AI点餐系统全球前16强生产商排名及市场份额（by QYResearch）

全球市场研究报告全球市场研究报告Copyright©QYResearch|market@|AI点餐系统是一款智能化的技术驱动型解决方案，集成了自然语言处理(NLP)、语音识别、计算机视觉和机器学习算法，旨在自动化和优化餐饮服务、零售和快餐(QSR)行业的端到端点餐流程。它支持通过多种渠道（包括语音设备，例如智能音箱、免下车点餐对讲机、自助触摸屏、移动应用程序或聊天机器人）实现客户与商家之间的无缝互动，并提供菜单浏览、自定义餐食配置（例如排除某些食材、调整份量）、订单确认、非接触式支付和实时订单状态更新等功能。除了基本的交易处理之外，该系统还利用用户行为数据（消费历史、偏好模式、高峰时段点餐趋势）提供个性化推荐，动态调整菜单显示（例如突出显示热门菜品），并与后端系统（库存管理、厨房显示系统、POS平台）集成，从而简化运营、减少人为错误并降低人工成本。图.AI点餐系统图片资料来源：第三方资料及QYResearch整理据QYResearch调研团队最新报告“全球AI点餐系统市场报告2025-2031”显示，预计2031年全球AI点餐系统市场规模将达到31.9亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为8.3%。图.AI点餐系统，全球市场总体规模来源：QYResearch软件及商业服务研究中心全球AI点餐系统市场前16强生产商排名及市场占有率（基于2024年调研数据；目前最新数据以本公司最新调研数据为准）来源：QYResearch软件及商业服务研究中心。行业处于不断变动之中，最新数据请联系QYResearch咨询。根据QYResearch头部企业研究中心调研，全球范围内AI点餐系统生产商主要包括VoicePlug、SoundHoundAI、Presto、HiAuto、ConverseNow、Slang.ai、LomanAI、CertusAI、Checkmate、ActiveMenus等。AI点餐系统提供商主要集中在北美和东亚，这些地区拥有成熟的云/AI生态系统、深度POS和支付集成网络、强大的零售/快餐数字化以及大规模的软件工程和部署人才，能够实现更快的产品迭代、可靠的实时性能以及跨多门店连锁的快速商业化。表1.AI点餐系统产业链分析产业描述上游技术人工智能算法（语音点餐的自然语言处理、菜单识别的计算机视觉），机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）硬件边缘计算设备（智能点餐机）、服务器、POS终端、语音识别硬件中游核心系统开发与运营1.系统开发商：定制化AI点餐解决方案（如智能菜单推荐、语音/视觉点餐）及SaaS平台供应商；2.集成服务商：将AI点餐系统与餐厅管理工具（库存、客户关系管理、支付系统）对接的团队；3.平台运营商：嵌入AI功能（个性化推荐）的第三方订餐平台（如外卖应用）下游快餐及连锁餐厅（如麦当劳、肯德基）部署AI点餐亭（基于购买历史的个性化推荐）及语音驱动的得来速系统，高峰时段缩短顾客等待时间20-30%咖啡与茶饮连锁店（如星巴克、瑞幸咖啡）通过移动应用（基于偏好的饮品定制建议）及店内智能终端实现AI点餐，高峰时段订单准确率提升15%资料来源：第三方资料、新闻报道、业内专家采访及QYResearch整理研究，2025年表2.AI点餐系统行业政策分析政策描述1中国《数字经济健康发展指导意见》（2021-2025年）支持人工智能与餐饮行业的融合；鼓励部署人工智能点餐工具（智能自助终端、语音点餐）以提升服务效率；为中小餐饮企业采用人工智能点餐解决方案提供财政补贴。2欧盟《人工智能法案》（2024年实施）将人工智能点餐系统（语音识别、个性化推荐模块）归类为“低风险通用人工智能”；要求菜单推荐算法具备透明性（公开推荐逻辑）；处理顾客订单/偏好数据时须遵守《通用数据保护条例》。3中国《智能餐饮业健康发展指导意见》（2023年）规定人工智能点餐系统的安全标准（数据/支付安全）；强制要求配备无障碍功能（多语种语音点餐）以满足多元用户需求；促进人工智能点餐工具与餐厅后台系统（库存、供应链）的互操作性。4美国《国家人工智能倡议法案（2024年修订版）》资助人工智能点餐效率优化研发（如高峰时段订单处理）；鼓励私营部门协作消除菜单推荐中的算法偏见；通过技术培训项目支持小型餐饮企业采用人工智能点餐工具。资料来源：第三方资料、新闻报道、业内专家采访及QYResearch整理研究，2025年表3.AI点餐系统行业发展趋势发展趋势描述1多模态交互升级整合自然语言处理（NLP）、计算机视觉、手势识别及方言/手语支持，实现混合点餐方式（如语音指令+视觉菜单指认、智能自助终端的手势选择）；在提升多元用户群体（老年人、残障人士）使用便捷性的同时，将点餐操作时间缩短20-25%。2超个性化订购体验利用多源数据（订单历史、饮食偏好、实时情境如天气/时间、健康标签）提供场景化推荐（例如：寒冷天气推荐热饮，健康用户提供低糖选项）；联动会员计划定制套餐优惠与专属礼遇，提升用户留存率15-20%。3边缘-云混合部署融合边缘计算（店内自助终端/得来速场景）降低订单处理延迟（高峰时段等候时间缩短25-30%），结合云计算（集中数据分析、模型迭代及跨店库存同步）；增强弱网络环境下的系统稳定性。4跨场景生态系统集成将AI点餐系统对接店外场景（外卖平台、路边取餐）及上下游环节（餐厅库存、供应链调度）；实现闭环运营（如APP订单触发店内备餐+实时库存更新）与跨服务协同（如对接膳食建议应用）。资料来源：第三方资料、新闻报道、业内专家采访及QYResearch整理研究，2025年表4.AI点餐系统行业发展机会发展机会描述1中小餐饮企业渗透开发轻量化、低成本的SaaS人工智能点餐解决方案（月度订阅模式，一键部署），专为中小企业（小型餐馆、街头小吃摊）定制；帮助这些企业削减15-20%的前台人力成本并减少点餐错误，通过本地餐饮业补贴降低采用门槛，开拓由中小企业主导的全球70%以上餐饮市场。2新兴市场海外拓展瞄准快餐/咖啡连锁扩张加速的高增长新兴市场（东南亚、拉丁美洲）；本地化AI点餐系统（支持本土语言/方言，适应清真/犹太等饮食习惯），与区域餐饮连锁集团合作，满足海外服务不足市场对效率工具的需求。3健康驱动的订餐体验创新将人工智能点餐系统与膳食管理资源（营养标签数据库、过敏限制库）及消费者健康设备（健身追踪器）集成；提供个性化推荐（糖尿病患者低糖选项、健身爱好者高蛋白餐食）并自动标记过敏原，吸引30%以上注重健康的餐饮消费者，并开启与健康品牌的合作。4B2B数据运营服务变现将人工智能点餐系统从交易工具升级为数据驱动的运营平台；基于累积的订单数据提供增值服务（订单需求预测、菜单SKU优化、高峰时段人员排班），帮助餐厅减少10-15%的食物浪费并提升人均消费额，为系统供应商创造持续的B2B收入来源。资料来源：第三方资料、新闻报道、业内专家采访及QYResearch整理研究，2025年表5.AI点餐系统行业发展阻碍因素/挑战阻碍因素/挑战描述1用户适应性与人口覆盖障碍技术抗拒群体（如老年人、数字素养较低的消费者）在使用AI点餐工具（智能自助终端、语音指令）时遭遇阻碍，导致这些群体采用率偏低；依赖员工协助支持此类用户反而抵消了AI系统的效率优势，增加了运营复杂性。2数据安全与合规风险人工智能点餐系统处理敏感客户数据（支付信息、饮食偏好、联系方式），需严格遵守法规（如GDPR、中国《个人信息保护法》）；小型餐饮企业常缺乏完善数据保护的资源，而潜在的数据泄露（源于系统漏洞）可能削弱消费者信任并导致监管处罚。3部署成本负担不均大型餐饮连锁面临硬件（智能点餐机、边缘计算设备）及定制系统集成的高昂前期成本；中小型企业（SME）可能因无补贴而难以负担SaaS订阅费用或技术