AI在外卖行业的应用现状 - 外卖行业已成为人工智能技术高度普及和深入应用的核心场景 从用户打开应用程序开始 整个流程均由AI驱动 [1] - 商家广泛使用AI生成工具伪造门头照片 将实际简陋的小作坊包装成拥有大气明亮招牌和热闹堂食场景的人气大店 [2][4] - 商家利用AI生成虚假的店内环境图片 例如展示整齐的原木桌椅和复古吊灯 而实际经营场所可能连堂食位置都不具备 [15] - 一个面积不足十平米的厨房 可以同时在三个外卖平台上运营多达十二个不同品类的外卖店铺 [17] 外卖商品信息的AI化造假 - 外卖平台为商家提供庞大的菜品图片库 商家可直接选用非实拍的网图作为菜品展示图 [20] - 电商平台上有大量售价低廉的通用菜品网图包 例如三块钱可购买数百张烤串图片 导致全国同类外卖菜品图片高度雷同 [20] - AI技术使商家能够快速迭代生成菜品图片 通过调整提示词如“低脂、清爽”或“油润、饱满” 在几秒钟内生成符合不同需求的精美图片 [22] - AI生成的菜品图片仿真度极高 消费者难以通过图片辨别食物真伪与质量 导致依据图片选择外卖的行为效果有限 [25] AI在运营与售后环节的渗透 - 为压缩成本 许多无品牌小店使用开源的“国潮”风格包装袋 并搭配质量低下的餐具 同时通过0.01元加购烤肠等策略吸引顾客 [30][32] - 商家采用“苦肉计”策略 使用AI语音冒充骑手批量拨打消费者电话 以获取平台奖励为由请求五星好评 利用消费者同情心提升评分 [33][34] - 部分消费者开始使用“AI维权” 通过AI生成存在质量问题（如奶茶泄漏、汤中有虫）的图片 向商家申请退款 形成技术反噬 [37] - AI生成的维权图片可能存在明显漏洞 例如生成拥有三个拉环的饮料罐 但依然给商家甄别真伪带来困难 [39][41] 外卖平台基础设施的AI化改造 - AI已深度融入外卖平台的基础设施 平台将AI技术嵌入应用程序的多个功能模块中 [47] - 平台将人工客服替换为AI客服 但在处理复杂或非标准问题时（如漏送联名赠品） 常因无法理解自然语言语境而导致沟通失效和用户体验下降 [47][48] - AI客服有时会做出无法兑现的承诺 例如承诺给予特定金额的余额补偿 但在人工介入后又被否认 增加用户不满 [49] - 针对送餐延迟 平台会通过AI自动致电骑手询问送达时间 再将骑手的回复经AI提取关键词后 转换成格式化模板反馈给消费者 [51] AI对消费决策与体验的影响 - 平台使用AI自动总结用户评价 将数百条评价浓缩为“营养丰富、味道正宗”等通用标签 抹杀了评价中的具体感受和细微差别 参考价值降低 [55][58] - 美团推出了名为“小美”的AI Agent产品 旨在通过用户一句话指令（如“点一份附近评分4.5以上的减脂餐”）完成自动选餐与下单 [61] - 在实际应用中 此类AI点餐助手可能因理解偏差而无法满足用户需求 例如用户要求“便宜的饮品”却推荐了18元的豆浆 [61] - AI点餐模式将饮食选择简化为参数输入（如“辣的、30元以内、快”）和系统反馈 削弱了消费者对食物的具体期待和情感连接 [66] - 目前AI尚无法处理复杂的优惠券领取和满减计算 人类通过精打细算节省开支（如省下5.5元）所带来的快乐 是算法难以理解和复制的体验 [66] AI与算法对餐饮业态的结构性影响 - AI作为效率优化的产物 其追求优化、加速和提升转化的核心逻辑 正在全面改造人与食物的关系 并被认为是外卖质量下降的结构性原因之一 [72] - 平台算法追求在数十万商家和数亿用户间实现全局效率最优 这导致对标准化的极致推崇 [73] - 为适应算法推荐、控制成本和保证出餐速度 许多依赖厨师经验与时间的传统烹饪工艺（如猛火现炒、精细刀工、长时间炖煮）被料理包等标准化产品系统性替代 [73] - 食物被拆解为可复制、可组合的工业组件 催生了全国统一的“外卖三件套”：国潮包装袋、塑料勺和淀粉肠 [76] - 由于对外卖质量和安全的不信任 部分消费者转向基于熟人社交的“社区厨房” 通过微信群接龙向邻居购买家庭制作的餐食 这被视为对平台算法餐饮的一种逆向选择 [76][77][80] - 算法在提升效率的同时 也消解了食物的真实感与多样性 消费者用支付25元在36分钟内获得一份料理包餐食的效率 交换了原本可能拥有的、更具生活气息的饮食体验 [83]