中国食品加快AI场景落地：从销售一线提效到智能工厂建设

在中国食品的经营体系中，AI正在从数字化基础建设走向销售一线，进入终端拜访、订单建议、陈列识别和费用核验等具体场景。公司业务覆盖全国19个省级行政区域，渠道链条长、终端数量多，销售执行、营销投放、库存管理和生产排期均需要更及时的数据支持。

中国食品的推进路径以数字化连接和数据治理为基础，再将AI嵌入路线规划、智能建议订单、终端陈列识别、营销费用核验等具体环节。目前，在公司全部装瓶厂的B端销售业务中，拜访到达率和拜访成功率提升10%以上，费用核销周期由过去1至2个月缩短至1周以内。销售端场景已经逐步进入日常运营；智能工厂则是下一阶段重点推进方向。这样的路径，使AI从单点工具逐步进入经营流程，也为进一步提升执行效率和资源配置效率提供了具体抓手，并开始形成可量化的经营结果。

2026年上半年，中国食品销量同比增长9.6%，收入同比增长4.0%，销售费用率同比下降1.7个百分点至24.6%；净利润同比增长8.0%。本期业绩由产品、渠道、供应链和组织等多项经营举措共同推动。与此同时，数智化建设正进一步深入终端执行、资源配置和生产管理，从路线规划、建议订单、陈列识别到费用核验，为一线经营提供更及时的数据支持和更标准化的执行工具，也为后续运营效率提升打开更多空间。

一、数字底座先行：把经营过程连接起来

快消企业的渠道管理横跨装瓶厂、经销商、业务代表和大量零售终端。货物如何流向终端、业务人员是否完成有效拜访、门店需要补充哪些产品、促销资源是否真正落地，如果依靠分散系统和事后报表，难以及时形成统一的经营判断。

中国食品通过B端数字化平台“中粮良品会”连接业务代表、经销商和零售终端，将终端拜访、经销商接单履约、终端自主下单，以及订单、库存和费用等经营信息逐步纳入同一体系。管理视角由事后汇总的“结果报表”，向能够持续跟踪和反馈的“过程经营”前移。

在该平台架构中，统一主数据和实时经营信息为AI应用提供基础。路线规划、订单建议、终端识别和异常预警等能力，使数据由记录经营结果进一步延伸至辅助下一步决策。对于覆盖大量终端的经营网络，信息反馈速度和执行标准的一致性，本身就是运营效率的重要组成部分。

二、AI走进门店：拜访、补货、陈列形成闭环

业务代表是连接品牌、经销商和零售终端的关键节点。面对数量庞大、类型各异的终端，有限的业务资源应该优先拜访哪些门店、如何安排路线、门店需要补充哪些产品，过去较多依赖一线经验判断。中国食品正把AI逐步嵌入拜访前、到店中和拜访后的多个环节。

在拜访开始前，系统可以结合终端位置、门店等级、历史拜访记录和经营情况辅助生成拜访计划及路线建议，使业务人员将更多时间投向高价值和高潜力终端。到店后，系统同步呈现历史订单、库存情况和本次拜访任务，并结合终端历史销量、产品结构和库存信息形成智能建议订单，辅助业务人员与终端商户完成补货决策。

在终端执行环节，AI图像识别可根据业务人员上传的现场图片判断产品陈列和设备摆放情况，并将识别结果带入问题提示、整改和复核流程。AI智能冰柜则可通过柜门摄像头采集冰柜陈列信息，实时传输到智能冰柜中台，监测终端门店的纯净度和铺货情况，并向业务人员推送整改和补货提示，助力提升门店收入。由此，终端管理可以形成“识别—预警—整改—复核”的持续闭环，总部和区域管理人员也能更快把管理资源投向真正需要干预的终端。

从路线规划、到店拜访、建议订单，再到陈列识别和整改复核，AI已经逐步嵌入一线销售流程。目前，相关应用已覆盖中国食品全部装瓶厂的B端销售业务，拜访到达率和拜访成功率提升10%以上。这使AI应用从“工具上线”进一步转化为可量化的销售执行改善。

三、营销费用更可追踪：AI进入履约与核验

销售费用是饮料企业触达终端、开展促销和维护渠道的重要投入。提升费用效率，需要更准确地识别投放对象、执行质量和销售效果，让资源进入更具价值的终端和消费场景。

中国食品将部分营销资源的签订、投放、履约、核销和效果评估纳入数字化管理流程。促销方案可以下发至指定区域和终端，执行情况通过移动作业系统和AI图像识别进行验证；符合活动条件的终端进入核销和奖励流程，异常情况则触发提示或进一步复核。活动规则、执行凭证和结算流程由此被关联起来，管理团队也能更快了解费用使用情况，并据此调整后续资源配置。在中国食品全部装瓶厂的B端销售业务中，费用核销周期已由过去1至2个月缩短至1周以内。

当活动规则、执行凭证和核销结果被纳入同一流程后，营销费用管理可以由事后核销进一步延伸至过程可追踪和效果可评估。对于门店数量庞大的快消企业，这为资源配置和费用效率分析提供了更细的经营颗粒度。

四、从销售端到生产端：智能工厂建设启动

销售和营销之外，中国食品正把AI应用进一步延伸至生产端。按照公司下半年工作计划，智能排产、智能排班、预测性维修和工程师知识问答将成为四类重点智能工厂场景。

其中，智能排产和智能排班分别聚焦生产计划与人员配置；预测性维修通过设备运行数据识别异常风险；工程师知识问答则用于沉淀设备维护和故障处理经验，提高现场响应效率。这些智能工厂场景目前正处于项目建设阶段；随着相关应用后续逐步落地，其在生产排期、设备运维和现场响应等方面的作用将逐步显现。

五、从单点场景走向体系化应用，AI拓展经营提效空间

从终端拜访、建议订单、陈列识别到营销核验，中国食品的AI应用已经逐步进入销售运营的多个关键环节，并在拜访效率和费用核销等场景形成可量化的改善；随着智能工厂建设推进，相关能力也开始由销售端向生产管理延伸。AI与既有数字化体系的结合，使更多经营信息能够实时沉淀，并进一步用于识别、判断和资源配置。

对拥有大规模一线团队和零售网络的饮料企业而言，这种变化具有明显的规模化价值。路线规划和智能建议订单可以帮助业务人员更精准地安排终端覆盖和补货；AI图像识别将陈列检查、整改和复核连接成闭环；营销费用数字化核验提升了资源投放的可追踪性。随着这些能力向更多区域和终端推广，一线经验也逐步沉淀为更加标准化、可复制的经营能力。

下一阶段，智能排产、智能排班、预测性维修和工程师知识问答等场景的推进，将进一步把数智化能力延伸至生产端。随着相关场景逐步覆盖销售、营销与生产环节，AI在中国食品内部的应用边界也将从单点工具向更完整的经营体系拓展，为提升组织效率、经营响应速度和管理能力提供新的支撑。

这也成为中国食品“以进促稳、奋楫致远”的一个具体落点：以技术应用推动经营方式持续升级，在核心业务稳健增长的同时，通过更加精细、高效的运营体系夯实长期发展的基础。

标签：