AI遇见“餐饮巨无霸”：麦当劳们的AI革命已经在路上了

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作者 | 斗斗

编辑 | 皮爷

出品 | 产业家

2022 年，连锁餐饮行业开始失速。

一组来自国家统计局的数据显示，2022 年，餐饮收入 43941 亿元，占社会消费品零售总额的 10%，同比下降 6.3%。其中 12 月份餐饮收入 4157 亿元，占社会消费品零售总额的 10.3%，同比下降 14.1%。

数据背后，是餐饮企业面临的内外部承压。

外部，消费者的注意力被新茶饮、预制菜和即时零售分走，" 黄金地段 " 不再意味着客流保障；流量入口迁移到平台算法，传统广告与线下拉新显得力不从心。面对越来越碎片化的需求，连锁餐饮的标准化打法正在失灵；内部，高企的人力成本、缓慢的决策节奏、冗长复杂的供应链，正在蚕食连锁体系的效率红利。

当数字化红利见顶、传统连锁模式走向极限，AI不再只是一个选项，而成了生存命题。

这一年，餐饮链条上的各个环节和参与者们，也在发生新的变化：海底捞开始做 AI 巡店系统的探索；熙香智厨进一步打造的楼宇 AI 食堂；橡鹿机器人自主研发了美膳狮 AI 炒菜机器人……餐饮链条上的各个环节和参与者们，都在发生新的变化。

而在这股浪潮中，麦当劳中国嗅觉更为灵敏。作为全球连锁餐饮的风向标，它比多数同行更早意识到唯有重构数智中台，才能在未来的竞争中掌握主动。

德勤发布的《2025 AI 革新餐饮业全球餐饮业 AI 就绪度与应用状况调查报告》也印证了这一趋势：在接受调研的 11 个国家的 375 位餐厅执行人员中，73% 的受访者表示他们可能会略有增加 AI 投资金额，另外 9% 预测将会有显著增加。

AI，正在成为餐饮企业管理者们新的投资注脚。

而透过麦当劳的转型历程，或许可以更加清晰看到，一幅被 AI 重写的餐饮业进化图景，为那些在 AI 时代迷航的餐饮企业，提供了一盏可循的航标。

一

餐饮增长失速，

被看见的结构性困局

麦当劳的连锁神话，曾建立在 " 标准化 " 的黄金法则之上。但过去三年，这个支撑连锁体系半个世纪的基石开始出现松动。

原材料价格上涨、全球人力成本高，成为压在运营曲线上的第一道阴影。数据显示，麦当劳 2022 财年收入虽增长 6%，净利润却下降 13%。

对一家以规模取胜的企业而言，这种增收不增利的趋势意味着原有模式正在失去杠杆效应。

与此同时，消费者端的变化更快、更碎。疫情后的消费心态更趋理性，价格敏感度上升，"1+1 随心配 " 等套餐两年内多次提价，引发用户抱怨。高价难提、低价难守，麦当劳在利润与体验之间陷入拉扯。

服务端的压力更加具象。

数据显示，麦当劳中国的私域会员数量接近 2 亿，数字点餐普及率已超过 85%。但在午餐高峰时段，门店依然出现拥堵、取餐延迟、清洁滞后等问题。不少餐厅为控制人力成本缩减员工配置。曾有员工诉苦，" 爆单的时候，一个人要干三个人的活 "，服务节奏被拉长，顾客体验被稀释。

更深层的挑战来自组织内部。

根据麦当劳发布的计划，到 2028 年在中国开出一万家餐厅，但培养一名店长平均需要 5 至 10 年，扩张的速度远超管理人才的供给速度，传统的层级管理体系被迫超负荷运行。

总而言之，传统连锁的规模红利正在被结构性成本与管理惰性蚕食。数字化工具的普及并未自动带来效率提升，反而暴露出新的问题，即数据割裂、系统孤岛、部门之间各自为政。

而在这一切的背后，还有一个更大的背景变量，那就是中国餐饮市场的独特复杂性。

相比欧美市场，中国餐饮业体量更大、竞争更密、变化更快。消费者口味多元、数字生态碎片、区域差异显著这些特征使标准化模式在本土环境中遭遇新的天花板。

当全球最标准化的餐饮品牌，在中国面对最去标准化的市场。麦当劳需要既维持品牌一致性，又要在算法层面学会理解差异。

在这种背景下，麦当劳中国开始重新定义 " 技术 " 的角色。自 2021 年起，公司成立了AI部门和 "AI 中台 "，由首席信息技术及体验官陈世宏牵头，推动全业务链的智能化转型。他提出一个明确目标：IT 团队不只是提供支持，而要主动引领业务变革。技术要服务 " 三类客户 "：顾客、员工、总部。

这意味着 AI 不再是外部工具，而是组织重塑的引擎。麦当劳希望通过算法让决策更快、流程更短、效率更高。在增长失速的周期里，用数据重新找回确定性。

从那一刻起，这家快餐巨头的第二次革命，正式启动。

二

AI 转型战略图谱：

从触达到运营到新的 " 人货场 "

在麦当劳，有一个特殊的场景。

一位蔚来车主在车内语音说出 " 想吃麦当劳 "。几秒后，车载系统自动定位出最近门店，并根据驾驶路线与会员身份推荐套餐，如果检测到车内有儿童，会优先推送开心乐园餐。抵达餐厅时，订单状态早已同步，顾客几乎不用等待。

这是麦当劳中国与蔚来汽车联合推出的国内首个车载 AI 语音点餐系统。顾客只需一句话，就能完成选餐、下单和支付。

背后，是 AI 与麦当劳系统的实时联动，订单数据、库存信息、配送调度都在同一时间被更新。

不仅如此，AI 也进入了营销和互动场景。

" 派 Day" 是麦当劳每年 3 月举办的优惠活动，活动期间麦当劳上线了聊天机器人 " 小派 AI" 与消费者展开轻量对话；私域社群中的 " 麦麦种草官 "" 麦麦服务官 " 等虚拟 IP，则借助大模型与用户互动，生成口碑内容。基于 AI 对触达与体验再设计，让推荐更加个性化，让沟通变得更自然。

如果说 AI 让前端触达、互动更聪明、个性化，那么在运营层面，麦当劳用 AI 改造了最传统、也最关键的运营结构 " 人、货、场 "，让运营变得更加高效。

在人力端，麦当劳中国自研了 RGM BOSS 门店运营系统。过去，排班、库存、调度都依靠人工经验，如今这些都被算法接管。系统会根据历史客流、天气、节假日、门店位置自动排班。在一个新的运营模式下，一位远程员工可以同时负责多家门店的排班，相当于过去数倍的效率。数据显示，这套系统每天能为门店管理层节省约 2 小时事务性工作，把更多精力转向顾客体验。

在 " 货 " 的环节，麦当劳用 AI 贯通供应链。早在 2021 年，公司启动智慧供应链建设，2024 年上线的 " 一箱一码 " 追踪系统，为每箱货物赋予独立 ID。每个原料从仓储到餐桌的流转，都能被追踪。AI 模型还会基于销量、节假日、天气等因素预测需求，使需求预测误差率从 15% 降至 8%。这不仅降低库存成本，也避免了缺货与滞销并存的尴尬。

在 " 场 " 的维度，IoT 物联网系统则成为门店的 " 感官神经 "。系统能通过设备传感器分析油炸机、制冰机等数据，提前识别潜在故障，提醒检修。仅电力优化一项，就让单个门店能耗降低 5%。对一家万店规模的企业而言，这是一个庞大的节约空间。

一位麦当劳中国运营负责人透露："AI 帮我们做的，不是取代人，而是让每个岗位都更有价值。"

如今，麦当劳平均每家门店员工数降至 4 人左右，人均产出提升 70% 以上。在人力、供应与能耗的平衡中，AI 让 " 连锁扩张 " 与 " 效率提升 " 第一次达成了共振。

与早期数字化不同，麦当劳的 AI 转型不是买工具，而是重塑方法论。IT 部门不再孤立运作，而与营运、市场、供应链团队共建项目。陈世宏形容这是一种 " 算法驱动的业务文化 "。

从这个意义上看，AI 对麦当劳的改变不是技术革命，更像是一场管理革命。数据在接管流程，算法在压缩决策距离。连锁体系的庞大机器，正在被重新润滑。

三

第二个更大的战场：

让 AI 更可控、更安全

值得注意的是，麦当劳所有的智能化尝试，都建立在一个更底层的支撑上，那就是数据中台。

麦当劳很早意识到，AI 能力的核心不是模型，而是数据底座。于是，其开始搭建统一的数字化中台。过去，外卖平台 OMS 系统、会员体系、支付与营销平台各自为政，如同孤立的 " 竖井 "。如今，麦当劳通过统一账号体系与订单链路治理，让线上与线下数据实现 " 同源 "，无论顾客是在 App、小程序还是外卖平台点餐，所有行为都能实时归并到同一张 " 数据地图 "。

更关键的是，这个中台不是静态数据库，而是一个会 " 自我进化 " 的智能系统。

麦当劳与技术伙伴联合推出国内首个 NoETL 指标中台，实现数据 " 管、研、用 " 一体化。传统企业生成一个运营指标往往需要人工拉表、反复计算与验证，周期动辄以周计；在新平台上，指标开发被压缩到 " 以天计 "，自动化配置替代手工计算。

数据显示，系统上线后，指标存储成本降低 30%，研发效率提升 5 倍，支撑了 30 多个业务场景，从员工绩效管理到市场营销分析，都能实时获得数据支撑。

然而，在智能化实践持续推进的同时，一个新的问题浮现出来：AI 的能力在增长，复杂度却成倍增加，当 AI 应用越来越多，如何让它们协同工作？

过去几年，麦当劳中国陆续上线了数十个 AI 应用、模型，比如个性化推荐、智能排班、库存优化、供应链预测、设备监控等。

要知道，最初麦当劳的 AI 研发团队分布在不同部门，市场端的推荐算法由品牌团队主导，门店端的排班与库存模型归运营管理，供应链预测则由 IT 系统团队维护。问题在于这些模型依赖不同的数据口径与计算环境，更新节奏不一，接口标准难以统一。一旦需要跨部门协作，比如让库存预测与营销策略联动，往往要额外开发，周期长、成本高。

这种烟囱式架构让 AI 在规模化落地时遭遇瓶颈。这也成为是麦当劳 AI 转型的 " 第二层战场 "。

为此，麦当劳开始打造一个全新的中控系统 " 麦麦巡警 "。这是一个内部 AI Agent，就像 AI 的调度员。其职责不是面向顾客，而是服务算法。

当不同 AI 模型需要协同运作时，比如一边预测销量、一边优化库存，" 麦麦巡警 " 会自动协调调用，分配任务、监控执行、汇总反馈，像一个指挥台一样，让 AI 模型彼此协作。

与传统系统不同，这类 AI Agent 具备理解力和任务管理能力，能接收自然语言指令、解析任务意图，并自动选择合适的模型去执行。麦当劳希望通过这种机制，让 AI 从点状功能走向系统智能，不再是一个个孤立的算法，而是一张能自我编排、自动协同的智能网络。

目前，" 麦麦巡警 " 项目仍在测试中，但它的意义已超出技术范畴。对麦当劳而言，这是一场组织能力的再造，即过去靠流程协调，如今靠算法编排。不同团队、不同系统之间的沟通，逐渐被机器语言取代。

一个事实是，如今的麦当劳中国，正在从 AI 使用者变成 AI 管理者。在这场第二层的竞争中，比拼的不再是谁的算法更炫，而是谁能让算法真正稳定地为业务所用。

AI 的价值，正从单点创新走向系统治理。而 " 让 AI 管 AI"，成为麦当劳走向下一阶段智能化的关键一步。

四

中国餐饮，跑步进入AI时代

麦当劳 AI 转型的路径，也为中国餐饮企业、行业、产业的进化，提供了有益的镜鉴。

在全球范围内，AI 正成为餐饮业的新变量。但在中国，这场变革的难度更大，也更具代表性。中国餐饮市场体量巨大，却极度分散。根据《中国餐饮品牌力白皮书 2025》数据显示，2024 年全国餐饮连锁化率仅为 23%。绝大多数企业仍依赖经验驱动，简单来说就是决策靠感觉、排班靠人工、采购靠人情。这种 " 去中心化 " 的行业结构，使得规模化效率始终上不去。

这也直接导致餐饮企业普遍存在三大痛点。

一是供应链碎片化。原料采购、仓配、终端销售多头割裂，数据无法形成闭环；二是标准化程度低。不同门店执行不一，经验难以迁移，管理半径受限；三是信息化基础薄。多数系统停留在 ERP 层面，数据更新慢、交叉少、难共用。

这意味着，当 AI 浪潮席卷而来，餐饮行业的数字底座普遍薄弱。算法想要跑起来，必须先有数据可用、场景可接。因此，AI 在餐饮领域的落地并非技术问题，而是体系问题。

作为全球连锁体系最成熟的品牌之一，麦当劳在中国的 AI 实践，为行业提供了一个标尺。

这三道门槛，也是麦当劳选择 " 从中台出发 " 的逻辑起点。它不是直接在门店堆技术，而是先把企业内部的神经系统搭起来，让 AI 有数据可学、有场景可落、有反馈可调。

值得注意的是，麦当劳 AI 转型方法论的价值不只在于门店智能化，更在于带动整条产业链的数字化成熟。

在上游，麦当劳通过 " 一箱一码 " 系统让每一箱食材都有独立身份，这套追溯体系迫使供应商同步数字化管理，从原料检测、仓储温控到配送路径，都进入算法监控范围。这在一定程度上倒逼了供应链的标准化，AI 不仅改造了麦当劳自身的运营，也在重塑其生态伙伴的能力边界。

在中游，AI 预测模型帮助工厂实现柔性生产：原料需求、产能排程与门店销售形成实时联动，让 " 产多少、配多少 " 不再靠拍脑袋。

在终端，算法缩短了决策链路，顾客的点单行为会直接影响生产计划与补货策略。从消费者到工厂，数据第一次实现了 " 全链条循环 "。

这种由头部品牌牵引的智能化实践，为整个餐饮企业、行业、产业打开了切入口。

如今，在这场 AI 突围战还在进行中，麦当劳传递的信号十分清晰。面对卷生卷死的餐饮红海，增长逻辑需要从一味铺门店转向深耕算法和数据。这并非要用冷冰冰的机器取代服务的温度，而是通过技术手段重新释放规模效应的潜能，让一线员工把时间花在更有价值的服务上，让决策者掌握实时精准的经营情报，让每一家餐厅都成为聪明高效的节点。

对于中国庞大的连锁餐饮业而言，这既是挑战，更是机遇。

麦当劳模式证明了 AI 赋能餐饮的可行性，也揭示了其中的崎岖与门槛。未来，谁能在借助 AI 提升效率的同时平衡好成本与品质、速度与温度，谁就有望在新一轮竞争中拔得头筹。

麦当劳已经迈出了探索的脚步，而整个行业的 AI 变革大幕，才刚刚开启。