白象數智化，從一碗香菜面開始_風聞

作者|鬥鬥

編輯|皮爺

出品|產業家

2024 年夏，一場關於“香菜”的討論正從社交平台一路燃到消費場景，搜索與話題不斷攀升。

在白象食品總部，這一熱度並未停留在“看熱鬧”的層面，而是被識別為清晰且緊迫的口味機會點。

白象很快把“香菜熱”轉化為業務動作，一端用輿情與電商數據去確認需求強度與人羣畫像；一端用終端圖像識別系統持續回收門店貨架的陳列數據，以此倒推產能與補貨節奏；中台側則通過 ERP/MES 的聯動，把排程從“周計劃”壓縮到“日滾動”，把物料齊套、生產切換與倉配補貨銜接到同一張時間表上。

隨之而來的是一款以“香菜”為記憶點的新品快速量產上線，並在抖音電商與線下快閃等場域獲得話題與銷量的雙向反饋。線上熱度反哺線下陳列與後續補貨，形成“熱度—供給—再傳播”的閉環。

新品營銷成功也吸引了大量年輕消費者的注意，積累了大量的社交資產。一段時間裏，社交資產指數飆升至第一。

來源：藝恩營銷智庫

一組數據顯示，2024 年白象銷售額突破百億元，市場份額升至 16%，而五年前它還在 6% 的邊緣搖擺。排產改為日滾動後，庫存週轉天數由 47 天下降至 30 天以內；AI 貨架識別把終端陳列違規率壓低 70%。

這些成績並非完全由 AI 直接帶來，但 AI 技術顯然是重要推手。

在 AI 浪潮下，企業紛紛推進數智化轉型，但落地並不容易。RAND 的研究顯示，約 80% 的 AI 項目以失敗告終，這一比例是普通 IT 項目失敗率的兩倍。在這一背景下，白象的路徑更具參考價值。

一、白象破局的“三刀”

要理解這家三十餘年的方便麪企業的數智化方法論，需回到其“灰暗時刻”。

2010 年後，大骨面逐漸失去年輕羣體的剛需屬性，白象從行業第二滑落，市場份額一度至 6%，經銷商普遍反映“動銷慢、壓貨多”。

與此同時，方便麪行業整體承壓：消費升級削弱“國民口糧”地位，外賣、預製菜和即食火鍋分流“隨手吃”場景；產能過剩推高價格戰烈度；線下經銷體系被線上低價衝擊，進貨價甚至高於平台補貼價。

更棘手的是，消費者對速食的期待快速變化。

低熱量、高蛋白、功能化與跨界聯名等趨勢抬升，傳統“標準化、規模化”的優勢在新需求面前成為包袱，同質化問題凸顯。行業層面，外賣與預製菜分食“飽腹”場景。

數據顯示，2023 年方便麪需求量較 2014 年峯值下滑近 20%；產能擴張疊加開工率跌至 70% 以下；年輕消費者更注重健康屬性與社交屬性；iiMedia 調研顯示，18—29 歲人羣中約 45% 購買方便食品的首要動機已由“省事”轉向“營養”與“新奇”。

這些內部症狀，與行業外部高燒形成共振。

白象高層判斷：舊打法的時間成本過高，必須用數字化重構關鍵路徑，三年前，數智化被寫入集團戰略，目標直指“以數據替代層級、以算法替代拍板”。

**第一刀落在供應鏈。**凌晨的排產屏幕後面是一套 AI 驅動的智能排產系統。它把來自電商、經銷商、門店和倉庫的碎片數據織成一張網，即時計算 SKU 需求、產線負荷、原料存量，隨時調整排產。

第二刀落在渠道。

白象把經銷、門店、費用、促銷、訂單九大功能塞進一款叫“白象通”的 SaaS 平台。區域經理登陸平板就能看到各 SKU 的即時銷量、鋪貨缺口和費用投放效果，還能一鍵給工廠下補貨單。經銷商則能在線申請促銷支持、查費用核銷，省去了電話和 Excel。兩端數據透明後，過去廠商互猜的博弈變成了“共管一盤貨”。渠道執行力顯著抬升，白象在多個省份重新擠進了貨架 C 位。

鋪貨的最後一公里，白象交給了 AI 視覺。

業務員巡店時拍一張貨架照片即可生成 SKU 數量、擺面比例、競品佔位等指標，門店的陳列問題即時預警，拉直了過去最難管理的“貨架黑洞”。總部第一次拿到了行業級別的終端大數據，用來指導排面談判和促銷節奏。

第三刀直指後台流程。

財務共享、RPA 報銷、AI 客服、智能知識庫陸續上線，白象用機器人替換了數十萬小時的重複勞動，月度結賬 4 小時完成，客服響應縮短到 5 秒，小白助手成了新員工入職的第一位導師。

總體而言，白象的數智化轉型，本質上不是簡單“上了 AI”，而是把企業運行中最容易拖慢節奏的環節，供應鏈、產品研發、渠道協同重新梳理，用數據和智能來降低不確定性。它解決的是“時間”問題，即新品能更快試錯，工廠能更快調整產能，市場反饋能更快傳回決策層。

二、數智化背後，

白象的“少數派邏輯”

白象推進數智化的路徑有別於常見做法。

其實，許多企業在數智化轉型時喜歡先上技術，再找價值。財務部門建賬務平台，生產部門買 MES 系統，市場部門搞數據中台，看上去武裝到牙齒，但數據之間互不相通，最後成了一座座信息孤島。管理層既看不到全景，業務部門也嫌棄系統添麻煩。

白象在戰略上做了反向選擇不是技術驅動業務，而是痛點驅動技術。只有明確業務端的實際痛點，才能決定是否要上系統。正因如此，白象的項目一上線就能解決真實問題，而不是成為擺設。

其次，避開了重投資、輕應用的陷阱。

一些企業數智化失敗的根源在於過度依賴外包商，內部團隊只做甩手掌櫃，最後項目形似而神不似。

白象的路徑是內外結合，外部團隊提供工具和架構，但決策和使用權牢牢掌握在自己手裏。集團董事長和高管每月親自評審數字化項目，確保價值鏈條清晰；各業務線必須先提出問題、描述流程，才能獲得項目支持。這種內生化的方式，避免了外包商為做而做，也讓員工真正有動力去使用。

再有，便是避開人牴觸數據的陷阱。

很多轉型失敗的企業，問題不是技術不行，而是人拒絕。基層員工覺得系統是監工，中層覺得算法架空了經驗，結果牴觸情緒讓工具成為累贅。

**白象的文化恰恰相反，它把“遇事先找自己原因”的老傳統，嫁接到了數智化上。**數據不是用來證明我對，而是用來發現問題。AI 不是要替代人，而是幫人做更快的決策。

最後，避開了“技術炫技”的陷阱。

數智化項目裏常見的“炫技”是上最前沿的 AI 工具，炫耀參數和模型，卻和實際業務脱節。

白象的選擇恰恰是夠用就好，排產系統側重即時計算和可視化；輿情繫統聚焦於對產品決策有意義的關鍵詞；巡店視覺識別強調精準率。

回過頭看，白象數智化的成功是“少數派邏輯”：不追潮流、不貪多求全，而是把數智化當作解決痛點的工具，錨定幾個核心環節，做小做深做透。

這也解釋了為什麼同樣是 AI 技術，落在別的企業裏可能變成一堆孤島系統，落在白象這裏卻能串起一條完整的價值鏈。從供應鏈到渠道到終端，白象一步步把分散的點連成了線，把數據變成了增長的邏輯閉環。

三、行業發展深層矛盾下，再看白象

方便食品行業的困境很直觀，消費升級讓單一口味的泡麪難以滿足年輕人，渠道碎片化導致營銷成本飆升，原材料價格波動讓利潤空間被不斷壓縮。

但在這些顯性的挑戰背後，其實隱藏着更深層的矛盾，食品製造企業正在逐漸失去對產業鏈的掌控。

過去，品牌商憑藉廣告投放、大規模產能和經銷網絡牢牢佔據主動；而今天，消費者的注意力被短視頻平台切割，銷售終端被電商、社區團購蠶食，用户數據牢牢掌握在渠道平台手裏。

很多食品企業即便還在生產，卻越來越像是“代工廠”，與最終消費者之間的聯繫越來越弱。

在這樣的背景下，AI 被寄予厚望。

它帶來的不僅是效率提升的工具，更像是一次權力重構的機會，誰能掌握數據、洞察需求、連接用户，誰就能在新的產業格局中贏得話語權。

但AI在食品行業落地並不輕鬆。多數企業的數據掌控能力薄弱，數據分散在經銷商、平台、物流等環節；算法模型如果沒有真實、乾淨的數據，就可能“瞎跑”；更現實的挑戰是，食品行業不像互聯網，可以容忍頻繁試錯。任何預測失誤、供應鏈延誤，甚至一次食品安全問題，都可能讓企業瞬間失去消費者的信任。

換句話説，AI 在食品行業並不是“立竿見影的靈藥”，它更像是一條佈滿暗礁的航道。

白象的做法是並沒有把全部希望寄託在外部平台的數據上，而是通過自建系統，逐步把消費者和渠道的觸點拉回自己手裏。

比如，依託數字化營銷平台，它可以第一時間感知新品反饋，不再被動依賴經銷商的銷售口徑；通過 AI 供應鏈排產系統，它能把上下游數據納入同一張網裏，避免信息被層層截留。

這背後的意義在於，白象並不只是提升效率，而是在主動重建與消費者的關係，重新奪回品牌的話語權。

白象目前的實踐更多像是“探索”，成功經驗能否規模化複製，還有待時間驗證。

如果説行業正在重構，那白象則展示了一條中等體量企業通過AI實現突圍的路徑。

在行業內部，白象的數智化實踐相當於告訴同行，品牌商不是隻能依附平台，也可以用數字化手段重新奪回部分主動權。

在產業鏈上下游，白象正嘗試用數字化協同把供應商、零售端納入同一循環，從“製造商”變成某種程度上的“組織者”。

在未來格局裏，白象或許不會變成超級平台，但它有機會成為“會用AI的傳統食品企業”的代表，讓行業看到另一種可能性。

展望未來，從整個食品產業看，AI 的落地大概會出現三條路徑：數據集中在電商、渠道巨頭手中，品牌商被邊緣化；像白象一樣，企業通過自建觸點和 AI 工具重新奪回一部分消費者與供應鏈數據；行業形成共享數據聯盟，降低成本，共同推動標準化。

白象就走在第二條路上。

不過，它未必能徹底改變格局，但它證明了一個可能性，在 AI 浪潮裏，食品製造商也有機會重塑與消費者和產業鏈的關係。

從更長遠的角度看，這或許才是白象數智化真正的價值所在，它不僅為自己找到了出路，也讓整個行業不得不重新思考：在 AI 時代，誰才是食品產業的真正主導者？