«Отчет о применении ИИ в ресторанном бизнесе Китая 2026»: ускорение трансформации с помощью ИИ в сфере ресторанов, стимулирование «умного» скачка отрасли

Вопрос к ИИ · Как ресторанный ИИ помогает предприятиям общепита снижать затраты и повышать эффективность?

Чтобы глубже понять текущие реалии развития ресторанного ИИ в нашей стране, Институт исследований ресторанной индустрии «Хуньцань» совместно с «Hongcan Growth Club» опубликовал «Отчет об исследовании применения ИИ в китайском общепите 2026».

В настоящее время китайская индустрия общепита вступила в новый этап конкуренции на фоне насыщения рынка (стагнации роста). Затраты, такие как труд, сырье и аренда, продолжают расти, и снижение затрат и повышение эффективности становится ключевой задачей развития отрасли. Быстрая итерация технологий искусственного интеллекта и глубокое внедрение обеспечивают важную поддержку отрасли в преодолении «потолка эффективности» и в ответе на конкуренцию за счет однородности. ИИ переходит из «опционального» в «обязательный» для предприятий общепита.

Итак, какова текущая ситуация с ресторанным ИИ в нашей стране? Какие есть тенденции развития? С какими возможностями и вызовами столкнется будущее? С этой целью Институт исследований ресторанной индустрии «Хуньцань» совместно с «Hongcan Growth Club» опубликовал «Отчет об исследовании применения ИИ в китайском общепите 2026».

С 24 по 26 марта 2026 года в Ханчжоу на площади выставочного центра Hangzhou Convention and Exhibition Center торжественно пройдет 2026 China Catering Industry Festival и 35-я Всемирная выставка индустрии питания HCC, организованная совместно Всемирной ассоциацией китайской ресторанной индустрии и сайтом «Хуньцань». 26 марта главный AI-офицер «Хуньцань» и соучредитель «Hongcan Growth Club» Ли Бэн выступил на месте с докладом и обменом опытом по отчету. Ниже представлена часть материалов отчета.

△ Главный AI-офицер «Хуньцань», соучредитель «Hongcan Growth Club» Ли Бэн

1. Ресторанный ИИ находится в периоде ускоренного развития; лидирующие рестораны играют важную роль в внедрении AI-приложений

За последние годы индустрия общепита, пройдя через период быстрого роста, постепенно вошла в стадию конкуренции на фоне насыщения рынка. Согласно данным Qichacha, в 2025 году количество зарегистрированных компаний, связанных с общепитом, по всей стране составило 2,4 млн, что на 14% меньше по сравнению с прошлым годом, но при этом общее количество компаний в «запасе» превышает 16 млн.

Одновременно ключевые издержки, такие как труд, сырье и аренда, продолжают расти, а возможности получения прибыли у предприятий все больше сжимаются. Например, по трудовым затратам: согласно данным BOSS直聘, в четвертом квартале 2025 года средняя зарплата поваров в сфере общепита составила 6 777 юаней/месяц, а зарплата обслуживающего персонала — 4 884 юаней/месяц; прирост составил 6,1% и 1,6% соответственно.

На этом фоне снижение затрат и повышение эффективности становится ключевой проблемой, от которой зависит выживание и развитие предприятий общепита. От цепочки поставок в отрасли до нижнего уровня — ресторанных брендов — все стороны нацеливаются на реальные прикладные сценарии крупномасштабных AI-моделей, и именно поэтому появляются многочисленные новые технологии и стратегии.

При этом быстрое созревание технологий искусственного интеллекта дает китайским предприятиям общепита новые решения для снижения затрат и повышения эффективности, а также для ответа на конкуренцию. Особенно с приходом эпохи больших моделей и генеративного ИИ технологии ИИ больше не будут «опцией» для предприятий общепита, а станут «обязательной опцией». Глубокое применение технологий ИИ — важная стратегия для того, чтобы в условиях конкуренции на фоне насыщения рынка предприятия общепита преодолевали «потолок эффективности» и отвечали на конкуренцию за счет однородности.

Предположительно изображение, сгенерированное ИИ

В настоящее время глобальный рынок ресторанного ИИ находится в периоде быстрого расширения: и масштаб, и темпы роста высоки одновременно, что демонстрирует сильный потенциал развития. По публичным данным, в 2025 году объем глобального рынка ресторанного ИИ достиг 15 млрд долларов США, увеличившись на 38,9% год к году; ожидается, что в 2026 году он превысит 20 млрд долларов США.

С точки зрения региональной структуры глобальный рынок ресторанного ИИ демонстрирует модель «Северная Америка доминирует, Азия догоняет». В частности, Северная Америка занимает абсолютное доминирование с долей 58%, Азия — второй крупнейший полюс роста, примерно 24% от объема рынка.

Если перейти к ситуации с применением ресторанного ИИ в нашей стране, то видно, что применение ИИ в сфере общепита развивается на высокой скорости, но уровень распространения еще требует повышения. Например, по показателю проникновения AI-приложений: по результатам опроса Института исследований ресторанной индустрии «Хуньцань», в настоящее время уровень проникновения AI в индустрии общепита Китая составляет лишь 15%, однако по мере дальнейшего применения технологий ресторанного ИИ Институт прогнозирует, что к 2028 году этот показатель вырастет до 50%.

А сценарии применения ресторанного ИИ также получили одобрение со стороны рынка капитала. Хотя в последние годы общая сумма финансирования в индустрии общепита Китая в целом снижалась, в сегменте ресторанного ИИ наблюдается рост вопреки тенденции: растут и сумма финансирования, и количество сделок. В 2025 году в сфере ресторанного ИИ произошло 18 раундов финансирования, суммарная сумма привлеченных средств составила около 2,8 млрд юаней, что на 55,6% больше год к году; капитал все больше концентрируется.

С точки зрения участников рынка ресторанного ИИ, ключевые участники китайского рынка ресторанного ИИ включают лидирующих игроков индустрии общепита, поставщиков SaaS, компании с вертикальными решениями на базе ИИ и кросс-отраслевых гигантов из сферы интернета.

Среди них рестораны, представленные такими брендами, как McDonald’s, Haidilao, Luckin Coffee, Mixi Ice Cream, Juewei Food, Ban Nu Hotpot, Xinrongji и Hefang La Mian, благодаря огромной сети точек, накопленным массивам данных и мощному капиталу играют важную роль в продвижении внедрения ресторанного ИИ. Однако с учетом вопросов безопасности данных, а также затрат на разработку и замыкание полного цикла применения, AI-приложения у лидирующих компаний сложно масштабно внедрить в большее число предприятий общепита.

Тем не менее, в настоящее время в экосистеме ресторанного ИИ также появилось несколько отличных поставщиков. Например: интерактивные роботы, выпущенные компанией Zhiyuan Technology; роботы для доставки блюд от компании Qinglang Intelligent; AI-роботы для жарки от Topbon ・ Chuji; интеллектуальные голосовые карточки для ресторанов, выпущенные Yuhua Xiaohonghua; AI-инструмент для маркетинга во всех каналах «Peng Yipeng» от компании Zhipengbao; корпоративная интеллектуальная платформа управления для предприятий от Aoqiwei; AI-услуги интеллектуального отзыва от Hui Dian; а также решения для интеллектуального управления частной зоной на базе ИИ, выпущенные Icc Grow — все они способствуют внедрению ресторанного ИИ в практику.

Хотя сейчас развитие ресторанного ИИ в нашей стране набирает стремительные темпы, в процессе внедрения все еще существуют многие сложности. Например: низкая точность универсальных моделей, «псевдо-ИИ» распространился чрезмерно, дисбаланс спроса и предложения на специалистов комбинированного профиля и т. п.

А Институт исследований ресторанной индустрии, постоянно наблюдая за кейсами крупных платформ больших моделей как внутри страны, так и за рубежом, обнаружил, что кейсов ИИ для вертикальной ресторанной отрасли крайне мало. Для большинства предприятий общепита применение ИИ пока остается на базовом уровне: генерация текстов, видеомонтаж, автоматические ответы службы поддержки и тому подобное.

2. Благодаря четырехуровневой архитектуре восприятия, принятия решений, взаимодействия и выполнения ресторанный ИИ уже проник во все этапы ресторанного бизнеса

На данный момент технологии ресторанного ИИ сформировали согласованную четырехуровневую архитектуру: восприятие, принятие решений, взаимодействие и выполнение, обеспечивая предприятиям общепита ключевую поддержку для интеллектуального развития. Уровень восприятия выполняет сбор и распознавание данных сценариев, закладывая основу для интеллектуализации; уровень принятия решений опирается на алгоритмы, чтобы выдавать детализированные управленческие решения и оптимизировать распределение ресурсов; уровень взаимодействия улучшает опыт обслуживания и операционную эффективность за счет технологий человеко-машинного взаимодействия; уровень выполнения реализует стандартизированные операции с помощью интеллектуальных роботов.

1． Уровень восприятия ресторанного ИИ: ключевая технология — компьютерное зрение, обеспечивает сбор данных сценариев и интеллектуальный мониторинг

Уровень восприятия — это «пять чувств» ресторанного ИИ. Его ядро основывается на технологии компьютерного зрения (CV): с помощью алгоритмов распознавания изображений, обнаружения объектов и т. п. он превращает физические данные сцены в структурированную информацию, создавая основу данных для интеллектуализации ресторанного бизнеса.

В практических применениях технологии уровня восприятия подходят для сценариев в зоне зала и в кухне. В зоне зала технологии CV могут точно анализировать поток посетителей и эмоциональное состояние клиентов, оптимизировать маршруты обслуживания и повышать качество обеденного опыта; в кухне они позволяют реализовать мониторинг соблюдения санитарных норм, контроль качества блюд и управление потерями сырья, обеспечивая стандартизацию выпуска продукции и избегая рисков безопасности пищевых продуктов.

Например, AI-система интеллектуального инспектирования, разработанная Haidilao самостоятельно, глубоко применяет технологию CV. На данный момент она уже реализовала 100% покрытие всех магазинов по всей стране. Система опирается на компьютерное зрение и технологии edge computing, реализуя управление с замыканием цикла за 2 часа; точность распознавания превышает 95%. Это эффективно обеспечивает единое внедрение сервисных стандартов и поддерживает уровень отзывов на уровне более 98%.

2． Уровень принятия решений ресторанного ИИ: алгоритм-драйвинг интеллектуальных решений, повышение эффективности для всей цепочки поставок и операций общепита

Уровень принятия решений опирается на данные уровня восприятия и прошлые управленческие данные предприятия, используя такие алгоритмы, как анализ больших данных, машинное обучение и прогнозирование временных рядов, чтобы выполнять углубленный анализ и принимать интеллектуальные решения, предоставляя предприятию ориентиры для управления.

Технологии уровня принятия решений можно применять в сценариях операций и цепочки поставок. В сценариях операций ключевые приложения включают точный прогноз спроса, динамическое ценообразование и интеллектуальное планирование смен, что эффективно оптимизирует распределение персонала и повышает операционную эффективность; в сценариях цепочки поставок AI проходит через все этапы — от закупок, складирования до доставки — реализуя интеллектуальные закупки и управление запасами, снижая потери сырья.

Например, Juewei Food использует свою огромную базу данных и алгоритмы анализа больших данных, чтобы построить матрицу AI-агентов, включающую три интеллектуальных агента. В частности, AI-оформитель заказов «Xiaohuo Ya» через персонализированные рекомендации и интерактивность оптимизирует цепочку принятия решений и усиливает ценность для эмоций; AI-директор магазина «Jue Zhi» аккумулировал 143k записей опыта топ-менеджеров магазинов, поддерживая сотрудников в формате «учись и делай», а также тренировки продаж; AI-участник программы лояльности разделяет такие этапы, как привлечение пользователей, права и льготы, подбор ассортимента, контент и т. п., на несколько согласованных Agent, повышая эффективность мероприятий.

3． Уровень взаимодействия ресторанного ИИ: опора на обработку естественного языка для плавного человеко-машинного взаимодействия, заметно повышает эффективность заказа и качество сервиса

Уровень взаимодействия — это мост между ресторанным ИИ и человеком. Его ядро опирается на технологию обработки естественного языка (NLP), в сочетании с возможностями, такими как большие языковые модели (LLM) и распознавание речи (ASR), чтобы обеспечить естественное и плавное человеко-машинное взаимодействие.

Область применения охватывает зону зала, кухню и операционные сценарии: в зоне зала можно использовать AI голосовой заказ и многоязычную интеллектуальную клиентскую поддержку; в кухне — использовать AI для помощи в проектировании интеллектуального меню; на стороне операционного управления — применять AI для генерации персонализированных маркетинговых текстов.

Например, McDonald’s — одна из первых компаний в сфере общепита, развернувших AI-интеллектуальный заказ. После внедрения AI-заказа средний чек вырос на 4,5%, а точность оформления заказов и точность при заказе увеличились на 17 и 13 процентных пунктов соответственно; снижение времени ожидания клиентов и времени простоя оборудования составило 50% и 40% соответственно. Это существенно повысило операционную эффективность и эффективность управления.

4． Уровень выполнения ресторанного ИИ: опора на робототехнику для автоматизации операций; рынок ресторанных роботов быстро расширяется

Ключевая опора уровня выполнения — технология интеллектуальных роботов. В ней объединяются технологии совместных роботов, навигации SLAM, прецизионного силового управления и т. д., чтобы преобразовывать команды решений в физические операции. Применения охватывают кухонное приготовление, обслуживание в зоне зала и складирование в цепочке поставок.

Согласно данным, в период 2020—2030 годов объем рынка ресторанных роботов в Китае, как ожидается, вырастет с 500 млн юаней до 32 млрд юаней. При этом основные категории — роботы для жарки/приготовления и роботы для доставки/подачи. Технологии уровня выполнения быстро продвигают автоматизацию и стандартизацию ресторанных операций, обеспечивая прочную поддержку для снижения затрат и повышения эффективности в отрасли.

Например, в области роботов для жарки AI-робот для жарки-блюд F3, разработанный компанией Topbon ・ Chuji, оснащен AI-системой. У этой AI есть способность к самообучению: в зависимости от ингредиентов и отзывов пользователей она автоматически оптимизирует параметры приготовления. Продукт интегрирует шесть основных модулей, позволяя выполнять точный контроль температуры, автономное перемешивание, автоматическую подачу ингредиентов и очистку, а также точную дозировку различных приправ и ингредиентов, таких как порошковые, жидкие, вязкие продукты, свиное сало и т. п. Он идеально подходит для различных сценариев применения — рестораны с полноценным меню, фастфуд, точки в корпоративном питании (团餐) и другие. Повторные покупки по продукту достигают 90%, продукт уже продается в 30 провинциях и регионах уровня провинции по всей стране.

В области роботов для доставки компания Qinglang Intelligent Technology уже сформировала решения с адаптацией к множеству сценариев, охватывающих доставку для китайской кухни, японских ресторанов и гостиничную доставку. Для разных сценариев выпускаются кастомизированные модели. Были достигнуты прорывы в ключевых возможностях, включая предотвращение препятствий на уровне миллиметров, доставку между этажами и многоязычное взаимодействие. Это предоставляет сетевым брендам общепита зрелое стабильное решение стандартизированной транспортной мощности, которое поддерживает масштабируемое расширение.

В области интерактивных постановочных роботов компания Zhiyuan Technology построила матрицу продуктов роботов с адаптацией под много сценариев. Количество устройств превышает 1 000, и на данный момент она уже договорилась о глубоком сотрудничестве с несколькими известными предприятиями общепита; услуги охватывают города более чем в 50 местах.

Ко Нец

В будущем по мере зрелости технологий и углубления сценариев ресторанный ИИ будет развиваться по четырем направлениям: автономная интеллектуальная операционная система, глубинное применение GEO, создание системы специализированных AI-должностей и разработка персональной базы знаний. Чтобы лучше справляться с этой тенденцией, предприятиям общепита необходимо сосредоточиться на трех ключевых направлениях: во-первых, выбрать основные большие модели с высокой простотой использования и продвигать их применение всем коллективом через системное обучение и механизмы мотивации; во-вторых, кастомизировать интеллектуальных агентов, адаптированных к бизнес-сценариям, и создать механизм постоянного итеративного улучшения; в-третьих, всесторонне проанализировать активы знаний предприятия, завершить построение базы знаний и «приручение» модели, чтобы сформировать замкнутый цикл обратной связи по данным.

Автор: Институт исследований ресторанной индустрии «Хуньцань»