AI遇見“餐飲巨無霸”：麥當(dāng)勞們的AI革命已經(jīng)在路上了

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

2022年，連鎖餐飲行業(yè)開始失速。

一組來自國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，2022年，餐飲收入43941億元，占社會消費品零售總額的10%，同比下降6.3%。其中12月份餐飲收入4157億元，占社會消費品零售總額的10.3%，同比下降14.1%。

數(shù)據(jù)背后，是餐飲企業(yè)面臨的內(nèi)外部承壓。

外部，消費者的注意力被新茶飲、預(yù)制菜和即時零售分走，“黃金地段”不再意味著客流保障；流量入口遷移到平臺算法，傳統(tǒng)廣告與線下拉新顯得力不從心。面對越來越碎片化的需求，連鎖餐飲的標(biāo)準(zhǔn)化打法正在失靈；內(nèi)部，高企的人力成本、緩慢的決策節(jié)奏、冗長復(fù)雜的供應(yīng)鏈，正在蠶食連鎖體系的效率紅利。

當(dāng)數(shù)字化紅利見頂、傳統(tǒng)連鎖模式走向極限，AI不再只是一個選項，而成了生存命題。

這一年，餐飲鏈條上的各個環(huán)節(jié)和參與者們，也在發(fā)生新的變化：海底撈開始做AI巡店系統(tǒng)的探索；熙香智廚進(jìn)一步打造的樓宇A(yù)I食堂；橡鹿機器人自主研發(fā)了美膳獅AI炒菜機器人……餐飲鏈條上的各個環(huán)節(jié)和參與者們，都在發(fā)生新的變化。

而在這股浪潮中，麥當(dāng)勞中國嗅覺更為靈敏。作為全球連鎖餐飲的風(fēng)向標(biāo)，它比多數(shù)同行更早意識到唯有重構(gòu)數(shù)智中臺，才能在未來的競爭中掌握主動。

德勤發(fā)布的《2025 AI革新餐飲業(yè)全球餐飲業(yè)AI就緒度與應(yīng)用狀況調(diào)查報告》也印證了這一趨勢：在接受調(diào)研的11個國家的375位餐廳執(zhí)行人員中，73%的受訪者表示他們可能會略有增加AI投資金額，另外9%預(yù)測將會有顯著增加。

AI，正在成為餐飲企業(yè)管理者們新的投資注腳。

而透過麥當(dāng)勞的轉(zhuǎn)型歷程，或許可以更加清晰看到，一幅被AI重寫的餐飲業(yè)進(jìn)化圖景，為那些在AI時代迷航的餐飲企業(yè)，提供了一盞可循的航標(biāo)。

一、餐飲增長失速，

被看見的結(jié)構(gòu)性困局

麥當(dāng)勞的連鎖神話，曾建立在“標(biāo)準(zhǔn)化”的黃金法則之上。但過去三年，這個支撐連鎖體系半個世紀(jì)的基石開始出現(xiàn)松動。

原材料價格上漲、全球人力成本高，成為壓在運營曲線上的第一道陰影。數(shù)據(jù)顯示，麥當(dāng)勞2022財年收入雖增長6%，凈利潤卻下降13%。

對一家以規(guī)模取勝的企業(yè)而言，這種增收不增利的趨勢意味著原有模式正在失去杠桿效應(yīng)。

與此同時，消費者端的變化更快、更碎。疫情后的消費心態(tài)更趨理性，價格敏感度上升，“1+1隨心配”等套餐兩年內(nèi)多次提價，引發(fā)用戶抱怨。高價難提、低價難守，麥當(dāng)勞在利潤與體驗之間陷入拉扯。

服務(wù)端的壓力更加具象。

數(shù)據(jù)顯示，麥當(dāng)勞中國的私域會員數(shù)量接近2億，數(shù)字點餐普及率已超過85%。但在午餐高峰時段，門店依然出現(xiàn)擁堵、取餐延遲、清潔滯后等問題。不少餐廳為控制人力成本縮減員工配置。曾有員工訴苦，“爆單的時候，一個人要干三個人的活”，服務(wù)節(jié)奏被拉長，顧客體驗被稀釋。

更深層的挑戰(zhàn)來自組織內(nèi)部。

根據(jù)麥當(dāng)勞發(fā)布的計劃，到2028年在中國開出一萬家餐廳，但培養(yǎng)一名店長平均需要5至10年，擴張的速度遠(yuǎn)超管理人才的供給速度，傳統(tǒng)的層級管理體系被迫超負(fù)荷運行。

總而言之，傳統(tǒng)連鎖的規(guī)模紅利正在被結(jié)構(gòu)性成本與管理惰性蠶食。數(shù)字化工具的普及并未自動帶來效率提升，反而暴露出新的問題，即數(shù)據(jù)割裂、系統(tǒng)孤島、部門之間各自為政。

而在這一切的背后，還有一個更大的背景變量，那就是中國餐飲市場的獨特復(fù)雜性。

相比歐美市場，中國餐飲業(yè)體量更大、競爭更密、變化更快。消費者口味多元、數(shù)字生態(tài)碎片、區(qū)域差異顯著這些特征使標(biāo)準(zhǔn)化模式在本土環(huán)境中遭遇新的天花板。

當(dāng)全球最標(biāo)準(zhǔn)化的餐飲品牌，在中國面對最去標(biāo)準(zhǔn)化的市場。麥當(dāng)勞需要既維持品牌一致性，又要在算法層面學(xué)會理解差異。

在這種背景下，麥當(dāng)勞中國開始重新定義“技術(shù)”的角色。自2021年起，公司成立了AI部門和“AI中臺”，由首席信息技術(shù)及體驗官陳世宏牽頭，推動全業(yè)務(wù)鏈的智能化轉(zhuǎn)型。他提出一個明確目標(biāo)：IT團隊不只是提供支持，而要主動引領(lǐng)業(yè)務(wù)變革。技術(shù)要服務(wù)“三類客戶”：顧客、員工、總部。

這意味著AI不再是外部工具，而是組織重塑的引擎。麥當(dāng)勞希望通過算法讓決策更快、流程更短、效率更高。在增長失速的周期里，用數(shù)據(jù)重新找回確定性。

從那一刻起，這家快餐巨頭的第二次革命，正式啟動。

二、AI轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略圖譜：

從觸達(dá)到運營到新的“人貨場”

在麥當(dāng)勞，有一個特殊的場景。

一位蔚來車主在車內(nèi)語音說出“想吃麥當(dāng)勞”。幾秒后，車載系統(tǒng)自動定位出最近門店，并根據(jù)駕駛路線與會員身份推薦套餐，如果檢測到車內(nèi)有兒童，會優(yōu)先推送開心樂園餐。抵達(dá)餐廳時，訂單狀態(tài)早已同步，顧客幾乎不用等待。

這是麥當(dāng)勞中國與蔚來汽車聯(lián)合推出的國內(nèi)首個車載AI語音點餐系統(tǒng)。顧客只需一句話，就能完成選餐、下單和支付。

背后，是AI與麥當(dāng)勞系統(tǒng)的實時聯(lián)動，訂單數(shù)據(jù)、庫存信息、配送調(diào)度都在同一時間被更新。

不僅如此，AI也進(jìn)入了營銷和互動場景。

“派Day”是麥當(dāng)勞每年3月舉辦的優(yōu)惠活動，活動期間麥當(dāng)勞上線了聊天機器人“小派AI”與消費者展開輕量對話；私域社群中的“麥麥種草官”“麥麥服務(wù)官”等虛擬IP，則借助大模型與用戶互動，生成口碑內(nèi)容。基于AI對觸達(dá)與體驗再設(shè)計，讓推薦更加個性化，讓溝通變得更自然。

如果說AI讓前端觸達(dá)、互動更聰明、個性化，那么在運營層面，麥當(dāng)勞用AI改造了最傳統(tǒng)、也最關(guān)鍵的運營結(jié)構(gòu)“人、貨、場”，讓運營變得更加高效。

在人力端，麥當(dāng)勞中國自研了RGM BOSS門店運營系統(tǒng)。過去，排班、庫存、調(diào)度都依靠人工經(jīng)驗，如今這些都被算法接管。系統(tǒng)會根據(jù)歷史客流、天氣、節(jié)假日、門店位置自動排班。在一個新的運營模式下，一位遠(yuǎn)程員工可以同時負(fù)責(zé)多家門店的排班，相當(dāng)于過去數(shù)倍的效率。數(shù)據(jù)顯示，這套系統(tǒng)每天能為門店管理層節(jié)省約2小時事務(wù)性工作，把更多精力轉(zhuǎn)向顧客體驗。

在“貨”的環(huán)節(jié)，麥當(dāng)勞用AI貫通供應(yīng)鏈。早在2021年，公司啟動智慧供應(yīng)鏈建設(shè)，2024年上線的“一箱一碼”追蹤系統(tǒng)，為每箱貨物賦予獨立ID。每個原料從倉儲到餐桌的流轉(zhuǎn)，都能被追蹤。AI模型還會基于銷量、節(jié)假日、天氣等因素預(yù)測需求，使需求預(yù)測誤差率從15%降至8%。這不僅降低庫存成本，也避免了缺貨與滯銷并存的尷尬。

在“場”的維度，IoT物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)則成為門店的“感官神經(jīng)”。系統(tǒng)能通過設(shè)備傳感器分析油炸機、制冰機等數(shù)據(jù)，提前識別潛在故障，提醒檢修。僅電力優(yōu)化一項，就讓單個門店能耗降低5%。對一家萬店規(guī)模的企業(yè)而言，這是一個龐大的節(jié)約空間。

一位麥當(dāng)勞中國運營負(fù)責(zé)人透露：“AI幫我們做的，不是取代人，而是讓每個崗位都更有價值。”

如今，麥當(dāng)勞平均每家門店員工數(shù)降至4人左右，人均產(chǎn)出提升70%以上。在人力、供應(yīng)與能耗的平衡中，AI讓“連鎖擴張”與“效率提升”第一次達(dá)成了共振。

與早期數(shù)字化不同，麥當(dāng)勞的AI轉(zhuǎn)型不是買工具，而是重塑方法論。IT部門不再孤立運作，而與營運、市場、供應(yīng)鏈團隊共建項目。陳世宏形容這是一種“算法驅(qū)動的業(yè)務(wù)文化”。

從這個意義上看，AI對麥當(dāng)勞的改變不是技術(shù)革命，更像是一場管理革命。數(shù)據(jù)在接管流程，算法在壓縮決策距離。連鎖體系的龐大機器，正在被重新潤滑。

三、第二個更大的戰(zhàn)場：

讓AI更可控、更安全

值得注意的是，麥當(dāng)勞所有的智能化嘗試，都建立在一個更底層的支撐上，那就是數(shù)據(jù)中臺。

麥當(dāng)勞很早意識到，AI能力的核心不是模型，而是數(shù)據(jù)底座。于是，其開始搭建統(tǒng)一的數(shù)字化中臺。過去，外賣平臺OMS系統(tǒng)、會員體系、支付與營銷平臺各自為政，如同孤立的“豎井”。如今，麥當(dāng)勞通過統(tǒng)一賬號體系與訂單鏈路治理，讓線上與線下數(shù)據(jù)實現(xiàn)“同源”，無論顧客是在App、小程序還是外賣平臺點餐，所有行為都能實時歸并到同一張“數(shù)據(jù)地圖”。

更關(guān)鍵的是，這個中臺不是靜態(tài)數(shù)據(jù)庫，而是一個會“自我進(jìn)化”的智能系統(tǒng)。

麥當(dāng)勞與技術(shù)伙伴聯(lián)合推出國內(nèi)首個NoETL指標(biāo)中臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“管、研、用”一體化。傳統(tǒng)企業(yè)生成一個運營指標(biāo)往往需要人工拉表、反復(fù)計算與驗證，周期動輒以周計；在新平臺上，指標(biāo)開發(fā)被壓縮到“以天計”，自動化配置替代手工計算。

數(shù)據(jù)顯示，系統(tǒng)上線后，指標(biāo)存儲成本降低30%，研發(fā)效率提升5倍，支撐了30多個業(yè)務(wù)場景，從員工績效管理到市場營銷分析，都能實時獲得數(shù)據(jù)支撐。

然而，在智能化實踐持續(xù)推進(jìn)的同時，一個新的問題浮現(xiàn)出來：AI的能力在增長，復(fù)雜度卻成倍增加，當(dāng)AI應(yīng)用越來越多，如何讓它們協(xié)同工作？

過去幾年，麥當(dāng)勞中國陸續(xù)上線了數(shù)十個AI應(yīng)用、模型，比如個性化推薦、智能排班、庫存優(yōu)化、供應(yīng)鏈預(yù)測、設(shè)備監(jiān)控等。

要知道，最初麥當(dāng)勞的AI研發(fā)團隊分布在不同部門，市場端的推薦算法由品牌團隊主導(dǎo)，門店端的排班與庫存模型歸運營管理，供應(yīng)鏈預(yù)測則由IT系統(tǒng)團隊維護。問題在于這些模型依賴不同的數(shù)據(jù)口徑與計算環(huán)境，更新節(jié)奏不一，接口標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一。一旦需要跨部門協(xié)作，比如讓庫存預(yù)測與營銷策略聯(lián)動，往往要額外開發(fā)，周期長、成本高。

這種煙囪式架構(gòu)讓AI在規(guī)模化落地時遭遇瓶頸。這也成為是麥當(dāng)勞AI轉(zhuǎn)型的“第二層戰(zhàn)場”。

為此，麥當(dāng)勞開始打造一個全新的中控系統(tǒng)“麥麥巡警”。這是一個內(nèi)部AI Agent，就像AI的調(diào)度員。其職責(zé)不是面向顧客，而是服務(wù)算法。

當(dāng)不同AI模型需要協(xié)同運作時，比如一邊預(yù)測銷量、一邊優(yōu)化庫存，“麥麥巡警”會自動協(xié)調(diào)調(diào)用，分配任務(wù)、監(jiān)控執(zhí)行、匯總反饋，像一個指揮臺一樣，讓AI模型彼此協(xié)作。

與傳統(tǒng)系統(tǒng)不同，這類AI Agent具備理解力和任務(wù)管理能力，能接收自然語言指令、解析任務(wù)意圖，并自動選擇合適的模型去執(zhí)行。麥當(dāng)勞希望通過這種機制，讓AI從點狀功能走向系統(tǒng)智能，不再是一個個孤立的算法，而是一張能自我編排、自動協(xié)同的智能網(wǎng)絡(luò)。

目前，“麥麥巡警”項目仍在測試中，但它的意義已超出技術(shù)范疇。對麥當(dāng)勞而言，這是一場組織能力的再造，即過去靠流程協(xié)調(diào)，如今靠算法編排。不同團隊、不同系統(tǒng)之間的溝通，逐漸被機器語言取代。

一個事實是，如今的麥當(dāng)勞中國，正在從AI使用者變成AI管理者。在這場第二層的競爭中，比拼的不再是誰的算法更炫，而是誰能讓算法真正穩(wěn)定地為業(yè)務(wù)所用。

AI的價值，正從單點創(chuàng)新走向系統(tǒng)治理。而“讓AI管AI”，成為麥當(dāng)勞走向下一階段智能化的關(guān)鍵一步。

四、中國餐飲，跑步進(jìn)入AI時代

麥當(dāng)勞AI轉(zhuǎn)型的路徑，也為中國餐飲企業(yè)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的進(jìn)化，提供了有益的鏡鑒。

在全球范圍內(nèi)，AI正成為餐飲業(yè)的新變量。但在中國，這場變革的難度更大，也更具代表性。中國餐飲市場體量巨大，卻極度分散。根據(jù)《中國餐飲品牌力白皮書2025》數(shù)據(jù)顯示，2024年全國餐飲連鎖化率僅為23%。絕大多數(shù)企業(yè)仍依賴經(jīng)驗驅(qū)動，簡單來說就是決策靠感覺、排班靠人工、采購靠人情。這種“去中心化”的行業(yè)結(jié)構(gòu)，使得規(guī)模化效率始終上不去。

這也直接導(dǎo)致餐飲企業(yè)普遍存在三大痛點。

一是供應(yīng)鏈碎片化。 原料采購、倉配、終端銷售多頭割裂，數(shù)據(jù)無法形成閉環(huán)；二是標(biāo)準(zhǔn)化程度低。不同門店執(zhí)行不一，經(jīng)驗難以遷移，管理半徑受限；三是信息化基礎(chǔ)薄。多數(shù)系統(tǒng)停留在ERP層面，數(shù)據(jù)更新慢、交叉少、難共用。

這意味著，當(dāng)AI浪潮席卷而來，餐飲行業(yè)的數(shù)字底座普遍薄弱。算法想要跑起來，必須先有數(shù)據(jù)可用、場景可接。因此，AI在餐飲領(lǐng)域的落地并非技術(shù)問題，而是體系問題。

作為全球連鎖體系最成熟的品牌之一，麥當(dāng)勞在中國的AI實踐，為行業(yè)提供了一個標(biāo)尺。

這三道門檻，也是麥當(dāng)勞選擇“從中臺出發(fā)”的邏輯起點。它不是直接在門店堆技術(shù)，而是先把企業(yè)內(nèi)部的神經(jīng)系統(tǒng)搭起來，讓AI有數(shù)據(jù)可學(xué)、有場景可落、有反饋可調(diào)。

值得注意的是，麥當(dāng)勞AI轉(zhuǎn)型方法論的價值不只在于門店智能化，更在于帶動整條產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化成熟。

在上游，麥當(dāng)勞通過“一箱一碼”系統(tǒng)讓每一箱食材都有獨立身份，這套追溯體系迫使供應(yīng)商同步數(shù)字化管理，從原料檢測、倉儲溫控到配送路徑，都進(jìn)入算法監(jiān)控范圍。這在一定程度上倒逼了供應(yīng)鏈的標(biāo)準(zhǔn)化，AI不僅改造了麥當(dāng)勞自身的運營，也在重塑其生態(tài)伙伴的能力邊界。

在中游，AI預(yù)測模型幫助工廠實現(xiàn)柔性生產(chǎn)：原料需求、產(chǎn)能排程與門店銷售形成實時聯(lián)動，讓“產(chǎn)多少、配多少”不再靠拍腦袋。

在終端，算法縮短了決策鏈路，顧客的點單行為會直接影響生產(chǎn)計劃與補貨策略。從消費者到工廠，數(shù)據(jù)第一次實現(xiàn)了“全鏈條循環(huán)”。

這種由頭部品牌牽引的智能化實踐，為整個餐飲企業(yè)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)打開了切入口。

如今，在這場AI突圍戰(zhàn)還在進(jìn)行中，麥當(dāng)勞傳遞的信號十分清晰。面對卷生卷死的餐飲紅海，增長邏輯需要從一味鋪門店轉(zhuǎn)向深耕算法和數(shù)據(jù)。這并非要用冷冰冰的機器取代服務(wù)的溫度，而是通過技術(shù)手段重新釋放規(guī)模效應(yīng)的潛能，讓一線員工把時間花在更有價值的服務(wù)上，讓決策者掌握實時精準(zhǔn)的經(jīng)營情報，讓每一家餐廳都成為聰明高效的節(jié)點。

對于中國龐大的連鎖餐飲業(yè)而言，這既是挑戰(zhàn)，更是機遇。

麥當(dāng)勞模式證明了AI賦能餐飲的可行性，也揭示了其中的崎嶇與門檻。未來，誰能在借助AI提升效率的同時平衡好成本與品質(zhì)、速度與溫度，誰就有望在新一輪競爭中拔得頭籌。

麥當(dāng)勞已經(jīng)邁出了探索的腳步，而整個行業(yè)的AI變革大幕，才剛剛開啟。