你能想象吗？麦当劳花了 5 年时间，投入重金，打造的 AI 系统，最终还是被人类击败了。

最近为年度演讲做调研，看到这样一个故事，实在忍不住和你提前分享。

2019 年，麦当劳在美国做了一项大型试验：用 AI 技术，全面改造得来速（Drive-thru）餐厅的点餐系统。

先简单介绍一下得来速餐厅。中国人可能不太熟悉，但你经常看美剧的话，应该对这种形式不陌生。

简单来说，就是一种特殊的餐厅业态。你开着车，来到一个窗口前，对服务员说，你要吃两个汉堡、一包薯条、一杯可乐。然后稍等一段时间，餐就会打包好递到你的车里。全程不用下车。

麦当劳得来速餐厅

这种形式在中国不算多见。但要知道，美国号称 " 车轮上的国家 "。得来速餐厅，几乎是所有快餐店的核心业态。比咱们熟悉的餐厅点餐模式核心得多。

就拿麦当劳来说吧，疫情前，得来速车道，贡献了麦当劳在美国市场大约 70% 的销售额。在疫情期间，因为餐厅有社交限制，这个数字甚至一度飙升到了 90%。

看起来，这种模式似乎蛮好的？对餐厅来说，省了门店座位，甚至省了服务员去清理吃剩的餐具。

确实挺好，但请你动动聪明的脑袋想一想，这种模式，有什么问题不？

还真有：它会强制占用点餐人工。

想想看，今天你去麦当劳，早就不用柜台点餐了，要么在巨大的自助点餐机上戳屏幕，要么直接用手机 App 扫码下单。

然而，在得来速车道上，点餐，依然停留在 " 原始的人工时代 "。

因为顾客坐在车里，没法按屏幕，只能靠嘴说。这就逼着麦当劳必须安排专门的员工，什么都不干，就专门负责沟通、点餐、录入。沟通、点餐、录入。

美国的人工成本，你懂的。这就是得来速模式的问题。

当然，问题背后，永远是优化的机会。

麦当劳这次 AI 改造要做的，就是革掉这个 " 点餐员 " 的命。

这个项目，从 2019 年开始，调研，立项，做技术准备、正式启动。你没看错，那是 2019 年，疫情都还没来呢，离 ChatGPT 的爆火，还有足足 3 年时间。

麦当劳在 AI 的布局，不可谓不早吧？

麦当劳干事，那自然是奔着掌握底层技术，彻底解决难题去。他们先收购了一家专做语音识别的公司，叫 Apprente，成立了专门的实验室。2021 年，他们又和技术大牛 IBM 联手，把 AI 语音点餐装进了全美一百多家得来速门店。开始轰轰烈烈地试点。

他们设定了一个非常明确的目标：打造一套叫 AOT（Automated Order Taking，自动语音点餐）的黑科技系统。

可以想见，一旦做成，带来的商业收益是非常吓人的。麦当劳不仅能省下天文数字的人力成本，还能彻底打破高峰期服务员手忙脚乱，带来的点餐瓶颈。

怎么样？AI 这项革命性的新技术，再加上麦当劳这种流程已经无比完善的连锁之王。痛点强、市场大。

这项改革，看起来应该顺风顺水、摧枯拉朽吧？

你猜结果怎么样？我直接公布答案吧：一地鸡毛。

自从试用开始，这套系统就翻车不断。有人只想点一杯可乐，AI 却直接出了 9 杯。有位女士只想点一个香草冰淇淋，系统却不知道听成了什么鬼，往账单里疯狂加了好几包番茄酱和黄油。

顾客气的直按喇叭，门店只能频繁派人工接管，止不住地道歉。这套系统 " 翻车 " 的视频，在 TikTok 上多次引起病毒式的群嘲。

（大家感受一下这种崩溃吧 )

甚至，不止用户吐槽，自己的员工也不买账。很多门店都向总部申请，能不能别捯饬你们那个破系统了。求求你们了，就让我们人工点餐吧，真的是不好用啊。

终于，在无数哭笑不得中，麦当劳认输了。

2024 年 6 月，就在这个 AI 技术突飞猛进的时间点，麦当劳向内部下发备忘录，宣布，暂停该项目。并在 2024 年 7 月 26 日前，关闭全部测试门店的 AI 语音点餐系统。

要知道，麦当劳为这项实验，花了 5 年时间。团队的成本、技术的投入、再加上上百家门店的硬件资源。

业内保守估计，这项实验的成本，起码是千万美元级别。

然而，全都打了水漂。

太奇怪了，你说，为什么会这样？是现在的 AI 大模型不够聪明，解决不了点餐问题吗？

别闹了，怎么可能。今天的 AI，连困扰数学家几百年的数学定律都能证明。小小一个汉堡店，菜单上满打满算几十款产品，怎么可能应付不来？

那，问题到底出在哪？

第一个问题，是吵。

你可能没去过得来速餐厅，但你一定开过车、坐过车。你可以想想，开着车窗说话，是个什么样的环境。

空调在嗡嗡嗡、发动机在哒哒哒、后座的孩子在哇哇哇。旁边还有不知道什么奇怪的东西，在叮铃咣啷响。

更何况，所有语音识别项目，都有一个大问题：你不能要求所有人都说标准英语。美国那个民族大熔炉。有印度人、有苏格兰人、有日本人，有人干脆就是夹杂着大量西班牙语词汇的英文短句。

你说说，这怎么识别？

麦当劳官方承认，这套语音识别的准确率，大概只有 85%。7 句里就会错 1 句。出现那么多搞笑的错误，也就可以理解了。

你可能会说，难道就只是语音识别的问题？这听起来不难解决啊。

没错，如果只是这个，那其实还好办。配一个顶级的定制降噪麦克风，一定能解决。

真正复杂的，是第二个问题，是门店要面临无数的，AI 难以理解的复杂情况。

一家餐馆里，其实有大量的，每天都在变化的 " 微知识 "。店员和店员间，只要打个招呼，就能心领神会。但一旦涉及到 AI 系统，事情反而复杂了起来。

举个最简单的例子：假设今天上午，店里的 " 大杯 " 纸杯突然用完了，下午 2 点，供应商才会送来。

这时候，店长会和真人点餐员吼一嗓子：大杯没了啊！接下来谁点大杯可乐，你就问他，给他装两个中杯行不行，价格不变。

真人点餐员秒懂，碰到客人就会灵活解释：不好意思啊先生，大杯纸杯用完了，我给您装两个中杯，量更多，算您一样的大杯价格，可以吗？客人通常开心接受。

但假如点餐的是个 AI 系统，请问，你咋办？

大杯可乐标售罄？客人首先会很奇怪，可乐咋能售罄？其次它点了中杯，那就是直接损失营业额。

能不能和 AI 系统详细解释一下，发生了什么，再让它和顾客解释？不好意思，修改的权限在总部。而且，你想让 AI 完整理解 " 如果客人不同意该怎么退还差价 " 的逻辑分支，那才是费老鼻子劲了。

再比如，餐厅总有个别难搞的熟客，真人点餐员，对他们早都脸熟。只要扫一眼客人的脸，就会悄悄备注：多给他两包番茄酱。这种基于人情世故、察言观色的动态调整，AI 怎么可能懂？

一家小小的快餐店，有太多太多这样突发的、琐碎的、难以被标准化的情况。至少麦当劳折腾了 5 年，还是处理不来。

当然，我得特别强调。麦当劳的人是一家无比伟大的公司。这小小的尝试，不会动摇它的商业模式，反而给我们理解真实商业世界，提供了一个难得的案例。

但我想说的是，我们从麦当劳身上，可以学到一个残酷的真相：

今天的 AI 大模型，确实很强，但想让它真正帮助一个组织提效，哪怕是像麦当劳这样，组织能力已经完善到近乎满分的正规军，依然难于登天。

为什么会这样？是大模型不够强吗？是用的英伟达显卡要从 20 万张加到 100 万张吗？是训练数据还要从 15 万亿提高到 150 万亿吗？

不，都不是。这不是大模型的问题。大模型真的已经足够厉害。

事情进化到这一步，就完全是应用层的问题。是 AI，还不够理解真实世界的商业。

或者说，AI 还没有好用到，让真人能方便地使用它，改造自己的商业。

这些年我和很多企业家、学者、甚至政府官员交流时，大家普遍有一种焦虑：中国的大模型，对比起美国，似乎总还是差一哆嗦，这可怎么办？

这种担心是真实的。咱们得承认，虽然中国模型的紧追猛赶，但相比顶尖的美国模型，似乎确实还差那么一口气。

就比如 Claude 吧，你想想这家公司，对中国人是多么不友好。我还没见过第二家公司，这样对待为自己付费的客户。你可以弄个 Claude 账号试试，能活过一周不被封，就算是造化。

但即使这样，依然有无数中国公司，在想方设法绕过限制，上赶着给 Claude 送钱。没有别的原因，就是它的模型能力，确实最强。

然而，每次我都会明确说出我的观点：不必焦虑。模型能力的提升，已经接近极限。接下来，都是应用层的工程优化。而这个领域，是中国公司绝对的 " 舒适区 "。

经常出国的朋友一定深有体会，你在国外，用当地类似于微信、美团、携程的软件。那个体验简直是惨不忍睹。不仅页面粗糙，还巴不得满屏幕塞满广告。而中国公司做出来的应用，在用户体验、业务闭环和工程落地上，甩了海外同行不知道多少条街。

我一直认可一个公式：智能体（Agent）= 基础模型能力 × Harness（工程化程度）。

9 分的基础模型，配合 5 分的工程化能力，最终也是不及格。而中国人用 8 分的基础模型，配合 9 分的工程化能力。最终出来的产品，就能拿到高分。

当这群最懂应用、最懂商业落地的中国人，开始研究怎么把 AI 融入业务系统时，中国公司的优势，就会一夜之间爆发了。

那么，真正把 Harness（工程化能力）用到极致的中国企业，到底能把 AI 用成什么样？

前段时间，我也遇到了一个真实的本土化案例：我有幸请到了中顺洁柔副总裁 &CDO，杨森林，来到 " 刘润 · 进化者 " 栏目对谈。

洁柔，你一定听说过，是中国头部的纸品品牌。你每天用的餐巾纸、卫生纸、湿纸巾。很可能就是他家的。

他们是怎么做的呢？面对全国 200 多万个终端销售网点，洁柔没有像很多人那样把 AI 当 " 许愿池 "，直接问 AI" 怎么提高销量 "，而是把 AI 当成了一个超级算力引擎。

他们通过地图平台，拿到了极其庞大的脱敏数据，一个门店周围可能就有 200 多个标签。洁柔利用 AI 的强大算力，把这 200 多个复杂的变量，精准收敛成了 4 个指向生意的核心指标：客流量大、业态丰富度高、宝妈人群浓度高、本品份额低。

过去是用概率论做生意（铺货碰运气），现在洁柔用 AI 把概率论变成了统计学，极其精准地从上百万个渠道里，筛选出了真正能产粮的 " 高潜门店 "。随后，他们把地推团队和营销费用，像精确制导导弹一样投放到这些高潜门店里。

这两年，洁柔在消费下行的周期里，逆势实现了惊人的成绩。

2025 年，他们的利润翻了接近 3 倍。今年上半年，又实现了接近 50% 的增长。

当然，杨森林自己也说，这些成绩，不能全部归结于 AI。但一切不以利润增长为目的数字化毫无价值。洁柔的例子，真是给无数中国企业，打了一个优秀的范本。

你是否好奇，洁柔这套业务逻辑，到底是用了哪个 AI 平台做出来的？

这没什么好避讳的。洁柔的员工，甚至行政人员都在自己 " 口喷代码 " 搓系统。而底座全都统一用了一个工具：腾讯的 WorkBuddy。

其实，不仅仅是洁柔。在这个下半场的 " 应用之战 " 中，有大量的中国企业，正在用极其优秀的工程化武器，完成惊人的商业蜕变。

前段时间，为了准备今年的年度演讲，我到处寻找真正用 AI 帮到企业成长的本土案例。在这个过程中，腾讯和 WorkBuddy 的团队得知了我的初衷，不仅帮我解决了无数调研中的难题，更慷慨地向我敞开了他们的企业案例库，为我提供了海量的、真金白银的实战素材。

在这个智能体爆发的时代，如果说千行百业的中国企业是冲锋陷阵的英雄，那么为他们提供底层工程化武器的 WorkBuddy，就是 " 英雄背后的英雄 "。

因此，今天在这里，我特别高兴，也特别荣幸地正式官宣：WorkBuddy 正式成为刘润 2026 年度演讲的 " 独家冠名合作伙伴 "。

我常跟人讲，我的下半辈子，就盯三件事：AI，出海，老龄化。过去几年的年度演讲，都是上半场讲商业趋势，下半场讲这三件事。

你可能也记得，过去几年的年度演讲，都是这个结构。上半场，我讲点商业趋势的判断。下半场，就是这三件事。

但今年，我会对结构，做一个大刀阔斧的修改。

因为，AI 实在太重要了。重要到和它一比，别的事，好像都能先放一放。

所以今年，我打算把整个上半场，全给 AI。讲透它，讲透它会给我们带来什么变化，又会冒出哪些新机会。

比如。

AI 喊了三年，企业砸了那么多钱，你问老板效果怎么样，八成摇头。可你回头看历史，1882 年爱迪生点亮电灯，之后整整 17 年，用了电的工厂还不到 5%。为什么？因为电得配上 " 微型电机 "，才能改造整条生产线。那今天的 AI，它的 " 微型电机 " 是什么？

过去二十年，对中国影响最大的新业态，电商一定算一个。很多人靠它赚了大钱，很多传统行业也被它冲击得七零八落。毁誉参半。现在 AI 来了，它会不会对电商的整个生态，来一次翻天覆地的重写？变成什么样？

这些年，很多东西越来越便宜。手机、家电、衣服、汽车。但有些东西，越来越贵。理发，修水管，看医生，请人上门换个灯泡。AI 越强，为什么那些要 " 人在场 " 的服务，反而越贵？

为了找到这些问题的答案。这一年里，我疯狂地出差、参访、请教。整理了上百万字的参访笔记。

然后，我会带着我的小笔记本，回到上海。进行为期一个月的闭关。只为了从上百万字的笔记里，为你整理出一份解题思路。

在 11 月 28 号那天，我会用 4 个小时的时间。给你带来一份新鲜热乎的商业大餐。把我这些想法，一五一十讲给你听。

对了，现场门票，已经在火热预售。如果你想知道，来现场和线上直播，究竟有什么区别，欢迎看看。

现在下单，或者带团队伙伴一起前来，还可以享受早鸟价优惠。拉到文末的海报，就可以了解购票详情。

11 月 28 日，上海，我们，不见不散。

最后，也想借这个机会，由衷感谢我们今年的所有合作伙伴。感谢各位伙伴与我们携手同行，一起为企业、企业家、创业者、管理者、职场人创造与传递价值。希望大家看到这些品牌时，能给予更多信任和喜爱，支持并选择他们。他们是：

WorkBuddy 是腾讯出品的全场景 AI 工作台。用自然语言描述需求，它就能自主规划执行，交付文档、表格、PPT 等完整成果，覆盖分析研究、策划、总结、创意等各类办公场景。WorkBuddy 企业版提供统一管控和企业级安全，并打通企业的业务系统与知识库，让 AI 直接参与业务流程。目前，WorkBuddy 已落地 50 多个行业，中国企业 500 强中有一半在用，助力企业从办公提效走向业务增效。

统一石油化工有限公司，创立于 1993 年，是一家专注于智慧流体科技的低碳科技企业，持续为交通、工业、能源与数字基础设施提供润滑、冷却、热管理及相关流体解决方案。统一石化在推动可持续发展和绿色低碳转型方面，始终处于行业领先地位，在 2025 年克莱恩全球市场排名中已位居全球主流品牌第 23 位。

AI.TALK 是由赵汗青创立的 AI 原生内容厂牌，专注探索 AI 原生 IP 与互动叙事的新体验。孵化国内首个 AI 虚拟偶像尤栗 Yuri，以影像、音乐、互动及跨界合作，呈现 AI 时代叙事与文化表达的可能性。

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