1987 年，诺贝尔经济学得主罗伯特 · 索洛曾留下句的论断："计机时代随处可见阿拉尔pvc管粘接胶，唯在生产率统计中看不到显著提升。"
近，美团核心本地商业 CEO 莆中在次公开发言中，把这句话重新提了遍，但"计机"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、生产率数据上，AI 带来的提升却很难看见。"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。
"渗透、低回报"的生产率困境，落到数百万本地中小商身上，体现为种具体的焦虑。
"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"，或许正是莆中之问的现实面。
中小商，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，下端是数以百万计的中小商。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，味的 AI 智能体矩阵是内部技术团队造的，麦当劳的 AI 点餐是全球系统。
在本地生活域，连锁往往有职团队研究 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——不是中小商不努力赶上 AI，而是缺人、缺时间、缺业能力。
在山东日照开手工披萨店的艾泽，夫妻俩守着 10 平米小店，开店初期曾每个月花 1000 元请外代运营，结果发现"还不如他读大学时做淘宝店铺的水平"。
奈的是，每到周末店里忙、需要支援的时候，代运营反而会"消失"，说周末需要休息。艾泽也想过训练个"小龙虾"来帮自己经营，但店里已经忙得连轴转，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率瓶颈。今年 3 月，单体酒店的管理者夏安然在常州接手了新店，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，"全靠双眼睛和台电脑，每天早中晚各看轮，光这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"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
这种渗透、低回报的 AI 困局，恰恰也是莆中在演讲中归纳的"五个错配"，具体来看：
认知上，企业对 AI 要么过度化，要么全盘否定；
率上，把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，没能入业务内核；
考核上阿拉尔pvc管粘接胶，企业急于看到短期回报，忽视 AI 落地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，在中小商隐蔽。中小商的试错成本低，也没有足够的人手和精力来研究 AI，落地难度被成倍放大，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，AI 擅长的就是把人从重复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，莆中认为，中小企业省力的法是找到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"抄作业"，是个好案吗？
小店怎么用好 AI？
莆中给了个反直觉的答案：不是先买工具，而是先想清楚，你的门店每天花在重复工作上的时间有多少？哪些流程是个人跑 1-2 个月、AI 两天就能搞定的？
"这些问题想清楚，比选哪个模型重要百倍。"对中小商来说，AI 落地的站，永远是解决那个"钱、耗时、头疼"的环节。
莆中在演讲中分享称，今年二三月份，伴随 OpenClaw 兴起，美团内部掀起了场"养虾运动"，全员 AI 科普完成了，但单日消耗度达到千万元。经历 4 月顶层规划、六七月份上千个项目赛马试错后，美团得出个关键结论：
企业AI转型，非单纯的技术问题。
走过的弯路变成了"写作业"的经验。莆中认为，万能胶生产厂家企业 AI 转型，业务、组织、技术三者融的课题——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"做过遍的作业"开放给商。过去段时间内，美团在本地生活的各个域都面向商做了相应的 AI 工具，且多数核心费向中小商开放。
据公开资料显示，目前美团在餐饮、酒旅、服务售、医药、即时售等域出了袋鼠管、智能掌柜、既白 AI、数字员工、牵牛花 Claw、AI 经营团等工具，产品的核心已服务 180 万实体商。
在新疆伊犁开酒店的史凯，就是这条路径的实践者。过去，作为位跨行入局的"新玩"，他每天得手动查询周边酒店房价变动，晚上刷短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，让它分析自酒店的经营优势、订单变化、曝光量数据等等。
他还了笔账："既白在特定面的能力，已经基本上相当于个有两三年工作经验的运营，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，是中小商用 AI 的正确姿势，不是上来就换模型、搞大工程，而是各自找到自己"钱、耗时、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"的步。
只让商"抄作业"，可能还不够
AI 浪潮下，不少中小商陷入了盲目跟风。
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，多的老板，还是在"拿通用的 AI 去解特殊的生意题"。
但个残酷的现实是，目前市面上大多数的 AI 能针对普适问题对答如流，却很难替小店选址、排班、优化菜单、给出经营建议。AI 要对商有用，须先懂这门生意怎么转。
这种"懂生意"的差距，在商的实际使用中感受直接。
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、乱顾客的点餐节奏。
但后来在跟美团"袋鼠管"的交互中，AI 让他想明白了：开餐饮店就需要给消费者摆出多的选择。"我可能仅仅因为没设计这个套餐，就流失个顾客，以前我从没考虑过这面的弊端。"通过袋鼠管优化菜单后，艾泽店铺的单量提升了将近两倍。
夏安然则从"盯价格"这个耗时且废人的环节入手。
有次，美团既白 AI 提醒她，两同行价格上涨，涨 9 元，涨 10 元。经验丰富的夏安然马上意识到，波短时预订峰要来了，自己要跟，但是得卡个身位，让客人预订时，自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，AI 会告诉她近个月酒店周边 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，还能跟它起策划些营销活动，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的日常经营复盘报告）
相比于"步登天"，波"抄作业"的商全是小胜累积，但确实解决了关难题。
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，份作业没法给所有人抄，帮助每个商去了解和改造他们身处的物理世界，才是美团商 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 商经营工具能不能不断细化场景，头扎进那些通用模型看不见的真实经营难题里，直到"让每个商都用上自己的 AI 助理"。
例如，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？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，个场景加个场景啃下来的。
从这个角度看，莆中给出的不仅是当下的回答，也是刚刚开始的新问题。相关词条:铝皮保温施工 隔热条设备 钢绞线 玻璃棉卷毡 保温护角专用胶
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