公司核心战略与财务目标 - 公司通过投资者活动阐述了其将数字科学、人工智能和预测建模应用于创新流程的战略，旨在支持更快的产品开发、更强的上市执行力和效率提升 [1] - 数字科学工作与公司聚焦11个“核心品牌”及实现长期财务承诺的更广泛战略相关联 [2] - 公司重申了对4%至5%增长指引的信心，并设定了到2027年底将固定成本降至净收入19%以下的目标 [2] 数字科学能力建设与部署 - 公司自2020年起持续构建数字科学能力，包括专有数据、品牌特定模型及团队工作方式的变革 [3] - 全球研发组织拥有超过4000名科学与技术专业人员 [3] - 数字科学是预测科学、模拟和生成式人工智能的结合，应用于产品生命周期的各个阶段：构思、开发、上市、激活和优化 [4] - 公司已将虚拟实验从三年前的每年不足100次，提升至自1月以来超过10000次 [4] - 数字科学工具现已部署于所有核心品牌及超过20个市场，研发和营销部门有超过2000名员工接受了相关培训 [4] 创新成果与效率提升 - 以预期增量净收入衡量，2026年平均创新项目规模同比增长约25% [5] - 以创新带来的净收入衡量，核心品牌产品线自2023年中以来增长了超过1.5倍 [5] - 2026年第一季度推出了29项新创新，较去年同期增加约20% [5] - 通过“数字主动学习”方法，将预测消费者感知的误差率降低了75%，并将整体消费者喜爱度从8.4提升至9.1 [6] - 在激活后，某产品与一家英国核心零售商合作实现了约6%的净收入增长 [6] - 使用数字孪生技术后，试验现在可在两小时内完成模拟，而小批量试验成本约为2.5万英镑和30人时，大规模工厂批次成本超过10万英镑且需要300多人时 [8] - 通过3D建模和仿真重新设计包装，每年可节省约500万英镑，节省高达400吨塑料，并提高高达33%的托盘效率 [9] - 用于文件起草的AI工具可将工业试验报告的起草和审查速度提高多达8倍，历史上文档工作消耗了30%至40%的研发时间 [10] - 到2026年2月，已有超过650名研发用户接受了该AI工具培训，计划在年内将培训扩展至超过2000名用户，约占研发团队的一半 [11] 具体品牌应用案例 - **Vanish Turbo**：在构思阶段应用数字科学，结合计算建模、消费者洞察和配方优化成功推出产品 [6] - **Lysol Air Sanitizer**：在开发阶段应用数字科学和计算设计，与专家合作建立空气病毒细菌测试方法，该产品2025年净收入增长约20%，目前为Lysol产品组合贡献中个位数百分比的净收入，并享有约100个基点的毛利率溢价 [7] - **Gaviscon**：在制造过程中使用数字孪生技术，在投入资金、时间和资源前模拟放大生产 [8] - **Dettol**：在优化阶段使用3D建模和仿真改进包装，新瓶采用PET材料，具有比旧瓶更好的可回收性 [9] 技术基础设施与治理 - 公司自2020年开始投资云和数据基础，并于2024年启动生成式AI转型 [12] - 公司拥有名为Trinity的数据和AI平台，为可扩展的AI应用提供支持，并内置合规控制 [12] - AI工具的采用涉及与团队共同设计工具并保持“人类主导”，以推动接受度 [13] - 公司的优势在于将AI应用于专有消费者数据、产品知识和市场背景，而非依赖通用工具 [14] - 公司使用与法律团队共同制定的负责任AI框架，并对AI支持的工作保持人类问责制 [14] 未来计划 - 公司计划于7月在上海开设一个新的全球科学与创新中心，该中心将包含直播、消费者共创、感官测试、先进材料科学、宣称开发、微生物学、预测模拟和放大支持等能力 [15]