中国最大炒菜馆，自己推翻自己

出品｜虎嗅商业消费组

作者｜李佳琪

编辑｜苗正卿

题图｜小菜园 

小菜园南京总部的数字大屏前，高恒把时间切到了“今日”。

屏幕左上角，各项数据切片的时间戳以分钟为单位跳动：14:40、14:41……

虎嗅到访当日，受台风白海豚影响，小菜园全国门店的实收，比上周同日同时间点降了10%。大屏上四个核心指标全部分钟级刷新：今日实收对标上周同期、88VIP开卡数、堂食与外卖占比、新店店均日值。

“很多公司讲数字中台”，高恒指着屏幕说，“但做了数字中台也不代表能做到这个技术水平”。

小菜园南京总部数字“驾驶舱”

这是2025年10月入职小菜园的CIO高恒，在过去十个月里所做工作的缩影。用小菜园高管们的话来说，他不是来给一家餐饮公司装系统的，他是来把一家靠“人盯人”和股份制跑到800家门店的中餐公司，改造成一家靠数据驱动的公司。

当然，改变也有“代价”。2026年半年报显示：营收29.03亿，同比增长7%；净利润2.9亿，同比下滑24.3%。

过去一年，小菜园董事长汪书高主动调整战略、优化外卖、推了88VIP付费会员，用短期利润换客户。而高恒做的事情，是让这一切可量化、可追踪、可复制。

放在行业里看，这套动作显得更不合时宜｡

过去两年，中国餐饮的关键词是收缩和价格战：商场人流跌了三成，正餐同店销售额普遍下滑20%，客单价一降再降，连锁化率虽然爬到了25%，但正餐的标准化程度依然远低于火锅和快餐｡

大部分中餐公司的应对方式是关店､砍成本､蹭平台流量，而小菜园选择了一条更慢的路，往供应链里砸钱､往门店里装屏幕､往会员体系里投人｡

虎嗅与小菜园各板块高管进行了深度交流后，试图了解，这家从安徽铜陵排档起家、用十年时间做到上市，又做到中式正餐连锁门店数第一、GMV第一（2025年全年营收52.45亿元）的餐饮公司，真的会被AI “颠覆”吗？

当大厂产品经理闯进一家“笨”公司

高恒是汪书高三顾茅庐请来的。

准确地说，是去汪书高家里谈了三次、聊了六轮。中间也有很多行业“大佬”给汪书高介绍过人，但汪书高最后选了高恒。理由很简单：“大厂来的，不会差。”

高恒入职前调查了小菜园，发现这家公司后面跟着的大部分是十几年、二十年的老员工，而且汪书高把绝大多数股权都分了出去。这在餐饮行业几乎是孤例。163个股东的头像挂在南京办公室的墙上，从店长、厨师长到区域经理、供应链负责人，大部分是从基层干上来的。

汪书高给高恒的目标非常抽象：三年以后，小菜园的数字化管理要做到餐饮行业最先进，别人来学我们，甚至别人来买我们的管理系统。

没有KPI，没有具体方案。“你是专业的，按你的方法干。”汪书高说，“我就看结果。”

高恒入职的第十天，就遇到了一件让他意外的事：公司决定砍掉外卖。

一个月，少了5000万营收。

高恒找汪书高聊，说外卖是闲置资源的最大化利用，不该一刀切。汪书高的回答是：我们是做堂食的，外卖已经影响了出餐标准和时效。

话说到这份上，高恒只能先支持。“我当时是觉得董事长没有足够的信息去做精细化的决策，只能够忍痛做大的取舍决策，宁愿每月损失千万级的利润，这是IT部的失职。” 高恒告诉虎嗅。

这份担忧，后来变成了一整套系统。

高恒刚来的时候，小菜园的数字化程度，用他的话说，“偏弱”。800多家门店，后厨靠打印单据传菜，单子掉了、菜丢了是常有的事。每个厨师炒一道菜花了多久、谁炒的、最后有没有退菜，没人知道。门店管理靠月底看营业额：这个店做了3万，那个店做了2万，中间发生了什么，黑箱。

“但这家公司的执行力很强”，高恒告诉虎嗅，他要给每家门店装屏幕。前厅加后厨，一个店13～16块屏，涉及强电改造、弱电改造，必须在晚上9:30歇业之后施工。汪书高“放话”出来：所有门店必须推。六个月，800家全部上线。“但阻力也很大，”高恒后来回忆，“大家对新东西的接受度和理解都偏弱”。

高恒入职的第二、三周，一直跟着两个大区总待在门店，把情况摸了一遍。之后老板和高管们也一直陪着他梳理问题、设计方案、把关，然后把他推到各个门店里去看使用率、看准确率。

这跟大厂的工作逻辑完全不同。“大厂是纯数字驱动”，高恒告诉虎嗅，“小菜园的模式是先保证前端运营的人力储备，然后再是数据驱动，有点年代感。”

高恒给每家门店装的十几块屏幕，不是收银机，而是岗位工作流。

前厅每两个人共享一块屏幕，上面显示这个岗位每个时间点该做什么：吧台10:20做什么、14:00做什么、16:00做什么；服务员16:00到岗先摆台、检查。后厨8～9块屏幕，案板几点该切配、灶台几点该化冻，全都写在上面。

“目的很简单，无限弱化一线人员的能力依赖。未来招人更简单，一个大学生或者兼职进来，看屏幕就知道八点该干什么、九点该干什么。这是快速复制的必备阶段。”

后厨的KDS系统（厨房显示系统）是核心。

这套东西肯德基、麦当劳二十年前就有了。每个工位的屏幕上显示现在要做几个鸡翅、多少汉堡，是快餐标准化的标配。但中餐的KDS要复杂得多：SKU多、工序多、对厨师手艺依赖高，西贝等正餐品牌也在推，但大多停留在“传菜协同工具”的层面。

小菜园的做法是把KDS的边界往外扩了一圈。

以前客户点完餐，打印单据在不同档口之间传递，容易丢单、没法实时调度、也不知道一道菜到底花了多长时间。现在，案板备完菜点一下屏幕，灶台炒完再点一下，每一道菜的备菜时间、炒制时间、谁炒的、最终上到第几桌、有没有退菜，全部记录在案。

“以前管门店只能管结果，今天营业额3万。但结果已经发生了，你再做动作就晚了”，高恒说，“现在我们把管理放在过程里。头菜上菜时间4.8分钟，退菜率多少，超时菜多少，这些过程指标管好了，结果自然不会差。”

这些数据汇总到前述南京总部的数字驾驶舱，分钟级更新。大屏上，集团看板给董事长和高管看经营水位，大区看板、小区看板、门店看板逐级下沉。

给店长看的看板设计得很有讲究，叫看自己、看标杆、看对标：看自己是自家数据，看标杆是同区域做得最好的店（三年目标），看对标是三个月内能赶超的店（区域排名第15的，就把第12名的数据拿出来）。营业数据和过程数据全部开放，赛马机制。

更有意思的是门店诊断系统。AI自动抓取门店异常数据，推给小区经理和店长。

“AI诊断的结果不代表一定有问题，代表有疑问，需要管理者下去看”，高恒说，“我们不怕暴露问题，怕问题被隐藏。数字化就是把更多问题暴露出来。”

暴露到什么程度？门店诊断里有一项指标叫“农夫山泉跟米饭和汤的配比”。小菜园用农夫山泉煮饭煲汤，如果配比不对，说明门店可能偷工减料用了别的水。还有“人均水果价格不合理”。店长如果没上餐厅水果，客户不一定知道，但系统会报出来。甚至88VIP开通时订单里是否有赠菜，系统也会抓，防止门店为了完成指标用赠菜刷会员。

更有趣的是，“提效”也发生在高恒自己团队身上。汪书高最初给了他24个纯技术人员加运维，一共30多人。现在，技术团队砍到了8个人，加高恒自己9个。

“整个技术体系全部通过AI来做，所以人能降到这个程度。”高恒告诉虎嗅。

AI干了什么？干不了什么？

如果说屏幕和KDS是把流程“搬”到线上，那AI才是高恒真正想打的牌。

他在小菜园落地的AI应用列出来有一长串：销售预估、门店诊断、AI陪练、AI问数、AI品类分析、人头点餐、炒菜机器人……但他自己很清醒：“这些AI东西只是在提效，只是在弥补过去某些地方的短板，还没有对业务体系、业务形态产生质的变化。”

高恒也向虎嗅着重介绍了几个已经跑通的系统。

销售预估是目前落地效果最“硬”的一个。以前门店备菜全靠厨师长拍脑袋，预估不准、费时间、大区经理想管也管不了。现在点一个按钮，系统自动算出明天要卖多少钱、每道菜多少份、需要多少原料。第二天早上，系统还会直接告诉厨师：肉馅准备多少、排骨化冻几斤。

7月份，这套系统的销售预估偏差率是9%。高恒给自己定的目标是两个月内做到20%以内，最终目标10%，现在已经超额完成。

炒菜机器人是另一条线。炒菜机器人这两年在餐饮行业并不新鲜，碧桂园的千玺机器人、海底捞的智慧餐厅都试过，但大多停留在概念店或少数试点，真正大规模铺到几百家门店的正餐品牌几乎没有。小菜园目前近300家门店配备了机器人，新开的店必须上两台。

CFO王翔从财务角度补充了一组数据：使用机器人的门店，后厨人员配比有所优化，人工成本呈下降趋势，但员工收入竞争力没有受影响。因为机器人替代的是更重复的工作，后厨的人均业绩增长明显。

人头点餐是即将上线的功能。客户选好大人小孩数量、口味偏好和价位档，AI根据每家门店的厨师擅长菜品、销量、备货情况自动搭配套餐，每个门店的推荐菜都不一样。

"核心逻辑在于，我掌握了客户点菜的流量分发入口，"高恒说，"如果我想推新上的饮品，可以；如果库存里土豆丝剩得多，推土豆丝也可以。这就是互联网的玩法。"

当虎嗅问到：”企业在AI应用上应该先改流程再上AI，还是先上AI再倒逼流程”时，他的回答是：“用AI倒逼流程，对公司是灾难性的。”

"今天AI还没到那个程度，过度追求AI化公司一定会出问题。餐饮公司跑那么快干嘛？科技公司都还没到这种程度。让公司的人去匹配AI的流程不现实，应该是AI在我们原有的流程上面怎么更好地帮助我们。小菜园今天跑得好好的，为什么要做那么大的变化？不是自己给自己找不痛快吗？"

这番话跟外界想象中“大厂来的CIO高举高打搞AI颠覆”的剧本完全不同。高恒很清楚，小菜园真正的瓶颈不在技术。

2025年上半年，小菜园的净利率做到了13%以上。汪书高觉得“不健康”。营收增长不多但利润增长多，说明赚的是客户的钱。下半年，臭鳜鱼、红烧肉、地锅鸡等招牌菜主动降价，降幅从13%到25%不等。CFO王翔算了一笔账，上半年这些菜品的价格调整，给利润带来了大几千万的让利。

紧接着2026年1月，小菜园上线88VIP付费会员，年费88元。市场负责人左丞把这套体系的四条权益拆解为解决四个问题：

68元首单代金券解决“来不来、买不买”的问题，一到两餐就能回本，决策成本极低；每周工作日半价菜解决“心智”问题，打造工作餐新场景，让用户每周都有理由来；全年88折解决“还来不来、续不续费”的问题，覆盖所有菜品，赚的是增量生意的钱而不是存量用户的钱；米饭纸巾免费解决“身份感”问题。就像外卖的免配送费、淘宝的包邮，用一个用户特别在意的小细节把会员和普通用户区分开。

到7月底，88VIP会员达到151万，超过年初预期。剔除7月新会员后，复购率超过65%，全年预计能达到80%以上。一个付费会员的人均贡献是普通会员的213%。半年时间，通过频次增长带动了189万桌的增量客流。

左丞对比了行业里的其他模式：西贝做过299元的付费卡，呷哺做过208元的券包，海底捞一直做免费会员。小菜园选了中间路线：既有体验驱动也有权益驱动，有门槛做筛选但门槛不高，让用户快速回本但又能记住品牌。“付费会员不是冷冰冰的数字，”左丞说，“它有点像用户交的保护费，是因为对品牌的信任。我们就要把这种信任收藏下来，走得更远。”

砍外卖是另一个关键决策。2025年11月，小菜园对外卖按下暂停键，一个月少了5000万营收。汪书高的逻辑是堂食体验优先，外卖已经影响了出餐标准和时效。高恒一开始是反对的，但九个月后，他用一组数据让汪书高的态度发生了松动。

今年7月，小菜园把外卖拆分为闲时和忙时，高峰期优先保证堂食体验，闲时尽可能提高营业额。数据显示，7月外卖实收环比6月增长22.5%，但堂食出餐时间从8.06分钟只微增到8.19分钟，外卖稳定在7.13到7.21分钟。营业额涨了，交付能力几乎没受影响。

“董事长看到这个数据后，又提出了要注重交付品质的要求，”高恒说，“于是我们会在出餐口安装摄像头判定出餐水准。”

这些决策的财务结果，写在2026年半年报上：营收29.03亿，同比增长7%，创历史新高；净利润2.9亿，同比下滑24.3%。堂食人均消费从57.1元降到50.5元，但翻台率从3.1次/天涨到3.5次/天，堂食收入同比增长18.1%。外卖收入同比下降10.6%，占比从39%降到32.6%。

到了7月，数据开始向好。堂食实收同比增长29.6%，跑赢了23%的门店增速：在客单价因为降价和88折被拉低的情况下，堂食实收还能跑赢门店增速，说明降价和会员的策略开始见效。汪书高说，今年5、6、7这三个月，营收比以前一天多200万左右。

后发者的“牌”

小菜园的数字化起步晚，这是事实。但起步晚未必全是坏事。

当西贝、外婆家这些前辈在十年前就开始投入IT系统的时候，小菜园还在铜陵开排档。那些早期系统如今面临技术老旧、架构沉重的问题，而小菜园可以直接上最新的AI技术，一步到位。高恒的技术团队能用AI写代码，24人砍到8人，某种程度上也是因为没有历史包袱：不需要维护一堆老系统。

而800家门店的规模、151万付费会员、自有供应链和2万多名员工，给了小菜园一个很多公司没有的东西：数据闭环。每一道菜的炒制时间、每一个会员的消费频次、每一台冷链车的温度轨迹、每一家门店的经营指标，每天都在产生海量数据。这些数据反过来训练AI模型，让销售预估更准、让门店诊断更灵、让人头点餐更懂客户。

高恒给自己定了一个时间表：2026年聚焦门店数字化，2027年推进供应链数字化，2028年全面AI化。

“2028年为什么可以？因为接下来AI还在持续发展，会更多跑出来。同样因为小菜园坐拥800家正餐门店，更容易跑出餐饮界的AI化。当它跑出来的时候，我们就不再是一个普通的餐饮公司，而是一个科技型的餐饮公司。”

这是高恒的野心。汪书高告诉虎嗅：“AI只是一个工具，是更便捷的管理方式。开餐馆本质还是买食材、追求新鲜、做产品。AI代替不了厨师用心做菜，也代替不了员工的笑容。”

两个人的认知并不完全重合，但恰好形成了一种张力：一个仰望星空，一个脚踏实地。过去十个月，他们在外卖上有过分歧，在投入上有过博弈，但最终在数据面前找到了共识。

一个容易被忽略的事实是：在所有中餐品类里，炒菜是最难规模化的。火锅靠锅底和食材标准化，酸菜鱼靠大单品，这两个赛道已经跑出了海底捞和太二。

但炒菜SKU多、工序复杂、对厨师手艺依赖高，过去能做到全国连锁的正餐品牌屈指可数，西贝、外婆家、绿茶各有各的瓶颈。小菜园在做的，是把炒菜，做成可复制、可规模化的生意。

当被问及中餐能不能跑出麦当劳、肯德基那样的全球连锁时，汪书高的回答是：“我觉得正好运气好，赶上这个时代。”而高恒的回答是：“工业化不是让手艺消失，而是让中餐被更多人吃到。”

800家店只是起点。3000家店的目标写在马鞍山工厂的设计产能里，也写在高恒的五层架构图上。

至少现在，当汪书高再做一个重大决策的时候，他不再只靠感觉和经验了。他的办公桌前，多了以分钟为单位刷新的屏幕。

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