餐饮AI，走到了十字路口。本文为红餐首席AI官、红餐成长社联合创始人李棒在“第36届红餐博览会”上的演讲实录，红餐网整编发布。

今天分享的主题叫“重做一遍”。这个标题是我跟Codex死磕了3天最后定下来的。我自己有很多新的想法和坚持，但最后还是被它说服了，“重做一遍”很适合当下的中国餐饮。

过去一年多，我们一直在看AI怎么进入餐饮。很多事情从“能不能用”，慢慢走到“能不能搭”“能不能自动做”，再到今天开始改变企业的工作方式。接下来，我想跟大家分享中国餐饮AI走到了哪里，以及下一个阶段会发生什么。

△红餐首席AI官、红餐成长社联合创始人 李棒

01.中国餐饮AI，正在进入第四阶段

先讲一个基本的问题：为什么今天每个人都在探讨AI，它是从什么地方开始的？

国内这一轮AI发展大致经历了四个阶段。

第一个是AI平权阶段。

时间节点是2025年1月20日，DeepSeek R1发布。那天晚上，我浏览了很多网页上的应用案例，却几乎没有看到餐饮相关的内容。

也是从那个时候开始，AI迅速进入大众视野。上到老人，下到小孩子，大家都开始用DeepSeek不断提问。AI从少数人的技术工具，逐渐变成大众可以使用的认知工具。

第二个是2026年初开始的技术流阶段。

以OpenClaw，也就是大家俗称的“小龙虾”为代表的一批产品出现以后，很多人反而被打懵了。因为模型虽然会用了，但部署、自动化连接这些“最后一公里”问题依然有门槛，于是开始出现大量帮企业部署、搭建的服务。

第三个是桌面Agent效率阶段。

今年3月，Codex、WorkBuddy这一类桌面Agent出现以后，很多不懂技术的人会突然发现，自己好像又行了。

那么第四个阶段，中国餐饮AI的转折点到底在什么地方？这个问题我放到最后来讲。

从2025年4月到今天，我们也积累了一些参训品牌的数据。最开始的时候，餐饮AI的渗透率不到12%，到今天已经到了70%以上。

有人问我，餐饮AI渗透率到底怎么算？我每天跟豆包对话，算不算渗透？

我的评判标准是，如果今天你是一家餐饮企业，用大模型也好，用AI硬件也好，至少要解决一个真实的业务场景，而且要带来结果，我才认为它叫渗透。不管是做流量、做运营还是提效率，只要真正进入业务、产生结果，都算。

接下来我想讲一个观点：AI从来不是一把手工程。

从去年到今年，有很多人在讲AI，也有一种说法叫“AI是餐饮的一把手工程”。这个观点我第一个反对。

餐饮老板、创始人应该干什么？最核心的还是两件事情，一个是产品，一个是业务。要么研发产品，要么开拓市场。如果今天让一个餐饮创始人自己天天去研究技术流，我认为反而会出问题。

AI不是要求老板亲自去研究所有技术，而是老板要知道，AI这件事情很重要，而且未来10年AI还会越来越重要。在这个前提下，老板要做的，是为整个企业学习AI创造条件。

所以在老板身边，一定要有一个人，既懂公司的业务流程，又愿意学习AI的工作流程。这个人才是老板真正需要去赋能的人。

大家不要再被“一把手工程”这句话捆绑，也不用因此产生焦虑。

那老板到底怎么学？

我自己总结了一句话：老板没事问豆包，店长有活就找Agent，高管要尝试各种模型。

老板不要等有事了再去问AI，而是没事的时候也要经常问。

为什么这里是豆包，而不是DeepSeek、Kimi或者WorkBuddy？因为方便。对于很多餐饮创始人来说，先建立跟AI对话的习惯很重要，这本身就是一个驯化的过程。

店长则不需要琢磨太多技术。店长是一线最接近炮火的人，有具体工作就去找已经搭好的Agent，直接执行。

最难的是高管。每一个核心职能部门，都应该把不同模型尽可能尝试一遍。现在桌面AI很多，到底哪一个更适合自己的业务？是阿里系、腾讯系还是火山系？自己的数据到底放在什么地方？这些问题都要逐渐想清楚。

所以企业用AI，第一个要解决的问题其实是：你的数据放在什么地方？

以红餐为例，我们有钉钉，也有飞书、企微。怎么让数据尽量集中？我的办法是先搞清楚企业最核心的使用场景在哪里。

比如你每天大量使用豆包，就可以考虑怎么把相关业务和火山体系打通；如果企业大量To B业务通过飞书开展，就把更多数据沉淀到飞书体系；如果做团餐、私域，大量客户都沉淀在企微，就围绕这一套体系把工具接起来。

但这里面还有一个核心问题：如果你的底层数据是脏的，后面做很多东西都是白费。

所以真正开始的时候，不要把财务、营销、产品、SOP所有数据一次性全部堆进去，而是要先找当前业务最大的痛点。

比如有的企业外卖差评率很高，就先把这一部分数据拿出来，用AI做数据清洗、搭框架、做呈现；有的企业要解决大量内容产出，就先处理内容数据。

先解决一个问题，再继续往下走，这才是正确的顺序。

02.把个人经验，变成组织可以调用的能力

再往下就是Skills。

我们称2025年为Agent元年，2026年为Skills元年。

我之前做了十多年的餐饮CRM顾问，也就是会员营销顾问。有一天晚上，我把过去十多年的资料全部拿出来，把这些经验重新沉淀、提炼，最后形成了餐饮会员营销的Skills。

以前课程里，我可能要用170多页PPT讲一年当中会员营销应该怎么落地。现在很多事情不用再把PPT全部拿出来，直接调用Skills就可以了。

所以现在企业应该做的一件事情，就是回到自己的部门，找到每一个业务场景里最厉害的那个人，把他的经验沉淀下来，再把它炼化成Skills。

人走了，技术留下。

这是一个很扎心的事实，但也是企业必须面对的事实。

一个人的经验如果永远只存在自己的脑子里面，他走了，经验可能也就走了。现在我们可以把这些经验先沉淀成知识，再进一步变成可以调用的能力。

我举一个很真实的例子。

章义伍老师刚开始接触这些东西的时候，还会问我什么是“小龙虾”、应该怎么用。后来我用很短时间，把他过去30年的内容整理出来，知识库搭好，Skills也做出来。他看完以后沉默了很久。

从后面的课程开始，他也越来越多地开始谈AI。

这就是现在正在发生的事情：企业一定要先把自己的知识沉淀下来，再把它继续炼化。

接下来讲几个具体案例。

我们在杭州做第七期课程的时候，小菜园的CTO连续跟我聊了很久。他们面对的问题很直接：800多家门店怎么继续标准化？这么多门店，怎么更快做决策？

过去门店盘点完以后，要整理数据、开线上会，再去做决策，时间消耗很大。

后来他们自己做了一套应用。门店的问题反馈上来以后，由AI自动诊断，再把区域督导、大区经理等管理标准放进去，通过看板把问题直接呈现出来。

问题发生以后可以及时预警，第二天继续做诊断和整改，月度再看整体经营质量。很多过去要等到月底才能看到的问题，被进一步往前推。

再看另一个学员案例。

他们用AI做的第一件事情，是市场感知。竞争对手在做什么，我们自己在做什么，这个品类发生了什么，包括舆情变化，都可以持续放到一套看板里面自动更新。

第二个是数据推演。数据打通以后，店长可以看到自己在区域里的排名、在全国门店里的排名，出现异常以后，系统继续报警和诊断。

第三个是内容生产。以前大量视频、图片都依赖人工，现在模板搭好以后，很多内容可以直接用AI完成。

他们还做了自己的数字分身。

AI完成任务以后，不是所有东西都先交给人工审核，而是先用智能体去审核。团队不断去看，智能体是不是按照他的想法在做，动作是不是符合自己的标准。

每一家企业对AI执行的思路都会不一样。

还有一个学员，希望做到让每一个门店都能够持续产出内容。

他们跟WorkBuddy制定了一套内容产出标准。先找模板，再做激励，同时自动抓取爆款内容，把爆款拆解以后交给门店，让门店按照验证过的方法去执行。

不到5天，其中一家门店就跑出了数百万曝光。

这就是AI能够直接带来看得见的结果。

茶颜悦色的案例解决的是招聘。

这么大的连锁企业，招募本来就是一件非常耗时间的事情。大量一线员工面试，有没有标准？有没有话术？当然有。

既然有，就可以先让候选人填写信息，再由AI按照已有标准进行整理和初步评分。

做完以后，过去大约需要两天完成的流程，被压缩到了30分钟左右。真正需要重点判断的人，再交给人工面试。

还有两个案例。

一个学员下午四点多给我打电话，当时脑子里只有一个想法，到了晚上九点半，整个方案已经基本出来。后来项目两个多月落地，首周营业额超过200万元。

另一个学员是做供应链的。要给客户出产品方案、SOP、成本卡、包装方案，还要帮助员工训练。两个设计师用两天时间把整套事情做完，最后这个项目签约1000万元。

所以谁说AI不能带来大的结果？

一个小小的业务场景，只要真正悟透，决策和交付的速度就可能完全不一样。

03.AI正在进入具体的经营场景

前面是学员的案例，接下来再看一些第三方的场景。

先看服务。

餐饮服务的一个显著痛点，是标准不统一。店长在和不在，老板在和不在，最后执行出来的标准可能完全不同。

现在已经有AI智能工牌，可以采集服务过程，再结合后台SOP做分析。

技术本身很好理解，真正难的是怎么落地。

如果今天你直接给员工戴一个工牌，员工第一反应可能是：“我是不是被监控了？我还有没有隐私？”

所以真正懂餐饮的人来做这件事情，不会只把技术扔进去，还要解决员工愿不愿意使用的问题。

我给这个项目想过一句话，叫：让每一位员工的talk，变成经营增长的token。

服务过程中产生的信息，可以被记录、分析，再继续反哺经营。

私域也一样。

现在一些私域运营已经不再依靠大量人盯人，很多后台动作可以直接由AI驱动。系统去计算、去执行、去诊断，团队定期复盘就可以了。

所以如果今天要做私域增长，背后驱动它的不一定还要是人工，而可以让AI利用商家的数据继续反哺商家的经营。

再看开业营销。一家门店开业，大家最关心的是投多少钱，最后能不能带来营收。

以前没有AI的时候，达人怎么发单、投放怎么调整，很多事情依赖人工。现在可以让AI参与达人发单、质量监控和排序，继续看每一分钱到底投到哪里、带来了什么结果。

包括空间设计，也开始发生变化。

平面设计现在已经比较容易用AI完成，空间设计过去相对更难，但也已经有人开始把门店空间和设计标准进一步AI化。

我为什么一直关注这件事情？

因为做炒菜机器人、空间设计和数字化工具的这些企业，本身掌握着大量餐饮成本卡、SOP和空间标准。

我经常说，我们应该庆幸这一拨人现在还没有真正来干餐饮。如果有一天，他们发现这些能力不仅能够服务餐饮，也可以直接拿来做餐饮，行业竞争可能会更激烈。

再比如外卖。

现在已经有人把AI放进外卖投放，让Skills按照规则不断调整，不再需要人一直盯着。

包括智能手表，也可以进入门店任务管理。哪一桌催菜，任务有没有完成，都可以直接记录和追踪。

AI不会只停留在一个聊天框里，它会越来越多地进入具体的经营动作。

04.中国餐饮AI的十字路口已经到了

接下来还有一个很重要的变化，我叫它从流量漏斗到AI涌现。

未来10年，大家可能会越来越忙。

以前没有AI，很多事情按照经验做就可以。现在有AI以后，会不断涌现出很多新的想法：这件事情也可以做，那件事情是不是也可以换一种方法？

很多以前没有想到过的场景会不断出现。这种忙跟过去也不完全一样，因为很多事情的投入产出能够算出来。

所以这种忙和过去不完全一样。很多事情的投入产出能够算出来，而且每一次探索还可能继续产生新的业务场景。

最后回到今天的主题：中国餐饮AI的十字路口在哪里？

我认为有两个。

第一，硬件干掉一线。

接下来AI对餐饮很大的变化，会来自越来越多硬件。炒菜机器人、智能摄像头、智能工牌，以及越来越多标准化设备，都会进一步进入前台，让一线员工的工作越来越简单。

第二，大模型干掉中台。

这个说法可能很扎心，但企业总部一定会因为大模型越来越精简。

WorkBuddy、Codex这些工具不断普及以后，最先被重新做一遍的，就是企业中台和总部大量重复性的工作。

最后讲一个场景。

2026年8月20日，腾讯云组织了一场闭门会，地点就在老乡鸡总部。

中国餐饮百强前30名里来了很多品牌，参加的人很多都是CTO和CEO。我作为媒体方过去做了分享。

按道理来说，大家都是竞争对手，应该各自有很多秘密，但真正坐下来聊以后发现，其实没有那么多秘密。

因为大家遇到的问题非常相似：Agent怎么进业务？业务部门不相信怎么办？一个流程怎么真正AI化？

其中一个头部咖啡品牌提到，他们企业内部每个月会产生475个Agent。

他碰到一个问题后，第一反应开始变成：这个事情为什么还要人工做？能不能直接用AI来做？

所以今天中国餐饮AI走到这个十字路口，我最后想讲三个关键词——人才的自我觉醒、场景的涌现，以及人才抢夺。

越来越多员工开始自己意识到，AI可以改变原来的工作方式；企业内部也会不断出现以前没有想到过的AI场景，最后一定会进入人才竞争。

所以各位餐饮老板，要赶快在自己的身边找到一个这样的人。我把这个角色叫作AI增长官，让他去助力整个企业往前走。

当你找到这个人的时候，很多事情会开始不一样。企业会不断发现新的场景，也会不断重新思考，过去那些习惯由人工完成的工作，是不是可以再做一遍。

这个时刻已经到来了。

最后还是那句话：任何工作，动手前先想一想，这事儿能不能用AI来做。