Laporan Riset Aplikasi AI dalam Industri Restoran Tiongkok 2026: AI Restoran Mempercepat Transformasi, Mendorong Lompatan "Cerdas" Industri

Tanya AI · Bagaimana AI Restoran Membantu Perusahaan Restoran Menekan Biaya dan Meningkatkan Efisiensi?

Untuk mendalami kondisi perkembangan AI di sektor kuliner di Tiongkok saat ini, RedCanal Industry Research Institute berkolaborasi dengan RedCanal Growth Society merilis “Laporan Penelitian Aplikasi AI Kuliner Tiongkok 2026”.

Saat ini, industri kuliner Tiongkok telah memasuki tahap kompetisi persaingan berbasis volume. Biaya-biaya seperti tenaga kerja, bahan makanan, dan sewa terus meningkat. Menekan biaya dan meningkatkan efisiensi menjadi topik inti pembangunan industri. Inovasi cepat teknologi kecerdasan buatan dan penerapan mendalamnya memberikan dukungan kunci agar industri kuliner mampu memecahkan hambatan efisiensi dan menghadapi persaingan yang homogen. AI sedang beralih dari opsi bagi perusahaan kuliner menjadi kebutuhan wajib.

Lalu, seperti apa kondisi AI kuliner Tiongkok saat ini? Arah perkembangannya apa saja? Peluang dan tantangan apa yang akan dihadapi di masa depan? Untuk itu, RedCanal Industry Research Institute berkolaborasi dengan RedCanal Growth Society merilis “Laporan Penelitian Aplikasi AI Kuliner Tiongkok 2026”.

Dari 24 hingga 26 Maret 2026, Pesta Industri Kuliner Tiongkok 2026 sekaligus Pameran Industri Kuliner Global HCC ke-35 yang diselenggarakan bersama oleh World Chinese Catering Industry Association dan RedCanal.com dengan resmi berlangsung di Hangzhou Convention & Exhibition Center. Pada 26 Maret, Chief AI Officer RedCanal, sekaligus Co-founder RedCanal Growth Society, Li Bang, menyampaikan pidato dan berbagi di lokasi berdasarkan laporan tersebut. Berikut ini adalah sebagian konten yang ditampilkan dari laporan.

△ Chief AI Officer RedCanal, Co-founder RedCanal Growth Society Li Bang

1. AI kuliner sedang berada pada periode perkembangan dengan kecepatan berubah, perusahaan restoran terdepan memainkan peran penting dalam mendorong implementasi aplikasi AI

Dalam beberapa tahun terakhir, setelah industri kuliner mengalami pertumbuhan pesat, industri ini secara bertahap memasuki tahap kompetisi berbasis volume. Berdasarkan data dari Qichacha, pada 2025 jumlah registrasi perusahaan terkait kuliner di seluruh Tiongkok mencapai 2,4 juta, turun 14% year-on-year, namun jumlah perusahaan yang sudah ada (existing) melebihi 16 juta.

Di saat yang sama, biaya inti seperti tenaga kerja, bahan makanan, dan sewa terus meningkat, sehingga ruang keuntungan perusahaan terus tertekan. Sebagai contoh biaya tenaga kerja, menurut Boss Zhipin, pada kuartal IV 2025, gaji rata-rata koki dan pelayan di industri kuliner masing-masing mencapai 6.777 yuan/bulan dan 4.884 yuan/bulan, naik 6,1% dan 1,6% year-on-year.

Dalam konteks ini, menekan biaya dan meningkatkan efisiensi menjadi topik inti bagi kelangsungan hidup serta pengembangan perusahaan kuliner. Mulai dari rantai pasokan di hulu hingga merek kuliner di hilir, semua pihak bergerak seputar penerapan praktis model AI skala besar. Hal ini sekaligus melahirkan banyak teknologi dan strategi baru.

Di antaranya, kematangan cepat teknologi kecerdasan buatan memberikan solusi baru untuk menekan biaya dan meningkatkan efisiensi serta menghadapi persaingan bagi perusahaan kuliner Tiongkok. Secara khusus, seiring datangnya era model skala besar dan AI generatif, teknologi AI tidak lagi menjadi “opsi” bagi perusahaan kuliner, melainkan “kewajiban”. Penggunaan AI secara mendalam akan menjadi strategi penting bagi perusahaan kuliner untuk menembus batas efisiensi dan menghadapi persaingan yang homogen di bawah kompetisi berbasis volume.

Diduga gambar dihasilkan oleh AI

Saat ini, pasar AI kuliner global sedang berada pada periode ekspansi cepat. Baik skala maupun laju pertumbuhannya sama-sama tinggi, menunjukkan dorongan pertumbuhan yang kuat. Berdasarkan informasi publik, pada 2025 ukuran pasar AI kuliner global mencapai 15 miliar dolar AS, naik 38,9% year-on-year, dan diperkirakan pada 2026 akan menembus 20 miliar dolar AS.

Dari struktur wilayah, pasar AI kuliner global menunjukkan pola “Amerika Utara memimpin, Asia mengejar di belakang”. Di mana Amerika Utara memegang pangsa dominan sebesar 58%; Asia menjadi kutub pertumbuhan terbesar kedua, sekitar 24% dari ukuran pasar.

Jika ditinjau lebih spesifik dari penerapan AI kuliner di negara kita, aplikasi AI di industri kuliner Tiongkok sedang berkembang dengan kecepatan tinggi, tetapi tingkat adopsinya masih perlu ditingkatkan. Misalnya, dilihat dari tingkat penetrasi aplikasi AI, menurut survei RedCanal Industry Research Institute, saat ini tingkat penetrasi aplikasi AI di industri kuliner Tiongkok hanya 15%; namun seiring penerapan teknologi AI kuliner yang makin lanjut, RedCanal Industry Research Institute memperkirakan angka tersebut akan meningkat lagi menjadi 50% pada 2028.

Sementara itu, skenario penerapan AI kuliner juga mendapat perhatian positif dari pasar modal. Meskipun dalam beberapa tahun terakhir nilai pendanaan industri kuliner Tiongkok secara keseluruhan terus menurun, sektor AI kuliner justru menunjukkan tren pertumbuhan yang berlawanan. Baik nilai pendanaan maupun jumlah peristiwa pendanaan sama-sama kembali naik. Pada 2025, sektor AI kuliner mencatat 18 peristiwa pendanaan, dengan total nilai pendanaan sekitar 2,8 miliar yuan, naik 55,6% year-on-year; modal makin terfokus.

Dilihat dari para pelaku pasar AI kuliner, pasar AI kuliner Tiongkok terutama diisi oleh raksasa kuliner terdepan, penyedia layanan SaaS, penyedia solusi AI vertikal, serta raksasa internet lintas bidang.

Di antaranya, perusahaan kuliner seperti McDonald’s, Haidilao, Luckin Coffee, MiXue BingCheng, Yanyi Food, Banhuo Hotpot, Xin Rongji, Hopeful Noodle dan lainnya, berperan penting dalam mendorong implementasi aplikasi AI kuliner berkat jaringan gerai yang besar, akumulasi data dalam jumlah besar, serta kekuatan modal yang kuat. Namun, dengan mempertimbangkan keamanan data serta biaya pengembangan dan penerapan yang membentuk siklus tertutup, aplikasi AI perusahaan terdepan sulit diperluas menjadi milik lebih banyak perusahaan kuliner.

Meski demikian, saat ini juga muncul sejumlah pemasok AI kuliner yang unggul di ekosistem AI kuliner, seperti robot interaktif yang diluncurkan oleh Zhiyuan Technology, robot pengantar makanan yang dibangun oleh Aiqing Intelligent, robot AI memasak yang dikembangkan oleh TUBO · Chef Ji, kartu suara AI cerdas “Xiaohonghua” dari Yuhuaxiaohonghua, alat pemasaran AI omnichannel “Peng Yipeng” yang diluncurkan oleh Icc Pengbao, platform operasi cerdas level perusahaan “Xiaoao” yang diterbitkan oleh Oqiwei, layanan penilaian AI cerdas yang disediakan oleh Huidianping, solusi pengelolaan private domain AI cerdas yang diluncurkan oleh Icc Grow, dan lain sebagainya—semuanya mendorong penerapan AI kuliner.

Walaupun momentum perkembangan AI kuliner di negara kita sedang sangat kuat, dalam proses implementasinya masih ada banyak kesulitan. Misalnya, akurasi model umum yang cenderung rendah, maraknya “pseudo-AI”, serta ketidakseimbangan pasokan-permintaan talenta tipe majemuk.

Dan berdasarkan pengamatan berkelanjutan terhadap kasus-kasus berbagai platform model besar di dalam dan luar negeri, RedCanal Industry Research Institute menemukan bahwa sangat sedikit contoh aplikasi AI pada industri kuliner yang spesifik/vertikal. Lebih banyak perusahaan kuliner masih menggunakan AI pada lapisan dasar, seperti pembuatan naskah, pengeditan video, dan jawaban otomatis untuk layanan pelanggan.

2. Berbekal arsitektur empat lapis persepsi, keputusan, interaksi, dan eksekusi, AI kuliner telah meresap ke seluruh aspek operasi restoran

Saat ini, teknologi AI kuliner telah membentuk arsitektur sinkronisasi empat lapis: persepsi, keputusan, interaksi, dan eksekusi, yang menjadi dukungan inti bagi perkembangan cerdas perusahaan kuliner. Lapisan persepsi menyelesaikan pengumpulan dan identifikasi data skenario, sehingga menjadi dasar data bagi kecerdasan; lapisan keputusan, bersandar pada algoritma untuk menghasilkan keputusan operasi yang lebih rinci, mewujudkan optimasi konfigurasi sumber daya; lapisan interaksi mengoptimalkan pengalaman layanan dan efisiensi operasional melalui teknologi interaksi manusia-mesin; lapisan eksekusi menggunakan robot cerdas untuk menerapkan pekerjaan standar.

1. Lapisan persepsi AI kuliner berpusat pada teknologi computer vision, mewujudkan pengumpulan data skenario dan pemantauan cerdas

Sebagai “pancaindra” AI kuliner, lapisan persepsi inti mengandalkan teknologi computer vision (CV). Melalui algoritma seperti pengenalan gambar dan deteksi objek, data skenario fisik diubah menjadi informasi terstruktur, sehingga menjadi dasar data bagi kecerdasan kuliner.

Dalam aplikasi praktis, teknologi lapisan persepsi cocok untuk skenario area depan dan area dapur. Di area depan, teknologi CV dapat menganalisis arus pengunjung dan emosi pelanggan secara akurat, mengoptimalkan jalur layanan, serta meningkatkan pengalaman bersantap; di area dapur, teknologi ini dapat mewujudkan pemantauan kepatuhan kebersihan, kontrol kualitas hidangan, dan manajemen kehilangan bahan makanan, sehingga menjamin keluaran yang distandardisasi dan menghindari risiko keamanan pangan.

Sebagai contoh, sistem inspeksi cerdas AI milik Haidilao yang dikembangkan sendiri mengadopsi teknologi CV secara mendalam. Saat ini, sistem tersebut telah mencapai cakupan 100% untuk seluruh gerai di seluruh negeri. Sistem ini mengandalkan teknologi computer vision dan edge computing, untuk mewujudkan manajemen siklus tertutup dalam 2 jam, akurasi pengenalan melebihi 95%. Hal ini secara efektif menjamin penyelarasan penerapan standar layanan dan mendorong tingkat pujian gerai stabil di atas 98%.

2. Lapisan keputusan AI kuliner digerakkan oleh algoritma untuk keputusan cerdas, memberikan dukungan peningkatan efisiensi bagi seluruh rantai operasi restoran dan rantai pasokan

Lapisan keputusan berdasarkan data lapisan persepsi dan data historis operasional perusahaan. Dengan memanfaatkan algoritma seperti analisis big data, machine learning, serta prediksi deret waktu, dilakukan analisis mendalam dan pengambilan keputusan cerdas, sehingga menyediakan referensi bagi manajemen operasi perusahaan.

Teknologi lapisan keputusan dapat diterapkan pada skenario operasi dan rantai pasokan. Dalam skenario operasi, penerapan utamanya meliputi prediksi permintaan yang presisi, penetapan harga dinamis, dan penjadwalan cerdas, yang dapat mengoptimalkan penempatan tenaga kerja dan meningkatkan efisiensi operasional; dalam skenario rantai pasokan, AI mencakup seluruh tahapan pembelian, pergudangan, dan pengantaran, untuk mewujudkan pembelian cerdas dan manajemen persediaan, sehingga menurunkan kehilangan bahan makanan.

Sebagai contoh, perusahaan Yanyi Food mengandalkan basis data yang sangat besar serta algoritma analisis big data untuk membangun matriks agen cerdas AI yang mencakup tiga “agen cerdas” utama. Di antaranya, AI pemesanan “Xiaohuoyā” mengoptimalkan jalur keputusan melalui rekomendasi yang dipersonalisasi dan interaksi, serta meningkatkan nilai emosional; AI manajer toko Yanyi “Juezhi” mengendapkan 143k catatan pengalaman manajer toko bintang (gold), mendukung staf belajar sambil bekerja, latihan penjualan, dan sejenisnya; AI anggota “Zhiti” memecah tahapan seperti penargetan pelanggan, hak dan manfaat, pemilihan produk, konten, dan lainnya menjadi kerja sama multi-agent (multi-agen), sehingga meningkatkan efektivitas aktivitas.

3. Lapisan interaksi AI kuliner mengandalkan teknologi pemrosesan bahasa alami untuk mewujudkan interaksi manusia-mesin yang lancar, secara nyata meningkatkan efisiensi pemesanan dan pengalaman layanan

Sebagai jembatan penghubung antara AI kuliner dan manusia, lapisan interaksi inti mengandalkan teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP), dipadukan dengan kemampuan seperti model bahasa besar (LLM) dan pengenalan suara (ASR), untuk mewujudkan interaksi manusia-mesin yang alami dan lancar.

Penerapannya mencakup skenario area depan, dapur belakang, dan operasional: area depan dapat menggunakan pemesanan suara AI dan layanan pelanggan cerdas multi-bahasa; area dapur dapat memanfaatkan AI untuk membantu desain menu cerdas; sisi operasional dapat menggunakan AI untuk menghasilkan naskah pemasaran yang dipersonalisasi.

Sebagai contoh, McDonald’s adalah salah satu perusahaan kuliner paling awal yang menerapkan pemesanan cerdas berbasis AI. Setelah deploy pemesanan AI, nilai rata-rata transaksi (客单价) meningkat 4,5%, dan akurasi pesanan serta pemesanan masing-masing meningkat 17 dan 13 poin persentase. Waktu tunggu pelanggan dan waktu henti perangkat masing-masing turun hingga 50% dan 40%, secara nyata meningkatkan efektivitas operasional dan efisiensi operasional.

4. Lapisan eksekusi AI kuliner mengandalkan teknologi robot cerdas untuk mewujudkan otomatisasi pekerjaan; skala pasar robot restoran sedang berkembang dengan cepat

Lapisan eksekusi AI kuliner mengandalkan teknologi robot cerdas, menggabungkan robot kolaboratif, navigasi SLAM, kontrol gaya presisi, dan lain sebagainya, untuk mengubah perintah keputusan menjadi pekerjaan fisik. Penerapannya mencakup skenario seperti memasak di dapur, layanan di area depan, serta pergudangan rantai pasokan.

Berdasarkan data, pada periode 2020—2030, ukuran pasar robot restoran di Tiongkok diperkirakan meningkat dari 500 juta yuan menjadi 32,0 miliar yuan. Di mana robot memasak/mengolah hidangan dan robot pengantar/pengantaran makanan menjadi kategori utama. Teknologi lapisan eksekusi sedang mendorong otomatisasi dan standarisasi pekerjaan restoran dengan cepat, sehingga memberikan dukungan kuat bagi industri untuk menekan biaya dan meningkatkan efisiensi.

Sebagai contoh, di bidang robot memasak, robot memasak AI-F3 yang dikembangkan oleh TUBO · Chef Ji dilengkapi dengan sistem AI. AI tersebut memiliki kemampuan belajar mandiri, sehingga dapat secara otomatis mengoptimalkan parameter memasak berdasarkan bahan makanan dan umpan balik pengguna. Produk ini mengintegrasikan enam modul besar, mampu melakukan kontrol suhu secara presisi, pengadukan mandiri, pembersihan dan penjatahan otomatis, serta fungsi seperti penempatan bumbu yang presisi untuk berbagai jenis bumbu bubuk, cairan, bahan kental, minyak babi, dan banyak lagi. Produk ini sangat cocok untuk berbagai skenario seperti gerai makan siang (正餐), fast food, dan kios grup meal (团餐). Tingkat pembelian ulang produk mencapai 90%, dan produk telah dijual ke 30 wilayah tingkat provinsi di seluruh negeri.

Di bidang robot pengantar makanan, Zhiyuan Intelligent Technology kini telah membentuk solusi penyesuaian untuk berbagai skenario yang mencakup pengiriman makan bergaya Tionghoa, makanan Jepang, serta pengiriman hotel. Untuk skenario yang berbeda, perusahaan meluncurkan model mesin yang disesuaikan. Perusahaan juga mencapai terobosan pada kemampuan inti seperti penghindaran rintangan pada skala milimeter, pengantaran lintas lantai, dan interaksi multi-bahasa, sehingga menyediakan solusi standar untuk kapasitas pengantaran yang matang dan stabil bagi merek kuliner rantai, untuk mendukung ekspansi skala besar.

Dalam bidang robot pertunjukan interaktif, Zhiyuan Technology membangun matriks produk robot yang dapat disesuaikan dengan berbagai skenario; skala perangkat melebihi 1.000 unit. Saat ini, produk tersebut telah menjalin kerja sama mendalam dengan beberapa perusahaan kuliner ternama, dengan layanan yang mencakup lebih dari 50 kota.

Kata Penutup

Ke depan, seiring kematangan teknologi dan pendalaman skenario, AI kuliner akan berkembang menjadi empat arah: operasi cerdas mandiri, penerapan GEO secara mendalam, pembangunan sistem posisi khusus AI, serta pembangunan basis pengetahuan khusus. Untuk menghadapi tren ini dengan lebih baik, perusahaan kuliner perlu memprioritaskan tiga pekerjaan kunci: pertama, memilih model skala besar arus utama yang mudah digunakan, dan mendorong penerapan oleh seluruh staf melalui pelatihan sistematis serta mekanisme insentif; kedua, menyesuaikan agent khusus untuk skenario bisnis, serta membangun mekanisme iterasi dan optimasi berkelanjutan; ketiga, secara menyeluruh menyusun aset pengetahuan perusahaan, menyelesaikan pembangunan basis pengetahuan dan “pelatihan/pemeliharaan” model, sehingga terbentuk siklus umpan balik data yang tertutup.

Penulis: RedCanal Industry Research Institute