原标题：AI正在接管餐饮业，但90%的餐饮人还没准备好 | 浪潮之下②
餐饮智能化的残酷真相，不是“AI没用”，是你的认知和能力没有跟上。
本文为红餐系列策划《智能化浪潮下的中国餐饮》第2篇。
上篇我们说到，餐饮未来趋势已经明朗——短期效率革命、中期商业模式重构、长期行业格局重塑。但趋势明朗不等于所有人都会跟上、都能跟上。
当智能化浪潮席卷整个行业，所有餐饮企业的结局会一样吗？答案显然是否定的，有的企业已经用 AI 重构了竞争力——绝味的 AI 店长让经营效率提升39%，海底捞的 AI 巡检让门店好评率稳定在98%以上，麦当劳的 AI 点餐让客单价提升4.5%，等待时间缩短一半。
而更多的企业，连免费的 AI 工具都没打开过，差距不是在未来拉开，而是现在就已经开始拉开了。
差距拉开的原因，不是单一的“用不用 AI”的问题，而是可以从四个层层递进的维度进行精确拆解：信息差、认知差、行为差、能力差，这四个“差”从底层决定了面对同样浪潮，谁在岸上、谁在水里、谁在潮头。
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第 一层：信息差——别人知道，你不知道
当前，餐饮智能化领域的信息差体现在四个维度上：
第 一个维度是“AI 能做什么”——知道的人清楚 AI 已经可以巡检、排班、点餐、选址、预测需求、分析差评、生成营销内容；不知道的人只知道“AI 来了”这个模糊概念，具体能帮餐厅做什么，完全说不上来。
第二个维度是“谁已经在用了”——海底捞的 AI 巡检覆盖全国门店、绝味的三个 AI 智能体已全面落地、麦当劳的 AI 点餐效果显著、蜜雪冰城出资5000万成立 AI 子公司，但这些信息并没有有效触达大多数餐饮从业者。
第三个维度是“用了有什么效果”——绝味效率提升39%、麦当劳等待时间缩短50%、霸王茶姬出品误差率仅千分之二、AI 厨房产能是传统的3倍，但这些量化成果很少有人知道。
第四个维度是“自己能用什么”——大量免费 AI 工具已经可以写文案、做海报、分析经营数据，但很多老板以为 AI 需要巨额投入，和自己没关系。
中国餐饮AI渗透率仅15%，意味着超过600万家餐厅存在严重的信息差——他们不是不想用，是根本不知道能用、该用什么、怎么用。
事实上，还有一个更深层的信息差，比上面四个维度都更致命：
绝大多数餐饮人，根本不知道 AI 市场本身也在分层。红杉在2024年的 AI 投资报告中明确提出过一个判断——AI 时代存在三级市场格局：第 一级是AI大模型市场，比如腾讯做的元宝、阿里做的千问等基础大模型，它们相当于电力时代的发电厂，提供“电力”但不直接服务终端用户。
第二级是AI工具市场，就是市面上铺天盖地的各种 AI 应用、智能体，相当于家电制造商，用“电力”做出各种“家电”卖给你，但只提供工具，不对结果负责。
第三级是AI服务市场，它不卖工具，而是交付完整的解决方案并对结果负责——相当于建筑公司，不是卖给你一把锤子，而是帮你把房子盖好。
这个三级格局，是理解 AI 市场的底层认知框架，但现实是：绝大多数所谓的AI 公司，都在做第二级，也就是工具层，竞争激烈，最终走向同质化和价格战；而第三级，真正对结果负责的智能服务，目前几乎没有成型的代表企业，这个概念甚至还没走出顶 级投资机构的内部报告。
餐饮人连第 一级的“大模型”都只是听说过名字，绝大多数人对 AI 的理解停在“豆包能聊天，能写文章”这个层面，至于第二级的工具和第三级的服务有什么区别，为什么工具不等于效果——这些问题的答案，对于超过99%的餐饮从业者来说，是一片空白，而正是这片空白，引出了后面三个更深层的差。
为什么会有这么严重的信息差？
第 一个原因是信息茧房。餐饮老板每天被困在店里，从早忙到晚，接触信息的渠道极其有限——朋友圈、抖音、同行的闲聊。而 AI 行业的资讯集中在科技媒体、行业报告、专业论坛，和餐饮人日常的信息河道完全是两条平行线，除非你主动去挖，否则它永远流不到你面前。
第二个原因是头部企业的信息壁垒。海底捞的 AI 巡检系统是自主研发的，绝味的 AI 智能体矩阵是内部技术团队打造的，麦当劳的 AI 点餐是全球系统——它们花了几千万甚至上亿研发出来的东西，对外公布的只是冰山一角。头部企业越跑越快，中小企业连它们在跑什么都不知道。
第三个原因是行业生态的碎片化。餐饮 AI 领域还没有形成统一的信息中枢。不像手机行业有苹果发布会、科技媒体全程追踪，餐饮 AI 的动态散布在各行业报告、地方新闻、供应商的宣传材料里，没人帮你整理，没人帮你筛选，全靠你自己大海捞针。
如何降低信息差？ 遵循以下三步：
第 一步，关注信息源头，尤其是行业垂直媒体的 AI 专题报道；第二步，用 AI 工具反向获取信息——打开任何一个免费 AI 助手，直接问它“我是一个火锅店老板，AI 能帮我做什么”，它会给你一个完整的清单，这比你自己大海捞针高效得多；第三步，建立信息分享圈，寻找并加入一些餐饮老板聚集的社群，关注群内与AI相关的分享信息。
简而言之，信息差不是能力问题，是渠道问题——必须要先把渠道建起来，信息才会流进来。
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第二层：认知差——别人相信，你不相信
信息差可以靠“搜索”和“关注”来解决，但认知差不行，认知差涉及价值观和判断力，它决定了：同样知道一件事，你信不信它真的能改变什么，餐饮智能化领域的认知差，集中体现在五个关键判断上：
第 一个判断是 AI 的角色——相信的人认为 AI 是必选项，是新的生产力工具，和当年的电力、互联网一样，不是用不用的问题，是用好和用差的区别；不相信的人认为 AI 是可选项，是锦上添花，有更好，没有也照样过日子。
第二个判断是对传统方式的动摇——相信的人认为炒菜机器人能做标准化出品，比依赖厨师更可靠；不相信的人坚持“AI 炒的菜没有灵魂”，“餐饮几千年都靠人，凭什么现在要变”。
第三个判断是对数据的信任——相信的人接受 AI 选址准确率可以达到90%以上，人脑做不到这个水平；不相信的人觉得“我开了二十年店，什么样的铺面能活我还不知道？”
第四个判断是对投入回报的衡量——相信的人把 AI 投入视为投资而不是成本，降下来的人工、损耗和无效营销远大于投入；不相信的人认为“AI 太贵了，我连店长都雇不起，还搞什么 AI”。
第五个判断是紧迫感——相信AI可能改变竞争关系的人，已经在担心竞争对手的动作，不相信的人还在“让子弹再飞一会儿”，不觉得有什么不对。
认知差的核心在于：同样的信息，被不同的人用不同的认知框架处理，可能得出完全相反的判断。更值得警惕的是，信息差中提到的“三级市场格局”，直接放大了认知差的深度，当绝大多数餐饮人对 AI 的认知还停留在“大模型”层面：以为 AI 就是豆包这种能聊天、能写文章的东西，少数人已经进入了“工具层”，开始尝试各种 AI 应用来辅助经营。
这个认知鸿沟的后果是什么？当一个人对 AI 的理解只停留在“大模型能写文案”这个层面，他做出的所有关于 AI 的判断都是基于一个残缺的认知地图，他不知道工具不等于效果——一把再好的锤子也盖不出房子；
他也不知道市面上铺天盖地的 AI 工具推销背后，大部分是只能提供工具、无法对结果负责的第二层玩家，他们基于“不用工具会落伍”的焦虑，被引导成“使用了工具就有效果”的错误认知，带着这样的认知去做判断，出错几乎是必然的。
为什么认知差比信息差更难跨越？也有三个深层原因。
第 一，是经验主义的陷阱。在餐饮行业深耕多年的老板，靠自己的经验、手艺、直觉走到了今天，他们的所有成功都在强化一个信念——“我的判断是对的”，当 AI 能做出比他们更准确的选址判断、出品判断、管理判断时，他们第 一反应不是“这对不对”，而是“它凭什么比我对”，这不是理性判断，这是对自我经验的本能保护。
第二，是幸存者偏差。很多传统餐饮老板看到的是“不用 AI 的餐厅也活得很好”，但他们没有看到那些“不用 AI 却死了的餐厅”，更没有看到“用了 AI 活得更好的餐厅”，他们的判断样本天生有偏，但他们用这个有偏的样本在做重大判断。
第三，是对“变化”的天然抵触。餐饮是一个古老而保守的行业，大多数从业者追求的不是“改变”而是“稳定”——稳定的出品、稳定的客流、稳定的利润，AI 代表的恰恰是变化，是对现有方式的系统性挑战。接受 AI 意味着接受“我过去二十年积累的那套打法可能需要更新了”，这种自我否定在心理上是极其痛苦的，比不知道、不了解要痛苦得多。
如何突破认知墙？ 说实话，这是四层差里最难的一关，因为它挑战的是一个人几十年形成的思维惯性，但也不是没办法，可以尝试下面的三步：
第 一步，看数据不看感觉。感觉告诉你“AI 炒的菜没灵魂”，数据告诉你霸王茶姬的机器出品误差率只有千分之二，你的厨师能稳定到这个水平吗？感觉告诉你“选址靠经验就够了”，数据告诉你绝味 AI 选址准确率正在逼近90%，你凭经验选铺面的准确率是多少？让数据代替感觉做判断，认知墙就会开始松动。
第二步，小范围验证。你不用听谁说 AI 好不好，你自己试一次，找店里一个最耗时的工作——每天写朋友圈文案，或者每周算经营报表——用免费的 AI 工具试一个月，看看效率有没有提升，自己试出来的结论，比听别人说一万遍都靠谱。
第三步，建立“第 一性原理”思维。不要从“AI 能不能替代厨师”出发，回到更底层的问题：我开餐厅的核心目的是什么？是通过稳定的出品和高效的运营，让客户愿意反复来，如果 AI 能帮我更快、更稳地做到这一点，我为什么要排斥它？
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第三层：行为差——别人去做，你不去做
有了信息，也有了认知，有些人会付诸于实际行动，而有些人压根不会行动，继续当旁观者，这就是行为差，餐饮智能化领域的行为差，主要体现在以下四个层面：
团队层面——绝味组建了 AI 技术团队，蜜雪出资5000万成立 AI 子公司，对于其他很多老板来说，确实不具备绝味这样的实力，不太可能拿出几千万做AI，但他们不仅自己不学习AI，连核心高管也不派出去学习 AI 的相关知识，这就是没有行动。
工具层面——喜茶自研智能设备，3款7类，三年持续投入，而大多数餐饮老板，连市面上各种免费的 AI 工具都没打开过，每天要么把时间用于等人上门和玩手机，要么还在手动写文案、算台账、做海报，可以只要几分钟就能完成的事情，他们每天多花几十分钟，且并没意识到这有什么不对。
预算层面——头部企业已经把 AI 投入列入年度预算，当成和房租、人员工资一样的固定成本；中小企业把 AI 当成“额外开销”，“生意好了再考虑”，宁可花几千上万找个达人上门摊店博概率，也不愿意自己花时间学会如何通过AI优化营销策略。
时间层面——行动的人已经在积极测试、在积累各种原始数据、在试错中不断迭代优化；不行动的人则是在不停给自己找借口：“等过段时间再说”、“等忙完这阵再说”、“等想清楚再说”——永远在等待中自我逃避。
为什么这么多人在认知到位了仍然不行动？ 分析下来，主要是以下三个原因。
第 一，成本顾虑。“AI 肯定是有用的，但投入太大了，我一家小店撑不住”，这是最常见的理由，但它忽略了一个核心事实——大量 AI 工具是零成本的，免费的 AI 对话工具可以写文案、做海报、分析经营数据，免费的 AI 视频工具可以做营销内容，你不行动的原因不是成本，是懒惰，连免费的都不用，就是懒！
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第二，风险厌恶。“万一投了钱没效果怎么办”，任何新事物都有风险，但什么都不做的风险更大，你的竞争对手每用一个月 AI，就比你多积累一个月的数据和经验，等到你终于决定行动的时候，差距已经不是一个月，而是信息差加认知差加行为差的三重叠加。
第三，“等我忙完”的无限循环。餐饮是一个永远在忙的行业，“等我忙完这一阵”是一个永远不会兑现的承诺——因为永远有下一阵，把 AI 部署当成“不紧急不重要”的事无限推后，直到某一天它变成“紧急且重要”，但已经来不及了。
需要特别提醒的是：行为差里还有一个更隐蔽、更危险的问题——不是“不做”，而是“乱做”，在信息差和认知差都没有解决的情况下贸然行动，结果往往比不行动更糟。
排行前五配资为了说明为什么更糟，我必须讲一个二十五年前的教训，因为它正在今天的 AI 市场上一模一样地重演。
2000年前后，互联网刚刚兴起，“不上网就会被淘汰”的焦虑席卷了全国实体企业，各级网络公司向实体企业疯狂推广网站，网站被包装成企业必需品——“没有网站，你的企业就不存在”，结果呢？全国成千上万的企业，每家花费几千上万开通了自己的官方网站，觉得有了网站就能做好生意、就能赶上时代。
但事实是：这些网站一年也几乎没人访问，变成了网络垃圾，企业花了钱，没有任何效果，现在回头来看，当年做网站这件事，就是一场大规模的被割韭菜，但当时处在热潮中的人，没有一个人觉得自己在犯傻。
二十五年后的今天，同样的剧本正在重演，2025年的数据显示，超过30%的餐饮企业购买过 AI 工具，但其中只有不到10%的企业认为“有明显效果”，超过60%的企业认为“效果不明显”，超过30%的企业直接认为“完全没用”。
为什么？
因为他们买的是工具，不是服务，工具需要人来使用，需要配套的流程、培训和管理体系，但大部分企业并不具备这个能力，AI 工具商把智能体包装成“企业必需品”，告诉你“不用 AI 就会被淘汰”，但卖出工具之后，效果好不好是你自己的事——他们只提供工具，不对结果负责。
这就是信息差和认知差叠加在行为差上的典型后果：在半知半解中，被各种 AI 工具轮番轰炸，结果一地鸡毛，而且，一个更可怕的规律正在显现——越热衷于使用工具的人，损失可能越大。因为热情不等于理解，行动不等于正确，买了一堆建筑工具但不会盖房子，工具再好也盖不出房子来。甚至如果用法错误，房子还可能盖歪、盖塌。
所以，在行动之前，必须先完成信息差和认知差的跨越，否则，你的行动不是在追赶时代，而是在为别人的镰刀提供韭菜，那么，如何迈出行动的第 一步呢？可以分三步走。
第 一步，从零成本开始，五分钟迈出去。不要一上来就想着买系统、上设备、组团队，你只需要现在打开手机，下载一个免费 AI 工具，输入一句话——“帮我写一条火锅店本周新菜的朋友圈文案”，五分钟后你就完成了第 一次 AI 应用。
第二步，设定最小行动目标而不是宏大计划。不要定“三个月完成全面智能化改造”，你做不到也坚持不了，定“每天用 AI 完成一件以前自己做的事”——写文案、算报表、排班、回复差评——先让 AI 变成你的日常工具，再考虑系统化。
第三步，找一个行动搭子。和同样在餐饮行业的朋友约定：每周互相分享一条“这周我用 AI 做了什么”，一个人行动容易拖延，有一个人互相监督，行动力会翻倍。
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第四层：能力差——别人做好，你做不好
跨越了信息差、认知差和行为差，你已经知道了、相信了、行动了，但这离真正的结果还差最后一道关卡：能不能做好，能力差的四个典型表现如下：
系统落地方面——绝味的 AI 店长沉淀了14.3万条金牌店长经验，店员随问随用，效率提升39%；而很多餐厅系统买回来了，数据从来不完整，员工从来不用，菜单上的菜和系统里的从来对不上。
设备应用方面——有些餐厅的后厨依靠智能设备，已经将成本降低了10%以上；而很多餐厅，为了节约成本而购买炒菜机器人，结果呢？机器买了一大堆，人工却一个都没减少，因为用了一段时间后嫌麻烦，闲置在后厨角落里，落灰弃用。
营销效果方面——麦当劳 AI 点餐客单价提升4.5%、准确率提升17个百分点；而很多餐厅盲目花钱在智能营销上面，一旦没效果，不管原因是什么，最后得出的结论就一个——“AI 没用”。
团队协同方面——瑞幸为代表的头部企业，很早就开始使用智能化经营助手，几乎做到门店人人有智能助手，学中干，干中学；而其他绝大多数餐厅，培训仅仅做一两次，员工一旦说“不好用”，老板就不再追究，过两个月再也没人提。
为什么同样的工具，在使用效果上如此天差地别？ 主要是下面四个原因。
第 一，组织不匹配。AI 工具需要的是一整套配套流程——数据要准确录入、系统要持续更新、使用要纳入考核——但很多餐厅买了系统之后，一切照旧，流程没变、考核没变、习惯没变。系统是新系统，组织是旧组织，两个东西硬套在一起，不出问题才是奇迹。
第二，培训只做一次。我在《餐饮创业九九八十一坑》中反复强调：培训是一个持续的过程，尤其是在离职率高的餐饮行业，新员工进来没人教，老员工离开带走了知识，系统就变成了摆设，很多老板以为培训一次就够了，但实际上培训需要每月做、每周做、天天做。
第三，老板自己不带头。AI 工具的使用，老板如果不亲自用，员工一定不会重视，老板自己在用 AI 辅助决策吗？在查 AI 生成的数据报表吗？在用系统查复购率吗？如果老板自己都不用，凭什么指望员工用？
第四，归因错误。AI 不是魔法棒，不是挥一下就能见效的，它需要磨合、迭代、持续优化，但很多老板的耐心只有不到一个月，试了一个月没看到明显效果，就判定“AI 没用”，然后回去用老办法，他们不给工具足够的时间，也不给团队足够的适应期，却要求一个月内就看到翻天覆地的变化。
如何跨越能力差呢？ 这是四层“差”里最“吃功夫”的一层，因为它不是在考验你的认知，是在考验执行力，执行力确实可以练出来，需要遵循以下四步，慢慢循序渐进。
第 一步，先解决人的问题再解决工具的问题。流程、培训、考核先到位，再往上叠加 AI，顺序不能反；
第二步，老板必须第 一个用、天天用——这一点我深有体会，老板是天花板，也是风向标，你自己不动，下面的人不会动；
第三步，建立持续培训和反馈闭环——月度复盘，新员工入职即训，遇到问题先从“我们有没有用对”开始自查，而不是先把锅甩给工具；
第四步，给效果一个合理的周期——三个月，这是检验 AI 工具效果的最小周期。一个月太短，团队还在适应，数据还在积累，不到三个月的“没效果”大概率不是工具的问题，是耐心的问题。
更重要的是，不管是自己用 AI 工具，还是接受第三方的 AI 服务，老板本人都必须深度参与其中——千万别囫囵吞枣，拿到一个工具就浅尝辄止，也别坐享其成，觉得“我花钱了，效果就该自动来”。
AI 的价值取决于使用它的人投入了多少理解和精力，三个月，每天至少花一个小时以上的时间，真正去用、去琢磨、去和团队讨论怎么用得更好——这是所有想跨越能力差的企业，共同面临的最 低门槛。
结 语：
你站在第几层？
“信息差”筛掉“不知道”的人，如果你连 AI 已经发展到什么程度都不知道，那一切无从谈起；“认知差”筛掉“知道但不信”的人，如果你知道了却不相信它能改变行业，你会一直站在岸边看别人下水；
“行为差”筛掉“信了但不做”的人，如果你信了却迟迟不行动，等你想行动的时候，对手已经跑了很远；“能力差”筛掉“做了但做不好”的人，如果你行动了却执行不到位，你投入的钱和时间都会打水漂。
四层过滤之后，真正能穿越全部四个“差”的企业，比例不会超过10%，但这10%，将占据未来300万家健康门店中最核心的位置。
我写这篇文章，不是为了制造焦虑，而是为了给依然身陷困境的餐饮同行们，提供一张可以按图索骥的地图，趋势不等人，但它给每个人都留了入口——关键是你愿不愿意迈出那一步。
餐饮老板们，你站在第几层？答案不在别人的判断里，答案在你自己接下来的每一个选择里。但这个选择，越早做，成本越低；越晚做，代价越大。
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