中国工业报记者 耿鹏飞

一秒钟，11包牛奶从超高速灌装线鱼贯而出；一公里长的送样通道上，无人车在自动往返；深夜里，数字人主播还在门店前讲解新品。你也许很难把这些画面与同一家企业联系起来——但它们都发生在伊利：这家企业把数智化织进“从一棵草到一杯奶”的每一环。

9月20日，一场智能制造主题探访在伊利现代智慧健康谷开启。国家智能制造专家委员会委员、福耀科技大学智造与未来技术学院副院长陈明，中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副所长李海花，中国机械工程学会物流工程分会副主任委员、工学博士邱伏生，与中国工业报等媒体组成探访团，走进液态奶、奶粉两大全球智造标杆基地，拆解这杯“真AI牛奶”背后的智造密码：当“世界乳都”从产量名片进阶为智造名片，AI究竟在这杯牛奶里埋下了什么？“真AI牛奶”，是营销话术，还是可以被验证的智造现实？

十年之约成就“中国乳都”到“世界乳都”

2005年获评“中国乳都”，2026年8月1日被国际食品科技联盟正式授予“世界乳都”——变的不仅是称号，更是产业竞争的底层逻辑。在陈明看来，伊利已“把中国的乳业制造业，从个体的智能工厂做到了全产业链数字化”，达到“世界级的战略水平”；邱伏生则更直接——他在参观后评价，伊利的智能工厂规划“处于乳业第一，比很多智能制造企业都高出一个维度”。

2022年底，生成式AI爆发前夕，伊利敏锐地识别到人工智能将加速进入实体产业，把智能化战略大幅前置。伊利相关负责人介绍，伊利较早就组建了国内乳企第一支AI算法团队，“是实体企业里在AI应用上起步最早的企业之一”。

在专家看来，这正是“世界乳都”的深层含金量：今天的乳业竞争，早已从“产量”转向“智造含量”；一座城市能否稳住“世界乳都”的名号，取决于其头部企业能否持续把最新的技术转化为产品品质。伊利抢先布下的这步AI棋，表面是企业战略，实则是城市产业升级的缩影——谁先完成从数字化到智能化的衔接，谁就握住了下一程的主动权。

从一棵草到一杯AI牛奶的“基因”

如果说“世界乳都”是这座城市的产业底色，那么“从一棵草到一杯奶”就是伊利数智化的主线。

在牧场，每一头牛都戴着耳标和项圈，牛舍遍布传感器。牛走了多少步、体温如何、舍内环境怎样——这些身体、行为与环境的实时数据汇聚成“牛的健康档案”，让伊利能识别亚健康状态、匹配更适宜的饲料与温度。在原奶调拨环节，算法把牧场与工厂的供需精准匹配，让运输成本节降13.5%，99%的原奶在24小时内送达工厂。

AI的“基因”也渗透进研发。过去，配方设计依赖研发工程师在实验室反复试错；如今，AI能辅助工程师做物料选择与替换，精准计算从原料基础营养、生产损失到货架期损失的全链条营养素，并完成配方合规性判定。包装设计也迎来大模型与设计师的“对话式共创”。

这条链路的起点和终点，都是消费者。数据从“一棵草”走到“一杯奶”，支撑起从牧场到研发、从生产到营销的完整闭环。

李海花对此感触尤深：“从一棵草到一杯奶，这样的全产业链智能化升级经验，值得形成可复制、可推广的方法论，不仅能为乳业数智化转型赋能，也值得更多产业学习借鉴。”在她看来，伊利的价值不止于一家企业，更在于它为全行业蹚出一条可以复制的路径。

工厂里“看不见”的AI

参观伊利健康谷，专家们的观察焦点，首先落在“看得见”的装备上。在液态奶基地，利乐E3超高速灌装机全速运转——每小时4万包牛奶鱼贯而出，是目前全球最快、自动化与智能化水平最高的灌装产线，效率较早期的7500包/小时提升数倍；KUKA机械手自动装箱码垛，AGV小车穿梭自如。在奶粉基地，蒸发干燥产能从0.5吨/小时跃升至10吨/小时，效率提升20倍。

探访中陈明发现，这条产线其实是流程制造与离散制造的复合体：前段的均质、灭菌是典型的流程工业，后段的灌装、包装又是离散制造。而乳制品的特殊性在于，原料是“生物原料”——牛奶质量天然有波动，却要在高速运转中维持稳定。这种“生物波动”与“高速稳定”之间的张力，正是AI最能发挥作用的地方。

算力的极致速度，守护着品质的极致精度。AI视觉质检为每一包牛奶守住“出厂关”——吸管贴歪、包装字迹模糊，任何细微瑕疵都难逃AI的眼睛，一旦发现不合格，系统自动将其踢出产线并“亮红线”预警；在奶粉基地，AI智能识别实现投料防错与原料追溯，把故障消灭在发生之前。

真正让专家震撼的，是那些“看不见的AI”。目前，伊利已沉淀2500多个智能体，覆盖财务、营销、供应链、人力、运维等领域；YILI-AI注册用户超过4万人，约70%的员工养成了AI使用习惯，生成式AI服务调用超1亿次，相当于约4000名员工全年的工作量。一名数据分析员工，还自研了“终端陈列智能体”，把AI带到货架一线。“伊利的AI无处不在，给我很大的冲击力。”邱伏生说。

在伊利相关负责人看来，智能体最大的意义，是把“老法师”才能掌握的经验，变成每个员工都能调用的能力。伊利的智能体走的是“平台支撑+业务自助开发+技术顾问支持”的路径——员工自己定义场景、搭建智能体，AI团队做底层支撑。同时，集团同步建设AI治理体系，把统一的安全、权限、合规、成本标准前置，避免智能体“野蛮生长”。这背后，是伊利对AI从“工具”到“生产力”的一整套组织安排。

在陈明看来，一杯“真AI牛奶”可以拆出三个层次：一是“AI”同“爱”，是伊利对消费者的爱；二是AI技术本身，通过AI赋能品质与效率的双提升；三是AI让消费者看到更优质的产品、感知更温暖的服务。他用三个“AI”概括这杯牛奶的特殊之处，也提醒同行：AI的叙事，最终要落回到产品与消费者。

“不出错、可追溯”，伊利给出了“全球首家无人车送样系统”的答案：健康谷送样距离长达一公里，伊利定制引入无人车送样，将质量追溯节点前移，实现放样、送样、取样全过程数字化可追溯。一罐奶粉、一包牛奶，从投料到出厂，每个环节都留痕。在邱伏生看来，基本做到了自动化、数字化、智能化的技术支持，一罐奶粉、一包牛奶从投料到出厂不出错、可追溯。

然而，追溯的颗粒度到底是多少？邱伏生指出，“是1万个单位，还是10个单位，还是一天、小时、秒级？AI控制的颗粒度越细，制造价值就越高。”这正是“AI之变”下一步要回答的命题。

如果说工厂是“看得见的AI”，那么供应链就是“看不见的AI”。“在乳品乃至食品行业里，真正拉开差距的不是制造端，而是供应链。”邱伏生指出，很多企业制造端都上了智能化系统，但供应链“各有千秋”。伊利的“28天新鲜购”让他印象深刻——奶粉从原料到成品的最短周期，比一般乳企短得多，“单纯28天没有太大意义，但它证明了供应链的响应能力”。他还提醒，液态奶的冷链管理一定要靠AI管控，全程温度需要智能监控与预警。在邱伏生看来，供应链的柔性，反过来会倒逼生产的柔性——当渠道从大批量进货变成小批量、高频次，AI要解决的就不再只是单点效率，而是整条链的协同。

数字孪生与“看得见”的下一程

“看得见的智能工厂，看不见的AI”——这是本次探访最凝练的概括，也成了专家们对下一程的期许。

要把“看不见的AI”变成“看得见的AI”。陈明说道，数字孪生让AI的价值通过可视化呈现——指挥室的大屏、实时数据、数字孪生工厂，都应是“AI看得见”的载体。

他建议，面向新一代智能制造，从“机理模型—数据模型—知识模型”的融合出发，探索数字孪生的更高阶应用。AI本身有“从生成式到智能体、再到具身智能”的演进路径，而数字孪生正是承接这一切的物理空间入口。

据了解，伊利在数字孪生上已有布局：打造了全球乳业首个元宇宙数字孪生工厂，把线下生产线1:1复刻到虚拟空间，消费者足不出户即可云参观；数据中台以动态孪生方式实时呈现，实现园区透明管理。但在陈明看来这还不够——数字孪生不应只是“三维外在数据的展示”，而应成为AI决策与验证的试验场：配方、工艺、排产先在虚拟空间跑一遍，验证可行再落到物理产线。

李海花则抛出“AI外挂与AI原生”之问：当AI不只是质检、排产的一个“工具”，而是从产品源头设计开始就嵌入——配方在虚拟空间仿真调整、生产工艺在数字孪生中先行验证——那时才是真正的“AI原生”。她期待伊利与产业界一起找到“AI原生”的答案，也希望能把伊利的经验提炼成可复制、可推广的方法论，赋能更多产业。“伊利的高质量数据可以贡献给行业、共建高质量数据集；而随着智能体越来越多，智能体之间的互联、标准与治理，也将成为新的课题。”李海花说道。

邱伏生指出：有场景的人往往不懂AI，懂AI的人又常走IT路线——这导致很多企业的AI落地卡在业务与技术之间。他建议，伊利要在供应链的风险评估与响应上继续发力：AI不仅要提升需求预测，更要在采购、生产、库存、经销的每个环节识别风险、早期预警。“卓越的供应链，与卓越的制造是相扣的。”

交流中，专家们的共识正在形成：伊利的AI之变，已走完“从0到1”的布局；下一程的关键，是让AI从“工具”走向“原生”，让数字孪生成为AI的试验场，让供应链具备自我响应的韧性。正如陈明所说，面向新一代智能制造，“肯定是AI为主”。而这条从数字工厂走向数智生态的路，才刚刚铺开。而伊利已是这个行业中走在最前列的一员。

从2005年的“中国乳都”，到2026年的“世界乳都”——呼和浩特的城市名片，完成了一次又一次跨越。“世界乳都”不仅是一个称号，更是一份答卷：它要求头部企业用AI织起“从一棵草到一杯奶”的全产业链数智生态，也要求整个行业回答好“AI原生”的下一问。

而伊利给出的这杯“真AI牛奶”，或许正是中国制造智能化转型的生动注脚——它的故事，才刚刚开始。