在海底捞的一家智慧门店里，顾客刚走进店门，扫码登录上会员，便自动弹出他常点的菜品组合；账单页上，智能助手能实时解释复杂的优惠叠加；如果顾客想要订位，一个AI语音客服几乎能秒级响应。这一切，听起来像是互联网公司的“智能场景”，但它真实发生在一家火锅餐厅。

“我们不能让AI变成噱头，它必须真正服务用户。”海底捞信息科技部统筹负责人杨炫之在接受采访时表示。过去十年，海底捞在不断推进数字化建设，从2011年启用iPad点餐、2016年核心系统上云，到2023年引入AI客服与数据中台，再到近期“小捞捞”AI助手的出圈，这家餐饮品牌变得颇有科技味，在这背后，海底捞与火山引擎的合作发挥了积极的作用。

从DataFinder、veCDP到智能体和豆包大模型，火山引擎助力海底捞实现“餐前——餐中——餐后”的全链路智能化升级。从“靠人记住顾客”到“让AI理解顾客”，海底捞与火山引擎的合作，正成为中国餐饮业智能化的一个典型样本。

从“靠人记住顾客”到“让AI理解顾客”

海底捞的数字化转型起步很早，但随着全球门店突破1400家，新的挑战随之出现——翻台率增速放缓、供应链管理复杂、会员体系运营难度上升，传统的“人控式”管理与数据分析方式逐渐难以支撑“贴心服务”的扩张速度。

海底捞信息科技部统筹负责人杨炫之在采访中回忆道，企业在转向智能化的过程中，最大的挑战并非技术本身，而是“场景选择”和“组织决心”。他表示：“我们毕竟和互联网公司不一样，互联网有很多天然的场景，但餐饮企业必须找到真正能落地、能改善体验的AI场景。”

在一线门店看来，这场智能化转型的“分水岭”同样清晰。海底捞火锅智慧餐厅的一名店员介绍说，“很早之前用纸质菜单点餐，后来改用iPad，再进一步是AI智能化——顾客登陆后，系统能自动弹出他的一些喜好菜品，他不用一个一个去找，直接点餐就可以，顾客都觉得特别方便。”

海底捞选择与火山引擎合作，正是出于这种“从场景出发”的务实判断。在海底捞内部，这场转型是自上而下的共识——从董事会到一线工程师，都认同AI能带来真正的效率与体验改善，但是过程也并非一蹴而成，杨炫之坦言，在最初的iPad点餐系统阶段，团队就经历过大量内部讨论；但事实证明，“凡是能让用户更方便的技术，最终都会留下来。”

而火山引擎的优势不仅在技术完备，更在于理解服务业的“人性”。与其合作后，海底捞在2023年全面引入火山引擎的数据与大模型体系，2024年起全国门店普及AI决策系统，模型推理速度提升2.16倍，并在2025年构建覆盖全品牌的智能化中台，让管理经验沉淀为标准化、自动化流程。

餐前到餐后：体验与效率的双升级

海底捞在整个智能化体系的建设中，核心驱动力始终来自真实的用户需求与一线管理实践。从顾客点餐、服务响应，到员工培训、后台运营，AI的引入不再是单点创新，而是一套围绕体验与效率双向优化的系统工程。

在餐前环节，AI已成为海底捞的第一道“迎宾员”。顾客通过小程序或电话订位时，AI客服系统能够自动识别顾客的历史消费习惯和位置偏好，快速完成排号、推荐门店。

对此，杨炫之还补充道：“我们在做的其实是‘体验标准化’。标准化并不是让所有顾客接受同一服务，而是让每一次个性化都能被关注与体验到。”

餐后，AI继续接力。账单页内置的智能问答系统，可即时解释“满减叠加”“会员折扣”“活动优惠”等复杂问题，减少人工咨询。顾客的评价、投诉、留言，会被系统自动归类并推送至后台运营端，为后续菜品优化和活动设计提供数据支撑。

体验升级的另一面，是管理体系的不断提效。AI正在让海底捞的运营逻辑从“人控”转向“数控”。

在门店管理端，操作平台KPAD通过AI实现进销存一体化，自动计算食材库存、原料消耗与采购周期。员工可实时查看“还能用几天”“何时补货”等信息，取代了以往依赖经验的人工盘点。

AI助手“海底捞大明白”也在内部上线，承担员工培训、制度解答、心理辅导等多项任务。杨炫之介绍：“它像一个内部的AI同事，从前台到后台，每个岗位都可以通过它获取知识、解决问题。”在客服中心，AI同样带来了可量化的效率收益。

从“海底捞经验”到行业智能化共识

海底捞的智能化转型，不只是门店效率的提升，而是在构建一个可持续、可复制的智能餐饮体系。在杨炫之看来，这场变革的关键，不是把AI“装”进服务里，而是把它嵌入企业的神经系统。

“餐前、餐中、餐后，是我们做一切系统的总纲。”杨炫之介绍，AI项目的顶层设计从一开始就被定义为系统工程——从顾客触点到后台运营，再到员工协同，每一个环节都要在数据和算法的统一框架下运行。

在过去的人工管理阶段，很多判断依赖于一线经验。例如，哪些顾客更倾向点鸳鸯锅、哪些用户喜欢安静座位、哪些活动转化率高，往往要靠服务员或店长的主观记忆。如今，这些信息已经实现智能化管理。杨炫之解释：“以前是由人标记，有主观性；现在系统会在后台自动记录，但这些记录不对外展示，只作为作业指引，比如提醒前厅优先安排靠窗座位。”

这种“隐性智能”让AI既能理解顾客，又能保护隐私。所有用户数据均遵循登录授权—匿名脱敏—本地留存原则，确保合规前置。火山引擎在底层架构中引入了私有化部署与数据隔离机制，使门店数据不外流，同时支持模型在企业内部自学习、持续优化。

对于海底捞这样一家强调服务与体验的品牌，AI带来的不是“算法式效率”，而是一种新的组织共识——让技术真正服务人。随着全国门店的逐步智能化，海底捞正在把局部成果沉淀为可复用的智能中台。该中台由火山引擎共同提供支撑：豆包大模型用于自然语言理解、菜品问答、客服语义识别等；火山引擎一站式智能体工作站连接不同业务线任务，使AI能在订餐、客服、培训、营销之间流转；DataFinder与veCDP形成数据底座，实现人群洞察与策略闭环。

在技术层之上，海底捞通过模块化设计把这些能力逐步扩展到供应链、财务与门店管理中。例如，通过统一数据接口，AI可自动同步库存、预测采购需求、优化排班，减少冗余和浪费。

“智能化不是把每个点都变聪明，而是让整个系统形成自我循环。”杨炫之强调。这种系统化思维也让海底捞成为火山引擎在餐饮行业的标杆样本。火山引擎相关负责人介绍，海底捞的项目是“行业AI基础设施能力落地的一个缩影”，未来这种模式可在零售、酒店、制造等领域复制。

根据9月19日IDC公布《中国大模型公有云服务市场分析，2025H1》报告，2025年上半年，中国公有云上大模型调用量达536.7万亿tokens，火山引擎以49.2%的份额占比位居中国第一。这一数据的背后，是其稳定的算力、弹性架构与AI平台化能力，为海底捞提供了从模型训练到实时推理的完整链路支撑。

智能化的最终价值，不在于一个品牌，而在于能否形成行业共识。在海底捞与火山引擎的合作中，一套贯穿前台体验、中台决策、后台执行的智能体系已经成型：对内，员工和管理者通过AI实现高效协同；对外，顾客体验得到一致性提升；对行业，提供了可借鉴的路径——如何在保持服务温度的同时，引入算法逻辑。

当AI真正融入餐饮的日常运营，“贴心服务”不再是靠口碑维系的感性经验，而是一套可复制、可评估、可持续的系统能力。

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