中國餐飲AI應用研究2026：餐飲AI加速變革，驅動行業“智能”躍遷

文 | 紅餐智庫

當前，中國餐飲行業步入存量競爭新階段，人工、食材、租金等成本持續攀升，降本增效成為行業核心發展課題。人工智能技術的快速迭代與深度應用，為餐飲行業突破效率瓶頸、應對同質化競爭提供關鍵支撐，AI正從餐飲企業的可選項轉變為必選項。

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

01 餐飲AI正處于變速發展期，頭部餐企在推動AI應用落地中發揮重要作用

近年來，餐飲行業在經歷了快速增長后，逐漸進入存量競爭階段。企查查數據顯示，2025年全國餐飲相關企業注冊量為240萬家，同比下降14%，但企業存量卻超過1,600萬家。

與此同時，人工、食材、租金等核心成本持續攀升，企業利潤空間不斷被擠壓。以人工成本為例，據BOSS直聘，2025年第四季度，餐飲行業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生存與發展的核心課題。從產業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突破效率天花板、應對同質化競爭的重要策略。

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

從區域格局來看，全球餐飲AI市場呈現出“北美主導、亞洲緊追”的發展格局。其中，北美以58%的份額占據絕對主導地位，亞洲為第二大增長極，約占24%的市場規模。

具體到我國的餐飲AI應用情況來看，AI在餐飲行業的應用正在高速發展，但普及度還有待提升。例如，從AI應用的滲透率來看，紅餐產業研究院調研發現，目前我國餐飲行業的AI應用滲透率僅為15%，但隨著餐飲AI技術的進一步應用，紅餐產業研究院預估，到2028年該數字將進一步提升至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整體融資金額持續下行，但餐飲AI賽道卻呈現逆勢增長態勢，融資金額與融資事件數雙雙回升。2025年，餐飲AI領域共發生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網巨頭。

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，憑借龐大門店網絡、海量數據沉淀與雄厚資本，在推動餐飲AI應用落地中發揮了重要作用。但考慮到數據安全和開發成本及應用閉環，頭部企業的AI應用難以普及到更多餐飲企業。

不過，目前餐飲AI生態鏈上也出現了一批優秀的餐飲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”，奧琦瑋發布的小奧企業級智能運營平臺，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。

而紅餐產業研究院通過持續觀察國內外各大大模型平臺案例發現，垂直餐飲行業的AI應用案例極少。更多餐飲企業對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、執行四層架構，餐飲AI已滲透至餐飲經營的各個環節

目前，餐飲AI技術已形成感知、決策、交互、執行四層協同架構，為餐飲企業智能化發展提供核心支撐。感知層完成場景數據采集與識別，為智能化奠定數據基礎；決策層依托算法輸出精細化經營決策，實現資源優化配置；交互層通過人機交互技術優化服務體驗與運營效率；執行層以智能機器人完成標準化作業落地。

1．餐飲AI感知層以計算機視覺為核心技術，實現場景數據采集與智能監控

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，將物理場景數據轉化為結構化信息，為餐飲智能化奠定數據基礎。

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，優化服務動線，提升就餐體驗；在后廚場景，可實現衛生規范監控、菜品質控與食材損耗管理，保障出品標準化與避免食安隱患。

例如，海底撈自主研發的AI智慧巡檢系統深度應用了CV技術，目前已實現全國所有門店100%覆蓋。該系統依托計算機視覺與邊緣計算技術，實現了2小時閉環管理，識別準確率超過95%，有效保障了服務標準的統一落地，推動門店好評率穩定在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據與企業歷史經營數據，依托大數據分析、機器學習、時間序列預測等算法，實現深度分析與智能決策，為企業的經營管理提供參考。

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、動態定價與智能排班，可有效優化人力配置、提升運營效率；在供應鏈場景，AI貫穿采購、倉儲與配送全環節，實現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據庫以及大數據分析等算法，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、內容等環節拆為多Agent協同，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%，顯著提升了經營效益與運營效率。

4．餐飲AI執行層依托智能機器人技術實現作業自動化，餐飲機器人的市場規模正在快速擴張

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

數據顯示，2020—2030年中國餐飲機器人市場規模預計從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，執行層技術正快速推動餐飲作業自動化與標準化，為行業降本增效提供堅實支撐。

例如，在炒菜機器人領域，拓邦·廚紀研發的AI炒菜機器人-F3配備了AI系統，其AI具備自我學習能力，可根據食材和用戶反饋，自動優化烹飪參數。該產品集成六大模塊，可實現精準控溫、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，產品復購率高達90%，產品已銷售至全國30個省級行政區。

在送餐機器人領域，擎朗智能科技現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突破，為連鎖餐飲品牌提供成熟穩定、可支撐規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品矩陣，設備規模超1,000臺，目前已與多家知名餐飲企業達成了深度合作，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，通過系統性培訓與激勵機制推動全員應用；二是定制適配業務場景的專屬智能體，并建立持續迭代優化機制；三是全面梳理企業知識資產，完成知識庫搭建與模型馴化，形成數據反饋閉環。