来源：36氪
更智能，更懂消费者。
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2025年进博会的消费品展厅内，人潮涌动间，一瓶金黄色的潘婷洗发水格外引人注目。
这款洗发水延续了圆柱瓶身与经典白金配色，作为宝洁中国在本届进博会上展现的新品之一，它的核心亮点藏在“内在”——这是潘婷全新胜肽泡弹洗护产品，配方中添加了高吸收、高效能、高纯度的3A胜肽精华，能让受损发丝更快速、更充分地汲取养分。
肽，是护肤品中常见的活性成分。它的核心作用是渗透皮肤表层、促进胶原蛋白生成，但肽的种类多达上万种，并非每一种都适合人体吸收。
而这款潘婷胜肽泡弹，却敢将“好吸收”作为核心卖点。
宝洁中国介绍，为验证胜肽配方能深入发芯，潘婷首次将荧光寿命检测技术（FLIM技术）应用于护发研究。通过分析荧光寿命的变化，证实配方中的3A胜肽可有效去除发芯氧化损伤因子ROS，重塑发芯蛋白，为后续营养吸收筑牢基础。
这一神奇效果的背后，离不开AI技术的支撑。
这款产品所用的3A胜肽精华，是从万余种肽类中层层筛选测试，并通过AI进行工艺预测后，最终确定的配方。
若没有AI助力，研究人员可能需要花费数倍时间，才有可能研发出适配的肽配方。
全新潘婷胜肽泡弹洗发水
不止潘婷胜肽泡弹，本届进博会上，以AI为代表的数字化技术已全面渗透宝洁中国的全业务链路——从客户洞察、产品/包装研发，到供应链、营销、客服等环节，都完成了“智能化武装”。
这意味着，这家全球顶尖日用消费品公司在中国的业务，已被AI彻底重构。
从数字化到智能化：
宝洁的十年深耕与重兵投入
“宝洁中国内部使用生成式AI的员工已超5000人，职能部门平均AI渗透率突破84%。”11月初，宝洁中国信息技术部AI团队负责人用扎实的数据表示，如今几乎所有宝洁员工都在岗位上主动拥抱AI。
这一数字堪称庞大——据36氪了解，目前国内部分大型非互联网企业的内部AI渗透率仅在40%～60%左右。
宝洁对AI的快速接纳，根源在于深植的数字化基因。
“早在2015年，宝洁中国就启动了数字化与AI布局，核心目标是更好地服务中国市场消费者。” 宝洁大中华区董事长兼CEO许敏向36氪透露；在大模型热潮来临前，宝洁中国AI方向的IT团队，已经拥有几十名专职人员。
到了2022年底，以大模型为核心的新一代AI技术横空出世，宝洁自然成为业内第一批积极探索、重兵投入的企业。
这份投入并非浅尝辄止，而是覆盖了从底层技术、应用落地到全业务链路的完整布局。
从去年到今年，宝洁中国已经在内部完成了四层AI基础建设：不仅搭建了统一的数据湖，打造了汇聚各类大模型的专属平台，还开发了无需编码即可搭建智能体的No Code平台，以及整合各类Prompt的专属Library。
这背后的工作量可想而知——仅数据湖一项，对于一家有着十年数字化进程、业务覆盖数十个品牌的大企业而言，就需要大量的精力投入。
如此重兵布局AI，对于一家日用消费品公司来说，背后的考量是什么？
事实上，近两年受宏观趋势影响，多个行业陷入增长困境，消费品行业也不例外。面对这一挑战，许敏表示，宝洁中国的策略是避开低价竞争与频繁促销，转而通过创新推出更多高品质的产品，在研发、包装设计等方面优化消费者体验，推动公司与行业的发展。
要实现这一目标，以AI为代表的数字化手段，是提升内部运作效率、优化消费者服务的利器。
“AI不是最终目的，而是我们服务消费者、为员工创造价值的重要手段，这个优先级始终清晰。”许敏的话点明了核心——AI之于宝洁，是服务消费者的有效工具。
在这一宗旨下，宝洁中国基于AI基础设施建设，围绕用户洞察—产品研发—营销销售—用户服务—供应链的完整链条，对服务消费者的全流程进行了AI重构。
AI重构全链路：
从洞察到交付的体验升级
在宝洁，所有产品创新都源于对消费者真实需求的洞察，服务消费者的链条也自此开启。
比如本届进博会上推出的海飞丝泡沫洗发水，就源于宝洁中国发现许多消费者只想快速清洗刘海，但普通洗发水搓揉起泡耗时费力。针对这一痛点，他们研发出一按就能出泡的泡沫洗发水，实现高效去屑控油。
在这些洞察背后，数字化产品早在多年前就已成为宝洁用户研究团队的关键工具。
最典型的是CHR“智联家庭研究”。这种方式，主要基于多方位智能实时观测对消费者进行行为学研究，在用户允许后安装摄像头、传感器等设备，获取他们在产品使用过程中的真实行为和数据，从而挖掘出痛点和潜在需求。
这种方式收获了非常显著的消费者洞察和产品成果。
比如，在对很多品类的智联研究中，宝洁发现很多消费者不知道需要合适的产品用量和使用方式，这大大的影响了产品的体验。 基于这些宝洁改进了产品的包装使得产品更适合人体工程学原理并且简单易用，上线了产品使用的内容，对产品配方进行进一步创新使得消费者愿意用，用得对，用得好。
又比如，在对消费者刷牙习惯的行为学研究中，团队用牙刷内的传感器感知并收集刷牙时长、施加压力以及覆盖区域等数据，发现消费者的实际刷牙行为存在“言行差异”，比如，很多人认为自己刷牙时长有2分钟，但实际计时却不足，平均为47秒。研发团队基于这些洞察，在产品中新增了 “时间提醒”“后牙清洁提醒”“压力预警”等功能，帮助消费者轻松形成正确刷牙习惯。
如今，新一代AI技术正在进一步提升宝洁的用户洞察效果。
在获取用户洞察后，宝洁中国的研发部门便会依据这些信息开发新产品。数字化与新一代AI技术，也成为了研发人员的“得力同事”。
传统流程中，一款护肤品的成分开发从概念到上市，往往需要三年以上时间。如今借助AI for Science的能力，宝洁中国已将这一周期缩短至一年甚至数月。
在护肤品成分开发中，研究员现在可以快速筛选宝洁自有的成分库，寻找潜力组合，并通过AI先进行一轮预测实验，减少研发初期的测试时间。
也就是说，过去“制作样品-实验室测试-获取结果”的线性流程，现在被调整成为先让AI先做预测、找出潜在的优选配方，再针对性做实验。
这次进博会上的重磅新品，OLAY第五代超红瓶，就是基于对中国女性肌肤的研究，从包含8500多个配方的智能肤感数据库中，结合两万多次精准仪器测量，精选出三款质地配方，满足不同肤质的肤感需求。
AI预测的方式，还可以用于产品性能测试。
宝洁中国的研究员告诉36氪，在很多产品中，触感、香味、泡沫丰富度等性能会大幅度影响消费者的体验。研发人员需要花费大量时间对这些产品维度层层优化和检测，才能推向市场。
但是现在，研发人员如果使用AI模型对这些性能进行测试和迭代，就能大幅度节省前期实验时间，推动产品快速进入消费者测评环节。
在产品的外包装设计上，宝洁也广泛应用了数字化工具。
以往设计全新造型的洗发水瓶（比如从直桶改为圆形），研发团队需花费数月时间、数十万元制作出小批量实验模具，反复试错调整瓶身厚薄等细节，让瓶子没有设计缺陷后，才能大规模量产。
如今，这一切几乎都被数字化仿真取代。
宝洁中国的工程师介绍，现在他们只需要将设计的CAD瓶型转化为精细数字化模型。把这个模型输入宝洁专用的R&I仿真系统，系统就会根据设定的抗压强度、稳定性等指标运算，指出瓶壁需加厚或减薄的位置。经过一两轮调整，工程师们只需2-3周就能优化出可行的方案。
近两年来，宝洁中国几乎不再进行“手工”试模。像飘柔、海飞丝、潘婷等品牌的最新改款瓶型及新增规格包装，全都通过数字化建模完成早期验证。
接下来被AI重构的是消费者服务体系。
产品上市后，服务体验直接影响消费者满意度与忠诚度。宝洁中国深谙这一点，因此，顾客体验与传播团队已经全流程引入AI，希望为消费者带来更优秀的服务体验。
在宝洁的战略中，客服人员的定位正逐步升级——他们要从被动答疑的“服务员”，成长为辅助消费者决策的“卓越服务官”、创造价值的“转化官”，最终成为贯穿消费者全生命周期的“体验运营官”。
要实现这一转型，培训是关键。为此，宝洁开发了名为“GenCoach”的智能培训系统，让新人客服通过与AI模拟的不同消费者交锋，应对各类诉求与情绪的顾客提问。培训结束后，系统还会利用AI对新人表现打分并给出改进建议。
宝洁顾客体验与传播团队的负责人告诉36氪，GenCoach已经在今年618和双十一前夕大规模投入使用，共有约2000名客服通过AI训练，这也使得GenCoach成为宝洁迄今应用范围最广的AI系统之一。
从效果来看，以往新客服通常需6周才能达到90分的业务水平。单经过AI培训后，新人仅需1~2周就能达到这一目标。与此同时，和使用AI培训前对比，消费者满意度也提升了2个百分点，售前咨询转化率提升了3个百分点。
除了培训，宝洁中国也谨慎地将AI直接应用于一线客服场景。
在实操中，许多简单问题，如查询物流、索要发票等现在经常由宝洁的AI机器人直接解答。但一旦对话涉及情感安抚、复杂决策等场景，或者只要消费者提出需要人工，宝洁的系统就会立即转接人工客服，确保消费者得到更有人情味的响应。
目前，宝洁客服团队还在与阿里、抖音等电商渠道合作，开发更适配各平台的沟通形式。
供应链，是向消费者交付产品的“最后一公里”。在这个庞杂且关键的环节，宝洁也在通过AI变得更加敏捷。
以宝洁面向经销商和大型零售客户的B2B订单为例，过去销售代表（CSR）处理单个订单十分耗时。客户下单时往往会反复询问额度和库存，了解自己信用额度是否足够、热销品会不会超配额、订单商品在区域仓是否有货、需不需要跨区调货等信息。
这每个问题，都需要CSR登录不同内部系统，在十几个界面来回切换，和客户、内部同事多轮沟通确认。平均下来，每张订单要耗费约1.5小时的沟通和查找，才能最终生成。
为此，宝洁上线了名为“Ask Order”的AI Agent。这个 AI 代理相当于一名训练有素的虚拟CSR，通过SSO授权具备多系统访问权限。当客户询问“我还能订多少货”“某商品是否缺货”等问题时，CSR不需要人工再在各系统查询，AI会实时调取相关数据直接应答。
36氪了解到，Ask Order上线两年来，将原本的人工作业量减少了80%，仅在遇到异常或超出规则的问题时，才会提示人工介入。
而且，AI对宝洁供应链的价值不止于接单环节。在物流调度方面，它同样发挥着重要作用。
许敏告诉36氪，宝洁服务着10亿中国消费者，每天都有上百万个包裹运往各地，所以通过AI结合运输链路提升效率，对宝洁与消费者而言都至关重要。
一个具体场景是，物流部门每天需要根据各地订单安排卡车运输，满载率与路线优化将直接影响运输成本和时效性。
在过去，这项工作需要员工下载当日订单、手动计算需要多少车辆、车型如何配置，然后再联系承运商安排车辆，相当于“要看完无数报表再做决策”，非常耗费员工精力。
现在，这些工作被交给了AI。系统会自动收集每日订单数据，调用优化算法模拟不同运输方案。只需要说明需求，它就能给出当天应配几辆多大车型、每辆车装哪些订单、预估运输成本多少的方案。
对消费者来说，这些优化意味着物流效率的提升，拿到心仪产品的速度更快。过去，等待一款产品可能需要数日的供应流程，如今在AI帮助下，消费者焦急等待的时间正在减少。
不变的坚守：
AI无法替代“人的温度”
从消费者洞察到产品研发，再到客户服务与供应链，不难看出，AI已经渗透入宝洁中国服务消费者的全流程。
但在这个过程中，宝洁始终在强调一件事：有些东西永远不能被AI取代，那就是“人的温度”。
“我们追求的是充分尊重消费者偏好、意愿和品牌调性，结合AI技术的实际能力，相对平衡地把控和调节AI在消费者服务中的使用率。” 宝洁中国顾客体验与传播团队告诉36氪，他们希望让用户能感受到真人回复的温度，不是在冷冰冰的机器回复中感到焦虑。
对宝洁中国来说，最重要的目标是满足消费者的需求。
“可能很多人都有过无论怎么打电话都找不到人工客服的经历，但在宝洁完全不会出现。我们会在使用AI的同时，持续衡量消费者满意度，满意度达标后再扩大AI的使用范围。” 顾客体验与传播团队解释。
同样的态度也体现在消费者洞察模块。
在宝洁，消费者是一切决策的原点。所以每一位宝洁管理层来到中国的第一站，都会去用户家里实地调研，这是宝洁的传统。他们认为，所有不能解决的生意问题，在用户身上都能找到答案。
在AI的时代，宝洁中国的洞察团队一直坚持真实消费者与AI技术的平衡。
一方面，团队保留了大量的对真实用户的一线访谈，他们相信，只有通过实地的面对面交流，才能感受到用户细腻、真实的情感流动，身临其境代入消费者的视角去设计和优化产品体验。
另一方面，团队利用AI技术，把一线用户洞察的语料第一时间录入到AI智能体，让每一位宝洁员工都有机会与这个智能体互动，使得用户洞察能够更好更快地在组织内部流动。
出于对真实消费者的尊重，宝洁中国的用户洞察团队，没有将这个AI智能体命名为“Virtual Consumer”，而是仅仅称之为“Insight Inspirator”。
“不管AI有多么先进，它只是对真实消费者言语的延伸，不是‘消费者替身’。”许敏表示，宝洁的产品面对的是一个个真实的用户。宝洁要做的，是让这些产品更好地服务每一位用户。在这个目标中，AI的作用是放大人类的洞察力，而非削弱人与人之间的连接。
在许敏看来，这种业务与AI谨慎结合的尺度，也正代表了实体经济公司与科技公司的区别。
“我们对AI没有单一的执着。如果它能为消费者带来更好的体验，宝洁就会去做。如果AI做不到，我们也会选择其他方式。” 许敏的态度很明确，宝洁中国对AI和科技没有执念，但对消费者和产品有执念。
这种态度，让宝洁中国在积极推进AI落地的同时保持着冷静。
一个重要的体现是，宝洁中国的AI项目，从立项到产品上线，都需要进行合规性的深度评估。
评估的核心依据，是一套“Responsible AI”（负责任地使用AI）的理念和体系。这套制度涵盖了宝洁对AI的基本使用规范和最佳实践，要求公司所有的AI项目遵守合法合规、公正、AI透明性、个人信息保护、AI安全性、责任制等多个原则，确保AI的研发与应用始终合乎伦理与法律。
例如在合法合规方面，宝洁积极跟踪AI监管的最新法律法规要求并执行；在透明性方面，需要确保用户充分知悉AI的使用场景；在个人信息保护上，涉及个人信息的数据采集与处理需要在AI的场景下符合个人信息保护要求；安全性方面，通过权限管控、防攻击测试等技术手段防范信息安全风险；责任制则要求明确AI应用的责任人，对AI产生的结果进行人工审核，确保应用落地符合Responsible AI的要求。
在实际项目落地中，如果项目不符合Responsible AI标准和公司的相应规定，则会要求立项者持续调整至符合要求或最佳实践。
“比如AI智能体因AI技术的局限性出现不恰当或模糊表述时，我们会要求项目负责人调整和测试AI至符合Responsible AI的标准。”
宝洁的下一程：
更智能，更懂尊重
从意识到行动，宝洁中国的AI落地，已经从AI基础设施建设深入全业务链条。
许敏表示：“今天，我已经想不出任何一个宝洁中国的业务环节没有AI的触角。它一直在帮助我们提升效率，优化对消费者的服务。”
在更具体的规划上，未来一两年内，宝洁中国的数据智能、营销创新、产品研发的效率与效果，都将借助AI进一步提升。
例如在数据层面，宝洁中国正在开发企业级的数据智能助手，帮助员工在一些场景中自动解读报表、快速获取洞察。未来，宝洁中国计划把它打造成为每位员工的“专属分析师助手”，在各个场景都能提供个性化、智能化的洞察支持。
在营销方面，现在宝洁中国已基于私有数据打造的AI Agent，实现个性化素材与创意的生成。相关团队正在尝试将智能营销链条扩展至投放端，提升营销效率。
产品研发环节，未来两年内，使用AI帮助检测产品性能的工作会从泡沫丰富度、黏度、气味等方面，扩展到所有种类。同时，质量测试环节也将引入更多机械臂与机器人，来帮助进行温度、缩水性、抗压性等测试工作。
值得一提的是，宝洁中国在内部多个业务线的AI探索已领先宝洁内部其他市场。许敏透露，明年，他们将把不少成熟的解决方案输出到包括欧美在内的全球各地。
但即便当下宝洁中国的AI落地迅速、规划清晰，许敏仍认为，现在只是一个起点。宝洁中国在实际业务中，仍有不少痛点需要前沿科技解决。
“不同规格、重量、体积的产品装车一直是物流的痛点。”许敏说，宝洁中国急需智能化设备解决这个痛点。所以近两年，她的团队持续寻找能替代人工的自动化智能设备，却发现没有任何一款机器能真的像人一样，既可以灵活装卸货品，又能处理不同规格，高效利用车内空间。
最近三个月，这件事终于取得部分进展——他们选择多款不同的机器与算法，先通过算法计算空间，再在各个环节利用不同种类的机器，按顺序完成搬运流程。显然，这种拼接式方案还有很大优化空间。
在许敏的期待中，像这种能帮助无人工厂愿景落地的事情，是包括AI在内的前沿技术的用武之地。
一方面，这确实是宝洁中国的业务痛点，另一方面，她认为这能探索出人类与科技共处的深层价值。
“如果AI能承担繁重的体力工作，让人们投身更具创造性的领域，或许正是技术的意义所在。”
这样的态度，似乎更说明了宝洁中国AI落地的注脚——无论是产品设计还是科技探索，一切围绕着人们的生活质量，关心消费者的真实爱好和需求，是至简且正确的真理。
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