每天清晨，大大小小的餐饮门店的店长都要回答同一道题：今天备多少货、排几个人。备多了，损耗直接从利润里扣；备少了，午市高峰只能眼睁睁看着生意流走。

按说这正是AI最该大显身手的地方。2025年11月，上海市商务委等5部门印发《上海市促进餐饮业智能化布局行动计划（2026-2028年）》，明确2028年底团餐、快餐、茶饮咖啡企业全链条智能化渗透率超过70%；而《中国餐饮AI应用研究报告2026》显示，实际渗透率只有15%，且其中大部分仍停留在文案生成、视频剪辑、自动客服层面。也就是说，AI还没有真正赋能餐饮这门生意。赛道很热，但真正决定盈亏的那道题，几乎没人碰。

明略科技选择的正是从这块最难的地方切入：用FDE（Forward Deployed Engineer，前端部署工程师）的思路，把AI真正嵌进门店的经营决策——工程师走进业务现场，把几十家门店的上下文一点点接通，把品牌多年攒下的备货经验、排班门道一点点喂给AI，让"明天备多少、排几人"这道每天决定盈亏的题，不再只依赖店长个人的手感，而是变成一套可沉淀、可复用、每用一次就更准一分的系统能力。

餐饮最难的决策层，玩家最少

上述报告把餐饮AI拆成感知、决策、交互、执行四层，倾斜非常明显：感知层最容易被看见，装上摄像头屏幕上立刻出现识别框；执行层最容易被拍照，炒菜机器人甚至已有国家标准；交互层最容易做Demo；而决策层最难做，也最少人做。店长每天那道"备多少、排几人"的题，正落在这一层——它直接对应食材与人力这两块最大、也涨得最快的成本，而玩家最少的，恰恰是这一层。

这道题如今的分量越来越重：人力成本占餐饮企业营收22%，是门店第二大成本；食材采购成本近三年累计上涨22%，价格战把净利润率中位数压到3%以下，全年闭店率48.9%，每年还有1700万—1800万吨食物浪费在餐桌上。

用FDE解决餐饮决策层的三道坎

餐饮行业决策层的第一道坎是"看不见"：价值无法现场演示。它交付的是一个数字，"明天备180份"准不准，要等一周后拉报废单对账才知道。

第二道坎是"养不起"：数据底座要长期养。预测需要销售、库存、盘点、报废数据长期干净且口径一致，而很多品牌几十家店口径不一、盘点松散、报废靠估，输入端脏，接多强的模型都没用。

第三道坎是"接不上"：预测接上动作才产生价值。报表只发到店长微信里，收益接近于零——店长会用经验覆盖它；必须驱动订货、排班、生产排程，把结果写回业务系统。更本质的障碍是：模型可以外购，但一个品牌的品类结构、BOM拆解逻辑、加盟直营混合的经营模式、促销节奏的历史规律，任何通用模型都无法复制。

三道坎归结起来是同一个问题：决策层缺的不是模型，而是把模型嵌进真实业务的那一环。而这个"嵌进去"的动作，指向了FDE。

FDE是Palantir首创的概念：把工程师派到客户现场，补上企业IT中台与一线业务之间的gap。模型和大数据再强，接不进真实业务，就产生不了价值。这恰好解释了决策层的处境：三道坎里没有一道是"模型不够强"，全都是"模型接不进业务"。

真实业务里的Context、动作闭环、Taste，这三样AI都无法自己获得，只能由懂业务的人带到现场、再带回模型里——这就是FDE的工作。所以FDE真正稀缺的能力不是写代码，而是业务抽象：往上，把现场经验抽象成可复用的通用逻辑；往下，拆成AI可执行的SOP。而判断一个厂商是不是真在做这件事，标准只有一个：每次交付之后，留下的是一叠文档，还是可迁移的平台能力。

从冷库门到排班表：明略给门店装上"会算账的AI" 

明略科技深耕企业服务20年，服务2100余家品牌客户及超24万家企业用户。面向 AI 时代，明略科技以 AI Rollup 为核心战略方向，将各业务线长期积累的多模态可信数据、行业 Know-how、专业知识与审美判断，逐一沉淀为可复用的 Agent 能力，推动 AI 真正进入真实业务环节。

落到餐饮决策层，由三个能力层共同支撑。

第一层，行业知识与数据资产。AI智能预估把经营数据、商圈环境、季节、天气、舆情、促销等多维变量一起进模型；备货逻辑与损耗结构已内化在平台知识体系里，FDE得以把精力集中在每个品牌特有的问题上。

第二层，方法论的工程化沉淀。针对不同门店的区位、客群、经营模式做千店千面的差异化预测，并专门处理新开门店从0到1的场景——方法论被编码进Agent反复调用，而不是每单重做。

第三层，AI基础设施。明略科技的AI能力落到餐饮场景，是一条完整链路：底层自研工业级数据采集终端支持RJ45、RS232、RS485接入，兼容LoRa、WiFi、Modbus等主流协议，另有冷库智能报警器MY-DSAS01，把"冷库门没关好导致持续跑冷"这类无形损耗转成可管理的报警事件；中间AI智能预估按时段分层落到选址、装修调度、智能排班、订货、外送均衡等具体动作，覆盖单店与总部两个视角；上层智掌柜门店经营助手、AI点单导购、智能客服和盟食亿加盟管理平台，负责把预测变成动作。

回到开头店长要解决的备货难题。决策层难在不易被感知：交付物只是一个数字，还要等一周盘点时才知道准不准。但恰恰是这种最不容易被标准化的场景，最能检验一套方法论是不是真的成立。

从餐饮决策层的升级重塑，到更多行业场景的嵌入，明略科技正在将AI Rollup战略转化为企业智能化升级的基础设施。这套在餐饮跑通的FDE结构并不绑定任何单一行业：零售的补货定价、制造的排产调度、物流的线路规划，本质是同一道题——先补Context，再沉淀Taste，交付一次，平台能力就厚一层。

关于明略科技明略科技（2718.HK），成立于2006年，中国领先的具备自研模型能力的Agentic Service企业。2025年作为"全球Agentic AI第一股"登陆港交所。曾两度斩获吴文俊人工智能科学技术奖，多次入选Gartner、IDC相关报告，拥有2400余项技术专利及500余项软件著作权。近年来，多个AI模型在全球权威榜单取得领先成绩。依托20年技术积累，明略科技已服务135家财富世界500强、约2100家品牌客户及超24万家企业用户，覆盖零售、消费品、汽车、3C等行业。

(东正金融 动态宝)