AI点外卖正从概念走向现实，但效率提升背后隐藏着用户心理与商业逻辑的双重挑战。本文从用户感知与厂商视角出发，剖析AI点餐的便利与风险，提醒我们在AI狂潮中勿忘商业本质。

传统点外卖到AI点外卖

用户通过传统方式点外卖的流程。打开外卖APP，用户直接可见外卖店铺，向下滚动查看更多，随时可通过APP筛选项，选择菜系、搜索店铺等，找到店铺后，选择菜品，提交订单，支付订单。

上述过程可以分5个步骤：打开APP、找店铺、选餐食、下订单、支付。这5个步骤都出现其他情况，如：更换APP，对比不同APP同一家店铺的餐食价格；同一个APP换店铺、换餐食等等情况。

AI点外卖，在完成AI针对用户个人餐食偏好的训练后，完美情况下只需要一步，对AI说“点外卖”，AI根据对你的历史记忆（偏好、金额、早餐、晚餐等信息），自动将外卖点好。此情况是你给了AI最多权限（甚至给予了付款权限），结果是点外卖高效，且大部分情况下不会偏离你的历史日常偏好。如果AI全接管你的手机，它还可能对比多个点外卖平台再点餐。

上述过程只要完成AI训练，用户点外卖只需要动动嘴皮子就可以，相比传统点外卖方式方便太多。

下面针对以上从不同角度聊一些思考

从使用AI点外卖的用户来看

从用户感知来看

大多数情况下，不偏离个人饮食习惯的餐食，用户基本不会差评，但“人”偶尔会想要尝新。这时用户说“探索新餐食”，AI点了外卖，如果踩雷了，那么这样的失误用户会给AI记一笔。假如是用户自己外卖点了新餐食，用户会想“这家店拉入黑名单”，会给具体的商家记一笔。

将上述两种情况：AI点餐尝新和用户自点尝新，各自重复N次，结果是同一个点餐AI被“记错”N次；不同店铺被用户拉入黑名单。用户感知结果是，一个对象错了N次，不同对象每个只错了一次。

从用户的心理机制上来看

点外卖的AI已经被训练得非常棒了，将用户偏好记得滚瓜烂熟，但是真实“人”的不确定实则是非常大的。AI刚完成外卖下单，用户一看订单，想“我要吃这个吗？”可能马上退了，可能退后又觉得还是点同一个外卖等等情况。

当然这是用户有时间思考吃什么的情况，如果用户是那种忙到脚不沾地的程度，其实是没时间想今天吃什么、是否吃这个，而是饿了有的吃、能吃饱就非常好。如此来看，AI确实在高效解决用户需求。

从AI厂商来看

假设AI厂商与外卖平台和个体商家没有合作，那么AI厂商获利点在哪里，是否有利润，决定了AI厂商如何训练这个模型，利用模型到什么程度。

厂商（即公司）不可能无限耗资为用户干事情，其底层逻辑就是赚钱，那么这个钱怎么赚，赚那类客户的，收入能否超成本，战略上这个项目属于什么，等等问题都是一本本真实的商业经。

假设AI厂商就是外卖平台为平台用户打造的，那么AI切实帮助用户提高了点餐效率，体验感非常好。AI点外卖功能的扩展，对外卖平台来说得到了什么，又失去了什么。比如，对AI模型训练、算力投入增加，成本增加了。

根本问题是，对公司来说，做不做AI就是能不能赚钱（不一定指马上收益，有可能是好几年的战略工作），现有实力能不能搞AI。

本篇不是挑唆放弃AI，而是在AI狂潮的当下，提醒自己不要忘记最基本的制约条件。