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OpenClaw火了,AI帮面包店打工的时代也来了?

OpenClaw火了,AI帮面包店打工的时代也来了?

2026年开年,整个科技圈都被一只“龙虾”搅得热火朝天。这个名叫OpenClaw的开源AI智能体框架,让无数人排着队求安装、求“养虾秘笈”。深圳腾讯大厦楼下排起长队,各路博主疯狂测评,评论区清一色的“求指导”,这种“长出了双手”的AI,精准击中了当代人对“效率解放”的渴望。

©图片源自小红书 豪士面包

就在同时,烘焙品牌的反应速度也快到以天计算,豪士面包推出“小龙虾风味藜麦吐司面包”让粉丝尝鲜、丹夫食品的“龙虾风味薄脆”、吉士汀则把龙虾爆珠塞进奶酪三角、享哆味在线征集网友意见上线香辣龙虾鸡腿堡、友臣用“香辣龙虾味肉松饼”与粉丝互动......

品牌的玩梗能力正在取代传统的营销预算,但烘焙行业的想象力不应止于玩梗,当全网都在“云养龙虾”时,真正的AI已经悄悄进入烘焙后厨。从备货到研发,从营销到生产,“养龙虾”热潮背后,烘焙业的“数字员工”时代真的来了吗?

本文目录/ content

1:“养龙虾”爆火,烘焙师傅有了24小时不睡觉的“数字帮厨”

2:每天只花5分钟,这家蛋糕店用AI系统一个月多赚8万块

3:烘焙新品研发有多难?AI生成配方的另一面引发行业警惕

4:从AI误删文件到星巴克断货危机,AI并非烘焙业万能解药

01

“养龙虾”爆火

烘焙师傅有了24h不睡觉的“数字帮厨”

烘焙门店最头疼的问题是什么?做多了损耗高,做少了不够卖。过去全靠师傅凭经验估算,遇到节假日、天气变化、周边客流波动,备货就像“开盲盒”。

每天下班对着流水账一笔笔算,怕不够卖、又怕做多了浪费,对于投资回报率和成本控制的板块是比较敏感的。

根据物美集团官网发布的信息,他们使用的一套名为“AI鲜算”的系统于去年夏天在多点数智的推动下正式上岗应用于烘焙板块。

据物美方面披露的数据,这套系统每日中午12点自动生成次日生产建议:通过抓取烘焙区实时销量、报损数据,结合节假日、天气、社区客流、消费习惯等多重变量,精准算出每款面包、蛋糕、西点的备货量。已经能精确到小时、精确到个数,预估准确率可达89%至90%。

©图片源自小红书 物美WUMART

在物美大兴黄村店,烘焙课长表示过去全靠人工估算,每天下班对着流水账一笔笔算,怕不够卖、又怕做多了浪费,“做多了报损高,做少了不够卖,让人左右为难”。

如今员工们只需看一眼操作间墙上的显示屏:“原味法棍明日预估10个,第一批加工8个”“碱水贝果明日预估18个,第一批加工14个”……清晰的数字即可同步推送到员工手机里。

AI赋能带来的变化,在披露的数据中清晰可见:学清路店的烘焙品类日均销售增长近5倍,成为吸引顾客反复到店的关键。

以及大兴黄村店的面包损耗率大幅下降,学清路店也能根据学生放假灵活调整三明治产量,爆款核桃满满乳酪面包稳定供应,既不缺货也不浪费。

©图片源自小红书 物美WUMART

当OpenClaw让AI“长出双手”,烘焙行业的AI已经先长出了“数学脑”,替烘焙师傅把库存账算明白。

据多点官方介绍,这在逻辑概念上形成了“感知-决策-行动”的完整闭环:AI看懂厨房里的复杂动态,做出精准决策,最后落实到物理执行。

3月13日,物美北京中关村店焕新开业,这是2026年落地的首家AI新质零售门店。

据北京商报报道,烘焙区大幅扩容,明档厨房现场制作,多点AI智能技术深度融入选品、补货、防损全流程,甚至连收银台排队过长,AI都会自动推送任务给管理干部增派人手。

烘焙师傅们终于从繁琐的算账中解放出来,把更多精力放在新品研发和服务细节上。

©图片源自小红书 物美WUMART

02

每天只花5分钟

这家蛋糕店用AI一个月多赚8万块

私域运营是老生常谈,但2026年的新答案是:让AI替你“操心”。

许多烘焙商家仍停留在“坐商”思维,只关注单次交易转化,忽视用户资产的持续沉淀与全生命周期运营。

然而,随着私域渗透率持续走高,用户对传统营销套路的“脱敏”现象日益明显。单纯依赖优惠券驱动的私域运营模式,正面临边际效益递减的困境。

©图片源自小红书 时泠

有赞官方在2026年3月发布的一则案例显示,一家在国内核心商圈的蛋糕店通过AI自动化营销系统,他们用AI激活沉默的私域用户,单月GMV涨了16%。

这家店在当地核心商圈开了多年,客单价200元以上,主打大蛋糕定制。老板一个人管出品、客服、运营,精力实在有限。

问题的根源就在于顾客一个家庭可能就3到4人,过生日一年买蛋糕最多3到4次。但每次订蛋糕,用户都会留下两个重要信息:什么时间、送给谁。这些信息在过往写在订单备注里,用完就会成为一次性信息。

©图片源自小红书 琳儿响叮当

有赞帮这个商家做了三件事:第一步,把祝福语变成标签。以前客人订蛋糕,备注里写“妈妈生日快乐”只是给裱花师看的,现在系统会自动抓取这些信息,包括记录订单时间,识别关系标签,自动同步到客户档案。

第二步,在需要蛋糕之前,AI自动发消息。大蛋糕决策周期长,临时起意买的少。系统会在用户真正需要蛋糕的前7天主动联系,筛选出“7天后有亲友过生日”的用户,推送一张满180减10的优惠券,附上一句简单的生日关怀。

母亲节前,系统自动找到过去一年给妈妈买过蛋糕的用户,推送节日限定款和优惠券。这些用户本来就有送礼需求,只是需要一个不打扰的提醒。

©图片源自小红书 咖喱

第三步,用小额储值锁定回头客。针对账户里还剩0.01-50元余额的用户,系统自动推送储值活动。钱在卡里,用户自然会惦记着来花。

执行一个月后,这套AI系统靠生日营销带来192人付款,销售额3万多;母亲节活动296人付款,销售额4万多;储值营销额外带来1万+现金流。最关键的是,老板每天只要折腾5分钟,AI系统就会自动干活,把蛋糕卖给对的人。

也在近期,优壹朵烘焙启动AI私域运营系统仅1年,线上交易额就从30万增至440万,翻了14倍,私域流量池贡献了日均35%的销售额。

现在用AI工具辅助烘焙板块,5分钟就能配置好原本需要专业运营做的活。精准营销不是轰炸用户,而是在对的时间给对的人发对的信息。

03

烘焙新品研发有多难?

AI另一面引发行业警惕

在AI推动烘焙行业蓬勃发展的同时,随之而来的难题是,烘焙新品研发有多难?配方试错成本高、周期长,传统“试错法”既耗时又耗料。

玛氏与Google Cloud合作,用AI生成了一款全新的Maltesers烘焙甜点。

输入英国烘焙食谱数据集后,模型不仅能生成配料清单,还能创造“饼干+蛋糕”的混血配方。

在日本,拥有106年历史的烘焙原料商富泽商店也将AI引入食谱推荐系统,让食谱从“需要搜索的信息”转变为“引导你制作下一道菜肴的体验”。

©图片源自小红书 鸭脚猪的生活日志

然而,AI生成配方的另一面正引发行业警惕。2026年2月,美食博主Adam和Joanne Gallagher发布了一条引爆全网的视频,对比他们经过多年测试的青柠派配方与Google AI生成的“山寨版”。

结果令人震惊,AI版本要求两罐炼乳,比原配方多一倍,却去掉了关键的奶油、青柠皮和糖。配料和烹饪方法完全不同,却公然打着他们的品牌名和照片。

这种被业内称为“弗兰肯斯坦食谱”的现象,正在成为烘焙创意领域的定时炸弹。

©图片源自小红书 展艺

更可怕的是,AI生成的配方未经任何测试,可能存在严重的食品安全隐患。不正确的烹饪温度、不安全的配料组合,一旦被消费者信任并尝试,后果不堪设想。

正如博主所说:“这些AI产品公然使用我们的品牌名和照片,搭配的却是AI生成的弗兰肯斯坦食谱。”

Google的AI模式已经导致零点击搜索从56%上升到近69%。

这意味着,内容创作者辛苦测试的配方被AI直接截流,却换不来任何流量回报。

Cloudflare CEO发出警告:内容抓取比例已从半年前的1:6恶化到1:15,搜索引擎从内容中提取的价值越来越高,却不再给创作者相应的流量。

©图片源自小红书 EASE CAKE

有烘焙博主发现,自己的照片被盗用,贴在AI生成的食谱上发到Facebook。他们举报了这些账号,但接下来又会冒出新的剽窃内容的账号。

当烘焙创意从“人试错”变成“机器写”,我们收获的是效率,还是失控?

专业的食谱开发需要数周测试,验证配料用量,记录烹饪温度和时长,反复调整直至完美。

而AI系统几分钟就能生成数百个食谱,却存在未测试过安全性、正确性的隐患。

04

从AI误删文件到星巴克断货

AI并非烘焙业万能解药

当OpenClaw让AI“学会玩梗”,烘焙行业的AI也正在“动手干活”。

Chef Robotics推出的“piece-picking”技术,能让机器人从杂乱无章的周转箱中精准抓取菠萝包或法棍。

然而热潮背后,AI走进生活、烘焙等行业后的风险正在集中爆发。就在本月的一则新闻,一位工程师用OpenClaw帮女友整理发票,几分钟后桌面文件夹被彻底清空;星巴克2025年上线的AI库存系统甚至因分不清香草和焦糖糖浆,反倒加剧了缺货危机。

工信部和国家互联网应急中心接连发布风险提示,指出OpenClaw整体安全通过率仅为58.9%,在“意图误解”维度的通过率为0%。多位券商分析师指出,OpenClaw能不能赚钱,取决于你有没有清晰的、可自动化的业务场景,而不是装没装好。

©图片源自小红书 瓷娃娃小姐

从“养龙虾”到“养AI”,OpenClaw的出圈提醒我们:当数字员工开始24小时替我们操心备货、生成配方时,烘焙行业的竞争已从“拼手艺”进入“拼算力”的新阶段。

但这场热潮最宝贵的启示,或许是如何与AI相处。AI的意义,不是替代人,而是把人从繁琐中解放出来,去做更有温度的事。

用AI把烘焙做得更专业,同时保持清醒:真正的面包香气,永远来自师傅的手温,而非算法的计算。AI能帮你更精准地做出好产品,但味道还得靠人的双手。