过去二十年，电商的购物入口几乎没有变化：用户产生需求后，打开平台、搜索关键词、在商品列表中反复比较，最终完成下单。这套流程支撑了电商平台的流量分发模式，但也让用户长期面对信息过载的决策成本。随着大模型和AI助手普及，这条路径正在被改写。越来越多用户开始在AI对话框中直接描述需求，由AI完成筛选和推荐。字节的豆包、阿里的千问、京东AI购以及亚马逊的Rufus，都在尝试把AI变成新的消费入口。当购物从“搜索商品”变成“描述需求”，一个新的问题也随之浮现：AI会不会成为新的电商平台，还是只是电商的下一代导购工具？01AI正在成为新的购物入口越来越多的互联网公司正将AI打造为新的购物入口。在国内，字节跳动的豆包已开始测试AI购物能力。当用户在对话框中输入“推荐一款适合跑步的鞋”时，系统不仅提供文字建议，还会直接展示抖音商城的商品卡片。点击卡片即可进入商品详情页，下单和支付都能在应用内完成，无需跳转到抖音商城。公开数据显示，豆包在2026年春节期间的日活跃用户峰值达到 1.45亿，一旦购物功能全面开放，字节将拥有一个规模巨大的AI消费入口。文心一言依托百度搜索和文心大模型，以AI导购+多平台跳转+百度优选为核心。用户可以通过自然语言搜索商品、比价、生成对比表，并获得穿搭、开学装备等场景化推荐，同时可跳转至京东、拼多多等平台。2026年3月推出的“红手指Operator”支持跨应用自动操作，可辅助完成下单流程。文心一言不提供站内支付闭环，主要聚焦信息整合和决策辅助，而百度优选可实现站内下单，形成“搜索+导购+部分闭环”的组合模式。腾讯元宝基于混元大模型，主打AI导购+跳转第三方模式，也不提供站内支付闭环。自2025年起陆续上线图书直达、比价、凑单、年货推荐等功能，并接入京东、微信小店、得物、值得买等渠道。2026年春节期间，元宝日活一度突破 5000万，强化自然语言商品推荐和场景化导购，但跳转入口从卡片转为引用来源，操作更繁琐。元宝的核心定位是辅助决策而非直接销售，深度绑定微信生态，侧重跨平台消费决策。阿里则将AI打造为整个消费生态的统一入口。千问App在2026年初的月活跃用户已突破 1亿，并逐步接入淘宝、饿了么、飞猪和高德等业务。用户在同一个AI对话界面中既可查询餐厅、规划路线，也可购买商品、预订酒店。与其说千问是聊天工具，不如说它更像阿里正在构建的 “AI版超级入口”。美团在2026年1月22日上线“问小团”AI搜索助手，内置于App顶部搜索框。基于自研LongCat大模型，能够理解“带宠物的年夜饭餐厅”等复杂自然语言需求。依托美团本地生活实时数据，可精准推荐、自动领券、智能比价，结果直接对接下单，覆盖外卖、餐饮、酒旅等全场景，主打本地生活一站式智能决策。京东的策略更直接。2025年底推出独立应用 “京东AI购”，界面被大幅简化，只保留对话区和推荐区。用户输入需求，例如“4000元左右手机推荐”，AI会直接给出商品卡片，点击即可进入支付页面。传统电商中复杂的商品列表和筛选条件被压缩，整个购物流程由对话驱动完成。类似的变化也出现在海外市场。亚马逊在2024年推出AI购物助手Rufus，入口放在亚马逊App底部导航栏。Rufus能理解复杂自然语言需求，例如“给喜欢户外运动的男朋友推荐一款1000元以内的防水手表”，还能比较产品参数、追踪价格变化并在降价时提醒购买。到2025年底，Rufus累计用户超过2.5亿，亚马逊数据显示，使用Rufus的用户下单概率比普通用户高约60%。谷歌尝试将AI打造为跨平台购物入口。此前联合Shopify、沃尔玛、Target等企业推出 “通用商业协议”（UCP）。在这一模式下，用户在Gemini或AI搜索中提出购物需求，AI可以自动浏览多个平台商品、比较价格、领取优惠券并完成支付。理论上，用户只需一次对话即可完成整个购物流程。这些不同路径背后指向同一个趋势：AI正在成为新的消费入口。产业时评人彭德宇对此分析到：当用户对AI说“帮我买一台洗衣机”时，AI通常会直接给出几款推荐，并引导用户到相应平台完成交易。在这个过程中，电商平台仍然承担商品供应、仓储物流和售后服务，但消费决策的起点已经从平台搜索框转移到了AI对话框。换句话说，这场围绕AI购物助手的竞争，本质上争夺的并不是卖货能力，而是一个更关键的位置：谁能够成为用户开始购物的那个入口。02电商平台为什么开始焦虑如果说AI进入电商只是技术演进的一部分，那么电商平台的反应，则说明这件事已经触及行业最核心的利益结构。电商平台真正的核心资产，从来不是商品，而是流量入口。品牌战略定位专家吴玉兴认为：只要用户在产生购物需求时首先打开的是平台App，平台就掌握了整个消费过程的主导权——用户会看到哪些商品、点击哪个链接、最终买什么，都由平台的搜索和推荐系统决定。这也是电商平台能够持续赚钱的原因。在主流模式中，平台并不依赖商品差价盈利，而是通过流量变现。商家需要购买广告位、参与排名竞价、投放推广活动，以获得更多曝光。由此带来的广告与营销服务收入，已经成为各大平台的重要收入来源。这套商业模式的前提只有一个：用户必须先进入平台。一旦购物入口发生变化，整套商业逻辑都会受到影响。如果未来用户的购物流程变成：需求 → AI → 推荐商品 → 下单那么用户在决策阶段看到的就不再是平台的商品列表，而是AI筛选后的少量结果。平台原有的搜索排名、广告竞价和推荐系统都会被削弱。这也是为什么巨头纷纷开始亲自布局AI入口，而不是把AI当作平台的辅助工具。本质上，它们都在试图把消费入口牢牢握在自己手中，避免第三方AI截走用户的消费第一站。更深层的矛盾来自商业逻辑的差异。传统平台追求的是更多选择。商品越多，曝光机会越多，平台能够获得的广告收入就越高。因此平台往往会展示大量商品列表，让用户在众多选项中反复比较。而AI系统追求的则是更少选择、更优结果。AI的目标不是展示所有商品，而是从海量商品中筛选出最合适的几个推荐给用户。举一个简单例子。如果用户在电商平台搜索“500元跑鞋”，页面上往往会出现几十甚至上百个商品；但如果把同样的问题交给AI，系统可能只会推荐三到五款产品，并解释它们之间的差异。对于用户来说，这种方式更加高效；但对于平台而言，大量商品将失去被展示的机会。从商业模式角度看，这几乎是两种完全不同的逻辑：电商依赖流量分发，而AI追求决策效率。也正是在这种矛盾中，AI电商的竞争格局逐渐清晰：一边是希望成为消费入口的AI公司，另一边是试图守住流量入口的电商平台。03AI为什么短期取代不了电商平台尽管AI正在成为新的购物入口，但从现实条件来看，它短期内很难真正取代电商平台。电商看起来是一个“卖货”的行业，但真正的核心并不是推荐商品，而是商品体系、供应链能力和履约网络。这些能力往往需要十多年时间积累，并不是技术模型可以快速替代的。第一个限制来自商品与库存体系。AI在推荐商品时所依赖的信息，几乎全部来自现有电商平台。商品参数、价格变化、库存数量以及用户评价等关键数据，基本都掌握在平台手中。公开资料显示，阿里巴巴中国电商事业群搜推智能总裁凯夫曾在去年10月披露，淘宝平台的商品SKU已达到20亿；京东集团CEO许冉在2023年9月也表示，京东自营商品SKU已超过1000万；百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组（MEG）总经理何俊杰则在2022年9月透露，百度App内来自第三方主流电商网站的SKU数量已接近10亿。这些数据不仅体量巨大，而且每天都在实时更新。与此同时，电商平台也在不断加强对这些数据的保护。亚马逊已经限制ChatGPT、Gemini等AI工具抓取商品信息，eBay也禁止第三方AI未经授权访问平台内容。这意味着AI无法独立搭建自己的商品库，只能通过合作方式接入平台数据，本质上仍然依附于现有电商体系。第二个限制来自履约能力。购物并不仅仅是推荐商品，它涉及一整套复杂的供应链体系，包括仓储、物流配送、支付结算以及售后服务。这些重资产基础设施投入巨大，也是电商平台长期积累的核心竞争力。AI模型本身并不具备这些能力。即使AI能够完成商品推荐和下单操作，商品仍然需要通过电商平台完成仓储、配送和售后。换句话说，AI更像是一个前端决策工具，而真正的交易执行仍然依赖平台。第三个限制来自用户信任与消费习惯。在现实消费场景中，用户很少完全依赖单一推荐来源。即使AI给出商品建议，很多消费者仍然会习惯性地打开电商平台查看更多信息，例如用户评价、销量数据和商品图片。例如，当AI推荐一件“乔迁新居礼物”时，用户往往不会立刻下单，而是会去淘宝或京东、拼多多搜索同款商品，查看评论、比较价格，再决定是否购买。这种行为反映出消费者在购物时仍然需要多重信息验证，以降低决策风险。与此同时，过去十多年中，用户已经形成了稳定的消费路径：在社交媒体上看到推荐，再到电商平台搜索商品并完成下单。这种“站外种草、站内拔草”的消费模式已经深深嵌入互联网生态，短期内很难改变。结语：这也回答了开头提出的问题。短期来看，AI很难独立成为新的电商平台，它更可能成为电商的下一代导购工具。未来两者会形成更加清晰的分工：AI负责理解需求、筛选商品，帮助用户提高决策效率；而电商平台继续承担商品供应、履约配送和售后服务的基础设施角色。AI改变的是购物的决策方式，但不会取代电商平台的交易根基。

今年春节的AI大战，千问以春节30亿元大免单，首次将盒马、飞猪、大麦、淘宝闪购、天猫超市等阿里生态全线打通，试图用一场覆盖吃喝玩乐的“春节请客计划”，将竞争从以往的红包裂变拉新，升级为一次让AI走进国民日常消费的实验。千问这次实验选了一个特定的战场——覆盖吃喝玩乐的本地生活服务，而这个战场天然指向即时零售。「庄帅零售电商频道」研究发现，近年来即时零售已从新兴消费方式逐渐转变为全民日常刚需，分钟级送达的本地生活服务正重塑着消费者的决策习惯。商务部研究院报告显示，2025年我国即时零售市场规模预计将达到9714亿元，2026年将突破1万亿元。与传统电商相比，即时零售的商品属性、库存结构、履约逻辑与消费场景，为AI购物的落地提供了无可替代的天然土壤，成为一种全新的购物体验，让AI应用从工具进化为具有办事能力和消费能力的超级入口。零售电商行业专家、百联咨询创始人庄帅认为，AI智能体成为超级入口后，其商业价值不再局限于广告和佣金，而是成为新一代零售电商基础设施的竞争起点，并重构整个产业链：一是流量体系重建——AI直接接管复杂的决策链路，传统的前端广告位将被意图需求替代，盈利以佣金和服务收入为主；二是供应链与履约重构——AI可根据用户需求自动调用各平台库存、比价、选品、履约，提升全链路效率；三是数据价值被放大——当越多用户通过AI购物，越能将真实交易的数据用于优化AI大模型，形成持续进化的“数据—模型—交易”体系。为什么即时零售比传统电商更适合AI购物？电商行业在经历了互联网的点击（Click）时代到移动互联网的触屏（Touch）时代后，真正进入到了对话（Chat）时代。在庄帅看来，AI智能体想要发挥出应有的价值，实现全新的购物体验，只有依赖轻量化的消费决策、实时的商品供给、动态的库存和明确的场景才能实现，而即时零售在每一个维度上，都与AI能力高度契合，这也是它远超传统电商、最适合AI购物快速落地的根本原因。可以说，传统电商平台的AI是工具，即时零售才是AI购物的主战场。从消费需求与消费决策看，即时零售属于轻决策，而电商属于计划性消费的重决策。即时零售以生鲜、日用品、零食、医药、应急品为主，用户需求突发、随机、即时性强，决策时间通常不超过10秒，比价的意愿弱，也不太需要看测评、不纠结款式，更多是关注“有没有货、快不快”。这样一来，AI智能体就可以更好地借助自身的技术优势快速完成商品的推荐、替代、组合下单，干预成功率极高。依托大模型，消费者在AI智能体上可以以口语化、模糊化发出消费需求，无需打字搜索，开口即可下单。例如对AI应用说“渴了”“胃痛”“家里没纸”，AI即可精准匹配商品，极大地提升了老人、驾车、带娃宝妈等人群的网购体验。传统电商则以服饰、家电、数码、家居等商品为主，属于重决策、计划性消费，用户决策周期长达数小时甚至数天，需要反复对比参数、评价、价格，AI工具只能做到“猜你喜欢”的浅层推荐，很难真正影响最终购买行为。从商品特性看，即时零售的商品多属于高标准的高频品类，而电商购买的更多是非标的低频品类。即时零售的商品高度标准化，矿泉水、牛奶、纸巾、药品等规格统一、属性固定，AI在识别、推荐、补货和替代上可以做到更低的误差；而且这些周期性的快消品，复购率也更高，AI可精准计算消耗周期，实现自动化的复购提醒。AI基于用户习惯实现“货找人”，对纸巾、牛奶、洗衣液等周期品进行复购提醒，同时推出火锅、早餐、夜宵等场景化搭配推荐，大幅降低挑选成本。传统电商的商品非标品占比高，像服装、鞋帽、家具等品类存在尺码、色差、版型差异，AI的推荐准确度要低得多；且多为耐用品，购买频率低、使用周期长，AI无法建立稳定的预测模型，价值被弱化。从库存模式看，即时零售属于分布式近场的动态库存，而电商则是集中式的远仓静态库存。即时零售的库存分散在用户周边1～3公里内的门店、前置仓、闪电仓，呈现散、碎、多、秒级波动的特点，人工和现有的系统不仅很难同步监控成千上万个点位的库存状态，也很难监测线上和线下消费导致的库存快速变化；加之购买的生鲜鲜食品类多，现有系统的预测偏差直接导致缺货丢单或变质损耗，购物体验一直很难提升。而AI技术能够更加智能地进行库存管理和消费预测，大大地提升了购物体验。消费者在AI智能体发起需求意图之后，AI可以在极短的时间内扫描周边所有仓店的库存，自动选择最近、有货、最快发货的节点；缺货时智能推荐同功能替代品，有效减少订单流失。AI可以结合历史销量、天气、时段、区域消费画像等多维数据，快速生成小时级销量预判，自动为门店生成补货清单，从源头解决缺货与损耗问题。另外AI还可以根据实时的供需、天气、运力负荷，自动调整价格与优惠券策略，告别人工粗放式补贴，提升补贴效益。在雨天和晚高峰时智能平衡订单，低峰期则进行精准引流，实现临期商品的高效清仓。传统电商依托全国中心仓、区域仓，库存集中、量大、稳定，调拨周期以天、周和月为单位，另外即便预测不准也不会产生高额损耗，人工+现有系统即可很好地完成管理，AI可以更好地进行优化管理，但没有AI的影响也不大。从履约体系看，即时零售是分钟级的同城极速履约，而电商是1-3天的跨城配送。即时零售要求分钟级的履约，订单潮汐效应极强，早高峰、晚高峰、雨天极易爆单，需要同时完成“查库存、选门店、派骑手、规划路线”的四重动态决策，只有AI才能实现毫秒级全局最优调度。传统电商履约以天为单位，流程固定、时效宽松，打包、分拣、派送均有成熟标准化流程，人工和现有系统的调度完全可以覆盖，AI带来的效率提升较弱。在即时零售中，AI可以实现需求预测—智能补货—推荐下单—库存调度—履约配送—智能售后全流程独立运转，真正走向智能购物；而在传统电商中，目前AI大部分只是应用于广告投放、商品推荐、客服应答等局部环节，对于核心的库存与履约，只能算作锦上添花。AI购物的核心价值和发展趋势即时零售的高频刚需属性、分布式近场库存、30分钟极速履约、强场景即时需求，与AI购物的预测、调度、推荐、交互能力形成高度耦合，是所有零售电商模式中最适合AI落地的。相较于传统电商中AI的辅助角色，AI在即时零售中是贯穿需求、供给、履约、售后的核心操作系统。随着技术的持续升级，AI购物将重新定义即时零售的服务标准，成为万亿本地生活市场的核心竞争力。对平台与商家而言，AI实现了降本增效：需求预测降低缺货与损耗，智能调度提升人效，自动化运营减少人力投入，让即时零售模式从“难管理、不赚钱”变成“高效率、能盈利”。对消费者而言，AI带来了极致便利，一方面真正实现了高效的货找人，另一方面从复杂的搜索变为一句话开口即买，真正实现随手消费、即时满足，购物效率和购物体验均大为提升。对整个零售电商行业而言，AI推动即时零售跳出低价竞争，转向效率竞争、体验竞争，让万亿赛道走向规模化、标准化、可持续化。「庄帅零售电商频道」大胆地预测：2026年，AI智能体（AI Agent）将成为即时零售的核心形态，将实现被动响应和主动服务两种模式，主动服务包括自动监测家庭日用品消耗、自动下单补货、自动选择最优门店与价格、全程跟踪履约进度，让AI智能体真正成为“私人生活管家”。

《智能涌现》获悉，11月17日，阿里巴巴正式宣布“千问”项目，千问APP公测版已上线。阿里将此举视为“AI时代的未来之战”，要用最先进的模型，打造“会聊天能办事的个人AI助手”，战略目标是打造未来的AI生活入口。这也是阿里全力进军AI To C市场，统一AI To C品牌的最新举措。上周，阿里已经悄悄更新了对“千问”App的相关描述。在App Store，“千问”定位为“阿里最强大模型官方AI助手”，具备对话问答、智能写作以及多模态的全能相机功能。据彭博社，这次的“千问”App更新，由阿里巴巴董事长兼CEO吴泳铭亲自带队，该项目集结了100多名工程师，在杭州总部两层专属办公区，已秘密研发数月。市场对“千问”最关心的另一个功能，是即将上线的购物Agent。阿里计划在未来几个月内逐步为千问增加Agentic AI（智能体）功能，支持在淘宝、天猫等平台上，用自然语言购物，比如直接跟AI说“帮我买个适合冬天穿的羽绒服”，AI会自动帮你搜索、比价、下单。据《智能涌现》了解，千问App未来还将计划将地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问APP，让其具备更强大的办事能力。从产品矩阵来看，目前，阿里的AI To C布局，包含从千问这样的AI助手，到AI眼镜等硬件业务，这些业务线都由智能信息事业群总裁吴嘉统管。吴嘉在阿里工作15年，曾任淘宝用户事业部负责人，他在2024年11月回归智能信息事业群，专注AI To C方向的探索。统一品牌，补齐C端影响力推出“千问”App，这也普遍被认为是阿里全面对标ChatGPT，发力C端应用市场的决心。在开源领域，Qwen已经是全球排名第一的模型系列。根据阿里官方数据，截至2024年9月，Qwen系列模型全球下载量已突破6亿次，衍生模型超过17万个，在HuggingFace社区2024年全球模型下载量中占比超30%。阿里早在2023年4月就推出过原“通义”App，是第一批推出AI助手应用的国内大厂，比字节旗下的豆包早了约4个月，比在C端市场最早打响知名度的Kimi，也早了近半年。不过，阿里在早期并没有投入太多到To C侧的AI 应用上。一位前通义团队人士对36氪表示，早期的阿里云通义实验室，主要着力在基座大模型的训练和迭代，对To C App的运营相对“佛系”，更多的作用是“秀肌肉”——通过展示模型的各项功能来吸引用户，还凭借“全民舞王”、”兵马俑跳科目三”等内容策划一度出圈。另一方面，阿里此前推出的模型和产品数量众多，记忆有一定难度。比如，阿里推出的大模型家族也叫“通义”，旗下还有众多子品牌，如大语言模型“通义千问”、视频模型“通义万相”、语音模型“通义百聆”等等。阿里也在对体系内的To C产品进行归类、整合，以达到统一应用出口的目的。比如，曾经的“通义听悟”就是一款独立产品，在2024年推出。现在，通义听悟的相关能力也已经被整合到“千问”App中。AI产品做增长，更多靠模型能力提升从通义到如今的千问，转变所体现的行业共识是：一款AI产品能获得多少C端用户，已经不能再依靠投流和运营，更多要借助底层模型的能力提升。DeepSeek就是最好的案例。2025年春节，DeepSeek横空出世，没花一分钱广告费，在短短7天内就完成了1亿用户的疯狂增长，这也是因为模型能力断层领先，带来了更好的产品体验。这也让各个厂商把焦点转向模型能力突破。比如，Anthropic在推出Claude 4.5，由于编程能力有大幅提升，迅速带动Anthropic的收入，从9月初的约50亿美元增长到10月中旬接近70亿美元，增幅约40%。在DeepSeek带飞用户大盘后，大厂的另一个动作是，加速To C产品的投入和组织整合。比如，今年2月，腾讯将QQ浏览器、搜狗输入法、ima等产品全部转入CSIG，与元宝形成四大产品矩阵；百度则将百度网盘从智能云调至移动生态事业群，与文小言统一管理。《智能涌现》了解到，千问App的国际版正在同步研发中，希望借助Qwen模型在开发者圈的影响力，与ChatGPT在海外市场直接竞争。在2025年，AI领域的一大主题是：中国的开源模型，进一步缩短了和世界顶尖闭源模型的差距，无论是性能还是价格上。阿里无疑是这股力量的的主力军。从4月上线的Qwen 3，到9月云栖大会的“泄洪式发布”——推出了Qwen3-Max、Qwen3-Next及系列模型、千问编程模型Qwen3-Coder等等，进一步拓宽了阿里在开源社区的影响力。这种影响不仅局限于开发者社区。近期硅谷热议的一个趋势是，不少企业已经开始尝试基于Qwen来开发AI应用——这会成为阿里AI做国际化的难得机遇。外部竞争依旧是激烈的，如今的ChatGPT，早已不局限于基座模型上领先。近期，OpenAI发布的新应用层出不穷，如浏览器ChatGPT Atlas、AI视频应用Sora等等，甚至开始接入电商，这都意味着AI To C领域的竞争再度提速。今天，每一代模型所能领先的周期进一步缩短，某种程度上，模型已经是一家厂商最大的“产品”。阿里如今在To C App上整合品牌，也是适应这一趋势的选择——在模型急速换代的同时，如何能够更大范围地获取用户，迅速建立起商业闭环，这会是大厂AI竞赛的下一个赛点。来源：36氪智能涌现

10月16日，美团在“第八届餐饮产业大会”上首次体系化展示LongCat大模型在餐饮行业的应用进展，并面向餐饮人推出“袋鼠参谋”“智能掌柜”等AI工具。当下，AI已成为餐饮升级的新方向，但多数商家常常“想用却用不起、用不好”。依托在真实商业世界的多年积累，美团在会上发布餐饮商家AI决策工具“袋鼠参谋”，从“赛道分析”“开店选址”“菜品研发”“商家运营”四大餐饮开店痛点出发，帮助餐饮从业者从经验决策转向数据决策，让原本高门槛的 AI 技术，变成商家触手可及的经营 “帮手”。在测试阶段，已经有上千个餐饮品牌和社区小店参与体验，生成报告超10万次。同时，美团还在餐饮经营场景开发了一系列应用工具，探索全场景AI提效。比如服务堂食经营场景的“智能掌柜”，提供餐厅“套餐设计”“前厅接待”“评价回复”“门店客流分析”等各项深入经营环节的智能服务。目前，超150万真实顾客体验过AI能力，实现咨询、预订及取号排队等事宜。“让AI更懂餐饮，让餐饮零门槛用AI 。美团的AI对餐饮商家更懂行业，更具可执行性。”美团核心本地商业CEO王莆中在会上表示。发布“袋鼠参谋”，AI选址准确率达87%一家餐饮门店要做起来，选对址、选对品、开发对菜已成为重要共识。以往商家大多靠经验，但市场变化太快，老经验也会失灵。“袋鼠参谋”旨在通过AI技术提供一套更科学、多维度的数据评估体系，降低经营门槛和试错成本。会上，美团外卖总经理薛冰介绍，调研数据显示，借助袋鼠参谋的AI选址工具，商家选址准确率已高达87%，极大提升了开出好店的成功率。具体看来，“袋鼠参谋”接入外卖及本地消费实时数据，如商圈流热力、消费时段分布、同品类密度等，生成可视化的选址评估报告，让商家选址时能够更直观地进行点位评估和城市选择。据介绍，袋鼠参谋在测试阶段，已成功帮助吉野家拓展了多家北京门店。吉野家中国区母公司合兴餐饮集团CTO叱干表示，“我们在渠道投流、新品开发、店务品控、选址拓店、仓储配送等环节都有AI的落地。拓展开店时，什么时间开，开什么店型，团队可能要花好几个月时间做摸排，也未必能达到预期，而如今，借助于‘袋鼠参谋’等成熟的AI工具，可提前筛出高匹配度的潜力商圈，让开出好店的概率也大幅度提升。”在选品上，“袋鼠参谋”能够依据时下消费趋势、顾客偏好、热销模型等，生成菜品研发建议，帮助商家提前捕捉热点，更早布局供应链和相关产品研发。贵妃荔枝披萨要不要回归？魔鬼辣翅根的辣度到底定多高？过去，这些问题最终都要靠研发团队“拍脑袋”决定，但今年9月份上新前，比格比萨先用“袋鼠参谋”做了个全面的“市场体检”，并快速捕捉到 “苹果木烟熏风味” 搜索量环比增长 300%，提前启动相关产品研发。比格比萨创始人兼董事长赵志强表示，“袋鼠参谋”像“新品雷达”一样，实现了全网热点的实时扫描，未来，期待能在排班、订货等方面提供支持。在日常外卖经营方面，“袋鼠参谋”可以实时与周边同类门店对比，提炼出门店优势总结、待提升项和优化建议等，还会基于同品类头部品牌门店经验生成通用模版，比如菜品标准卡、厨房管理规范等，补全中小餐饮商家体系化和标准化经营的短板。参与测试的社区小店告诉记者，美团AI的数据总结非常简单、通俗，即使餐饮小白也看得懂。十分钟完成以前一天的工作量，“智能掌柜”已在超百万餐饮门店“上岗”日常堂食经营中，多数餐饮人会依赖人工和经验分析顾客评价、盘查经营问题，不仅费时还容易出错，而一些员工因操作不熟练或不专业拖慢效率，还影响到顾客体验。“AI让经营更轻松”。 美团副总裁、到店餐饮事业部总经理魏巍表示，智能掌柜不仅能为餐饮从业者提供行业趋势信息与解读，关键还能帮助门店做AI接待、为品牌多种角色人员做好AI经营分析和支持。目前，已有超百万门店应用“智能掌柜”，其中有超18.6万门店开通了AI接待功能。餐厅有没有停车位？现在用不用排队？能不能预约订包间？这些常见的就餐疑问，美团“智能掌柜”都能通过AI自动理解，并根据已搭建的门店知识库，24小时实时解答；还能结合餐厅当日线上预订和排队情况，响应顾客订座或取号等个性化诉求。“‘智能掌柜’像是个全年无休的接待员。”位于北京天坛附近的一热门火锅涮肉店，过往每天要安排3至4人负责前台，三班倒接600多通电话。接入智能掌柜AI接待能力后，近三成用户选择了通过AI询问前厅信息，近七成问题可由AI解决，完全不用人工介入，前厅接待效率提升约21%。省下的人力时间，让服务员有了更多和顾客面对面沟通交流的机会。“智能掌柜”还可整合美团、大众点评App上的顾客评价，按照不同顾客人群特征，分别分析各场景需求偏好是否得到满足，并动态生成经营提升建议，顾客印象好坏、新菜是否成功一键可知。北京一家川菜连锁通过智能掌柜分析发现，品牌就餐人群比例最大的是亲子家庭，且经常有顾客反馈肘子太大吃不完，这和门店负责人的感觉一致，“现在有了数据分析支持，把菜品规格调整成半份的决策也更加可靠。”南京一家30多年的餐饮企业，每天都会用“智能掌柜”分析评价，匹配门店问题，以前要花上一整天的工作，现在十分钟就可完成。对于品牌老板，“智能掌柜”更像个“AI合伙人”，随时随地出谋划策，让经营有数可依。“原本的旺季，店里生意却一直不温不火。”云南玉溪一家云南菜十年老店“老俵饭店”今年暑期频繁访问美团“经营宝”堂食经营工具，向“智能掌柜”寻求经营建议。经过几轮深度交谈后，AI根据门店现有套餐和周边同类商家热销情况，为门店设计了一个3至4人的石锅鱼套餐。抱着试一试的态度，餐厅老板上线了套餐，并带动门店线上订单量增长了10%。除了商家AI工具，美团也面向用户推出了智能点餐AI助手，接入“AI服务员”帮忙推荐点餐，下单后可直接核销团购券，全面优化顾客堂食消费全链路体验，提升商家门店经营效率。长沙2025大众点评“必吃榜”餐厅丹丹热卤·长沙小吃（东瓜山店）使用智能点餐后，门店日均访问量上升了102%，显著高于长沙轻快餐门店增速。来源：联商网