌、新市场无需从零开发，直接调用成熟模块即可快速落地 AI 应用。

1. 研发端能力体系化：2020 年成立 AI Hub，陆续落地 iPREDICT 市场趋势洞察工具、RoboLab 智能实验室等工具；2025 年正式推出AI for Science 创新平台，集成六大核心 AI 模型，覆盖从原料筛选、配方研发到功效验证的全科研链路，实现研发端 AI 能力的标准化复用。
3. 量化落地成果：通过可复用的 AI 能力库，新市场、新品牌的 AI 项目落地周期缩短 60% 以上，研发、营销、供应链等核心场景的重复开发成本大幅降低。

第五步：核心流程击穿，端到端供应链全链路 AI 深度赋能

对应核心目标：落地供应链与制造降本增效的业务目标，支撑构建卓越运营能力的战略目标，优先击穿决定企业营收与利润的核心高价值流程，快速验证 AI 的业务价值，形成转型正向循环。

核心执行动作：全价值链流程重构：推出行业首创的iOps 集成运营项目，通过 AI 与高级分析能力，打通消费者需求、产品研发、生产计划、供应商管理、物流履约的端到端全价值链，实现数据驱动的决策优化，用 AI 无缝连接需求、研发、计划、供应商、物流与制造全环节。全场景供应链 AI 落地：在需求预测、智能排产、库存优化、物流调度、供应商管理全环节嵌入 AI 能力；在中国合肥物流运作中心落地首创的生成式 AI 管理系统 “悟空系统”，通过 4 个 AI 智能体实现从消费者需求捕捉到仓储发货的全流程智能化。

1. 上下游协同升级：开发 AI 驱动的客户协同供应链模型，实现与零售客户的销售数据、预测数据实时同步，将消费者购买行为与原材料采购环节打通，大幅提升预测准确率，优化全链路库存水平。
3. 量化落地成果：合肥物流中心通过 AI 系统实现履约效率提升 2 倍，物流成本降低 24%；全球供应链需求预测准确率提升 30% 以上，全链路库存水平优化 15%-20%，打造了快消行业领先的敏捷供应链体系。

第六步：生产运营深耕，智能制造全场景 AI 深度嵌入

对应核心目标：落地制造端降本增效的业务目标，实现从 “办公智能化” 到 “实体运营智能化” 的跨越，完成 AI 在实体产业链的深度落地，支撑卓越运营的战略目标。

核心执行动作：全工厂标准化 AI 部署：将 AI、数字孪生、图像识别技术深度融入生产制造全流程，覆盖预测性维护、智能流程控制、安全生产管控、能耗与浪费优化、3D 打印备件等核心环节，形成全球工厂可复制的智能制造 AI 方案。标杆工厂打造与全球复制：以中国合肥工厂、巴西 Aguaí 工厂为标杆，验证智能制造 AI 方案的落地价值，再向全球其他工厂快速复制推广。

量化落地成果：中国合肥工厂（多芬等核心品牌生产基地）：通过 AI + 数字孪生应用，实现整体设备效率（OEE）提升 8%、批次生产周期缩短 15%、生产浪费最高减少 20%；巴西 Aguaí 工厂：通过 AI 图像识别安全套件，实现现场潜在风险识别能力提升 12%，大幅降低生产安全事故发生率。

第七步：增长引擎打造，营销与用户运营全链路 AI 体系化落地

对应核心目标：落地规模化消费者价值创造的业务目标，支撑构建第二增长曲线的战略目标，把 AI 从 “降本工具” 升级为 “企业增长引擎”。

核心执行动作：营销全闭环 AI 赋能：推出Desire at Scale AI 驱动营销模型，将 AI 融入消费者洞察、创意生成、内容生产、本地化适配、投放优化、效果反馈的营销全链路，实现品牌内容的规模化生产、精准化触达与情感化连接。

1. 用户运营与服务 AI 升级：推出 Recipe Intelligence AI 工具，基于 250 位专业厨师的独家数据，为餐饮客户提供定制化食谱方案；同时落地 AI 皮肤诊断工具、智能客服系统，实现用户服务的个性化与高效化。
3. 量化落地成果：Dove “Change the Compliment” 营销活动：通过 AI 快速分析用户反馈、优化创意内容，在 25 个市场落地，30 天内实现 7 亿次曝光、94% 的正面用户情绪；Beauty AI Studio：实现美妆品牌内容生产提速 30%，视频完播率、点击率翻倍，可实时优化投放素材；产品数字孪生技术：实现营销素材生产速度提升 50%、成本降低 50%，用户注意力停留时长提升 3 倍；Sketch Pro 智能设计工具：可实时跟进社交热点生成品牌素材，助力印尼市场相关品牌 TikTok 曝光提升 22.5%；Recipe Intelligence AI 工具：实现 96% 的用户满意度，30% 的用户重复访问，用户聊天时长提升至 3 倍。

第八步：生态化延伸，前沿技术探索与全行业生态布局

对应核心目标：落地抢占 AI 时代行业先机的战略目标，从企业内部的 AI 落地，延伸至行业生态共建，同时深耕底层技术探索，构建长期 AI 竞争壁垒。

核心执行动作：AI for Science 底层研发生态搭建：与深势科技、英矽智能、中国科学院等机构达成战略合作，搭建 AI 驱动的虚拟仿真与数据分析工具，聚焦原料研发、分子模拟、功效预测等底层科研环节，用 AI 重构产品研发范式。

1. 全行业生态合作深化：与 Google Cloud、埃森哲、WPP 等企业达成长期战略合作，在 AI 技术研发、数字基础设施升级、营销创新等领域深度协同，整合行业资源，持续迭代 AI 能力；同时通过 100 + 加速器项目，对接 AI 初创企业，挖掘前沿应用场景，持续补充 AI 创新能力。
3. 量化落地成果：通过生态合作，AI for Science 平台将新品研发周期缩短 40% 以上，原料筛选效率提升 10 倍，同时持续引入行业前沿 AI 技术，保持在快消行业的 AI 应用领先地位。

四、对企业 AI 转型的核心启发，尤其是业务场景落地的实操指南

联合利华的 AI 转型实践，彻底打破了 “企业 AI 转型就是买工具、做试点” 的行业误区，为所有传统企业提供了一套从战略到落地的完整参考，尤其是在 AI 业务场景落地层面，给出了可直接复用的实操方法：

（一）企业 AI 组织转型的核心底层启发

2. 1. AI 转型的本质是组织能力工程，而非单纯的 IT 工具升级
   
   联合利华的实践证明，企业 AI 转型的核心不是采购先进的 AI 工具，而是构建适配 AI 时代的组织能力。其从战略治理、全员素养、技术底座到跨职能协同的全组织重构，彻底打破了 “技术部门单打独斗、业务部门被动配合” 的两张皮困境。对于传统企业而言，必须先从组织战略层面确立 AI 的核心定位，而非把 AI 转型交给 IT 部门单独推进。
4. 2. 治理先行是 AI 规模化落地的核心前提，而非后置补丁
   
   联合利华早在 2019 年就搭建了 AI 合规与伦理治理体系，远早于欧盟 AI 法案的落地与生成式 AI 的爆发，这让其在规模化推进 AI 项目时，既规避了合规与伦理风险，也实现了项目的标准化管控。对于企业而言，若先做大规模试点再补治理框架，极易出现项目整改成本高、数据安全风险大、监管合规踩坑等问题，前置搭建权责清晰、全流程覆盖的 AI 治理体系，是 AI 从 “试点” 走向 “规模化” 的必经之路。
6. 3. 全员 AI 素养普惠，是 AI 价值释放的核心基础
   
   仅靠少数 AI 专家或技术团队，永远无法实现 AI 的全业务覆盖。联合利华的 “go wide” 策略，核心是让 AI 走出技术团队，成为每一位员工的基础工作能力，让业务人员能自主发现 AI 应用场景，而非等待技术部门输出解决方案。对于企业而言，只有让一线员工具备 AI 应用能力，才能挖掘出海量的高价值场景，实现 AI 价值的最大化。
8. 4. 统一的云与数据底座，是 AI 能力复用的核心支撑
   
   没有统一的数据底座，AI 项目永远是零散的孤岛。联合利华 100% 云原生转型与统一企业数据平台的搭建，让其 500+AI 项目可以共享数据资源，成功的场景可以快速复制到其他市场与品牌，大幅降低了重复建设的成本。对于传统企业而言，若各部门、各分子公司的数据相互割裂，即使做了再多的 AI 单点试点，也无法形成规模化的竞争优势。

（二）AI 业务场景落地的核心实操方法

这是联合利华案例最具复用价值的部分，所有企业都可以遵循这套方法，实现 AI 场景从试点到规模化的落地，避免 “只烧钱不落地” 的困境：

1. 1. 场景选择：优先击穿高价值核心流程，而非遍地开花做边缘试点
   
   联合利华没有先从简单的办公提效等边缘场景入手，而是优先聚焦供应链、制造、营销这三个决定企业营收与利润的核心流程，每个 AI 项目都有明确的 ROI 目标，快速验证了 AI 的业务价值，获得了业务部门的持续支持，形成了 “价值验证 – 资源投入 – 规模扩大” 的正向循环。
3. 企业实操方法：先梳理企业的核心价值链，找出决定营收、成本、利润的 3-5 个核心流程，优先在这些流程中落地 AI 项目，而非盲目跟风做边缘场景的试点；每个项目立项前必须明确可量化的业务目标，比如成本降低比例、效率提升幅度、收入增长预期，从根源上避免 “为了 AI 而 AI”。
5. 2. 场景落地：从单点优化升级为端到端全链路重构，而非局部小修小补
   
   联合利华的 AI 应用，不是对供应链、营销流程的单点环节做优化，而是打通了从消费者需求到终端履约的全链路，实现了端到端的协同优化。比如供应链场景，从消费者需求洞察反向驱动研发、生产、物流的全流程优化；营销场景，从趋势洞察到创意生成、内容生产、投放优化的全闭环 AI 赋能。
7. 企业实操方法：落地 AI 场景时，不要只优化某个孤立的环节，而是先梳理完整的业务链路，找到链路中的核心堵点，通过 AI 实现全链路的协同优化；比如零售企业不要只做单点的库存 AI 预测，而是要打通用户需求、采购、仓储、门店、履约的全链路，实现端到端的智能决策，才能实现价值最大化。
9. 3. 场景规模化：从单点案例沉淀为可复用的模块化能力，而非一次性项目
   
   联合利华的核心优势，不是做了 500 个 AI 项目，而是把这 500 个项目的成功经验，沉淀成了可复用的模块化 AI 能力，形成了企业级的 AI 能力库存。新的品牌、新的市场无需从零开始搭建 AI 方案，直接调用成熟的能力模块即可快速落地，实现了 AI 规模化落地的边际成本持续下降。
11. 企业实操方法：每个 AI 项目落地并验证价值后，必须同步完成标准化、模块化封装，形成可复用的 AI 工具、模型与流程，纳入企业的 AI 能力库；明确能力复用的标准流程，让其他业务单元、分支机构可以快速调用，避免重复开发、重复试错；比如某区域验证成功的门店智能运营 AI 方案，要快速沉淀为标准化工具，向全国所有门店复制推广。
13. 4. 场景价值：兼顾降本提效与增长创造，而非只做成本中心
    
    联合利华的 AI 应用，既实现了制造端的浪费减少、内容生产的成本降低等降本目标，更重要的是通过 Desire at Scale 营销模型、Recipe Intelligence 工具等，创造了新的品牌增长与用户价值，把 AI 从 “降本工具” 变成了 “增长引擎”。
15. 企业实操方法：AI 场景落地要 “两条腿走路”，一方面在生产、运营、供应链等环节，通过 AI 实现降本提效，释放利润空间；另一方面在营销、研发、用户服务等环节，通过 AI 挖掘新的增长机会，比如新品创新、新用户需求挖掘、新服务模式打造，让 AI 从企业的 “成本中心” 变成 “利润中心” 与 “增长中心”。
17. 5. 场景合规：前置风险管控，场景落地前先过合规评估，而非先落地再整改
    
    联合利华的每一个 AI 项目，都要先通过 AI assurance 全流程评估，确保符合责任 AI 框架与全球各地的监管要求，从根源上规避了合规风险。
19. 企业实操方法：建立 AI 项目立项前的合规与风险评估流程，重点评估数据安全、用户隐私、算法偏见、行业监管要求等核心风险，尤其是涉及用户数据、金融、医疗等敏感领域的 AI 场景，必须先过合规评估，再启动项目开发；同时建立 AI 项目全生命周期的风险监控机制，持续适配监管政策的变化，避免合规风险。