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作者|斗斗
编辑|皮爷
出品|产业家
2024 年夏，一场关于“香菜”的讨论正从社交平台一路燃到消费场景，搜索与话题不断攀升。
在白象食品总部，这一热度并未停留在“看热闹”的层面，而是被识别为清晰且紧迫的口味机会点。
白象很快把“香菜热”转化为业务动作，一端用舆情与电商数据去确认需求强度与人群画像；一端用终端图像识别系统持续回收门店货架的陈列数据，以此倒推产能与补货节奏；中台侧则通过 ERP/MES 的联动，把排程从“周计划”压缩到“日滚动”，把物料齐套、生产切换与仓配补货衔接到同一张时间表上。
随之而来的是一款以“香菜”为记忆点的新品快速量产上线，并在抖音电商与线下快闪等场域获得话题与销量的双向反馈。线上热度反哺线下陈列与后续补货，形成“热度—供给—再传播”的闭环。
新品营销成功也吸引了大量年轻消费者的注意，积累了大量的社交资产。一段时间里，社交资产指数飙升至第一。
一组数据显示，2024 年白象销售额突破百亿元，市场份额升至 16%，而五年前它还在 6% 的边缘摇摆。排产改为日滚动后，库存周转天数由 47 天下降至 30 天以内；AI 货架识别把终端陈列违规率压低 70%。
这些成绩并非完全由 AI 直接带来，但 AI 技术显然是重要推手。
在 AI 浪潮下，企业纷纷推进数智化转型，但落地并不容易。RAND 的研究显示，约 80% 的 AI 项目以失败告终，这一比例是普通 IT 项目失败率的两倍。在这一背景下，白象的路径更具参考价值。
一、白象破局的“三刀”
要理解这家三十余年的方便面企业的数智化方法论，需回到其“灰暗时刻”。
2010 年后，大骨面逐渐失去年轻群体的刚需属性，白象从行业第二滑落，市场份额一度至 6%，经销商普遍反映“动销慢、压货多”。
与此同时，方便面行业整体承压：消费升级削弱“国民口粮”地位，外卖、预制菜和即食火锅分流“随手吃”场景；产能过剩推高价格战烈度；线下经销体系被线上低价冲击，进货价甚至高于平台补贴价。
更棘手的是，消费者对速食的期待快速变化。
低热量、高蛋白、功能化与跨界联名等趋势抬升，传统“标准化、规模化”的优势在新需求面前成为包袱，同质化问题凸显。行业层面，外卖与预制菜分食“饱腹”场景。
数据显示，2023 年方便面需求量较 2014 年峰值下滑近 20%；产能扩张叠加开工率跌至 70% 以下；年轻消费者更注重健康属性与社交属性；iiMedia 调研显示，18—29 岁人群中约 45% 购买方便食品的首要动机已由“省事”转向“营养”与“新奇”。
这些内部症状，与行业外部高烧形成共振。
白象高层判断：旧打法的时间成本过高，必须用数字化重构关键路径，三年前，数智化被写入集团战略，目标直指“以数据替代层级、以算法替代拍板”。
第一刀落在供应链。凌晨的排产屏幕后面是一套 AI 驱动的智能排产系统。它把来自电商、经销商、门店和仓库的碎片数据织成一张网，实时计算 SKU 需求、产线负荷、原料存量，随时调整排产。
第二刀落在渠道。
白象把经销、门店、费用、促销、订单九大功能塞进一款叫“白象通”的 SaaS 平台。区域经理登陆平板就能看到各 SKU 的实时销量、铺货缺口和费用投放效果，还能一键给工厂下补货单。经销商则能在线申请促销支持、查费用核销，省去了电话和 Excel。两端数据透明后，过去厂商互猜的博弈变成了“共管一盘货”。渠道执行力显著抬升，白象在多个省份重新挤进了货架 C 位。
铺货的最后一公里，白象交给了 AI 视觉。
业务员巡店时拍一张货架照片即可生成 SKU 数量、摆面比例、竞品占位等指标，门店的陈列问题实时预警，拉直了过去最难管理的“货架黑洞”。总部第一次拿到了行业级别的终端大数据，用来指导排面谈判和促销节奏。
第三刀直指后台流程。
财务共享、RPA 报销、AI 客服、智能知识库陆续上线，白象用机器人替换了数十万小时的重复劳动，月度结账 4 小时完成，客服响应缩短到 5 秒，小白助手成了新员工入职的第一位导师。
总体而言，白象的数智化转型，本质上不是简单“上了 AI”，而是把企业运行中最容易拖慢节奏的环节，供应链、产品研发、渠道协同重新梳理，用数据和智能来降低不确定性。它解决的是“时间”问题，即新品能更快试错，工厂能更快调整产能，市场反馈能更快传回决策层。
二、数智化背后，
白象的“少数派逻辑”
白象推进数智化的路径有别于常见做法。
其实，许多企业在数智化转型时喜欢先上技术，再找价值。财务部门建账务平台，生产部门买 MES 系统，市场部门搞数据中台，看上去武装到牙齿，但数据之间互不相通，最后成了一座座信息孤岛。管理层既看不到全景，业务部门也嫌弃系统添麻烦。
白象在战略上做了反向选择不是技术驱动业务，而是痛点驱动技术。只有明确业务端的实际痛点，才能决定是否要上系统。正因如此，白象的项目一上线就能解决真实问题，而不是成为摆设。
其次，避开了重投资、轻应用的陷阱。
一些企业数智化失败的根源在于过度依赖外包商，内部团队只做甩手掌柜，最后项目形似而神不似。
白象的路径是内外结合，外部团队提供工具和架构，但决策和使用权牢牢掌握在自己手里。集团董事长和高管每月亲自评审数字化项目，确保价值链条清晰；各业务线必须先提出问题、描述流程，才能获得项目支持。这种内生化的方式，避免了外包商为做而做，也让员工真正有动力去使用。
再有，便是避开人抵触数据的陷阱。
很多转型失败的企业，问题不是技术不行，而是人拒绝。基层员工觉得系统是监工，中层觉得算法架空了经验，结果抵触情绪让工具成为累赘。
白象的文化恰恰相反，它把“遇事先找自己原因”的老传统，嫁接到了数智化上。数据不是用来证明我对，而是用来发现问题。AI 不是要替代人，而是帮人做更快的决策。
最后，避开了“技术炫技”的陷阱。
数智化项目里常见的“炫技”是上最前沿的 AI 工具，炫耀参数和模型，却和实际业务脱节。
白象的选择恰恰是够用就好，排产系统侧重实时计算和可视化；舆情系统聚焦于对产品决策有意义的关键词；巡店视觉识别强调精准率。
回过头看，白象数智化的成功是“少数派逻辑”：不追潮流、不贪多求全，而是把数智化当作解决痛点的工具，锚定几个核心环节，做小做深做透。
这也解释了为什么同样是 AI 技术，落在别的企业里可能变成一堆孤岛系统，落在白象这里却能串起一条完整的价值链。从供应链到渠道到终端，白象一步步把分散的点连成了线，把数据变成了增长的逻辑闭环。
三、行业发展深层矛盾下，再看白象
方便食品行业的困境很直观，消费升级让单一口味的泡面难以满足年轻人，渠道碎片化导致营销成本飙升，原材料价格波动让利润空间被不断压缩。
但在这些显性的挑战背后，其实隐藏着更深层的矛盾，食品制造企业正在逐渐失去对产业链的掌控。
过去，品牌商凭借广告投放、大规模产能和经销网络牢牢占据主动；而今天，消费者的注意力被短视频平台切割，销售终端被电商、社区团购蚕食，用户数据牢牢掌握在渠道平台手里。
很多食品企业即便还在生产，却越来越像是“代工厂”，与最终消费者之间的联系越来越弱。
在这样的背景下，AI 被寄予厚望。
它带来的不仅是效率提升的工具，更像是一次权力重构的机会，谁能掌握数据、洞察需求、连接用户，谁就能在新的产业格局中赢得话语权。
但AI在食品行业落地并不轻松。多数企业的数据掌控能力薄弱，数据分散在经销商、平台、物流等环节；算法模型如果没有真实、干净的数据，就可能“瞎跑”；更现实的挑战是，食品行业不像互联网，可以容忍频繁试错。任何预测失误、供应链延误，甚至一次食品安全问题，都可能让企业瞬间失去消费者的信任。
换句话说，AI 在食品行业并不是“立竿见影的灵药”，它更像是一条布满暗礁的航道。
白象的做法是并没有把全部希望寄托在外部平台的数据上，而是通过自建系统，逐步把消费者和渠道的触点拉回自己手里。
比如，依托数字化营销平台，它可以第一时间感知新品反馈，不再被动依赖经销商的销售口径；通过 AI 供应链排产系统，它能把上下游数据纳入同一张网里，避免信息被层层截留。
这背后的意义在于，白象并不只是提升效率，而是在主动重建与消费者的关系，重新夺回品牌的话语权。
白象目前的实践更多像是“探索”，成功经验能否规模化复制，还有待时间验证。
如果说行业正在重构，那白象则展示了一条中等体量企业通过AI实现突围的路径。
在行业内部，白象的数智化实践相当于告诉同行，品牌商不是只能依附平台，也可以用数字化手段重新夺回部分主动权。
在产业链上下游，白象正尝试用数字化协同把供应商、零售端纳入同一循环，从“制造商”变成某种程度上的“组织者”。
在未来格局里，白象或许不会变成超级平台，但它有机会成为“会用AI的传统食品企业”的代表，让行业看到另一种可能性。
展望未来，从整个食品产业看，AI 的落地大概会出现三条路径：数据集中在电商、渠道巨头手中，品牌商被边缘化；像白象一样，企业通过自建触点和 AI 工具重新夺回一部分消费者与供应链数据；行业形成共享数据联盟，降低成本，共同推动标准化。
白象就走在第二条路上。
不过，它未必能彻底改变格局，但它证明了一个可能性，在 AI 浪潮里，食品制造商也有机会重塑与消费者和产业链的关系。
从更长远的角度看配资炒股开户平台，这或许才是白象数智化真正的价值所在，它不仅为自己找到了出路，也让整个行业不得不重新思考：在 AI 时代，谁才是食品产业的真正主导者？
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