AI在餐饮行业如何发展应用？看麦当劳的探索

消费联商网 2026-04-15 23:13

4月15日，由中国连锁协会（CCFA）举办的2026全零售AI火花大会在杭州大会展中心如期举行。

会上，金拱门（中国）有限公司、麦当劳中国餐厅数字化产品负责人吕孝欣就“麦当劳中国AI创新之路”发表了主题演讲，将麦当劳在AI领域的研发、创新和应用做了细致讲解，给餐饮同行带来了启发。

以下是吕孝欣的演讲实录（经联商网编辑）：

大家好，今天跟大家分享一下麦当劳中国这几年在AI领域做了哪些事、用了什么技术、解决了哪些问题。

一、统一AI架构，告别各自为战

2024年4月，我们专门成立了AI委员会，统一技术架构。以前各个部门都在做AI应用，很分散、不好管，所以我们搭了一套从上到下、可管控、可复用的体系。

最上层是应用层：

・餐厅里的智能助手，就像我们自己的“豆包”，员工遇到问题随时问；

・ 400消费者客服、800餐厅支持客服，全线上线智能能力；

・企业微信机器人、自研类Openflow产品，全面覆盖内部协同。

中间是两大支撑：

・知识工程：把麦当劳所有标准――从门店装修、汉堡制作、操作规范，全部统一入库、统一管理；

・数据中心：把多年数字化沉淀的数据清洗、整理，开放给内部高效调用。

最底层是模型层与统一基座：

・本地模型、视觉模型、大语言模型、云端模型全面布局；

・关键是做了统一模型网关，各个部门不用单独对接各家厂商，统一入口、统一管理；

・再往下统一Agent、MCP、Skill管理，形成我们自己的AI统一基座。

架构搭稳了，后面的场景落地才跑得快、跑得稳。

二、AI让C端体验更有趣、经营成本更低

我们先从大家能感知到的C端场景做起。

第一个是图生图。2023、2024两年，我们做“回到童年”活动，用SD模型加LoRA训练，效果很好。但一到六一，GPU压力巨大，算力成本很高。到2025年就不一样了，直接上云端生图，不用再自己训LoRA，效率高、成本低。

更实在的一个场景：AI员工职业照。以前新员工入职，要去外面拍证件照，一张近百元，餐厅报销、员工也花时间。现在用AI生成，一张只要两三毛钱，人脸效果稳定，省时又省钱。这就是AI的价值：不一定技术多前沿，能帮门店省钱、省事就是好应用。

第二个是车机语音点餐。2025年我们和蔚来合作，把大模型用在车上，用户语音就能直接点麦当劳，开车也能安全下单，体验很顺畅。

第三个是MCP开放平台。我们把点餐、营养计算、活动查询、领券等能力开放出去，现在已经有将近5000名开发者在用。像现在很火的Openflow，直接说“帮我点麦当劳”，就能自动完成，生态越做越大。

三、门店最刚需：AI帮一线守标准、提效率、减负担

对连锁餐饮来说，标准、效率、员工体验是命门。AI在这里帮了大忙。

第一个场景：AI陪练。餐厅经常遇到难沟通的顾客、网红拍摄、食品安全咨询等高压场景。员工光靠书本不够用。我们的AI陪练，可以模拟不同角色给员工“打电话”实战演练，结束直接打分、指出问题，再结合汉堡大学课程精准推荐培训，还能看优秀应答。目标很简单：让员工既能让顾客满意，又完全符合品牌规定。

第二个场景：餐厅“豆包”。2024年我们把麦当劳所有课程全部线上化，视频、音频、PDF、课件全都放进去，做成一线随身知识库。比如员工问：切番茄用三档还是四档？以前老员工可能说都行，但标准就是四档。有了豆包，一秒给标准答案，彻底杜绝经验主义，守住出品标准。还支持语音呼叫，联动IoT设备，直接说“把二楼空调调到26度”，就能自动控制，特别方便。

第三个场景：AI巡检。餐厅经理每天事太多：供应商到货、员工请假、生日提醒、顾客投诉……千头万绪。AI巡检把所有待办集中到一个界面，一目了然。后续我们还会接入协同能力，进一步减轻经理负担。

还有AI选址与营业额预估。开一家店投资不小，我们用AI分析商圈、消费力等数据，科学判断能不能开；再根据营业额预估，精准算人力、算备货，人、货、场全部匹配到位。

四、机器视觉：后厨看不见的地方，AI把差错降下来

在2024年黑客松，我们重点攻坚机器视觉，落地两个很实用的场景。

一是配餐错漏校验。顾客投诉里，少给番茄酱、纸巾、没按要求加冰，很常见。我们用后厨摄像头+视觉AI，对照订单自动检查，出餐之前就纠正，从源头减少投诉。

二是散货盘点。整箱货物我们有RFID方案，很快；但散货比如番茄酱，不好清点。我们用重量+机器视觉，快速精准盘点，库存管理更省心。

五、内部研发：用AI武装自己人，让创新跑起来

AI不只是用在业务一线，也要赋能研发自己。

我们给研发团队不限量提供TOKEN，全力支持探索。还打造了5大AIAgent：产品、前端、后端、测试全覆盖。

・产品用Agent澄清需求、生成原型；

・前端有AI组件库+MCP，写页面飞快；

・后端、测试全流程提效。