2026 餐饮 AI 大洗牌：告别炫技，实战成主战场
近两年，AI 几乎成了餐饮界最炙手可热的话题。
然而，与早期聚焦技术实力和模型参数的探讨不同，现今餐饮老板对 AI 的关注日趋务实。比起技术有多前沿，他们更在意的是：这项技术能否切实帮餐厅提升利润、增加客流并优化运营效率。
2026 湾区 TOA 餐饮大会
已圆满收官，
会上，
主持人 Henry Xiao 携手
Palona 工程主管 Jason Jiang、
Treasure 宝藏中餐厅主理人 Han Cheng，
聚焦核心议题
AI 如何助力
餐饮运营降本增效与利润最大化
深入剖析了 AI 在餐饮领域的
真实落地场景及未来演进趋势。
两位嘉宾，
一位扎根技术研发前沿，
一位深耕餐厅经营一线，
双重视角的交汇，
也描绘出 AI 赋能餐饮行业的真实路径。
01
餐饮界对 AI 的关注，
正从概念转向实效回报
大会上，Han Cheng 分享了一个耐人寻味的现象：
十年前，他对 AI 兴趣寥寥，但多年深耕餐饮后，他发现如今越来越多 AI 研发人员主动研究餐饮，并频繁向老板们请教经营中的实际痛点。
这一转变背后，折射出 AI 行业正在进行的方向性调整。
Jason Jiang 指出，过去一两年，餐饮客户对 AI 的需求已发生显著变化。早期市场更看重技术带来的新鲜感，而现在老板们的问题则极其直接：能否助力增加订单、提升利润、降低成本及提高运营效率。
对餐饮行业而言，AI 正从一个概念性工具，逐渐演变为需用经营成果来验证价值的基础设施。
02
电话服务
成为 AI 率先落地的场景
在众多应用场景中，电话服务或许是当前最能立竿见影的领域之一。
Han Cheng 介绍，因经营北京烤鸭餐厅，许多预约无法完全依赖线上系统。顾客不仅需要订座，还涉及烤鸭数量确认、用餐时间协调等细节，因此大量订单仍需人工沟通。
这也引发了一个现实难题：餐厅下班后无人接电，营业高峰期又常占线。对餐厅而言，每一个未接来电背后，都可能意味着一次预约或一笔订单的流失。
接入 AI 电话助手后，即便在非营业时间，系统也能完成来电接听、记录需求及基础沟通；遇到复杂问题，则自动整理信息，待员工上班后进一步跟进。
Henry Xiao 表示，这也是众多连锁餐厅长期面临的痛点。顾客常遭遇电话无人接听或长时间占线，最终不仅导致订单流失，还可能留下 Google 等平台的负面评价，持续损害品牌口碑。
在美国市场，电话至今仍是关键的预约与订餐渠道。因此，助力餐厅减少漏接电话、提升响应效率，也成为 AI 最早实现商业价值的方向之一。
然而，随着越来越多餐厅引入 AI 客服，一个普遍顾虑随之浮现：若由 AI 接听电话，是否会削弱餐厅原本重视的服务体验？
Jason Jiang 认为，从实际使用情况看，顾客往往能意识到自己在与 AI 交流，但他们真正在意的并非对面是否为真人，而是需求能否被快速理解并解决。
围绕这一点，Palona 在产品设计上重点解决了三大问题：
· 全天候在线
无论营业与否，系统均能保持响应，杜绝漏接或占线情况。
· 深度适配餐饮场景
无论是菜单咨询、订位安排、饮食偏好还是过敏原信息，系统均能理解并有效回应。
· 明确能力边界
遇到投诉、退款等复杂问题时，系统会主动转接人工，而非强行处理。
从实际效果看，顾客对服务的评价标准正在演变。相比交流对象是否为真人，他们更在意问题是否解决，以及沟通过程是否高效顺畅。
如果说电话服务是北美餐厅的重要运营场景，那么多语言能力则是无法回避的现实需求。
在同一家餐厅，顾客可能使用英语、普通话、粤语甚至西班牙语沟通。对传统电话系统而言，这往往意味着更高的人力成本和管理复杂度。
Jason Jiang 介绍，Palona 在模型训练阶段已针对北美主要市场进行了大量多语言优化，重点覆盖英语、普通话、粤语和西班牙语等常见场景。
随着服务人群日益多元化，多语言能力正从竞争优势逐步演变为餐厅数字化服务的基础能力。
03
从前厅延伸至后厨，
视觉智能成餐饮 AI 新战场
除顾客服务外，Han Cheng 认为 AI 未来的更大价值或许出现在后厨运营领域。
目前许多餐厅的出餐节奏、工作分配和后厨协同，仍高度依赖经验丰富的厨师和管理人员进行判断。
哪些菜品优先制作、如何安排工作站协同、如何优化员工动线、如何管理库存，这些都直接影响出餐效率和运营成本。
在他看来，这些原本依靠经验驱动的管理工作，未来都有机会通过 AI 进行优化和辅助决策。
相比前台客服，这部分能力虽更复杂，但一旦成熟，对餐厅经营带来的影响可能更加深远。
围绕后厨运营话题，Jason Jiang 进一步介绍了 Palona 重点投入的下一阶段方向——视觉智能。
对于拥有多家门店的品牌，最大挑战往往不是制定标准，而是确保标准能在每一家店持续执行。
许多品牌建立了完整的服务流程、食品安全规范和产品标准，但管理层很难实时掌握各店的执行情况。
Palona 的解决方案是利用餐厅现有摄像头，通过多模态 AI 自动识别运营过程中的关键事件：
在前厅，系统能关注餐桌清洁、服务响应速度及顾客用餐环境；
在后厨，则能识别员工是否规范操作、是否遵守食品安全要求及是否存在违规行为。
更进一步，视觉智能还能助力品牌持续验证关键 SOP 是否得到执行。
Jason 以鼎泰丰为例介绍，其对小笼包品质要求极高，其中一项重要标准就是小笼包出笼后必须在一分钟内送达顾客餐桌。通过视觉识别系统，品牌可持续追踪这一标准在不同门店的执行情况，从而保证产品体验的一致性。
从某种程度上说，视觉 AI 正帮助连锁品牌建立一种规模化、可量化的运营监督机制。
04
从单点工具到餐厅智能中枢，
餐饮行业离全面 AI 化还有多远？
谈及行业未来，Jason Jiang 认为当前 AI 在餐饮行业的发展仍处于相对早期阶段。
现阶段大多数解决方案仍是针对单一问题提供单点服务，如接电话、分析数据或监控视频，但未来发展方向将是各类能力的深度融合。
当语音能力、视觉能力、大语言模型以及自动化设备逐步打通后，AI 将不再仅负责发现问题，还能参与决策和执行。
例如系统发现餐厅卫生异常、库存不足或服务效率下降时，可自动触发后续流程，甚至直接联动相关设备完成处理。
届时，AI 不再只是某一个工具，而会逐步演变为贯穿整个餐厅运营体系的智能中枢。
作为一线经营者，Han Cheng 也分享了自己的观察。在他看来，现阶段最大挑战并非技术能力，而是学习成本。
面对不断涌现的新工具和新产品，餐饮老板需投入大量时间理解、测试和调整工作流程，这也是许多企业推进数字化过程中最现实的阻力之一。
不过从长期看，他依然看好 AI 在多个方向的发展潜力，包括自动化硬件设备、面向消费者的服务工具、面向员工的运营辅助系统以及面向管理层的决策支持平台。
从目前发展轨迹看，AI 在餐饮行业最先落地的场景已逐渐清晰：顾客服务、电话预约、运营监控以及标准化管理。
这些能力或许还无法彻底改变一家餐厅，但已开始影响餐厅每天的运营效率和经营成果。而对于绝大多数餐饮企业而言，这些能直接产生经营回报的应用，才是真正值得关注的起点。
TOA 2026
本次 2026 TOA 大会湾区站顺利开幕，接下来，我们将继续走进其他城市，推动更多亚洲品牌在北美实现真正落地与长效成长。
下一站，
TOA 即将抵达洛杉矶！
8 月 25 日，
将有更多北美优秀餐饮人共襄盛举，
一同探讨北美中餐的未来之路。
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