تقرير البحث حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع المطاعم في الصين 2026: يحفّز الذكاء الاصطناعي في قطاع المطاعم التحوّل بسرعة، ويدفع القطاع إلى قفزة نوعية نحو “الذكاء”

سؤال إلى الذكاء الاصطناعي · كيف يساعد ذكاء المطاعم (AI) شركات المطاعم على خفض التكاليف وزيادة الكفاءة؟

لفهم الوضع الراهن لتطوير ذكاء المطاعم في الصين بشكل أعمق، أصدرت مؤسسة 红餐 (Hongcan) للأبحاث في قطاع المطاعم بالتعاون مع جمعية 红餐 成长社 (Hongcan Growth Club) تقريرًا بعنوان “تقرير أبحاث تطبيقات ذكاء المطاعم في الصين 2026”.

في الوقت الحالي، دخلت صناعة المطاعم الصينية مرحلة جديدة من المنافسة على حجم السوق. تتزايد باستمرار تكاليف مثل العمالة ومستلزمات الطعام والإيجارات، وأصبح خفض التكاليف وزيادة الكفاءة القضية الأساسية للتطوير في هذا القطاع. إن التطور السريع للتقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي ودمجها العميق يقدّم دعمًا محوريًا لكسر عتبة كفاءة صناعة المطاعم والتعامل مع المنافسة المتجانسة؛ إذ إن الذكاء الاصطناعي يتحول من خيار متاح لشركات المطاعم إلى خيار إلزامي.

فماذا عن الوضع الحالي لذكاء المطاعم في الصين؟ وما هي اتجاهات التطور؟ وأمام التطور المستقبلي ما هي الفرص والتحديات التي سيواجهها؟ ولهذا، أصدرت مؤسسة 红餐 للأبحاث في قطاع المطاعم بالتعاون مع جمعية 红餐 成长社 تقرير “تقرير أبحاث تطبيقات ذكاء المطاعم في الصين 2026”.

من 24 إلى 26 مارس 2026، أُقيم بشكلٍ كبير مؤتمر “مهرجان صناعة المطاعم الصينية 2026” إلى جانب “المعرض العالمي لقطاع المطاعم HCC رقم 35” في مركز هانغتشو للمؤتمرات والمعارض، بتنظيم مشترك من الاتحاد العالمي لصناعة المطاعم الصينية و网站 Redcan (Redcan Net). في 26 مارس، ألقى رئيس الذكاء الاصطناعي لدى Redcan والعضو المؤسس المشترك لجمعية Redcan Growth Club، لي بانغ، خطابًا ومشاركة في الموقع حول التقرير. فيما يلي عرض لجزء من محتوى التقرير.

△ رئيس الذكاء الاصطناعي لدى Redcan، ولي بانغ، العضو المؤسس المشترك لجمعية Redcan Growth Club

1. ذكاء المطاعم في مرحلة تطور متسارع، وتلعب الشركات الرائدة دورًا مهمًا في دفع تطبيقات AI على أرض الواقع

خلال السنوات الأخيرة، وبعد أن شهدت صناعة المطاعم نموًا سريعًا، بدأت تدريجيًا مرحلة المنافسة في السوق القائمة. تُظهر بيانات 企查查 أن عدد الشركات المرتبطة بالمطاعم في جميع أنحاء الصين المسجلة في 2025 بلغ 2.4 مليون شركة، بانخفاض سنوي قدره 14%، بينما تجاوز عدد الشركات القائمة 16 مليونًا وأكثر.

وفي الوقت نفسه، تتزايد باستمرار التكاليف الأساسية مثل العمالة ومستلزمات الطعام والإيجارات، ما يضغط تدريجيًا على هوامش أرباح الشركات. وعلى سبيل المثال، وبحسب BOSS直聘، في الربع الرابع من 2025، بلغ متوسط الرواتب الشهرية لطهاة قطاع المطاعم وخدمة النُزلاء 6,777 يوانًا و4,884 يوانًا على التوالي، بزيادة سنوية قدرها 6.1% و1.6%.

في ظل هذا السياق، أصبح خفض التكاليف وزيادة الكفاءة القضية الأساسية لبقاء شركات المطاعم وتطورها. ومن سلسلة التوريد وسلسلة الإمداد وصولًا إلى العلامات التجارية للمطاعم في المنبع والبالأسفل، تعمل جميع الأطراف على التطبيقات العملية للنماذج الكبيرة الخاصة بالذكاء الاصطناعي؛ وقد أدى ذلك أيضًا إلى ظهور العديد من التقنيات والاستراتيجيات الجديدة.

ومن بينها، فإن النضج السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي يوفّر حلولًا جديدة لشركات المطاعم الصينية لخفض التكاليف وزيادة الكفاءة ومواجهة المنافسة. وبالأخص، مع وصول عصر النماذج الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي، لن يكون الذكاء الاصطناعي مجرد “خيار” لشركات المطاعم، بل “خيارًا إلزاميًا”. إن الاستخدام المتعمق لتقنيات الذكاء الاصطناعي يعد استراتيجية مهمة لكسر سقف الكفاءة والتعامل مع المنافسة المتجانسة في ظل المنافسة على السوق القائمة.

يُشتبه أن هذه الصورة مولدة بواسطة AI

حاليًا، يشهد سوق ذكاء المطاعم عالميًا فترة توسع سريع، مع ارتفاع كل من حجم السوق ومعدل النمو، ما يعكس زخمًا قويًا للتطور. وفقًا لمعلومات منشورة، وصل حجم سوق ذكاء المطاعم العالمي في 2025 إلى 15 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 38.9%، ومن المتوقع أن يتجاوز 20 مليار دولار في 2026.

ومن منظور التوزع الإقليمي، يظهر سوق ذكاء المطاعم العالمي نمطًا من “أمريكا الشمالية في المقدمة، وآسيا تلاحق عن قرب”. إذ تحتل أمريكا الشمالية موقع الريادة بحصة 58%، بينما تُعد آسيا مركز النمو الثاني، بحوالي 24% من حجم السوق.

وعند الحديث تحديدًا عن تطبيقات ذكاء المطاعم في الصين، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع المطاعم تشهد نموًا سريعًا، لكن نسبة الانتشار لا تزال بحاجة إلى الارتفاع. فعلى سبيل المثال، وفقًا لبحث أجراه معهد 红餐 للأبحاث في قطاع المطاعم، تبلغ نسبة اختراق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في صناعة المطاعم في الصين حاليًا 15% فقط، إلا أنه مع استمرار تطبيق تقنيات ذكاء المطاعم في مزيد من المجالات، يتوقع معهد 红餐 للأبحاث في قطاع المطاعم أن يرتفع هذا الرقم إلى 50% بحلول عام 2028.

كما أن أسواق سيناريوهات تطبيق ذكاء المطاعم يحظى أيضًا بتقدير سوق رأس المال. ورغم أن إجمالي مبالغ التمويل في قطاع المطاعم في الصين قد شهد في السنوات الأخيرة اتجاهًا هابطًا، فإن مسار ذكاء المطاعم AI يظهر نموًا عكسيًا في الزخم، إذ عادت كل من مبالغ التمويل وعدد أحداث التمويل إلى الارتفاع معًا. في 2025، وقعت 18 عملية تمويل في مجال ذكاء المطاعم AI، بإجمالي تمويل يقارب 2.8 مليار يوان، بزيادة سنوية قدرها 55.6%، ما يشير إلى تركيز أكبر من رأس المال على هذا المجال.

ومن ناحية المشاركين في سوق ذكاء المطاعم، تشمل السوق الصينية لذكاء المطاعم AI المشاركين الرئيسيين: كبار شركات المطاعم، مزودو خدمات SaaS، مورّدو حلول ذكاء اصطناعي عمودية (عمودية)، وكبار شركات الإنترنت العابرة للقطاعات.

ومن بين ذلك، فإن شركات المطاعم مثل ماكدونالدز، هاي دي لاو، ستاربكس؟ رٍح؟ (Luckin Coffee) وMIXUE Bingcheng (蜜雪冰城)، شركة Jey Wei Food (绝味食品)، Banu Hotpot (巴奴火锅)، Xin Rongji (新荣记)، وHe Fu Lu Mian (和府捞面) وغيرها، وبدعم من شبكات كبيرة من المتاجر، وترسّبات هائلة من البيانات، ورأس مال قوي، تلعب دورًا مهمًا في دفع تطبيقات ذكاء المطاعم على أرض الواقع. لكن بالنظر إلى اعتبارات أمن البيانات وتكاليف التطوير ووجود حلقة إغلاق للتطبيق، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لدى الشركات الرائدة يصعب تعميمها على المزيد من شركات المطاعم.

ومع ذلك، في الوقت الحالي، ظهرت في سلسلة بيئة ذكاء المطاعم أيضًا مجموعة من مورّدي ذكاء المطاعم المتميزين، مثل: الروبوتات التفاعلية التي أطلقتها شركة Zhiyuan Technology، وروبوتات توصيل الطعام التي صنعتها شركة Qingle Intelligent، وروبوتات طهي AI للطبخ التي طورتها شركة Topbon ・ Chuji (拓邦・厨纪)، وبطاقات صوتية ذكية لذكاء المطاعم (AI) من شركة Yu Hua Xiao Hong Hua (羽化小红花)، وأداة تسويق AI شاملة “碰一碰” من منصة Zhifan? (智碰宝)، ومنصة التشغيل الذكية على مستوى الشركات “Xiao Ao” التي أطلقتها شركة Oqiwie? (奥琦玮)، وخدمات التقييم الذكية بالذكاء الاصطناعي من شركة Huipingdian (慧点评)، وحلول تشغيل المناطق الخاصة الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Icc Grow (Icc Grow) وغيرها، إذ تدفع جميعها تطبيقات ذكاء المطاعم إلى أرض الواقع.

ورغم أن وتيرة تطور ذكاء المطاعم في الصين قوية حاليًا، فإنه لا يزال توجد العديد من الصعوبات أثناء عملية التطبيق. مثل: تدني دقة النماذج العامة، والانتشار المفرط للـ"AI الزائف" بشكل كارثي، واختلال توازن العرض والطلب للكوادر متعددة التخصصات.

وبحسب معهد 红餐 للأبحاث في قطاع المطاعم، ومن خلال المراقبة المستمرة لحالات منصات النماذج الكبيرة الكبرى داخل وخارج الصين، وجد أن حالات تطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاع المطاعم العمودي قليلة جدًا. إذ إن معظم الشركات ما زالت تطبق الذكاء الاصطناعي على مستويات أساسية، مثل توليد النصوص، وتحرير الفيديو، والإجابة التلقائية على خدمة العملاء، وغيرها.

2. بالاعتماد على بنية من أربع طبقات: الإدراك، اتخاذ القرار، التفاعل، التنفيذ، أصبح ذكاء المطاعم متغلغلًا في جميع حلقات التشغيل في المطاعم

في الوقت الحالي، شكّل تكنولوجيا ذكاء المطاعم بنية تعاون من أربع طبقات: الإدراك واتخاذ القرار والتفاعل والتنفيذ، لتوفير دعم أساسي للتطور الذكي لشركات المطاعم. تقوم طبقة الإدراك بجمع بيانات السيناريوهات والتعرّف عليها، لتؤسس قاعدة بيانات للذكاء؛ وتعتمد طبقة اتخاذ القرار على مخرجات خوارزمية لتحقيق قرارات تشغيلية دقيقة وتحسين تخصيص الموارد؛ وتُحسّن طبقة التفاعل تجربة الخدمة وكفاءة التشغيل عبر تقنيات التفاعل بين الإنسان والآلة؛ أما طبقة التنفيذ فتنجز أعمالًا نمطية عبر روبوتات ذكية.

1．طبقة إدراك ذكاء المطاعم تعتمد على رؤية الحاسوب كالتقنية الأساسية، لتحقيق جمع بيانات السيناريوهات والمراقبة الذكية

تُعد طبقة الإدراك بمثابة “حواس” ذكاء المطاعم الخمس، إذ تعتمد بشكل أساسي على تقنيات الرؤية الحاسوبية (CV)، عبر خوارزميات مثل التعرّف على الصور واكتشاف الأهداف، لتحويل بيانات المشهد المادية إلى معلومات بنيوية، ما يضع أساس البيانات للأتمتة والذكاء في المطاعم.

في التطبيقات العملية، تناسب تقنيات طبقة الإدراك سيناريوهات صالة الاستقبال والمطبخ الخلفي. ففي صالة الاستقبال، يمكن لتقنيات CV تحليل حركة الزوار ومشاعر العملاء بدقة، وتحسين مسارات الخدمة، ورفع تجربة تناول الطعام؛ وفي المطبخ الخلفي، يمكن تحقيق مراقبة الامتثال للنظافة، وضبط جودة الأطباق، وإدارة خسارة المكونات الغذائية، لضمان توحيد معايير الإنتاج وتجنب مخاطر سلامة الغذاء.

على سبيل المثال، نظام الفحص الذكي بالذكاء الاصطناعي الذي طوّرته شركة 海底捞 بنفسها “يتضمن تطبيقًا عميقًا لتقنيات CV” وقد حقق بالفعل تغطية 100% لجميع المتاجر في جميع أنحاء البلاد. يعتمد هذا النظام على تقنيات الرؤية الحاسوبية والحوسبة الطرفية (Edge Computing) لتحقيق إدارة بنظام حلقة مغلقة خلال ساعتين، وبمعدل دقة في التعرّف يتجاوز 95%، ما يضمن فعليًا توحيد تطبيق معايير الخدمة، ويدفع معدل حصول المتاجر على تقييمات إيجابية إلى الاستقرار عند 98% فما فوق.

2．طبقة اتخاذ القرار في ذكاء المطاعم تقود قرارات ذكية عبر الخوارزميات، وتمنح كفاءة وقوة دفع لسلسلة التوريد وتشغيل المطاعم على طول السلسلة بأكملها

تعتمد طبقة اتخاذ القرار على بيانات طبقة الإدراك وبيانات التشغيل التاريخية للشركة، وبالاعتماد على خوارزميات مثل تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي والتنبؤات وفق سلاسل زمنية، لتحقيق تحليل متعمق وقرارات ذكية، لتوفير مرجع لإدارة أعمال الشركة.

يمكن تطبيق تقنيات طبقة اتخاذ القرار في سيناريوهات التشغيل وسلسلة التوريد. ففي سيناريوهات التشغيل، تشمل التطبيقات الأساسية التنبؤ الدقيق بالطلب والتسعير الديناميكي والجدولة الذكية للموظفين، ما يساهم في تحسين توزيع القوى العاملة ورفع كفاءة التشغيل؛ وفي سيناريوهات سلسلة التوريد، يمر الذكاء الاصطناعي عبر حلقات الشراء والتخزين والتوصيل بالكامل، لتحقيق شراء ذكي وإدارة المخزون، وتقليل خسارة المكونات الغذائية.

على سبيل المثال، تعتمد شركة 绝味食品 على قواعد بيانات ضخمة وخوارزميات تحليل البيانات الضخمة وغيرها لبناء مصفوفة “مصفوفة الوكلاء الذكية” التي تتضمن ثلاثة وكلاء أذكياء. من بينها، يعتمد وكيل طلب الطعام “Xiao Huo Ya” (小火鸭) على توصيات مخصصة وتفاعل لتحسين سلسلة اتخاذ القرار وتعزيز القيمة العاطفية؛ بينما يقوم مدير المطعم بالذكاء الاصطناعي لدى 绝味 “Jue Zhi” بتجميع 143 ألف سجل خبرة لمديري المتاجر من الدرجة الذهبية، لدعم تدريب العاملين بالتعلم والعمل جنبًا إلى جنب، وممارسة المبيعات في التدريب؛ ويقوم “وكيل أعضاء AI” بتفكيك حلقات مثل جذب العملاء، والامتيازات، واختيار المنتجات، والمحتوى إلى تنسيق تعاوني بين عدة Agents، بما يرفع فعالية الفعاليات.

3．طبقة تفاعل ذكاء المطاعم تعتمد على معالجة اللغة الطبيعية لتحقيق تفاعل سلس بين الإنسان والآلة، مع رفع ملحوظ لكفاءة الطلبات وتجربة الخدمة

تعمل طبقة التفاعل كجسر اتصال بين ذكاء المطاعم والإنسان، إذ تعتمد بشكل أساسي على تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مع قدرات مثل نموذج اللغة الكبير (LLM) والتعرّف على الكلام (ASR)، لتحقيق تفاعل طبيعي وسلس بين الإنسان والآلة.

تشمل تطبيقاته سيناريوهات صالة الاستقبال والمطبخ الخلفي والعمليات: يمكن في صالة الاستقبال استخدام طلب الطعام عبر الصوت بالذكاء الاصطناعي وخدمة عملاء ذكية متعددة اللغات؛ وفي المطبخ الخلفي، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة تصميم قائمة الطعام الذكية؛ وعلى مستوى العمليات، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد نصوص تسويق مخصصة.

على سبيل المثال، تُعد ماكدونالدز واحدة من أوائل الشركات التي قامت بنشر خدمة طلب الطعام الذكية عبر الذكاء الاصطناعي. بعد نشر نظام الطلب عبر الذكاء الاصطناعي، ارتفع متوسط قيمة الطلب بنسبة 4.5%، كما ارتفعت دقة الطلب ودقة طلبات الطعام بنسبة 17 و13 نقطة مئوية على التوالي، وانخفضت مدة انتظار العملاء وزمن توقف الأجهزة بمقدار 50% و40% على التوالي، ما عزز بشكل واضح الكفاءة التشغيلية والفوائد التشغيلية.

4．طبقة تنفيذ ذكاء المطاعم تعتمد على تقنية الروبوتات الذكية لتحقيق أتمتة المهام، وحجم سوق روبوتات المطاعم يشهد توسعًا سريعًا

تعتمد طبقة تنفيذ ذكاء المطاعم بشكل أساسي على تقنية الروبوتات الذكية، عبر دمج الروبوتات التعاونية، الملاحة SLAM، التحكم الدقيق بالقوة (精密力控) وغيرها من التقنيات، لتحويل أوامر اتخاذ القرار إلى أعمال فيزيائية. وتشمل تطبيقاتها سيناريوهات مثل الطهي في المطبخ الخلفي، والخدمة في صالة الاستقبال، والتخزين في سلسلة التوريد.

تُظهر البيانات أن الفترة من 2020 إلى 2030، يتوقع أن ينمو حجم سوق روبوتات المطاعم في الصين من 500 مليون يوان إلى 32 مليار يوان؛ ومن بين الفئات الأساسية روبوتات الطهي/الطبخ وروبوتات توصيل الطعام/نقل الأطباق. وتعمل تقنيات طبقة التنفيذ على دفع أتمتة المهام في صناعة المطاعم وتوحيدها بسرعة، ما يوفر دعمًا صلبًا لخفض التكاليف وزيادة الكفاءة على مستوى الصناعة.

على سبيل المثال، في مجال روبوتات الطهي/الطبخ، فإن روبوت الطهي بالذكاء الاصطناعي-F3 من شركة 拓邦・厨纪 (拓邦・厨纪) مزود بنظام AI، إذ يتمتع نظام الذكاء الاصطناعي بقدرة التعلم الذاتي، ويمكنه تلقائيًا تحسين معلمات الطهي بناءً على المكونات الغذائية وملاحظات المستخدمين. يدمج هذا المنتج ستة نماذج/وحدات رئيسية، بما يتيح تحكمًا دقيقًا في درجة الحرارة، وخلطًا ذاتيًا تلقائيًا، وإضافة المكونات تلقائيًا مع تنظيف، بالإضافة إلى إمكانية الإضافة الدقيقة لمختلف أنواع التوابل مثل البودرة، والسوائل، والمكونات اللزجة، وشحم الخنزير (猪油) وغيرها. ويُعد هذا المنتج مناسبًا تمامًا لسيناريوهات متعددة مثل المطاعم الرسمية، والوجبات السريعة، ونوافذ الطعام الجماعي (团餐档口) وغيرها؛ وتصل نسبة إعادة شراء المنتج إلى 90%، وقد تم بيع المنتج إلى 30 إقليمًا على مستوى المحافظات في جميع أنحاء البلاد.

وفي مجال روبوتات توصيل الطعام، طورت شركة 擎朗智能 科技 (擎朗智能) بالفعل حلولًا قابلة للتكيف عبر سيناريوهات متعددة تشمل التوصيل في المطاعم الصينية الرسمية، وقطاع المطاعم اليابانية، وتوصيل الفنادق. وتطرح نماذج مخصصة بحسب كل سيناريو. وقد حققت قفزات في قدرات رئيسية مثل تجنب العوائق على مستوى المليمتر (毫米级避障)، والتوصيل بين الطوابق، والتفاعل متعدد اللغات، لتوفير حلول نقل طاقة نمطية ناضجة وثابتة يمكنها دعم التوسع واسع النطاق لسلاسل المطاعم.

وفي مجال روبوتات العروض التفاعلية، قامت شركة 智元科技 ببناء مصفوفة من منتجات روبوتات قابلة للتكيف مع سيناريوهات متعددة. ويتجاوز حجم المعدات 1000 وحدة، وقد تم بالفعل عقد تعاون عميق مع عدة شركات مطاعم معروفة، ويغطي نطاق الخدمة مدنًا تتجاوز 50 مدينة.

نهاية الكلام

في المستقبل، ومع نضج التقنيات وتعميق السيناريوهات، سيتطور ذكاء المطاعم نحو أربعة اتجاهات: التشغيل الذكي المستقل، وتطبيقات GEO العميقة، وبناء نظام الوظائف المخصصة للذكاء الاصطناعي، وإنشاء قاعدة معرفة خاصة. وللتعامل بشكل أفضل مع هذا الاتجاه، ينبغي على شركات المطاعم التركيز على ثلاث مهام رئيسية: أولًا، اختيار نماذج كبيرة سائدة سهلة الاستخدام، ودفع تطبيق الجميع عبر تدريب منهجي وآليات تحفيز؛ ثانيًا، تخصيص Agents ذكية متكيفة مع سيناريوهات العمل، وإنشاء آلية للتحسين عبر التكرار المستمر؛ ثالثًا، إعادة فرز أصول المعرفة لدى الشركة بالكامل، وإتمام بناء قاعدة المعرفة وترويض/تأهيل النماذج (model finetuning)، لتشكيل حلقة إغلاق تغذية راجعة تعتمد على البيانات.

المؤلف: معهد 红餐 للأبحاث في قطاع المطاعم