一組來自國家統計局的數據顯示，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%。九遊娛樂官網

　　外部，消費者的注意力被新茶飲、預製菜和即時零售分走，“黃金地段”不再意味著客流保障；流量入口遷移到平台算法，傳統廣告與線下拉新顯得力不從心。麵對越來越碎片化的需求，連鎖餐飲的標準化打法正在失靈；內部，高企的人力成本、緩慢的決策節奏、冗長複雜的供應鏈，正在蠶食連鎖體係的效率紅利。

　　當數字化紅利見頂、傳統連鎖模式走向極限，AI不再隻是一個選項，而成了生存命題。

　　這一年，餐飲鏈條上的各個環節和參與者們，也在發生新的變化：海底撈開始做AI巡店係統的探索；熙香智廚進一步打造的樓宇AI食堂；橡鹿機器人自主研發了美膳獅AI炒菜機器人……餐飲鏈條上的各個環節和參與者們，都在發生新的變化。

　　而在這股浪潮中，麥當勞中國嗅覺更為靈敏。作為全球連鎖餐飲的風向標，它比多數同行更早意識到唯有重構數智中台，才能在未來的競爭中掌握主動。

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

　　而透過麥當勞的轉型曆程，或許可以更加清晰看到，一幅被AI重寫的餐飲業進化圖景，為那些在AI時代迷航的餐飲企業，提供了一盞可循的航標。

　　麥當勞的連鎖神話，曾建立在“標準化”的黃金法則之上。但過去三年，這個支撐連鎖體係半個世紀的基石開始出現鬆動。

　　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。數據顯示，麥當勞2022財年收入雖增長6%，淨利潤卻下降13%。

　　對一家以規模取勝的企業而言，這種增收不增利的趨勢意味著原有模式正在失去杠杆效應。

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

　　數據顯示，麥當勞中國的私域會員數量接近2億，數字點餐普及率已超過85%。但在午餐高峰時段，門店依然出現擁堵、取餐延遲、清潔滯後等問題。不少餐廳為控製人力成本縮減員工配置。曾有員工訴苦，“爆單的時候，一個人要幹三個人的活”，服務節奏被拉長，顧客體驗被稀釋。

　　根據麥當勞發布的計劃，到2028年在中國開出一萬家餐廳，但培養一名店長平均需要5至10年，擴張的速度遠超管理人才的供給速度，傳統的層級管理體係被迫超負荷運行。

　　總而言之，傳統連鎖的規模紅利正在被結構性成本與管理惰性蠶食。數字化工具的普及並未自動帶來效率提升，反而暴露出新的問題，即數據割裂、係統孤島、部門之間各自為政。

　　而在這一切的背後，還有一個更大的背景變量，那就是中國餐飲市場的獨特複雜性。

　　相比歐美市場，中國餐飲業體量更大、競爭更密、變化更快。消費者口味多元、數字生態碎片、區域差異顯著這些特征使標準化模式在本土環境中遭遇新的天花板。

　　當全球最標準化的餐飲品牌，在中國麵對最去標準化的市場。麥當勞需要既維持品牌一致性，又要在算法層麵學會理解差異。

　　在這種背景下，麥當勞中國開始重新定義“技術”的角色。自2021年起，公司成立了AI部門和“AI中台”，由首席信息技術及體驗官陳世宏牽頭，推動全業務鏈的智能化轉型。他提出一個明確目標：IT團隊不隻是提供支持，而要主動引領業務變革。技術要服務“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。在增長失速的周期裏，用數據重新找回確定性。

　　一位蔚來車主在車內語音說出“想吃麥當勞”。幾秒後，車載係統自動定位出最近門店，並根據駕駛路線與會員身份推薦套餐，如果檢測到車內有兒童，會優先推送開心樂園餐。抵達餐廳時，訂單狀態早已同步，顧客幾乎不用等待。

　　這是麥當勞中國與蔚來汽車聯合推出的國內首個車載AI語音點餐係統。顧客隻需一句話，就能完成選餐、下單和支付。

　　背後，是AI與麥當勞係統的實時聯動，訂單數據、庫存信息、配送調度都在同一時間被更新。

　　“派Day”是麥當勞每年3月舉辦的優惠活動，活動期間麥當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”“麥麥服務官”等虛擬IP，則借助大模型與用戶互動，生成口碑內容。基於AI對觸達與體驗再設計，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、互動更聰明、個性化，那麽在運營層麵，麥當勞用AI改造了最傳統、也最關鍵的運營結構“人、貨、場”，讓運營變得更加高效。

　　在人力端，麥當勞中國自研了RGM BOSS門店運營係統。過去，排班、庫存、調度都依靠人工經驗，如今這些都被算法接管。係統會根據曆史客流、天氣、節假日、門店位置自動排班。在一個新的運營模式下，一位遠程員工可以同時負責多家門店的排班，相當於過去數倍的效率。數據顯示，這套係統每天能為門店管理層節省約2小時事務性工作，把更多精力轉向顧客體驗。

　　在“貨”的環節，麥當勞用AI貫通供應鏈。早在2021年，公司啟動智慧供應鏈建設，2024年上線的“一箱一碼”追蹤係統，為每箱貨物賦予獨立ID。每個原料從倉儲到餐桌的流轉，都能被追蹤。AI模型還會基於銷量、節假日、天氣等因素預測需求，使需求預測誤差率從15%降至8%。這不僅降低庫存成本，也避免了缺貨與滯銷並存的尷尬。

　　在“場”的維度，IoT物聯網係統則成為門店的“感官神經”。係統能通過設備傳感器分析油炸機、製冰機等數據，提前識別潛在故障，提醒檢修。僅電力優化一項，就讓單個門店能耗降低5%。對一家萬店規模的企業而言，這是一個龐大的節約空間。

　　一位麥當勞中國運營負責人透露：“AI幫小黄片在线免费观看做的，不是取代人，而是讓每個崗位都更有價值。”

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

　　與早期數字化不同，麥當勞的AI轉型不是買工具，而是重塑方法論。IT部門不再孤立運作，而與營運、市場、供應鏈團隊共建項目。陳世宏形容這是一種“算法驅動的業務文化”。

　　從這個意義上看，AI對麥當勞的改變不是技術革命，更像是一場管理革命。數據在接管流程，算法在壓縮決策距離。連鎖體係的龐大機器，正在被重新潤滑。

　　值得注意的是，麥當勞所有的智能化嚐試，都建立在一個更底層的支撐上，那就是數據中台。

　　麥當勞很早意識到，AI能力的核心不是模型，而是數據底座。於是，其開始搭建統一的數字化中台。過去，外賣平台OMS係統、會員體係、支付與營銷平台各自為政，如同孤立的“豎井”。如今，麥當勞通過統一賬號體係與訂單鏈路治理，讓線上與線下數據實現“同源”，無論顧客是在App、小程序還是外賣平台點餐，所有行為都能實時歸並到同一張“數據地圖”。

　　麥當勞與技術夥伴聯合推出國內首個NoETL指標中台，實現數據“管、研、用”一體化。傳統企業生成一個運營指標往往需要人工拉表、反複計算與驗證，周期動輒以周計；在新平台上，指標開發被壓縮到“以天計”，自動化配置替代手工計算。

　　數據顯示，係統上線多個業務場景，從員工績效管理到市場營銷分析，都能實時獲得數據支撐。

　　然而，在智能化實踐持續推進的同時，一個新的問題浮現出來：AI的能力在增長，複雜度卻成倍增加，當AI應用越來越多，如何讓它們協同工作？

　　過去幾年，麥當勞中國陸續上線了數十個AI應用、模型，比如個性化推薦、智能排班、庫存優化、供應鏈預測、設備監控等。

　　要知道，最初麥當勞的AI研發團隊分布在不同部門，市場端的推薦算法由品牌團隊主導，門店端的排班與庫存模型歸運營管理，供應鏈預測則由IT係統團隊維護。問題在於這些模型依賴不同的數據口徑與計算環境，更新節奏不一，接口標準難以統一。一旦需要跨部門協作，比如讓庫存預測與營銷策略聯動，往往要額外開發，周期長、成本高。

　　這種煙囪式架構讓AI在規模化落地時遭遇瓶頸。這也成為是麥當勞AI轉型的“第二層戰場”。

　　為此，麥當勞開始打造一個全新的中控係統“麥麥巡警”。這是一個內部AI Agent，就像AI的調度員。其職責不是麵向顧客，而是服務算法。

　　當不同AI模型需要協同運作時，比如一邊預測銷量、一邊優化庫存，“麥麥巡警”會自動協調調用，分配任務、監控執行、匯總反饋，像一個指揮台一樣，讓AI模型彼此協作。

　　與傳統係統不同，這類AI Agent具備理解力和任務管理能力，能接收自然語言指令、解析任務意圖，並自動選擇合適的模型去執行。麥當勞希望通過這種機製，讓AI從點狀功能走向係統智能，不再是一個個孤立的算法，而是一張能自我編排、自動協同的智能網絡。

　　目前，“麥麥巡警”項目仍在測試中，但它的意義已超出技術範疇。對麥當勞而言，這是一場組織能力的再造，即過去靠流程協調，如今靠算法編排。不同團隊、不同係統之間的溝通，逐漸被機器語言取代。

　　一個事實是，如今的麥當勞中國，正在從AI使用者變成AI管理者。在這場第二層的競爭中，比拚的不再是誰的算法更炫，而是誰能讓算法真正穩定地為業務所用。

　　AI的價值，正從單點創新走向係統治理。而“讓AI管AI”，成為麥當勞走向下一階段智能化的關鍵一步。

　　麥當勞AI轉型的路徑，也為中國餐飲企業、行業、產業的進化，提供了有益的鏡鑒。

　　在全球範圍內，AI正成為餐飲業的新變量。但在中國，九遊娛樂官網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《中國餐飲品牌力白皮書2025》數據顯示，2024年全國餐飲連鎖化率僅為23%。絕大多數企業仍依賴經驗驅動，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”的行業結構，使得規模化效率始終上不去。

　　一是供應鏈碎片化。 原料采購、倉配、終端銷售多頭割裂，數據無法形成閉環；二是標準化程度低。不同門店執行不一，經驗難以遷移，管理半徑受限；三是信息化基礎薄。多數係統停留在ERP層麵，數據更新慢、交叉少、難共用。

　　這意味著，當AI浪潮席卷而來，餐飲行業的數字底座普遍薄弱。算法想要跑起來，必須先有數據可用、場景可接。因此，AI在餐飲領域的落地並非技術問題，而是體係問題。

　　作為全球連鎖體係最成熟的品牌之一，麥當勞在中國的AI實踐，為行業提供了一個標尺。

　　這三道門檻，也是麥當勞選擇“從中台出發”的邏輯起點。它不是直接在門店堆技術，而是先把企業內部的神經係統搭起來，讓AI有數據可學、有場景可落、有反饋可調。

　　值得注意的是，麥當勞AI轉型方法論的價值不隻在於門店智能化，更在於帶動整條產業鏈的數字化成熟。

　　在上遊，麥當勞通過“一箱一碼”係統讓每一箱食材都有獨立身份，這套追溯體係迫使供應商同步數字化管理，從原料檢測、倉儲溫控到配送路徑，都進入算法監控範圍。這在一定程度上倒逼了供應鏈的標準化，AI不僅改造了麥當勞自身的運營，也在重塑其生態夥伴的能力邊界。

　　在中遊，AI預測模型幫助工廠實現柔性生產：原料需求、產能排程與門店銷售形成實時聯動，讓“產多少、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計劃與補貨策略。從消費者到工廠，數據第一次實現了“全鏈條循環”。

　　這種由頭部品牌牽引的智能化實踐，為整個餐飲企業、行業、產業打開了切入口。

　　如今，在這場AI突圍戰還在進行中，麥當勞傳遞的信號十分清晰。麵對卷生卷死的餐飲紅海，增長邏輯需要從一味鋪門店轉向深耕算法和數據。這並非要用冷冰冰的機器取代服務的溫度，而是通過技術手段重新釋放規模效應的潛能，讓一線員工把時間花在更有價值的服務上，讓決策者掌握實時精準的經營情報，讓每一家餐廳都成為聰明高效的節點。

　　麥當勞模式證明了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、速度與溫度，誰就有望在新一輪競爭中拔得頭籌。