業內行家揭秘：餐飲AI風口很大，但坑也很多

本文為“2026中國餐飲產業節”上的圓桌論壇環節實錄，紅餐網整編發布，略有刪減。

在過去兩年里，AI開始頻繁進入餐飲行業的討論語境，越來越多的餐飲企業開始嘗試將AI引入日常經營。

然而，熱鬧的AI敘事和真實的落地之間，往往橫亙著巨大的鴻溝。概念容易，算賬很難。什么場景適合先切入？ROI如何驗證？組織如何承接？大多數餐飲企業對AI的理解仍停留在工具層面，真正能夠在經營中穩定落地的場景并不多。對于很多品牌來說，AI究竟是“錦上添花”，還是能夠改變經營方式的變量，仍然沒有想清楚。

在“2026中國餐飲產業節暨第35屆HCC全球餐飲產業博覽會”上，紅餐首席AI官、紅餐成長社聯合創始人李棒與碗蔚咨詢創始人、羽化小紅花AI聯合創始人李蔚，林里檸檬茶創始人兼董事長王敬源，袁記食品集團數字決策中心負責人鄧憲平，山東舜和酒店集團副總裁、數食匯叢創始人任叢叢，拓邦中央研究院AloT產品中心負責人蔣東君，許府牛AI&信息化負責人解欽，圍繞“餐飲AI的生態共生，從工具應用到經營邏輯重塑”展開了一場深度對話。

01.AI賦能餐飲，從“概念熱”到“落地難”的真實距離

李棒：在座六位嘉賓看來，目前AI賦能餐飲處于哪個階段？餐飲企業使用AI，真實落地過程中，最大的難點和收獲是什么？

李蔚：根據我們接觸過的頭部企業來看，目前AI應用還處于初級階段，許多企業正在了解或準備嘗試。頭部企業更傾向于先從特定領域切入，再逐步擴展范圍。

△碗蔚咨詢創始人、羽化小紅花AI聯合創始人李蔚

我們目前已經為超過50家頭部連鎖企業提供過服務，從這些經驗來看，真正能有效落地AI的企業，往往是從創始人層面開始推動的。也就是說，創始人首先對AI有濃厚興趣并愿意嘗試，這種自上而下的推進方式使AI的引入和應用更加高效。

最大的挑戰在于，很多企業希望全面應用AI，但全方位的應用成本非常高。即使創始人有意愿，高管團隊的協同也需要時間。

一個好的AI工具要真正被采用，必須在短時間內幫助客戶實現某些數值的變化。無論是提高效率、提升人效還是降低運營成本。從小范圍開始，只要能夠取得成果，就可以視為有效的AI應用工具，只有在這個基礎上，AI的應用才是有意義的。沒有成果，就很難解釋繼續投入的理由。

正是基于這個邏輯，我們去年投資了一個AI應用工具——小紅花AI智能工牌。通過語音識別記錄員工與顧客之間的對話，并根據后臺設定的各崗位SOP，判斷話術是否有效，并統計員工推廣新產品、儲值卡、高毛利套餐的頻次，幫助企業提升收入和綜合毛利率。我們能在兩到三周內幫助企業完成有效的ROI測試。只有ROI可以在短期內量化，企業才會給出更多的試用機會。

王敬源：林里使用AI的核心在于一個問題，即如何利用沉淀下來的數據。SaaS系統已經發展了十余年，我們積累了大量關于會員消費習慣和用戶消費場景的信息。

這些數據的應用，我覺得首先是用于產品開發上，比如看哪些產品可能成為爆款，讓AI參與到研發過程中；其次，用在選址和開店層面，目前林里的目標是2000家門店，預計在未來三年內達到5000家。此外，我們還希望借助數據找到一個優秀的門店模型。

過程中的難題是，在積累了大量數據之后如何有效地利用這些數據。應該要先從最基礎的客戶需求出發，通過提供優質的產品和選擇合適的地理位置，最終實現精細化運營。

△林里檸檬茶創始人兼董事長王敬源

鄧憲平：我們現在更多是在企業內部找一些高頻但是效率比較低的環節，去結合AI，先在小范圍驗證，沒問題再往全國推廣。

現在市場環境有了新的特征和要求，過去的打法放在現在已經不太適用，對應的企業算法、經營策略也必須要跟著變。

對于人工智能領域，袁記目前主要關注的是降本增效。隨著企業規模的擴大，所面臨的問題就需要更加精細化的管理。過去那種通過快速擴張、開設加盟店來迅速回本盈利的方式已經不再適用。鑒于市場環境與以往有了很大不同，袁記現在的主要方向更多是在企業內部尋找那些高頻但低效的工作環節，與技術結合加以改善，小范圍驗證沒問題再向全國推廣。

任叢叢：舜和屬于大型宴會與酒店結合的模式。去年，我們的AI應用主要集中在設計方面，包括視頻和圖片內容的處理。今年，主要致力于硬件機器人開發和離線智能的結合，下一步將在酒店中引入機器人，并通過一個智能體來調度這些機器人，提供更優質的顧客體驗，同時節省人力成本。

我認為在未來2-3年內，在酒店應用場景中，輪式機器人、人形機器人以及炒菜機器人將會與智能技術相結合，實現較為顯著的降本效果。不過，目前來看，這一領域仍處于探索階段。

今年春節受益于具身智能技術的應用，我們在2026年年夜飯當天就預訂滿了2027年的年夜飯，這是舜和31年來的第一次。技術對品牌流量的提升作用非常直接。

蔣東君：拓邦專注于智能控制技術。AI的應用主要集中在為客戶提供解決方案以及研發生產方面。

具體分為幾個層面：一是在生產過程中通過數據分析提高效率、并結合機械臂進行AI檢測；

二是在研發方面，AI能顯著提升研發效率，目前公司內部已全面推廣，尤其在產品開發上，拓邦早期定位就是實現四聯一網，將這些技術應用于多種產品中，如智能家居、視覺相關的家居產品、新能源以及炒菜機等。在流程和激勵機制上，我們都積極擁抱AI，定期評選優秀AI案例進行表彰。

解欽：許府牛是一家以牛肉為核心產品的企業，目前在全國擁有1300多家門店。

我認為，當前餐飲行業的AI應用正在從對話輔助向主動執行的方向發展。過去AI是一問一答的工具，現在它開始主動執行任務。以會議紀要為例，以前只能整合錄音內容，現在已經能根據實際討論內容生成待辦事項并同時提醒相關人員。這也表明，在過去兩年里，人工智能已經從僅能處理語言信息發展到嘗試執行具體任務。

△許府牛AI&信息化負責人解欽

今年AI領域的熱詞是OpenClaw。它讓很多企業第一次直觀地認識到，AI不僅存在于瀏覽器的對話框內，還能深入飛書、釘釘等辦公環境，幫助處理信息、撰寫日報、閱讀文檔、編寫代碼以及主動跟進客戶投訴。當AI進入你的飛書群聊，它就變成了隨時待命、能與你協作的虛擬員工。

人們的注意力已從單純關注AI能夠生成多么精彩的文章，轉向了它實際上能夠為我們做些什么事情。

但回到餐飲AI落地的痛點，我認為有三點是行業共通的。第一是數據問題，數據的顆粒度和干凈度直接影響AI效果，AI的上限往往取決于數據的下限。

餐飲行業生命周期鏈路長，涵蓋了采購、倉儲、物流、運輸以及出餐外賣等多個環節。如果底層數據不準確或不完整，即使模型再優秀，也無法全面解決問題。因此，對餐飲行業來說，數據標準化仍然是一個亟待解決的問題。

第二是ROI能否算清楚。餐飲業本質上是一個需要精打細算的行業，利潤率是通過精細管理得來的。AI能否幫助減少操作步驟、避免錯誤決策、降低損耗，這些賬如果沒算清楚，那實際應用可能反而會成為負擔。

第三是組織能否有效承接，AI發展速度往往超過企業管理的更新速度，總部推出新工具，門店和基層員工能否學會、是否愿意用以及能否有效運用，都是實際存在的問題。真正具有挑戰性的不是技術本身，而是如何讓技術服務于人，而不是給人類帶來困擾。

02.大連鎖怎么用數據做決策？

規模擴張之后，數據的價值才真正顯現出來，但如何把沉淀多年的數據轉化為可執行的決策，是許多大連鎖品牌面臨的共同命題。

林里檸檬茶在走向2000家門店的過程中，選擇了用數據驅動產品研發和選址；袁記食品把AI算力集中在外賣這一核心戰場上，用精細化運營換來可量化的ROI提升。許府牛則選擇從組織層面入手，讓技術更直接進入業務流程。

這三種路徑，分別對應產品、渠道與組織三個層面的不同側重點。

李棒：林里最近完成了3.0品牌煥新，在顧客偏好、單品表現、門店選擇等決策中，AI是如何介入的

王敬源：我們經歷了三個階段：1.0是驗證單品，2.0是規模職業化管理，3.0是精細化管理。

過去開發產品，主要靠試用競品和觀察大企業的趨勢，但在擁有2000家門店的基礎后，再購買市面上已驗證的產品會導致高度同質化，我能買到的，競爭對手同樣可以買到，最終只能陷入價格戰。這迫使我們必須向上游走，進行原料級別的開發。

原料級別的開發風險極高，例如林里開發一種茶葉，因為有2000家門店，備一批貨就需要三五百萬，如果要準備半年的庫存，就可能超過千萬元的資金投入。如果賣不出去怎么辦？這種壓力迫使我們在原料開發階段就深入研究消費者的口味趨勢、復購習慣和復購場景，并預測產品上線后何時能夠售罄，以及銷量和目標客群。

所以，我們對消費者復購、NPS（凈推薦值）等的準確性要求非常高。去年，公司還堅定推進全面飛書線上化，以便系統性獲取和應用數據。

再之后，就是在選址和優化門店模型方面的應用。行業紅利期，消費者只要對某個特定品類有需求，就會主動尋找這些產品。即使店鋪位置偏一些，只要能滿足需求，生意依然可以很好。但隨著行業整體供過于求，產品質量和消費者復購率已經很難完全呈正比。

同樣面積的店鋪，租金和人工成本略有不同，就可能導致盈虧差異。選址模型、店鋪大小、人工配置和定價策略都需要數據支撐，機場店、學校店、社區店等不同類型門店需要分級精細化管理，不能簡單復制同一套打法。

李棒：袁記在門店AI管理方面起步較早，目前哪些核心場景已經實現AI覆蓋？有哪些可以分享的關鍵指標？

鄧憲平：袁記對AI的應用最早是門店品控，比如與廠商合作做蟲害監測，如果有問題就在對應位置重點監控，再做防控措施。這一應用主要是輔助門店解決食安問題，但本質上還要看ROI，目的是讓產品更合規、讓消費者吃得更放心。

△袁記食品集團數字決策中心負責人鄧憲平

公司內部應用方面，因為企業的精力是有限的，主要精力一定要分到最有價值的點上，如何找到那個最有價值的點是比較難的。袁記做的是快餐，外賣占比相對較大。所以，我們在外賣精細化運營上會花比較大的力氣，在這方面也引入了AI。

一是外賣投流，通過引入算法技術和AI分析，給出針對性的改善策略，逐步實現自動化地優化門店產品以及投流策略。

二是門店運營效率，例如通過AI和算法介入，我們可以及時響應并且優化出餐效率、產品品質和消費者體驗，良好的消費體驗也帶動了自然曝光增長，企業減少了對付費推廣的依賴，加盟商的實際經營回報也更加穩定。

李棒：許府牛已經把AI單獨列出來做了一個職能部門，公司對AI職能部門有怎樣的規劃，期望這個部門未來會進化成什么樣子？

解欽：我們沒有設立傳統的IT部門，而是直接獨立設置了AI職能部門。這個部門既有從內部轉崗的，也有從外部招聘的員工。內部有真正懂業務且對新技術感興趣的人，我們會把他們引導到這個方向；同時，我們也需要更懂前沿技術的人，幫助精準判斷哪些AI場景最有可能高效落地。兩者缺一不可。

設置AI部門，主要基于許府牛對行業邏輯的一個思考——餐飲行業沒有直線，只有拋物線。當品牌走到規模化擴張的拐點時，所有的問題都會被無限地放大。

傳統IT部門更像一個安全帶，保證系統正常運轉；但在品牌規模化擴張的拐點上，我們需要的是導航儀。所以我們獨立設置AI職能部門，核心就是讓懂新興技術的人沉入業務深水區，一頭連接核心業務，一頭連接新興技術，幫助企業最精準地提效。

我常說，餐飲行業里的AI沒必要那么高大上，真正高級的AI反而是有煙火氣的。煙火氣是它能從有效的數據里幫我們判斷加盟商的核心需求，從重復的工作里解放員工。不一定要仰望天空，只希望它能幫我們低頭看路，讓AI能像“空氣”一樣，滲透進餐飲行業的日常運營里，讓管理變得更輕，方向做得更準。

我相信未來會有更多企業設置類似職能部門，從管系統進化成管Agent。我們現在已經有很多數字員工，在核心崗位上幫助每位員工精準提效。

03.機器人進餐廳：從試驗到商業模式

具身智能正在從噱頭變成真正落地到餐飲門店的場景設備。

一端，舜和酒店把人形機器人引入宴會場景，讓它主持婚宴、壽宴，探索以酒店為載體的機器人展廳商業模式；另一端，拓邦等設備廠商在經歷了多年與餐飲企業的共同打磨之后，將AI炒菜機器人推向真正的商業化拐點。兩者都在回答同一個問題：機器人的價值，何時能被算進賬里？

李棒：舜和為何選擇全面擁抱機器人？這會不會成為獨立的新業務板塊？

任叢叢：用“擁抱”這個詞還不太準確，舜和目前真的是All in機器人了。

大多數人一開始不接觸機器人，會覺得它只是在電視屏幕里唱歌跳舞。但一旦真正接觸，你會發現真的會上癮。現在的人形機器人已經非常類人，甚至會產生情感波動，當你和它交流心情，比如說自己比較累的時候，它真的會給出非常好的情緒價值，并持續穩定地輸出。

舜和最初也只是讓機器人表演唱歌跳舞，但現在用得最好的其實是將宴會場景以及給客人傳遞情緒價值融合在一起，比如在訂婚宴、結婚宴、壽宴、寶寶宴等不同場景中，我們會讓機器人全程主持互動，客人也喜歡這種方式。

關于是否會成為新的模式，其實舜和現在已經在做了。我們建立了首家在酒店里的AI+機器人智能展廳，目前是以人形機器人為主，下一步會把輪式機器人和炒菜機器人全部融合進來。

△山東舜和酒店集團副總裁、數食匯叢創始人任叢叢

我覺得酒店是個做人形機器人展示和應用的天然場景，它可能比商場更合適。我們現在探索的模式是每個城市都應該有以酒店為主體的機器人展廳，既可以對內收費，讓機器人為自己的酒店打工，也可以對外服務，形成獨立的商業模式。

本來我們沒預期這么快地發展，但感覺行業的火很旺，火燒得我們都不得不拼命地往前跑。另外還有個信號：今年，頭部餐飲企業已經在考慮在引位、迎賓環節，用機器人替代人工了，這已經是確定要發生的事情。

李棒：2025年被稱為炒菜機器人元年，您認為炒菜機器人跨越了哪些關鍵門檻？一臺AI炒菜機器人，要跑通商業閉環，需要滿足哪幾個關鍵條件？

蔣東君：“元年”這個說法，意味著炒菜機器人已經從實驗室階段跑到商業化，且出現了明顯的拐點。這背后離不開前兩三年的蟄伏期，當時有很多敢于做“第一批吃螃蟹”的餐飲企業，愿意嘗試在他們的直營門店使用炒菜機器人，并和我們這樣的設備廠商不斷地溝通需求和痛點，這些機器人得以在直營門店跑數據，驗證后產生示范效應再擴展，這個過程中，雙方把ROI一起算清楚。

作為具身智能，炒菜機器人在硬件上一定要達到跑得相對穩定，能夠去完成客戶的核心痛點的程度。

這里面有幾個核心痛點。第一是技術突破，餐飲行業一直相信大火炒菜才好吃，用電怎么達到同樣的鍋氣？這個問題積累了大量數據并引入AI算法才完成突破，讓大家開始相信電炒機真的可以做到這件事。

第二是技術穩定性，炒菜機是復雜系統，需要在不同時間加熱到不同溫度，在正確時間放調料、進行攪拌，高強度使用下能穩定工作幾個月、不需要頻繁維護，這一點在2025年前達到了餐飲企業可以接受的程度。

第三是賬算清楚了。基于前兩點的突破，設備方按照合理的價格出貨，自己能生存下去；餐飲企業實現降本增效，后廚不需要那么多大廚，省出來的資源可以投入其他經營活動。兩邊的賬都算通了，回本周期可能是幾個月、半年或者一年。回本之后，機器還在持續產出，品質有保障，這在當下餐飲連鎖化擴張的大背景下，本身就是一個很強的商業邏輯。

第四是示范效應。行業頭部企業率先跑通，案例口口相傳，企業之間互相學習，我們在跟其他客戶接觸的過程中也會邀請他們去參觀。這種示范效應促成了全行業都在關注這件事，也帶動了后續的融資熱潮。雙方都受益，這個生態是良性健康的。

04.彩蛋：OpenClaw，你們養了嗎？

李棒：企業或個人，OpenClaw用了嗎？效果怎么樣？

解欽：OpenClaw主要分兩種部署方式：云端部署和本地部署。

對中小企業來說，建議從云端部署開始。目前騰訊云、阿里云等主要廠商都提供了一鍵部署服務，不需要了解代碼或運維邏輯，購買服務器后系統自動完成安裝，可以像操作手機一樣快速配置模型和技能，并連接到飛書、釘釘或企業微信。對于對OpenClaw或AI領域不太熟悉的人來說，這是一種快速入門的方法。

進階玩法是本地部署。如果你有一臺閑置的Windows電腦或Mac電腦，可以為其配置好相關環境，并部署一個OpenClaw，只需部署一次，就可以拆分成多個獨立工作空間，每個空間的模型記憶相對獨立。

我個人建了幾個：一個專門用于信息調研和競品數據爬取，對于這個模型，我配備了適合搜索的一些國內外模型的API，并賦予了它自由瀏覽網頁和總結信息的能力；一個負責運營邏輯拆解，具備小紅書MCP技能，能自由瀏覽感興趣的話題，幫助我了解最近的熱點或營銷策略的重點；還有一個個人助理，負責日程和待辦，我不再自己操作手機日歷，直接告訴它，它就會在那臺閑置電腦上添加日程并截圖給我確認。

OpenClaw本質上是一個軀殼，最大的優勢是可以為它裝配任何想要的大腦和手，也就是技能。

蔣東君：我也只是嘗試性使用。我本人是產品和技術出身，在操作時會思考其中的風險。公司層面也做過評估，討論是否應該在公司層面上直接采用這項技術，但目前還是存在一定安全隱患。

就個人的使用而言，目前僅限于讓它幫我收集信息、總結內容和撰寫文檔，涉及個人信息的部分尚未敢嘗試。

△拓邦中央研究院AloT產品中心負責人蔣東君

任叢叢：我是最近才開始用的，主要目的是觀察離線智能如何與具身智能結合。國外已經有將OpenClaw和智能機器人結合的案例，潛力巨大，但也存在安全問題。因此我們還在探討這種模型是否可以在酒店中廣泛推廣。從長遠來看，無論是具身智能還是離身智能，最終還是會在某個點上實現融合，屆時將會釋放出極大的能量。我很期待能把酒店餐飲場景融入其中。

鄧憲平：從兩個維度說。

個人層面，從使用Claude階段就開始涉足了。OpenClaw還是比較容易上手的，但核心問題是成本較高，僅一個下午就能消耗100元人民幣，如果將其應用于企業環境中，或者作為生產力工具使用，那么每天的運行成本可能達到200元，一個月下來就是6000元，不亞于雇一名全職員工的成本。

但關鍵是它能否創造等值或更高的價值？也因此很多人轉向免費模型，但免費版本往往有使用限制和速度限制，高峰期可能需要排隊超過100個用戶。所以如果要深入用這個東西，必須做好付費的心理準備，建議按月訂閱，預算充足也可以考慮直接購買Token。

OpenClaw本身旨在解決大模型缺乏記憶的問題，現有大模型Chat模式下的上下文空間非常有限，OpenClaw能在有限的空間內盡量幫你回憶之前的問題，用起來會覺得它像一個真正記得你的人。但實際上它的記憶能力仍然有限，存在很多偏差，有時反而會變得不那么聰明，確實存在許多這樣的問題。

關于技能的問題，技能本質上就是一個很好的插件。它本質上類似《黑客帝國》里的邏輯——你不需要親自掌握某項技能，只要有人總結了這項技能并放進系統，你就可以直接調用。

但也要警惕風險，目前技能插件數量已達十幾萬，其中也不乏惡意插件。OpenClaw的開源架構從底層開發至今只有兩個月，最初是為個人使用設計的，安全性尚未得到充分保障，已經出現了黑客利用漏洞攻擊電腦、導致數據泄露的案例。

因此，只是個人使用，在自己的電腦上自行承擔風險，我認為這是可以接受的，問題不大。袁記內部不推薦在工作筆記本上安裝，個人筆記本可以考慮。如果工作確實需要用，建議選擇云端部署。我們內部目前推廣的是騰訊的Workbuddy，類似OpenClaw但提供沙盒環境，活動范圍限制在特定目錄內，相對可控。

王敬源：我尚未開始使用，目前還在學習基礎知識。林里擁有2000家店鋪、年收入20幾個億。但在科技行業里，即使把所有資金都投進去，也難以產生顯著影響。讓大廠去開發模型，成熟后再直接采購，不失為明智之選。

至于是否需要自行開發POS機點單系統，我認為購買SaaS系統并每年支付幾十萬元費用是可行的。我的觀點是，在技術發展成熟后再進行采購，并在此過程中保持對基本知識的學習以及對其發展趨勢的把握。我們主要業務是做餐飲，不是科技研發，但部門會撥出一部分預算持續學習，確保不落后于時代。主線任務不能丟，AI對我們來說目前還是輔助角色，跟上即可。

李蔚：我也還沒開始用。我們是第三方賦能的角色，職責是發現市場需求和痛點，以最低成本實現最大價值增長。對于OpenClaw，我們的策略是不必親自折騰，跟隨有經驗的人的學習節奏即可。當有人綜合了大量信息，找到了更有效或風險更低的方法時再采納，這樣可以提高效率、節省沉沒成本。

李棒：今天幾位嘉賓的分享，我想提一個細節：有了AI工牌系統之后，服務員下班的瞬間，他今天完成了多少次交易、有沒有做推銷，數據就自動生成了。這件事聽起來很簡單，但背后其實很復雜。

你把這個系統裝進門店的第一天，第一個提出辭職的可能是店長，他會說這侵犯了我的隱私。所以AI工具能不能真正落地，不只是技術問題，還需要管理邏輯、激勵機制、組織文化一起配合。

每個人站在不同的位置，切入AI的角度自然不同——有人從ROI出發，有人從戰略布局考慮，有人只是不想落后。但有一點是共通的：這個時代必須真正投入，包括時間和資金上的投入。一年前你可能會猶豫幾天要不要買一個工具的會員，現在Token用完了，七八十美元眨眼就充了，因為你已經明確知道它的投入和產出。

我一直強調一個概念：餐飲從業者在嘗試AI的時候，需要制定一個100天飛行計劃，先在某一個緊急重要的具體場景里跑通、拿到結果，再往外擴展。

在整個AI浪潮里，每個人找到自己的定位很重要，有人是使用者，有人是開發者，有人是賦能者。但無論哪種角色，既懂自己業務、又持續投入AI學習的人，一定是最有可能吃到果子的人。