文 | 红餐智库

当前，中国餐饮行业步入存量竞争新阶段，人工、食材、租金等成本持续攀升，降本增效成为行业核心发展课题。人工智能技术的快速迭代与深度应用，为餐饮行业突破效率瓶颈、应对同质化竞争提供关键支撑，AI正从餐饮企业的可选项转变为必选项。

那么，当下我国餐饮AI的现状如何？有哪些发展动向？未来的发展又面临哪些机遇和挑战？

01 餐饮AI正处于变速发展期，头部餐企在推动AI应用落地中发挥重要作用

近年来，餐饮行业在经历了快速增长后，逐渐进入存量竞争阶段。企查查数据显示，2025年全国餐饮相关企业注册量为240万家，同比下降14%，但企业存量却超过1,600万家。

与此同时，人工、食材、租金等核心成本持续攀升，企业利润空间不断被挤压。以人工成本为例，据BOSS直聘，2025年第四季度，餐饮行业厨师与服务员的平均薪酬分别达到6,777元/月和4,884元/月，同比增长6.1%和1.6%。

在此背景下，降本增效成为餐饮企业生存与发展的核心课题。从产业链供应链到下游餐饮品牌，各方均围绕AI大模型的实际应用发力，也因此催生了不少新技术新策略。

其中，人工智能技术的快速成熟为中国餐饮企业降本增效、应对竞争提供了新的解决方案。特别是，随着大模型与生成式AI时代的到来，AI技术将不再是餐饮企业的“可选项”，而是“必选项”。深度运用AI技术将是存量竞争下餐饮企业突破效率天花板、应对同质化竞争的重要策略。

目前，全球餐饮AI市场正处于快速扩张期，规模与增速双高，展现出强劲发展动能。据公开信息，2025年全球餐饮AI市场规模达到150亿美元，同比增长38.9%，预计2026年将突破200亿美元。

从区域格局来看，全球餐饮AI市场呈现出“北美主导、亚洲紧追”的发展格局。其中，北美以58%的份额占据绝对主导地位，亚洲为第二大增长极，约占24%的市场规模。

具体到我国的餐饮AI应用情况来看，AI在餐饮行业的应用正在高速发展，但普及度还有待提升。例如，从AI应用的渗透率来看，红餐产业研究院调研发现，目前我国餐饮行业的AI应用渗透率仅为15%，但随着餐饮AI技术的进一步应用，红餐产业研究院预估，到2028年该数字将进一步提升至50%。

而餐饮AI的应用场景也被资本市场所看好。尽管近年来我国餐饮行业整体融资金额持续下行，但餐饮AI赛道却呈现逆势增长态势，融资金额与融资事件数双双回升。2025年，餐饮AI领域共发生18起融资事件，累计融资金额约28亿元，同比增幅达 55.6%，资本进一步聚焦。

从餐饮AI的市场参与者来看，中国餐饮AI市场的主要参与者包括头部餐饮巨头、SaaS服务商、垂直AI解决方案商及跨界互联网巨头。

其中，以麦当劳、海底捞、瑞幸咖啡、蜜雪冰城、绝味食品、巴奴火锅、新荣记、和府捞面等为代表的餐饮企业，凭借庞大门店网络、海量数据沉淀与雄厚资本，在推动餐饮AI应用落地中发挥了重要作用。但考虑到数据安全和开发成本及应用闭环，头部企业的AI应用难以普及到更多餐饮企业。

不过，目前餐饮AI生态链上也出现了一批优秀的餐饮AI供应商，如智元科技推出的互动机器人，擎朗智能打造的送餐机器人，拓邦?厨纪研发的AI炒菜机器人，羽化小红花推出的餐饮AI智能语音工牌，智碰宝上线的AI全域营销工具 “碰一碰”，奥琦玮发布的小奥企业级智能运营平台，慧点评提供的AI智能点评服务，Icc Grow推出的AI智能私域运营解决方案等，均推动了餐饮AI的应用落地。

尽管当前我国餐饮AI发展势头迅猛，但其在落地过程中仍然存在着许多难点。例如，通用模型准确率偏低、伪AI泛滥成灾、复合型人才供需失衡等。

而红餐产业研究院通过持续观察国内外各大大模型平台案例发现，垂直餐饮行业的AI应用案例极少。更多餐饮企业对AI的应用仍处在文案生成、视频剪辑、自动客服应答等基础层面。

02 凭借感知、决策、交互、执行四层架构，餐饮AI已渗透至餐饮经营的各个环节

目前，餐饮AI技术已形成感知、决策、交互、执行四层协同架构，为餐饮企业智能化发展提供核心支撑。感知层完成场景数据采集与识别，为智能化奠定数据基。痪霾卟阋劳兴惴ㄊ涑鼍富霾，实现资源优化配置；交互层通过人机交互技术优化服务体验与运营效率；执行层以智能机器人完成标准化作业落地。

1．餐饮AI感知层以计算机视觉为核心技术，实现场景数据采集与智能监控

感知层作为餐饮AI的“五官”，核心依托计算机视觉（CV）技术，通过图像识别、目标检测等算法，将物理场景数据转化为结构化信息，为餐饮智能化奠定数据基础。

在实际应用方面，感知层技术适用于前厅和后厨场景。在前厅场景，CV技术可精准分析客流与顾客情绪，优化服务动线，提升就餐体验；在后厨场景，可实现卫生规范监控、菜品质控与食材损耗管理，保障出品标准化与避免食安隐患。

例如，海底捞自主研发的AI智慧巡检系统深度应用了CV技术，目前已实现全国所有门店100%覆盖。该系统依托计算机视觉与边缘计算技术，实现了2小时闭环管理，识别准确率超过95%，有效保障了服务标准的统一落地，推动门店好评率稳定在98%以上。

2．餐饮AI决策层以算法驱动智能决策，为餐饮运营与供应链全链路赋能提效

决策层基于感知层数据与企业历史经营数据，依托大数据分析、机器学习、时间序列预测等算法，实现深度分析与智能决策，为企业的经营管理提供参考。

决策层技术可应用于运营和供应链场景。在运营场景，其核心应用包括精准需求预测、动态定价与智能排班，可有效优化人力配置、提升运营效率；在供应链场景，AI贯穿采购、仓储与配送全环节，实现智能采购与库存管理，降低食材损耗。

例如，绝味食品依托其庞大的数据库以及大数据分析等算法，构建了包含三大智能体的AI智能体矩阵。其中，AI点餐“小火鸭”通过个性化推荐与互动，优化决策链路、增强情绪价值；绝味的AI店长“绝知”沉淀14.3 万条金牌店长经验，支持店员边学边干、销售对练等；AI会员智体将圈人、权益、选品、内容等环节拆为多Agent协同，提升活动效果。

3．餐饮AI交互层依托自然语言处理技术实现人机流畅交互，显著提升点餐效率与服务体验

交互层作为餐饮AI与人的连接桥梁，核心依托自然语言处理（NLP）技术，结合大语言模型（LLM）、语音识别（ASR）等能力，实现人机自然流畅交互。

其应用覆盖前厅、后厨与运营场景：前厅可使用AI语音点餐与多语言智能客服，后厨可利用AI辅助智能菜单设计，运营端可利用AI生成个性化营销文案。

例如，麦当劳是最早部署AI智能点餐的餐饮企业之一。在部署了AI点餐后，其客单价提升4.5%，订单与点餐准确率分别提升17、13个百分点，顾客等待时间、设备停机时间降幅达50%、40%，显著提升了经营效益与运营效率。

4．餐饮AI执行层依托智能机器人技术实现作业自动化，餐饮机器人的市场规模正在快速扩张

餐饮AI执行层核心依托智能机器人技术，融合协作机器人、SLAM导航、精密力控等技术，将决策指令转化为物理作业，其应用覆盖后厨烹饪、前厅服务与供应链仓储等场景。

数据显示，2020—2030年中国餐饮机器人市场规模预计从5亿元增长至320亿元，其中炒菜/烹饪机器人与送餐/传菜机器人为核心品类，执行层技术正快速推动餐饮作业自动化与标准化，为行业降本增效提供坚实支撑。

例如，在炒菜机器人领域，拓邦·厨纪研发的AI炒菜机器人-F3配备了AI系统，其AI具备自我学习能力，可根据食材和用户反。远呕脞坎问。该产品集成六大？椋墒迪志伎匚隆⒆灾鹘涟、自动投料清洗以及粉末、液料、粘稠料、猪油等多种调味料的精准投放等功能，与正餐、快餐、团餐档口等多种应用场景完美适配，产品复购率高达90%，产品已销售至全国30个省级行政区。

在送餐机器人领域，擎朗智能科技现已形成覆盖中式正餐、日本餐饮、酒店配送的多场景适配方案，针对不同场景推出定制化机型，在毫米级避障、跨楼层配送、多语言交互等核心能力上实现突破，为连锁餐饮品牌提供成熟稳定、可支撑规模化扩张的标准化运力解决方案。

在互动表演机器人领域，智元科技搭建了多场景适配的机器人产品矩阵，设备规模超1,000台，目前已与多家知名餐饮企业达成了深度合作，服务覆盖城市超50个。

结语

未来，随着技术成熟与场景深化，餐饮AI将向自主智能运营、GEO深度应用、AI专项岗位体系及专属知识库建设四大方向演进。为了更好地应对该趋势，餐饮企业需重点推进三项关键工作：一是选用易用性强的主流大模型，通过系统性培训与激励机制推动全员应用；二是定制适配业务场景的专属智能体，并建立持续迭代优化机制；三是全面梳理企业知识资产，完成知识库搭建与模型驯化，形成数据反馈闭环。