业内行家揭秘：餐饮AI风口很大，但坑也很多 从概念热到落地难的真实距离。有人还在试水，有人已经开始算ROI：餐饮AI的分化正在出现。在过去两年里，AI开始频繁进入餐饮行业的讨论语境，越来越多的餐饮企业开始尝试将AI引入日常经营。

然而，热闹的AI叙事和真实的落地之间往往存在巨大鸿沟。概念容易，算账难。什么场景适合先切入？ROI如何验证？组织如何承接？大多数餐饮企业对AI的理解仍停留在工具层面，真正能够在经营中稳定落地的场景并不多。对于很多品牌来说，AI究竟是“锦上添花”，还是能够改变经营方式的变量，仍然没有想清楚。

在一次行业论坛上，多位嘉宾围绕“餐饮AI的生态共生，从工具应用到经营逻辑重塑”展开了深度对话。李蔚指出，目前AI应用还处于初级阶段，许多企业正在了解或准备尝试。头部企业更倾向于从特定领域切入，再逐步扩展范围。真正能有效落地AI的企业，往往是创始人推动的结果。最大的挑战在于全方位的应用成本非常高，即使创始人有意愿，高管团队的协同也需要时间。

王敬源表示，林里使用AI的核心在于如何利用沉淀下来的数据。SaaS系统已经发展了十余年，积累了大量关于会员消费习惯和用户消费场景的信息。这些数据可以用于产品开发、选址和开店等方面。过程中的难题是如何有效地利用这些数据。应该从最基础的客户需求出发，通过提供优质的产品和选择合适的地理位置，最终实现精细化运营。

邓宪平提到，袁记主要关注的是降本增效。随着企业规模的扩大，需要更加精细化的管理。过去那种通过快速扩张、开设加盟店来迅速回本盈利的方式已不再适用。袁记现在更多是在企业内部寻找那些高频但低效的工作环节，与技术结合加以改善，小范围验证没问题再向全国推广。

任丛丛分享了舜和酒店的经验，他们去年的AI应用主要集中在设计方面，包括视频和图片内容的处理。今年则致力于硬件机器人开发和离线智能的结合，下一步将在酒店中引入机器人，并通过一个智能体来调度这些机器人，提供更优质的顾客体验，同时节省人力成本。

蒋东君表示，拓邦专注于智能控制技术。AI的应用主要集中在为客户提供解决方案以及研发生产方面。具体分为几个层面：一是在生产过程中通过数据分析提高效率并结合机械臂进行AI检测；二是在研发方面，AI能显著提升研发效率，目前公司内部已全面推广。

解钦认为，当前餐饮行业的AI应用正在从对话辅助向主动执行的方向发展。过去AI是一问一答的工具，现在它开始主动执行任务。以会议纪要为例，以前只能整合录音内容，现在已经能根据实际讨论内容生成待办事项并同时提醒相关人员。他还提到，餐饮行业的AI落地痛点主要有三点：数据问题、ROI能否算清楚以及组织能否有效承接。

林里柠檬茶在走向2000家门店的过程中，选择了用数据驱动产品研发和选址。袁记食品把AI算力集中在外卖这一核心战场上，用精细化运营换来可量化的ROI提升。许府牛则选择从组织层面入手，让技术更直接进入业务流程。

王敬源进一步解释了林里的三个发展阶段：1.0是验证单品，2.0是规模职业化管理，3.0是精细化管理。原料级别的开发风险极高，需要深入研究消费者的口味趋势、复购习惯和复购场景，并预测产品上线后何时能够售罄。公司还推进全面飞书线上化，以便系统性获取和应用数据。

邓宪平分享了袁记在门店AI管理方面的经验，最初是门店品控，后来在外卖精细化运营上引入了AI。通过算法技术和AI分析，给出针对性的改善策略，逐步实现自动化地优化门店产品以及投流策略。

解钦介绍了许府牛设立独立AI职能部门的背景和期望。这个部门既有从内部转岗的，也有从外部招聘的员工。设置AI部门的核心是让懂新兴技术的人沉入业务深水区，一头连接核心业务，一头连接新兴技术，帮助企业最精准地提效。

舜和酒店正在全面拥抱机器人，将其引入宴会场景，探索以酒店为载体的机器人展厅商业模式。拓邦等设备厂商也在经历多年打磨后，将AI炒菜机器人推向真正的商业化拐点。双方都在回答同一个问题：机器人的价值何时能被算进账里？

任丛丛表示，舜和目前真的是All in机器人了。人形机器人已经非常类人，甚至会产生情感波动。舜和建立了首家在酒店里的AI+机器人智能展厅，未来会把轮式机器人和炒菜机器人全部融合进来。

蒋东君提到，炒菜机器人已经从实验室阶段跑到商业化，且出现了明显的拐点。这背后离不开前两三年的蛰伏期，当时有很多敢于做“第一批吃螃蟹”的餐饮企业，愿意尝试在他们的直营门店使用炒菜机器人，并和设备厂商不断沟通需求和痛点。

最后，几位嘉宾分享了对OpenClaw的看法。解钦建议中小企业从云端部署开始，进阶玩法是本地部署。蒋东君认为个人使用时要注意安全问题，公司层面还需谨慎评估。任丛丛表示期待将酒店餐饮场景融入其中，但仍在探讨其安全性。邓宪平指出，个人层面使用成本较高，但关键在于能否创造等值或更高的价值。王敬源和李蔚则表示尚未开始使用，但持续关注其发展趋势。