老干妈用AI：省下了成本，留得住风味吗？ - 比分查询

一家依靠传统口味赢得市场的食品公司，如今用AI来把控原料品质，这将带来何种改变？近期，老干妈2025年实现营收54亿元的消息，与其部署AI视觉质检系统的报道一同引发关注，甚至出现了“老干妈用AI年赚54亿”这样吸引眼球的新闻标题。

中欧国际工商学院战略学及创业学副教授杨蔚点评道，当越来越多传统企业开始引入AI，值得探讨的或许不只是能节省多少成本、替代多少人力，更重要的是哪些任务适合交给AI，哪些经验和价值仍需人类坚守。她进一步提醒，企业利用AI提升效率，并不等同于消费者能感受到更好的产品价值。

要客观看待老干妈引入AI这一举措，首先需要将企业公开的事实与传播过程中附加的解读区分开来。

老干妈2022年营业收入已达52.6亿元，2024年为53.91亿元，2025年约为54亿元，整体变化不大。AI视觉质检系统于2025年全面上线，但目前没有公开数据能证明它直接贡献了多少收入，或实现了多大的业绩增长。

AI更直接的影响，或许体现在质量管理层面。根据老干妈常务副总、首席质量官李鑫的介绍，2025年AI视觉质检系统全面上线后，关键工序的产品不良率降至0.02%，核心原料实现了100%可追溯。不过，公开报道中并未提供改造前的可比数据。

这些变化究竟有多少源于AI，又有多少来自设备升级和管理优化？考虑到投入成本后是否划算？现有信息还不足以给出答案。但老干妈的案例仍为观察传统企业如何应用AI提供了一个切入点。

AI为何被用于挑选辣椒？

对于老干妈这样的食品企业而言，能否维持消费者熟悉的味道，很大程度上取决于原料。辣椒的品质，是其产品质量的第一道关卡。这种需要大量采购和处理的原料，直接关系到产品的最终风味。

分拣辣椒看似不起眼，却关系到后续加工流程的稳定性。AI在此处能发挥的作用，不仅是减少人工挑选，还可能降低坏果、异物混入的风险。

老干妈曾因调整辣椒采购来源而引发口味争议。媒体报道称，公司一度增加了河南等地辣椒的使用，随后引发了消费者关于“变味”的讨论。口味变化是否完全由产地调整导致还有待商榷，但原料管理会影响消费者熟悉的产品风味，也可能关系到品牌长期积累的客户信任度。

因此，在辣椒分拣环节引入AI，其价值不仅在于节省人力，也在于将原料质量控制得更稳定。

这个环节适合优先引入AI，还有一个原因：部分判断标准明确，且需要反复执行。例如识别异物、斑点和颜色异常，可以用合格与不合格的样本训练系统，再由人工对结果进行抽查。

当然，不同品种、产地和批次的辣椒差异很大，风味也不能仅凭外观判断。AI能够承担的是部分外观检查，而非替代全部质量判断。

工业视觉和光学分选技术在食品加工中已有应用，可以根据颜色、形状等特征识别缺陷、剔除异物。企业仍需通过现场测试，来判断设备能否适应不同批次的原料和实际生产速度。

分拣准确率哪怕只是小幅提升，放大到生产规模上，长期积累下来的效果也能带来相当可观的收益。

老干妈的案例提示我们，企业不必一开始就追求全面AI化，先找出与产品质量关系紧密、标准相对清晰、效果可以验证的环节，可能更为务实。

AI叙事下，“手工制作”的意义

但另一个问题也随之浮现：AI提升了效率，就一定能增强品牌的竞争优势吗？

如果一家辣椒酱品牌强调AI分拣，另一家强调人工挑选、保留传统做法，消费者会如何选择？

虽然不能简单断定消费者更偏爱后者，但生产方式引发的联想，确实会影响消费者对产品的印象。

2015年《市场营销杂志》（Journal of Marketing）刊发的一项研究发现，在其研究情境中，标注“手工制作”会提升产品吸引力，部分原因是消费者认为制作者投入了情感。尽管这项研究不能直接证明辣椒酱消费者也有相同的偏好，但仍具有一定的参考价值。

有人会将手工制作与认真选料、家常味道联系起来，也有人可能觉得机器筛选更干净、更稳定。更极端的情况是，AI反而可能触发“科技与狠活”的联想。因此，AI究竟是加分还是减分，取决于消费者如何理解这件事，以及实际产品是否发生了变化。

对经历过原料争议的品牌来说，消费者可能对降低成本格外敏感。如果企业只强调节省了多少人工，却不解释质量如何保证，容易让人担心熟悉的味道会发生改变。

人工参与在某些产品和场景下可能具有品牌价值，但不能因此认定人工一定优于机器。

企业眼中的成本问题，有时也是消费者最在意的品质问题。

老干妈此前调整辣椒采购来源以寻找降本空间，如今又在原料分拣环节引入AI，关注点都集中在辣椒上。从经营逻辑来看并不奇怪：辣椒是老干妈的核心资源，围绕辣椒的选料与加工能力，是其核心竞争力的重要基础。

业务成本的痛点与消费者的敏感点，就这样汇集到了同一个环节。 企业看到的是效率改善的空间，消费者更在意的是味道会不会变。这两种关切都合情合理。

但问题在于，两者不容易用同一张报表来衡量。采购价格和用工成本的变化很快就能计算出来，消费者对口味的失望却可能逐渐积累，且难以归因于某一次生产调整。如果只盯着眼前的成本，企业就可能低估长期的品牌损失。

如果企业没有讲清楚AI改善了哪些质量指标，消费者可能只记住了“少用人”这件事。即使机器确实提高了筛选的稳定性，也可能被纳入过去的口味争议中进行理解。

这也是为什么，曾经发生过的原料争议，会增加企业解释新变化的难度。

真正值得保留的，不是某一种固定的生产方式，而是消费者熟悉的风味和对品牌的信任。 技术可以更新，但企业需要说清楚，哪些地方变了，哪些品质要求没有变。

与其把AI当作宣传卖点，不如让消费者先吃到稳定、好吃的产品。对一家靠味道建立口碑的企业来说，这或许更有说服力。

老干妈AI应用的新想象空间

围绕老干妈的AI应用，还有一个广泛流传的数字：拣椒工人从600多人减少至48人。但这组数字并未得到证实。2026年10月26日，多家媒体报道称，老干妈工作人员明确否认了相关裁员传闻，表示公司从未发布过这组数据。

因此，我们不能据此推算老干妈的人工成本和利润变化，更不能将其当作AI替代工人的确证。

裁员传闻虽不可靠，问题仍然值得讨论：当机器承担更多外观筛选工作后，长年和原料打交道的工人积累的经验，应当如何继续发挥作用？

熟练工人可能凭借干湿、气味、外观，再加上多年经验，察觉到某批辣椒与平时不同。这些判断有些可以转化为检测指标，有些则需要进一步记录和验证。机器能否覆盖这些判断，取决于系统的实际能力，不能仅凭“AI”这个词下结论。

相比将AI仅仅视为替代人工的工具，老干妈还可以探索其在研发环节的作用。食品企业寻找懂研发、熟悉消费者需求的人才，有时会受到地域和人才供给的限制，AI恰好可能弥补这个缺口。

已有食品企业尝试让AI辅助研发。2019年，调味品公司味好美（McCormick） 与IBM合作，利用消费者偏好、感官研究等数据辅助寻找新的风味组合，并推出了ONE系列。据报道，其研发提速效果显著。

对老干妈而言，更有想象空间的问题或许是：AI能否帮助研发新配方，在保持熟悉风味的同时，让部分消费者吃辣后**“不上火、不烧心”**？

AI可以先筛选配方候选，但好不好吃、是否容易引起不适，还需要感官测试和必要的科学验证，不能仅靠算法或少量试吃来判断。

老干妈最终要证明的，不是AI替代了多少人，而是省下了人工，依然留得住那份懂辣椒、做好辣椒酱的本事。 如何保留并善用人的经验，也应成为这场改造的一部分。

教授简介

杨蔚教授是中欧国际工商学院战略学及创业学副教授。在加入中欧前，她曾任美国乔治梅森大学管理学助理教授。杨教授毕业于美国德克萨斯大学奥斯汀分校，并获得管理学博士和硕士学位，她在香港大学和北京大学分别获得金融学硕士和管理学硕士学位。

杨教授的研究聚焦于人工智能如何重塑企业竞争格局与创新模式。她尤其关注企业在AI浪潮中如何通过与竞争对手、合作伙伴、用户和投资者的互动实现战略突破。

本文来自微信公众号“中欧国际工商学院”（ID：CEIBS6688），作者：杨蔚，36氪经授权发布。