【经管讲堂·AI经管实践】伊利乳业数纽中心：AI赋能传统制造业数字化转型

事件与实践

2026年8月1日，在2026世界奶业大会上，伊利集团董事长潘刚宣布联合英伟达、腾讯等启动乳业数纽中心建设，首创”数据+平台+标准+应用”乳业数字化转型模式。该中心将运用AI算力和大数据技术，覆盖从牧场到消费者的全链路数字化管理，推动传统乳业向数智化转型。伊利作为中国传统乳业龙头，此次跨界合作标志着传统制造业与AI技术的深度融合：英伟达提供算力基础设施，腾讯提供云计算和数据分析能力，伊利提供行业场景和数据。这种”场景+技术+算力”的合作模式，为其他传统制造业的数字化转型提供了可参考的路径。

分析

一、传统制造业数字化转型的路径选择

伊利的数字化转型体现了”场景驱动型”路径——以行业场景为核心，整合外部技术能力。根据数字化转型的”能力栈”模型，企业数字化需要四层能力：基础设施层（算力、云）、数据层（数据采集和治理）、平台层（AI模型和分析工具）、应用层（业务场景）。伊利的策略是：应用层自建（乳业场景是伊利的核心优势），平台层和基础设施层合作（英伟达提供算力，腾讯提供平台）。这种分层策略避免了”什么都自己做”的高成本和”完全外包”的高风险。根据交易成本理论，企业在”做还是买”的决策中应选择总成本最低的方式。对于伊利而言，乳业场景知识是核心资产，不应外包；而算力和通用AI平台是通用资产，合作获取更经济。这种”核心自建+边缘合作”的策略是传统制造业数字化转型的有效路径。

二、数据作为生产要素的治理挑战

数纽中心的核心是”数据”——从牧场端的奶牛健康数据、饲料配方数据，到工厂端的生产质量数据、设备运行数据，再到消费端的市场偏好数据、购买行为数据。这些数据构成了乳业AI应用的基础。但数据作为生产要素的治理面临多重挑战：数据所有权（牧场数据归谁所有？）、数据质量（如何确保数据采集的准确性和完整性？）、数据安全（消费者隐私数据如何保护？）、数据标准（不同来源的数据如何统一格式？）。根据数据治理框架（DGI），有效的数据治理需要明确的角色（数据所有者、数据管家、数据使用者）、流程（数据标准制定、质量管控、安全审计）和技术（数据管理平台、元数据管理工具）。伊利联合多方建设数纽中心，本质上也是在建立行业级的数据治理框架——通过”标准”先行，为后续的数据共享和AI应用奠定基础。

三、跨界合作的组织管理

伊利、英伟达、腾讯的合作是典型的跨行业协作——传统乳业、芯片算力、互联网平台三个截然不同的行业如何有效协作？根据组织间关系理论，跨界合作面临”认知鸿沟”（行业语言不同）、”目标差异”（伊利追求乳业效率，英伟达追求算力销售，腾讯追求云服务收入）、”文化冲突”（传统制造业与互联网企业的决策速度和工作方式差异）。成功的跨界合作需要建立”边界跨越者”（boundary spanner）角色——既懂乳业又懂技术的人才团队。伊利需要培养自己的”数字化翻译官”——能够将乳业场景需求翻译成技术语言，同时将技术能力转化为业务价值。这种人才的培养不是短期能完成的，但数纽中心的建设过程本身就是培养这类人才的平台。组织能力建设中”干中学”（learning by doing）的策略在这里尤为有效。

启示

伊利的数字化转型为传统制造业提供了重要启示：第一，数字化转型不是”技术采购”而是”场景重构”——核心价值在于将AI技术与行业场景深度融合，而非简单部署技术工具；第二，跨界合作是传统企业获取技术能力的有效路径，但需要建立”分层合作”策略——核心场景自建，通用能力合作；第三，数据治理是数字化转型的基础工程，需要”标准先行”——没有统一的数据标准，AI应用将事倍功半。对于其他传统制造业企业，伊利的经验提示我们：数字化转型不是颠覆传统业务，而是用数据重新定义传统业务的价值链。

其他思考

1. 伊利联合英伟达、腾讯建设数纽中心，这种合作模式的长期稳定性如何？当三方利益出现分歧时，应建立怎样的治理机制？
2. 乳业全链路数字化涉及牧场、工厂、渠道、消费者多个环节，数据归属和利益分配应如何设计？
3. 传统制造业的数字化转型是”自上而下”（企业主导）还是”自下而上”（场景驱动）更有效？伊利的模式是否可以推广到其他食品制造企业？

关键词：数字化转型、数据治理、跨界合作、伊利
来源：第一财经 | 整理：经管讲堂