被惡搞下單 1.8 萬杯水後：麥當勞與塔可鍾重整 AI 車道點餐

如果你去汽車穿梭餐廳買甜筒，AI 非要往裡面塞一片培根；或者有人對著麥克風惡搞，一口氣點了 18000 杯水，現場的店員估計只想立刻拔掉電源線。

這可不是段子，而是麥當勞和 Taco Bell 等快餐巨頭此前在穿梭餐廳測試生成式 AI 點餐時遭遇的真實尷尬。顧客抱怨系統延遲、莫名其妙加菜，甚至變著法子戲耍 AI。

不過，這些巨頭並沒有打算放棄，而是換了一種思路捲土重來。

冰淇淋配培根，麥當勞換掉老搭檔

去年，麥當勞結束了與 IBM 合作了兩年的自動點單測試。據行業媒體報道，當時做這個決定的直接誘因，就是 AI 經常擅自給顧客加料，比如把培根和冰淇淋甜筒搭配在一起。

告別 IBM 後，麥當勞轉身接入了 Google Cloud 的服務，利用基於 Google 生成式 AI 模型訓練的自然語言軟體，重新打造穿梭餐廳的語音點餐系統。另一家連鎖品牌 Wendy's 也在走類似的路線。

語音模型的迭代速度確實在變快。比如 OpenAI 本月早些時候更新了端到端語音模型 gpt-realtime 並開放 API，也對外喊出語音就是下一個互動媒介的口號。

高峰期關掉 AI，讓人類在旁邊盯著

看到麥當勞踩過的坑，Taco Bell 選擇了更加務實的做法。

據《華爾街日報》報道，Taco Bell 正在考慮一套分時段策略：在餐廳客流高峰期直接停用 AI，因為應對高壓暴單，人類員工的反應和協調能力依然遠勝機器。

只有在客流相對平穩的特定時段，AI 才會接管麥克風。即便如此，餐廳也會安排人類員工全程監聽，一旦系統犯傻或出現意外，人工立刻介入兜底。

快餐公司之所以對這項技術如此執著，核心訴求是給員工減負。如今店員不僅要管穿梭餐廳，還得同時顧及櫃檯點餐和手機外送訂單，櫃檯後的人力早就被拉到了極限。

為什麼重要

我們認為，快餐巨頭這次調整策略，聰明在終於放下了「完全替代人工」的執念。

承認 AI 在高峰期頂不住、用「人機混編加人工兜底」的方式推進，是生成式 AI 落地傳統服務業時少有的清醒表現。先在非高峰期測試、讓人類員工當考官，既分擔了一部分低峰期的重複機械勞動，又避免了穿梭餐廳因為一次識別死鎖而排起長隊。

但這裡的隱患依然顯而易見。汽車穿梭餐廳是一個高度開放、極度看重流轉速度的場景，窗外的噪音、顧客五花八門的口音，以及像惡搞點 18000 杯水這樣的對抗性測試，永遠超出發放選單的預期範圍。

如果一家店既要安排一個人隨時盯著 AI 糾錯，又要隨時準備手動接單，短期內人力成本可能不降反升，甚至會讓員工產生雙重疲勞。

對於大部分沒有鉅額預算的中小餐飲品牌來說，現在絕對不是跟風上馬語音 AI 的時候。麥當勞和 Google 正在前面交學費，中小商家更適合先做旁觀者，等大廠把防惡搞機制、低延遲語音方案的工程問題摸透，再考慮小規模試點也不遲。