(来源:36氪未来消费)
帮助商家去了解和改造物理世界。
作者 | 碧根果
编辑 | 木木酱
1987年,诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛曾留下一句著名的论断:“计算机时代随处可见,唯独在生产率统计中看不到显著提升。”
最近,美团核心本地商业CEO王莆中在一次公开发言中,把这句话重新提了一遍,但“计算机”一词换成了“AI”。
“人人都在谈论AI,很多人日常都在使用AI,但落到企业财报、生产效率数据上,AI带来的提升却很难看见。”王莆中说。
2025年麦肯锡全球AI调研数据佐证了这种尴尬:全球88%的企业已在至少一个职能中常态化使用AI,但仅有6%的企业能拿到可衡量的AI业务收益。
“高渗透、低回报”的生产率困境,落到数百万本地中小商家身上,体现为一种更具体的焦虑。
“既怕不搞AI被时代抛弃,又怕乱搞AI耽误店里生意。”上海一家小面面馆老板刘昊对36氪未来消费表示,他先后尝试了市面上多款AI产品来辅助经营,但“总感觉还差点意思”。
刘昊的焦虑不是个例。目前,美团上的餐饮小店占平台餐饮商户的八成以上,他们的“AI恐慌”,或许正是王莆中之问的现实一面。
中小商家,在AI门口徘徊
AI在餐饮业的渗透,正在加速分化。
“K型”的上端是连锁品牌,下端是数以百万计的中小商家。中国连锁经营协会上半年数据显示,71%的连锁餐饮企业已部署AI运营系统。海底捞的AI巡检系统是自主研发的,绝味的AI智能体矩阵是内部技术团队打造的,麦当劳的AI点餐是全球系统。
在本地生活领域,连锁品牌往往有专职团队研究AI,而小店老板通常身兼采购、后厨、收银、运营、客服数职,往往分身乏术——不是中小商家不努力赶上AI,而是缺人、缺时间、缺专业能力。
在山东日照开手工披萨店的艾泽,夫妻俩守着一家10平米小店,开店初期曾每个月花1000元请外卖代运营,结果发现“还不如他读大学时做淘宝店铺的水平”。
更无奈的是,每到周末店里最忙、最需要支援的时候,代运营反而会“消失”,说周末需要休息。艾泽也想过训练一个“小龙虾”来帮自己经营,但店里已经忙得连轴转,更别提腾出时间研究AI了。
不只是餐饮小店,单体酒店也同样面临严峻的效率瓶颈。今年3月,一家单体酒店的管理者夏安然在常州接手了一家新店,酒店共28间房,店内有两三个员工负责酒店的接待和日常运转,她自己则需要盯价格、调房态,“全靠一双眼睛和一台电脑,每天早中晚各看一轮,光这一项就得占掉大半个小时。”
夏安然坦言,她会跟市面上的通用型AI聊聊天,“详细的经营数据我不敢交给它,分析不一定准,还经常给出错误的定价建议。”
巨大的信息差让“先用起来的品牌”和“还在观望的小店”之间的差距越拉越大。
实体门店三重落后——组织、意识、资金
这种高渗透、低回报的AI困局,恰恰也是王莆中在演讲中归纳的“五个错配”,具体来看:
认知上,企业对AI要么过度神化,要么全盘否定;
效率上,把高性能模型大量消耗在改邮件、制作PPT、日常闲聊等低价值工作;
场景上,AI大多停留在企业经营的外圈辅助环节,没能深入业务内核;
考核上,企业急于看到短期回报,忽视AI落地必需的内部流程与组织改造;
流程上,需要重新设计人机协同,做起来比想的要困难得多。
这五个错配,在大企业身上存在,在中小商家更隐蔽。中小商家的试错成本低,也没有足够的人手和精力来研究AI,落地难度被成倍放大,最终表现为组织、意识和资金上的多重落后。
“但AI变革再难,小店也得做,因为小店的成本结构里人力成本占比更高,AI擅长的就是把人从重复性经营事务里解放出来。”业内人士分析。
那么,谁能帮小店跨过这道鸿沟?
对此,王莆中认为,中小企业更省力的方法是找到一个真正懂你行业并且已经跑通AI的平台,复用它的行业模型、数据积累和验证过的方法论。
翻译成老板听得懂的话——毕竟,抄作业比自己写作业简单。
美团让商家“抄作业”,是个好方案吗?
小店怎么用好AI?
王莆中给了一个反直觉的答案:不是先买工具,而是先想清楚,你的门店每天花在重复性工作上的时间有多少?哪些流程是一个人跑1-2个月、AI两天就能搞定的?
“这些问题想清楚,比选哪个模型重要一百倍。”对中小商家来说,AI落地的第一站,永远是解决那个“最烧钱、最耗时、最头疼”的环节。
王莆中在演讲中分享称,今年二三月份,伴随OpenClaw兴起,美团内部掀起了一场“养虾运动”,全员AI科普完成了,但单日消耗一度达到一千万元。经历4月顶层规划、六七月份上千个项目赛马试错后,美团得出一个关键结论:
企业AI转型,绝非单纯的技术问题。
走过的弯路变成了“写作业”的经验。王莆中认为,企业AI转型,业务、组织、技术三者融合的课题——即便有两万名产研人员,也不能把AI变革全部交给技术负责人。
基于这种经验,美团开始把“做过一遍的作业”开放给商家。过去一段时间内,美团在本地生活的各个领域都面向商家做了相应的AI工具,且多数核心功能免费向中小商家开放。
据公开资料显示,目前美团在餐饮、酒旅、服务零售、医药、即时零售等领域推出了袋鼠管家、智能掌柜、既白AI、数字员工、牵牛花Claw、AI经营专家团等工具,产品的核心功能已服务超180万实体商家。
在新疆伊犁开酒店的史凯,就是这条路径的实践者。过去,作为一位跨行入局的“新玩家”,他每天得手动查询周边酒店房价变动,晚上刷短视频学运营到凌晨两三点。
但现在,AI改变了史凯的工作模式,他在每天早起会直接询问美团既白AI,让它分析自家酒店的经营优势、订单变化、曝光量数据等等。
他还算了一笔账:“既白在特定方面的能力,已经基本上相当于一个有两三年工作经验的运营,算上其他开销,单体酒店老板如果AI用得好,全年节省五万元的运营成本。”
“现在终于有时间睡觉和社交了,”史凯说。以往朋友聚餐都得在酒店附近,走远了房态追踪就乱套,如今AI把他解放出来了。
史凯的例子,是中小商家用AI的正确姿势,不是一上来就换模型、搞大工程,而是各自找到自己“最烧钱、最耗时、最头疼”的那个环节,让AI先把这个环节扛下来,实现“积小胜为大胜”的第一步。
只让商家“抄作业”,可能还不够
AI浪潮下,不少中小商家陷入了盲目跟风。
有人花钱找代运营买来历不明的AI插件,有人到处搜罗最新的开源模型或通用AI,试图搭建属于自己的经营分析系统,更多的老板,还是在“拿通用的AI去解特殊的生意题”。
但一个残酷的现实是,目前市面上绝大多数的AI能针对普适性问题对答如流,却很难替一家小店选址、排班、优化菜单、给出经营建议。AI要对商家有用,必须先懂这门生意怎么转。
这种“懂生意”的差距,在商家的实际使用中感受最直接。
以前,披萨店老板艾泽并不理解做套餐的意义,坚信“客人想吃什么自己搭配就行”,认为做套餐反而缩小范围、打乱顾客的点餐节奏。
但后来在跟美团“袋鼠管家”的交互中,AI让他想明白了:开餐饮店就需要给消费者摆出更多的选择。“我可能仅仅因为没设计这个套餐,就流失一个顾客,以前我从没考虑过这方面的弊端。”通过袋鼠管家优化菜单后,艾泽店铺的单量提升了将近两倍。
夏安然则从“盯价格”这个极耗时且废人的环节入手。
有一次,美团既白AI提醒她,两家同行价格上涨,一家涨9元,一家涨10元。经验丰富的夏安然马上意识到,一波短时预订高峰要来了,自己要跟,但是得卡个身位,让客人预订时,自家酒店能瞬间脱颖而出。仔细思考之后,她语音给AI助手下指令:“大床房涨8元”,1分钟就搞定,随后订单果然如期而至。
后来,她陆续用上了热点监测、经营诊断等功能,AI会告诉她近一个月酒店周边10公里内有什么活动,她就能提前做好房态调整和价格管理,还能跟它一起策划一些营销活动,能让订单量上涨不少。
(图:通过语音对话,既白AI正在给夏安然的酒店生成针对性的日常经营复盘报告)
相比于“一步登天”,第一波“抄作业”的商家全是小胜累积,但确实解决了第一关难题。
艾泽自己也承认:“AI告诉我该做套餐,但做什么套餐、怎么定价,还是得我自己琢磨。”他把袋鼠管家的建议当起点,而不是终点——先抄,再改,再试,慢慢长出自己的判断。
但是,一份作业没法给所有人抄,帮助每一个商家去了解和改造他们身处的物理世界,才是美团商家AI长期要做的事情。
“抄作业”只是起点。真正难的是往后走:美团的AI商家经营工具能不能不断细化场景,一头扎进那些通用模型看不见的真实经营难题里,直到“让每个商家都用上自己的AI助理”。
例如,一个10平米的披萨店该怎么排菜单?淡季的奶茶店应该怎么制定营销活动?一个社区便利店的补货逻辑跟商圈店有什么不同?
这些不是标准答案能覆盖的,是需要平台带着行业理解,一个场景加一个场景啃下来的。
从这个角度看,王莆中给出的不仅是当下的回答,也是刚刚开始的新问题。