餐饮老板们都懂，菜品迭代是个 “高风险活”—— 投入几万块研发的新品，可能上架半个月就因没人点下架，浪费食材又耗人力。但现在，AI 正在把这种 “靠感觉试错” 的模式，变成 “用数据精准创新”，今天就来聊聊 AI 如何帮餐厅找准菜品方向，以及中小餐饮老板该怎么用才划算。

上个月去一家连锁川菜馆吃饭，老板刘哥跟我聊起他们的新品研发，说以前踩过不少坑。去年想推一款 “养生川菜”，厨师长凭经验研发了 “菌汤毛血旺”，光试菜就用了 20 多斤食材，还请了 10 位食客试吃，最后上架后，因为口感偏淡不符合老客口味，一个月只卖了 32 份，直接下架，算上食材、人工，亏了近万块。今年他们用了 AI 菜品研发工具，效果完全不一样。系统先抓取了近一年门店的销售数据，发现 “麻辣”“下饭”“低脂” 是食客提得最多的关键词，又分析了周边 3 公里内同类餐厅的热销菜品，找出 “没人做但需求高” 的空白 —— 比如 “低脂版辣子鸡”。接着 AI 还给出了食材搭配建议，比如用鸡胸肉替代鸡腿肉，搭配低卡辣椒，甚至连调料的用量都给了参考。最后这款新品试菜时，食客好评率直接冲到 85%，上架第一个月就卖了 420 份，成了招牌菜之一。

这背后的逻辑其实很简单，说白了就是 AI 能 “读懂” 食客的真实需求，而不是靠厨师的个人喜好。以前研发新品，大多是厨师长觉得 “这个口味好”，或者跟风模仿别家的爆款，可没考虑自家客群的偏好 —— 比如周边上班族多，可能更在意 “出餐快”“不油腻”，而学生多的店，可能更看重 “性价比”“口味新奇”。但 AI 不一样，它能从点餐数据、外卖评价、食客反馈里提取关键信息，比如 “很多人备注不要香菜”“有人说麻婆豆腐太咸”，甚至能分析出 “周五晚上辣菜点单率比平时高 25%”，这些细节人类很难一一捕捉，可 AI 能把它们整合起来，变成 “精准的研发方向”，相当于给厨师装了个 “食客需求雷达”。

不过也不是所有餐厅用 AI 都能成功，我家楼下的一家奶茶店就踩过坑。老板跟风买了个 AI 饮品配方工具，直接用系统生成的 “樱花芋圆奶茶” 配方做新品，结果上架后销量惨淡。后来才发现，问题出在 “数据脱节”—— 系统用的是全国范围的奶茶消费数据，可他家客群主要是附近的中老年人，平时更爱喝无糖、茶底浓的饮品，而 “樱花芋圆奶茶” 偏甜、偏腻，根本不符合客群口味。后来老板把自家近半年的销售数据、老客的点单偏好都导入系统，让 AI 重新调整配方，比如减少糖量、换成更浓的红茶底，改名叫 “醇香芋圆奶茶”，销量才慢慢起来。

还有个容易被忽略的点，是 “AI 出方案，人工做优化”。做私房菜的陈姐就很会用这个思路。AI 曾给她推荐 “藤椒鲈鱼” 的配方，建议用青藤椒增加清香感，可陈姐试做后发现，本地食客对青藤椒的接受度不高，反而更爱红花椒的浓郁香味。于是她在 AI 配方的基础上，把青藤椒换成红花椒，再增加一点泡椒提味，结果这道菜成了店里的爆款。陈姐说，AI 能给方向、给基础方案，但最终要落地，还得靠厨师结合本地口味、食材供应链做调整 —— 比如有的地方买不到新鲜的某种食材，就需要用类似的本地食材替代，这些细节 AI 没法完全预判，必须人工来补位。

现在很多中小餐饮老板会觉得，AI 菜品研发工具肯定很贵，自己小馆子用不起。其实现在市面上有不少针对中小餐饮的 AI 工具，月费也就几百块，比请专业的研发厨师便宜多了。而且操作很简单，不用懂复杂的技术，只要把自家的销售数据、客群信息上传，系统就能生成新品建议，甚至还能预测新品的大致销量。你想想看，要是能少踩几次研发的坑，多推出几道受欢迎的菜品，这笔投入是不是很值？

当然，AI 也不是万能的。比如餐厅的 “招牌菜”“情怀菜”，很多时候靠的是厨师的手艺和多年的积累，AI 很难完全复制这种 “人情味”。不过即便如此，AI 带来的 “精准方向”，也能帮餐厅减少盲目试错，把更多精力放在提升菜品口感和服务上。你觉得未来 AI 会不会成为餐饮老板的 “新品研发神器”？或者你常去的餐厅，有没有哪道新品让你觉得 “肯定是懂食客的人研发的”？欢迎在评论区聊聊你的看法。