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      中國餐飲AI應用研究2026:餐飲AI加速變革,驅動行業(yè)“智能”躍遷

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      文 | 紅餐智庫

      當前,中國餐飲行業(yè)步入存量競爭新階段,人工、食材、租金等成本持續(xù)攀升,降本增效成為行業(yè)核心發(fā)展課題。人工智能技術的快速迭代與深度應用,為餐飲行業(yè)突破效率瓶頸、應對同質(zhì)化競爭提供關鍵支撐,AI正從餐飲企業(yè)的可選項轉變?yōu)楸剡x項。

      那么,當下我國餐飲AI的現(xiàn)狀如何?有哪些發(fā)展動向?未來的發(fā)展又面臨哪些機遇和挑戰(zhàn)?

      01 餐飲AI正處于變速發(fā)展期,頭部餐企在推動AI應用落地中發(fā)揮重要作用

      近年來,餐飲行業(yè)在經(jīng)歷了快速增長后,逐漸進入存量競爭階段。企查查數(shù)據(jù)顯示,2025年全國餐飲相關企業(yè)注冊量為240萬家,同比下降14%,但企業(yè)存量卻超過1,600萬家。

      與此同時,人工、食材、租金等核心成本持續(xù)攀升,企業(yè)利潤空間不斷被擠壓。以人工成本為例,據(jù)BOSS直聘,2025年第四季度,餐飲行業(yè)廚師與服務員的平均薪酬分別達到6,777元/月和4,884元/月,同比增長6.1%和1.6%。

      在此背景下,降本增效成為餐飲企業(yè)生存與發(fā)展的核心課題。從產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈到下游餐飲品牌,各方均圍繞AI大模型的實際應用發(fā)力,也因此催生了不少新技術新策略。


      其中,人工智能技術的快速成熟為中國餐飲企業(yè)降本增效、應對競爭提供了新的解決方案。特別是,隨著大模型與生成式AI時代的到來,AI技術將不再是餐飲企業(yè)的“可選項”,而是“必選項”。深度運用AI技術將是存量競爭下餐飲企業(yè)突破效率天花板、應對同質(zhì)化競爭的重要策略。


      目前,全球餐飲AI市場正處于快速擴張期,規(guī)模與增速雙高,展現(xiàn)出強勁發(fā)展動能。據(jù)公開信息,2025年全球餐飲AI市場規(guī)模達到150億美元,同比增長38.9%,預計2026年將突破200億美元。

      從區(qū)域格局來看,全球餐飲AI市場呈現(xiàn)出“北美主導、亞洲緊追”的發(fā)展格局。其中,北美以58%的份額占據(jù)絕對主導地位,亞洲為第二大增長極,約占24%的市場規(guī)模。


      具體到我國的餐飲AI應用情況來看,AI在餐飲行業(yè)的應用正在高速發(fā)展,但普及度還有待提升。例如,從AI應用的滲透率來看,紅餐產(chǎn)業(yè)研究院調(diào)研發(fā)現(xiàn),目前我國餐飲行業(yè)的AI應用滲透率僅為15%,但隨著餐飲AI技術的進一步應用,紅餐產(chǎn)業(yè)研究院預估,到2028年該數(shù)字將進一步提升至50%。

      而餐飲AI的應用場景也被資本市場所看好。盡管近年來我國餐飲行業(yè)整體融資金額持續(xù)下行,但餐飲AI賽道卻呈現(xiàn)逆勢增長態(tài)勢,融資金額與融資事件數(shù)雙雙回升。2025年,餐飲AI領域共發(fā)生18起融資事件,累計融資金額約28億元,同比增幅達 55.6%,資本進一步聚焦。


      從餐飲AI的市場參與者來看,中國餐飲AI市場的主要參與者包括頭部餐飲巨頭、SaaS服務商、垂直AI解決方案商及跨界互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

      其中,以麥當勞、海底撈、瑞幸咖啡、蜜雪冰城、絕味食品、巴奴火鍋、新榮記、和府撈面等為代表的餐飲企業(yè),憑借龐大門店網(wǎng)絡、海量數(shù)據(jù)沉淀與雄厚資本,在推動餐飲AI應用落地中發(fā)揮了重要作用。但考慮到數(shù)據(jù)安全和開發(fā)成本及應用閉環(huán),頭部企業(yè)的AI應用難以普及到更多餐飲企業(yè)。

      不過,目前餐飲AI生態(tài)鏈上也出現(xiàn)了一批優(yōu)秀的餐飲AI供應商,如智元科技推出的互動機器人,擎朗智能打造的送餐機器人,拓邦?廚紀研發(fā)的AI炒菜機器人,羽化小紅花推出的餐飲AI智能語音工牌,智碰寶上線的AI全域營銷工具 “碰一碰”,奧琦瑋發(fā)布的小奧企業(yè)級智能運營平臺,慧點評提供的AI智能點評服務,Icc Grow推出的AI智能私域運營解決方案等,均推動了餐飲AI的應用落地。


      盡管當前我國餐飲AI發(fā)展勢頭迅猛,但其在落地過程中仍然存在著許多難點。例如,通用模型準確率偏低、偽AI泛濫成災、復合型人才供需失衡等。

      而紅餐產(chǎn)業(yè)研究院通過持續(xù)觀察國內(nèi)外各大大模型平臺案例發(fā)現(xiàn),垂直餐飲行業(yè)的AI應用案例極少。更多餐飲企業(yè)對AI的應用仍處在文案生成、視頻剪輯、自動客服應答等基礎層面。


      02 憑借感知、決策、交互、執(zhí)行四層架構,餐飲AI已滲透至餐飲經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)

      目前,餐飲AI技術已形成感知、決策、交互、執(zhí)行四層協(xié)同架構,為餐飲企業(yè)智能化發(fā)展提供核心支撐。感知層完成場景數(shù)據(jù)采集與識別,為智能化奠定數(shù)據(jù)基礎;決策層依托算法輸出精細化經(jīng)營決策,實現(xiàn)資源優(yōu)化配置;交互層通過人機交互技術優(yōu)化服務體驗與運營效率;執(zhí)行層以智能機器人完成標準化作業(yè)落地。


      1.餐飲AI感知層以計算機視覺為核心技術,實現(xiàn)場景數(shù)據(jù)采集與智能監(jiān)控

      感知層作為餐飲AI的“五官”,核心依托計算機視覺(CV)技術,通過圖像識別、目標檢測等算法,將物理場景數(shù)據(jù)轉化為結構化信息,為餐飲智能化奠定數(shù)據(jù)基礎。

      在實際應用方面,感知層技術適用于前廳和后廚場景。在前廳場景,CV技術可精準分析客流與顧客情緒,優(yōu)化服務動線,提升就餐體驗;在后廚場景,可實現(xiàn)衛(wèi)生規(guī)范監(jiān)控、菜品質(zhì)控與食材損耗管理,保障出品標準化與避免食安隱患。


      例如,海底撈自主研發(fā)的AI智慧巡檢系統(tǒng)深度應用了CV技術,目前已實現(xiàn)全國所有門店100%覆蓋。該系統(tǒng)依托計算機視覺與邊緣計算技術,實現(xiàn)了2小時閉環(huán)管理,識別準確率超過95%,有效保障了服務標準的統(tǒng)一落地,推動門店好評率穩(wěn)定在98%以上。


      2.餐飲AI決策層以算法驅動智能決策,為餐飲運營與供應鏈全鏈路賦能提效

      決策層基于感知層數(shù)據(jù)與企業(yè)歷史經(jīng)營數(shù)據(jù),依托大數(shù)據(jù)分析、機器學習、時間序列預測等算法,實現(xiàn)深度分析與智能決策,為企業(yè)的經(jīng)營管理提供參考。

      決策層技術可應用于運營和供應鏈場景。在運營場景,其核心應用包括精準需求預測、動態(tài)定價與智能排班,可有效優(yōu)化人力配置、提升運營效率;在供應鏈場景,AI貫穿采購、倉儲與配送全環(huán)節(jié),實現(xiàn)智能采購與庫存管理,降低食材損耗。


      例如,絕味食品依托其龐大的數(shù)據(jù)庫以及大數(shù)據(jù)分析等算法,構建了包含三大智能體的AI智能體矩陣。其中,AI點餐“小火鴨”通過個性化推薦與互動,優(yōu)化決策鏈路、增強情緒價值;絕味的AI店長“絕知”沉淀14.3 萬條金牌店長經(jīng)驗,支持店員邊學邊干、銷售對練等;AI會員智體將圈人、權益、選品、內(nèi)容等環(huán)節(jié)拆為多Agent協(xié)同,提升活動效果。


      3.餐飲AI交互層依托自然語言處理技術實現(xiàn)人機流暢交互,顯著提升點餐效率與服務體驗

      交互層作為餐飲AI與人的連接橋梁,核心依托自然語言處理(NLP)技術,結合大語言模型(LLM)、語音識別(ASR)等能力,實現(xiàn)人機自然流暢交互。

      其應用覆蓋前廳、后廚與運營場景:前廳可使用AI語音點餐與多語言智能客服,后廚可利用AI輔助智能菜單設計,運營端可利用AI生成個性化營銷文案。


      例如,麥當勞是最早部署AI智能點餐的餐飲企業(yè)之一。在部署了AI點餐后,其客單價提升4.5%,訂單與點餐準確率分別提升17、13個百分點,顧客等待時間、設備停機時間降幅達50%、40%,顯著提升了經(jīng)營效益與運營效率。


      4.餐飲AI執(zhí)行層依托智能機器人技術實現(xiàn)作業(yè)自動化,餐飲機器人的市場規(guī)模正在快速擴張

      餐飲AI執(zhí)行層核心依托智能機器人技術,融合協(xié)作機器人、SLAM導航、精密力控等技術,將決策指令轉化為物理作業(yè),其應用覆蓋后廚烹飪、前廳服務與供應鏈倉儲等場景。

      數(shù)據(jù)顯示,2020—2030年中國餐飲機器人市場規(guī)模預計從5億元增長至320億元,其中炒菜/烹飪機器人與送餐/傳菜機器人為核心品類,執(zhí)行層技術正快速推動餐飲作業(yè)自動化與標準化,為行業(yè)降本增效提供堅實支撐。


      例如,在炒菜機器人領域,拓邦·廚紀研發(fā)的AI炒菜機器人-F3配備了AI系統(tǒng),其AI具備自我學習能力,可根據(jù)食材和用戶反饋,自動優(yōu)化烹飪參數(shù)。該產(chǎn)品集成六大模塊,可實現(xiàn)精準控溫、自主攪拌、自動投料清洗以及粉末、液料、粘稠料、豬油等多種調(diào)味料的精準投放等功能,與正餐、快餐、團餐檔口等多種應用場景完美適配,產(chǎn)品復購率高達90%,產(chǎn)品已銷售至全國30個省級行政區(qū)。

      在送餐機器人領域,擎朗智能科技現(xiàn)已形成覆蓋中式正餐、日本餐飲、酒店配送的多場景適配方案,針對不同場景推出定制化機型,在毫米級避障、跨樓層配送、多語言交互等核心能力上實現(xiàn)突破,為連鎖餐飲品牌提供成熟穩(wěn)定、可支撐規(guī)模化擴張的標準化運力解決方案。

      在互動表演機器人領域,智元科技搭建了多場景適配的機器人產(chǎn)品矩陣,設備規(guī)模超1,000臺,目前已與多家知名餐飲企業(yè)達成了深度合作,服務覆蓋城市超50個。

      結語

      未來,隨著技術成熟與場景深化,餐飲AI將向自主智能運營、GEO深度應用、AI專項崗位體系及專屬知識庫建設四大方向演進。為了更好地應對該趨勢,餐飲企業(yè)需重點推進三項關鍵工作:一是選用易用性強的主流大模型,通過系統(tǒng)性培訓與激勵機制推動全員應用;二是定制適配業(yè)務場景的專屬智能體,并建立持續(xù)迭代優(yōu)化機制;三是全面梳理企業(yè)知識資產(chǎn),完成知識庫搭建與模型馴化,形成數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)。

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