数据里的洞察：AI带来食品创新的“灵感速递”

如果用一个词来形容AI在食品饮料行业的作用，那就是“效率”。尽管像可口可乐和雀巢这样的跨国公司已经将AI融入其运营中，运用AI工具更便捷获得有效洞察，大大加快产品研发效率。但许多中小型企业仍然认为数字化转型是一项耗资巨大且耗时的挑战。

刘维波，全球专家合伙人，贝恩公司

也许你会想进一步了解：

- AI在食品饮料行业有哪些具体应用场景？效果如何？

- 打造AI驱动的协同模式需要哪些资源和条件？

- 如何才能让AI更好地“读懂”消费者？

2025年5月8日，贝恩公司全球专家合伙人刘维波于FBIF2025产品开发论坛，进行了题为《数据里的洞察：AI带来食品创新的“灵感速递”》的分享。

分享嘉宾

刘维波，全球专家合伙人，贝恩公司

赛博大福（傅璐），创始人，2生3咨询

赛博大福（傅璐），创始人，2生3咨询

【下文根据演讲整理，内容有删节】

刘维波：大家好，很高兴今天在这里和大家分享这个话题，我们的题目是近期的信息更新。正如大家所见，AI技术正处于飞速发展的阶段，其发展速度之快以至于我们一月份计划讨论的话题重点，到了五月份就需要做出诸多调整。因此，今天的分享更多是侧重于信息的更新与交流，重点讲一下相对来说比较实际的马上可以用的一些信息，而非对过往经验的总结。

我们的分享内容主要分为三个部分：第一部分将聚焦于食品饮料行业中已经落地的AI应用案例，旨在让大家清晰地了解到，看似高深莫测的人工智能与生成式AI，究竟在哪些方面能够为我们所用；第二部分着重探讨AI智能体自主运行的现状以及未来的发展方向；第三部分则由大福老师为大家讲解如何驾驭AI这一工具，并进行有效的优化训练。

一、AI技术在食品饮料行业的应用现状

在食品饮料的行业，特别是产品开发中，AI有几个最关键的广泛的应用：

一个是新品相关的研发和配方的优化。其实所有的这些它的基础就是人工智能的工具现在不光能够去识别过去的相关的数据，更多对于文本的数据，对于照片、对于视频、对于论坛的留言，对于所有的信息有了更加精准的收集，收集之后做定期的跟踪分析信息推送，这么强大的一个分析能力能够促进我们对于新品的研发和配方优化，过去往往依赖于实验室的反复试验以及对消费者洞察的深入讨论，可以用更加自动化的数据分析完成。

第二个是个性化的产品和更加精准的营销。有相关的AI工具可以定期去对应的论坛里，对应的直播间，对应所有的文本框里寻找新的趋势是什么样的，自身品牌被大家讨论的话题在哪里，目前的产品趋势是怎么样——相关的信息很快会有一个反馈，这样大家可以了解到消费者的信息，对应地可以跟进相应的合作从而引导消费者。

除了产品开发环节，AI在生产、供应链以及客服等环节同样有着广泛的应用。这些其实对于产品质量的稳定，对于产品运输过程中的质量的保持都有很好的一些启发。可以说，整个食品饮料产业链都在因AI的应用而发生着深刻变革。

第四点，AI智能体是一个跨越式新的进步，过去，我们所熟知的大语言模型更多地扮演着超级对话工具的角色，它能够回答我们提出的问题，但无法执行精准的命令。而AI智能体的出现，彻底改变了这一局面。它类似于多年前财务领域广泛应用的流程自动化工具，我们可以提前为其设定好一系列复杂的逻辑指令，例如每分钟从特定软件中提取何种信息，提取后如何进行加工处理，当满足条件A时执行操作A，满足条件B时执行操作B等。预设好这些逻辑后，AI智能体便能像一位得力助手般，按照我们的指令自动调整与发布任务。以谷歌两周前发布的在线购物助手为例，它展示了如果想要买一个植物，这个AI助手不仅会告诉你这株植物是否适合在你家中种植、会提供关于如何照顾它的详细建议，还能告诉你它与其他植物的搭配方式。更进一步，如果你计划在花园中种植10株或20株植物，它还能为你匹配合适的园丁，并提供种植与保养服务。此外，它还能根据你的权限范围，为你争取折扣优惠，或者向人工主管发起折扣申请，为信用良好的客户提供更优质的服务。这一切，都充分展现了AI智能体在实际应用中的巨大潜力与价值。

第五点，让AI工具充分发挥出它各种优势，关键在于我们要学会怎么驾驭它。如果缺乏精确的提示词与正确的驾驭方法，AI所输出的信息往往难以达到预期的准确度。

贝恩公司与OpenAI建立了全球合作协议，我们的核心任务是帮助他们在各行业中寻找应用场景并推动具体落地。在过去的一年中，我们参与了超过100个相关项目，亲眼见证了AI在应用过程中的诸多优势与面临的挑战。虽然AI并非如一些人所想象的那样会立刻大规模爆发并改变世界，但它确实是一个极具创新性且极具价值的工具，值得我们深入探索与应用。

刘维波，全球专家合伙人，贝恩公司

基于我们的实践经验与研究，我们总结了五个关键方向：

首先，应将AI作为决策第一线的辅助工具，充分利用其收集与总结信息的能力，以此显著提升工作效率。在贝恩公司内部，每位员工的电脑都配备了AI助手。当面对一份长达100页的文件时，我们只需将其交给AI助手分析，它就能迅速提炼出文件的要点。在会议中，AI助手能够实时记录会议内容，并在会后自动生成会议纪要，通过邮件发送给相关人员，明确会议的关键讨论点、要点与结论。此外，AI助手还会跟随我们的邮件往来，当有新邮件到达时，它会根据邮件内容给出回复建议，帮助我们更高效地处理邮件事务。

在消费者洞察方面，AI能够帮助我们及时关注市场动态，敏锐捕捉消费者需求的变化，精准把握市场趋势。

借助生成式AI与数字孪生技术，我们能够开展高效的业务活动。

在ESG领域，AI的应用更是为全产业链的追溯提供了有力支持。过去，产品溯源一直是一项极具挑战性的任务，而如今，借助AI技术，我们能够更便捷地实现端到端的全产业链追溯，确保产品的质量和安全。

另外强调一下第五点夯实基础，AI工具的有效运行离不开准确的数据与信息输入。因此，我们需要有意识地积累与产品线及行业相关的数据，明确哪些数据是关键的，以及消费者常在哪些场景下进行讨论。同时，我们还应培养AI智能体或小助手，使其能够定期关注这些信息源，为我们的决策提供有力支持。

去年，我们对众多公司的AI试点项目进行了总结与分析。当时，可口可乐公司利用AI与消费者进行市场互动，并根据消费者反馈定制个性化产品，这一案例引起了广泛关注。这充分说明了AI在满足消费者个性化需求方面的巨大潜力。

在不同的产业中，AI数据的应用贯穿了整个产业链。若聚焦于产品研发，主要涉及五个方面的内容：一是市场情报的收集与分析；二是根据市场情报，深入了解消费者偏好与最新趋势，以及竞品的宣传策略；三是产品组成、成分与配方的优化；四是味觉分析。例如，在泰国的一家香精香料公司，他们利用AI工具实时分析芒果味的不同维度，并结合质谱分析仪器监测竞争对手推出的新风味，以此调整出更契合消费者需求的风味产品。这种AI工具成本较低，能够定期紧密地调整相关信息，为产品研发提供有力支持。

总的来说，目前，市场情报与消费者洞察、产品组成与成分分析、味觉预测性这三个方向已经具备了试点、测试与应用的基础。通过对公开数据的分析，我们可以看到头部消费者公司如何应用AI技术。例如，使用DeepSeek这一AI工具，我们可以询问当前的市场趋势以及各公司的应用情况。AI自身能够清晰地阐述其应用方式，并展示各公司如何利用AI实现配方优化、消费者洞察以及味觉优化等目标。

刘维波，全球专家合伙人，贝恩公司

二、AI智能体自主运行的现状与未来

接下来，我们再深入探讨一下AI智能体。AI智能体，也被称为自主AI助手，其优势在于能够独立行动，并根据预先授权做出决策以实现既定目标。它具有几个显著特点：一是高度的灵活性；二是并非简单的机器学习或代码逻辑，而是具备一定的推理能力，能够根据问题、场景以及之前的讨论，推理出更合适的回答；三是强大的语言理解能力。与十年前相比，如今的语音识别系统在语言识别方面取得了巨大进步，能够理解不同方言以及各种带有口音的英语，甚至在用户表达不清晰时，还能进行优化与辅助分析。

从发展历程来看，最早的对话式AI已经得到了广泛应用。目前，一些AI推理器正处于早期应用阶段，但尚未广泛普及。自今年1月起，各大高科技企业纷纷推出了自己的AI智能体方案。根据我们的定期调研，AI智能体（AI Agent）将成为未来发展的关键趋势。

在实际应用中，例如银行的理财经理可以通过AI智能体一键生成客户的基本信息、与银行的往来记录、投资偏好以及理财产品情况等，为与客户的会面做好充分准备。在会面过程中，理财经理还可以随时调用新的信息与建议。网商银行也推出了类似的助手，能够完成多种操作。用户可以预设在特定时间点进行何种投资以及相应的权限范围，AI智能体将据此执行任务。这些应用案例充分展示了AI智能体在金融领域的广阔应用前景。

过去，我们通过自动化的手机输入来查询余额与消费需求。如今，在淘宝等电商平台的对话中，AI助手能够与用户进行更深入的交流，例如告知用户因其会员身份可享受的折扣优惠等。而最新的AI智能体则能够提供更加全面的端到端客户服务。

从这些案例中我们可以看出，在实验室中进行配方调整等复杂的手工操作，目前仍无法被AI完全取代，人类仍将承担高阶分析、推理以及复杂工作的任务。AI的作用在于辅助人类，使我们的工作更加高效，避免陷入简单重复的信息处理工作中，从而能够收集到更全面、更实时的信息，更好地完成相关工作。当然，一些基础性、重复性的文本工作可能会逐渐被AI所取代。

目前，在食品饮料产品开发领域，AI智能体的应用还不够广泛，主要集中在软件开发与高科技企业。但我们认为，这并不妨碍我们去理解、跟进这一趋势，并尝试驾驭这一工具，探索其在不同领域的应用方式。

最后，我们需明确，尽管AI带来了诸多好处，但它并非万能。要充分发挥其全部潜力，仍需诸多突破性创新。如果大家都广泛使用AI，数据中心、GPU等相关硬件设施的需求将大幅增加。我们了解到，目前数据中心与软件硬盘存储行业正处于高速增长阶段，工厂全天候满负荷运转，以满足强劲的算力需求，而这一问题在短期内难以得到解决。

对于一些复杂的工作流程以及需要人脑判断、情感体会的任务，AI目前还难以胜任。因此，我们仍需依靠人类的经验与智慧来进行判断。同时，我们必须确保AI的发展与人类的价值观和道德保持一致，避免其出现违背人类利益的行为。如何让AI真正成为辅助人类发展的有力工具，而非像科幻电影中那样脱离人类控制，是我们始终需要思考与探索的重要课题。

三、驾驭AI工具的方法与策略

赛博大福：大家好，我是赛博大福，我在AI时代迅速调转车头。现在是2生3咨询创始人，营销AI头部博主，16年百亿消费品牌操盘手、混沌讲师。曾任职于多家世界500强企业与大势明星企业品牌营销负责人；历任中粮酒业品牌总经理、江小白品牌总经理，玛氏、宝洁总监。

在ChatGPT上线的第三天，我毅然辞职。我不做CMO，成为了一名AI指令工程师；我不会画画，成为一名AI艺术家，并且“赛博大福”成为公众号/小红书/视频号头部网红，而这一切，得益于AIGC创作时代赋予我新的可能。

今天，我想和大家探讨一下企业如何从0到1进行AI转型进化，以及AI在食品创新等方面的实际应用。

赛博大福（傅璐），创始人，2生3咨询

（一）企业AI转型面临的挑战与困惑

然而不管是企业，还是个人，拥抱AI理想与现实有着巨大的鸿沟。

一来是网络充斥着AI信息泡沫，真伪难辨，很难分辨哪些是真实的创新，哪些只是虚幻的噱头。

二来落地路径缺失，老板总是有天马行空的幻想，寄托员工只要用上AI，立竿见影地提升效率、降低成本；而站在执行第一线的员工们，却常常对AI工具一头雾水，那么多技术，到底怎么用到工作上呀。

三是企业缺乏针对业务场景的系统性方法论，难以实现持续AI进化和自主学习。

这就是为什么很多老板跟我说，这AI工具用着，感觉还是坐在豪车里开拖拉机啊。

（二）AI落地的关键要素与策略

首先，在AI落地的过程中，我们自身的行业知识和经验是非常关键的。只有深入了解品牌的底层方法论，才能将其转化为有效的提示词和有价值的问题，从而让AI为我们提供有针对性的解决方案。

第二，AI落地不应该是一个简单的自上而下的工程，否则很容易变成一个只存在于PPT上的项目，而无法真正落地实施。可以从实际工作中的单点入手，找到AI可以发挥作用的具体场景，如文案撰写、产品概念开发、消费者调研数据处理等，让员工在这些具体的任务中体验到AI的优势和价值。从而逐渐形成一股强大的洪流，推动整个企业向AI转型迈进，实现AI在企业各个层面的广泛应用。

第三个是我们的方法路径。提示词在AI应用中起着至关重要的作用，如何问一个好问题是需要深入思考和精心设计的。AI工具的选择和应用同样重要。企业不能仅仅依赖于从上到下部署的系统，而应该根据自身的业务需求和实际情况，选择合适的工具，并将其切实落实到生产实践和应用当中。同时，还要学会搭建智能体和进行模型训练，让AI工具能够更好地适应企业的业务场景，为企业创造更大的价值。

（三）AI在品牌营销中的应用实践

在使用AI进行产品开发和品牌故事构建时，我们首先要解决的是业务能力是否可行的问题。许多人在使用AI时发现生成的结果并不理想，这时需要反思是使用者的问题还是AI的问题。很多时候，问题出在没有提出好的问题上。目前，AI绘画工具、AI对话和AI视频等技术已经能够解决很多有价值的问题，技术本身并不是最难的部分，而提示词技巧也并不复杂。

然而，精准地描述问题确实是一项高级能力。AI会针对任何问题给出一本正经的长篇大论，但有时这些回答可能并不准确，甚至会“一本正经地胡说八道”。因此，我们需要思考如何系统地构建问题，如何激发问题的思考，如何精准地控制问题的范围，以及如何最大限度地缩小模型的边界，让AI的回答更加符合我们的需求。

1、产品开发与品牌故事构建

在产品开发过程中，我们可以通过不同层级的提问技巧来利用AI进行品牌故事和产品故事的构建。

• 青铜级提问：最基础的提问方式是简单地让AI给我们写一个故事。这种方式较为随意，结果也较为一般。
• 白银级提问：更进一步的提问方式是设定角色，让AI以品牌营销专家的身份来写一篇品牌故事，并且明确故事的类型和应该满足的条件，如戏剧性、故事结构等。例如，我们可以要求AI写一个品牌创始人的故事，或者产品研发背后的故事，并且强调故事需要有戏剧性，开头要吸引人，过程要曲折，结尾要有深度。
• 进阶级提问：更进一步的提问方式是放入已有的成功案例，如SK2的品牌故事，让AI在此基础上进行创作。这种方式可以让AI借鉴已有的成功经验，生成更高质量的内容。
• 王者级提问：最高级的提问方式是将提示词进行封装，使其能够不断学习和迭代，从而生成更优质、更符合企业需求的故事。这种方式可以让AI在每次生成内容后进行自我优化，不断提升生成结果的质量。

除了上述层级的提问技巧，我们还可以进一步将好的提示词和知识库沉淀成智能体。例如，我们可以将品牌方法论和优秀案例作为知识库，让AI智能体在这些基础上进行学习和创作，从而实现更高效、更精准的品牌故事构建。

2、营销AI改造

从使用AI以来，我就有了一个强烈的感觉，当前市面上很多关于运营、营销的课程，可能都没有存在必要了。因为，很多技巧、套路式的东西，我们都将可以使用AI非常高效的帮我们生成和解决。所以，面对AI时代的营销人，我们更应该学习的提问的能力和判断的能力；而这些都来自于你的专业“Know-how”是否足够扎实。

要进行营销AI改造，首先需要拆解品牌营销的底层逻辑，明确什么是好的消费者洞察、好的文案、流量密码以及能够激发小红书等爆款内容的因素。

第二个需要将这些命令转化为给AI的问题，进而生成有效的提示词。这就要求我们学会如何将营销需求转化为AI能够理解和执行的任务，让AI成为我们营销工作的有力助手。

AI提问可以分为三个阶段。第一个阶段是对话式的交流，结果比较随机。第二个阶段是通过好的提示词和追问来培养AI，生成更好的结果，但这个阶段的结果难以规模化和复制。第三个阶段则是让提示词可以迭代和进化，实现定制化和可复制的结果，这对于企业级应用来说是非常重要的。

（四）AI团队建设与学习建议

所以，为什么企业要学习提示词呢？我有一个最大的感受在于传统的品牌营销经典方法论的学习方式正在发生变化。过去，我们在宝洁等企业学习Who、What等基础要素需要花费大量的精力和经验，而今天，通过AI，我们可以直接完成How这一步。AI是萃取业务方法论的有效工具，也是强大的员工培训利器。因此，企业需要将优秀员工和精英的资产转变为随时可以调用的AI能力。

要打造学习型的AI进化团队，首先需要让每个员工都开始使用AI工具，通过内部或外部的工作坊来提升员工的AI应用能力。其次，要建立一个AI主管工作群，及时跟进AI技术的最新进展。此外，还需要创建一个AI提示词库，将企业积累的营销资产转化为高效的AI应用。例如，我辅导过的某一头部电子烟企业，通过好的提示词库，让没有设计基础的市场营销人员也能快速完成新品上市的物料制作，大大提高了工作效率，确确实实我看到了企业真正发生了进化和迭代。

我们不需要去学习复杂的大模型和技术原理，而是要以业务场景为准则，学以致用。要掌握有效的学习方法，让AI学习能够事半功倍。只有将AI与实际业务紧密结合，才能发挥出AI的最大价值。

0到100逐级升阶AI落地，首先要关注如何让员工提升工作效能，实现产出的最大化。其次，要跑通一个营销环节，如电商详情页的撰写、公众号文章的创作、产品概念的开发、品牌营销活动的策划以及消费者洞察旅程的构建等。最后，要完成一套结合自己的AI智能体实现产品创新。

品牌营销的每一个触点都可以用AI进行改造。从品牌资产的沉淀到产品作为载体，再到渠道内容的扩大、营销内容的放大以及渠道内容的渗透，整个从品牌到用户的营销过程都可以通过AI实现更高效、更精准的传播和推广。这也是我辅导企业过程中沉淀下来最大的一个心得。我们用AI把营销重干一遍，掌握先进生产力一个人就是一条团队，大家可以效果10倍好，成本10倍低，速度10倍快，谢谢大家！

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