DeepSeek讓AI加速滲透，餐飲業是時候思考“如何為我所用”了

今年春節期間，DeepSeek在全球爆火并迅速被各行各業和各種人群爭相為己所用。DeepSeek在自然語言處理(NLP)、代碼生成與編程、數學推理以及多模態處理等多個前沿領域展現出了尖端能力，一舉打破了美國對AI的話語權壟斷。

DeepSeek可以免費使用，而且是開源的，它的出現撕掉了此前籠罩在AI之上的神秘面紗，“通用人工智能”的愿景仿佛觸手可及。

 

 

從這兩年來看，部分有AI服務能力的數字化服務商也把智能、數字化的關鍵詞改為AI，AI賦能成了眼下餐飲業的另一熱門話題。

如果回望過去，餐飲老板對AI并不陌生，2016年，依托于AI的無人餐廳迅速在業內打響知名度，此后無人商業等未來科技賺足了噱頭，雖然前沿探索的勇士終歸中道夭折，但也不能說它們毫無建樹，AI類科技沒有因此退場，而是愈加深入，AI和餐飲以及其它商業的鏈接比起過往總是在持續進步的。

在時下，餐飲高管向AI詢問管理和熱點新聞、餐飲老板向AI詢問戰略和發展，這些只是AI價值的一小面。展望未來，AI的價值和能做的事兒必然遠超當下想象，如何衡量AI的價值、如何用好AI，這幾乎成了商業管理者的基礎素質之一。

從第①階段到第③階段，要用好工具，先得明晰工具價值的發展階段

AI(人工智能)是機器智能應用科學，智能在概念上涵蓋了意識，最早屬于哲學研究范疇，在1936年，哲學家艾耶爾沉思關于人類和機器的意識與無意識的問題，1950年，計算機之父圖靈在論文中預言了機器智能，并于之后提出了圖靈測試，認為如果機器與人的互動能達到人的水準，那么機器意識和人的意識并不是對立的。

2014年，有聊天機器人程序通過了圖靈測試，時至當下，AI嵌入客服程序代替人工成了多數平臺的服務標配。圖靈測試的內涵或許是試圖混淆機器和人的認知界限，但之后卻演變為傳統的機器工具價值：人腦與智腦的對立/工具制造者和工具本身的對立。

 

 

在傳統工具時代，人對工具的需求只有提效，比如斧頭是給人使用的，而不是讓斧頭自己去砍樹。到了當下的工具智能時代，能行動的機器人加上電鋸，自動砍樹早已不是技術難題。

這時候的智能就從技術問題進化到倫理問題：砍樹機器人會不會砍到人？

在筷玩思維()看來，這大概就是工具理性的三段式：

①低智階段：純人力，無工具。

②野蠻階段：工具如何給人助力？

③曙光階段：工具如何節省人力？

④文明階段：工具如何與人和諧共處？

當下餐飲業處于數字化背景，以此為標準，低智階段屬于傳統門店，這類門店不需要招工，也不需要數字化工具，完全靠人腦和人力，與連鎖、品牌無緣。野蠻階段是工具理性的起步，這時候的餐飲品牌有了規模化發展的可能，不過要么過于依賴工具，淪為工具的奴隸；要么工具用不起來，工具成了一種負擔。

曙光階段屬于連鎖品牌，可以做到用工具提升人效。到了文明階段，企業才能走出工具替代人的傳統思想。

事實上，AI是一個大概念，數字化、數智化、智能工具，這些都需要以AI為底，本質上，數字化餐飲和AI餐飲異詞同意，只不過兩者的形式和側重點略有不同。

在數字化餐飲階段，數據是基本要素，也是數據沉淀和數據價值的運用和發展，在這個期間，AI也是發揮價值的，比如通過大數據分析、大數據決策等，其目的更多是為了降本提效，哪怕大數據具有決策功能，但企業也不會把決策權交由數字工具，在現今(“強”)AI階段，工具檢索、數據沉淀和智能對話有了相應的升級，管理者和應用者才主動向AI工具詢問，比如讓AI給出相應的方案，相當于百度知道、知乎等的答案集合。

我們還看到有企業讓AI幫忙寫廣告文案、用文字生成圖片和視頻、提供溝通文書(比如之前拿寶馬冰淇淋事件的公關文書與AI智能生成的文書對比)，甚至是戰略詢問等。

理性看待AI在餐飲業的綜合價值

向AI咨詢戰略還是有些高端，現階段AI的價值雖然涵蓋了決策，但更多還是在于溝通和替代一些如寫文案、做圖、剪輯視頻、寫代碼等工作。

比如用于給顧客評論做回復(人工再簡單刪減、潤色等)，這確實可以提高人效，標準化的交給工具，人腦才可以釋放出來做更有溫度的事兒。

在其它方面，AI在餐飲業的應用面還涵蓋監管，通過語音、動作、人臉等的識別，可以對員工著裝、禮儀、服務以及食品安全等做相應的監控管理。

“人事+AI”可以篩選簡歷，找出優質面試者；“營銷+AI”可以一鍵生成營銷文案、匯報文檔、PPT文件等；“市場公關+AI”可以監控品牌口碑、生成公關應對方案等；產品研發部門可以根據大數據搜集熱門菜品關鍵詞，對產品研發提前預判。

不僅是餐飲業，類DeepSeek的AI還可以與電商、游戲、文旅、建筑設計、辦公、直播、教育、媒體、安防、券商、保險等行業形成相應的數字化協同。

對于全聚德這樣的老字號企業，投資者也在相關渠道咨詢品牌的AI建設信息。似乎當下的餐飲企業可以分為兩類：一類是有AI的，另一類則是無AI的。

 

 

事實上，我們需要理性看待AI的價值及應用，一方面是AI對于商業和生活還未到全面成熟的階段(包括法規的保守)，另一方面是餐飲業在短期內并不需要完全依賴于AI。

也就是說，餐飲業還未到沒有AI就活不了的地步。在前些年，無人餐廳、智能餐廳、未來餐廳雖然早有落地方案，然而這陣風來得快，去得也快，技術不夠成熟是其一，技術未能和餐飲業完全契合是其二，更多還在于餐飲業屬于實體服務行業，而非AI衍生行業。

餐飲和AI的合作，其通道是餐飲AI，而非AI餐飲，餐飲是主，AI是次，主次不能顛倒。

如何衡量AI在餐飲業的價值？

人腦和智腦是有差異的，不可否認的是，某些方面其實智腦遠勝于人腦，比如在計算方面，應用于收銀、財務、會計、決策等，收銀且不說，但數字化財務、數字化會計在餐飲業的發展依然處于野蠻階段，管理者實際更依賴人力，這背后不只是技術不到位和員工的原因，更多還是一些“你懂的”以及“不可描述”的因素。

對于AI的決策優勢，圍棋、象棋早已給出了答案，在餐飲業以及其它商業領域，決策靠的還是管理者與老板，除了“你懂的”和“不可描述”的因素，數據沉淀不到位以及難以深度建模也是主要原因。

在整體應用和認知方面，在有些餐飲老板看來，AI更像是一個熱門關鍵詞，類似于前些年的O2O、5G、AR、分子料理、VR、區塊鏈、直播帶貨、大數據等，品牌管理者只是把它當成一個熱點來看，遠遠還沒到非它不可的地步。

比如哪怕是與餐飲門店營收直接關聯的外賣，目前依然有不少門店只做堂食。在AI這個事兒上，要讓餐飲老板關注，其實無非幾個因素：頭部品牌用得如何、貴不貴、能不能帶來直接的收益、是不是非它不可。

不過，需要注意的是，AI并不是一個單獨的工具，而是一個開放功能，比如智能手機上的推送、語音助手等都具有相應的開放AI功能，哪怕是最為基礎的餐飲收銀系統，它也有相應的AI板塊。所以AI之于餐飲管理并不是用不用，而是如何用、用在哪里、如何用好。

1)、輔助功能

串串門店結賬時需要數簽子，在傳統餐飲的低智階段，這很依賴于人力，在工具階段，比如通過電子秤就可以計數，智能階段則可以通過AI識屏計數，為人工計算來提效。

 

 

在外賣平臺，早期訂單需要人工調度，輔以AI智能，系統可以根據騎手已有訂單、路徑、行為、特點、能力等智能調度，如果遇到騎手出現突發問題，還可以推薦轉單。

地產數據、AI、平臺商業數據等多者結合可以產生訂單熱力圖，管理者可以根據時間和熱力圖提前預備。

對于督導，通過營收預測、實際營收、攝像頭，總部也可以遠程為門店提供督導和改善建議，無需到店服務，此舉實現為雙方降本提效。

在門店端，備貨推薦、備貨提醒是常規功能，AI生成器還能生成廣告語，還包括回應話術、一鍵設計海報、檢索資訊、匯集答案、腳本撰寫、處理表格數據、生成數據導圖、合同檢測電簽等功能。從工具來看，目前大多屬于試用階段，有些還是免費的，餐飲老板可以看個人需求使用。

2)、輔助決策

功能只是底層，決策才是深度。

 

 

通過海量數據沉淀，AI可以實現決策建議，通過AI進行戰略詢問并不是天方夜譚。

比如大數據可以告訴餐廳近期在流行什么產品，包括熱點產品分析、熱點產品配方、餐廳是否收錄該熱點產品、收錄后會有哪些反饋，這些都是可以預測推演的。

商業分析報告過往都是人工在做，隨著AI對數據監控和數據預測的深入，這部分也能交由AI處理并提供相應的決策建議，不過最終的決定權還是在人工管理者手里。

換句話說，如果連管理者的決策權都能交給AI，那么老板和高管的管理價值就意義不大了。

從文明階段來看，AI與人并不是對立的，AI能輔助人，人也能輔助AI，人是AI的幫手，AI也是人的得力工具。總體而言，AI的商業運用在當下還處于快速滲透階段，這時要做的就是“時刻保持對DeepSeek等這類通用人工智能工具的高度關注”、“花時間琢磨如何和自身的經營及業務鏈條做融合、如何為我所用”。