“加急2号桌的香芋蒸排骨。”

前厅的服务员对着手表说出这句话，后面的模型就把这道菜优先分配给工站。

这是不停科技 Restaurant-LM 门店大模型（R-LM）。它管着订单、桌台、人员、工站与机器人，连着真实餐厅与它的数字世界。

通过数字孪生世界的演练寻找物理世界的最优解

不停科技正在建设餐厅与零售行业的 Physical AI（物理 AI）基础设施，把物理 AI 带入全球 10 万亿美元的餐饮市场，直接干活，让餐饮经验成为可调用的能力。这，就是全球第一个“会干活”的餐饮AI工作台。

用过 Codex 的人，会很熟悉。人提出目标，Agent（智能体）理解上下文、制定计划、调用工具、执行并检查结果；人随时补充信息、调整方向。AI 开始承担任务的推进，人通过判断和反馈参与。

Codex 让 Agent 在代码环境中工作。BOTINKIT 让 Agent 在真实餐厅中工作。

输入图纸、现场视频和历史数据，模型自动生成数字孪生门店，开始模拟运行，并逐步接管真实门店：动态规划任务并发送给员工、机器人、工站，获悉顾客反馈并自动迭代下一季菜单。

一次加急改变了一道菜的优先级，也牵动着同一工站上的其他任务。R-LM 结合正在制作的菜品、工站产能和待完成的订单，推演任务应该怎样安排。哪道菜先做，哪些菜可以合并制作，交给哪个工站，怎样协调后续出餐，都在这个数字环境中被重新计算。

数字世界中的安排，随即回到真实门店。厨房收到制作任务，员工通过可穿戴设备接收工作提示；机器人承接的烹饪任务，则通过数字菜谱转化为控温、翻炒和调味等动作。任务状态与服务反馈回到模型，成为下一次安排的依据。

现实中的变化进入数字世界，数字世界中的推演改变现实。餐厅在这个持续往返的反馈闭环中运行。

调度界面：菜品批次与制作时序，一起安排

模型还能多看一步。当待制作订单增加，R-LM 可以结合当前产能推演接下来的排队情况，提前调整批次与任务分配。让等待和任务冲突更早得到处理。物理 AI 的价值，就落在这里。

那句“加急2号桌的香芋蒸排骨”，也是人对执行过程的一次 Steering，即在任务进行中校正方向。员工把顾客的紧迫需求带入模型，模型把这个判断转化为具体行动。

Human in the Loop，人在协作链路中，是这套系统的基本工作方式。店长设定目标与优先级，厨师贡献菜品和烹饪经验，员工带回顾客需求与现场判断。Agent 组织任务，人随时介入、修正、接续，让专业经验直接影响下一步。

这些经验会留下来，成为每家门店自己的 Memory，即门店可供调用的记忆。哪些批次安排更顺畅，哪些推荐更符合当地顾客，哪些做法经过现场验证，都会影响下一次。

R-LM可识别菜品剩余与顾客偏好，让每一次用餐都成为下一季菜单迭代的依据。

经过验证的数字菜谱与经营方法，还可以跨店流动，再由 R-LM 根据各地的人员、设备和顾客特点调整执行。一位厨师的创意可以进入更多厨房，一位店长的好方法可以在更多现场发挥作用。

AI 正在打破专业能力的边界。我们正在把这种改变带进餐饮。

没有编程背景的人，可以借助 AI 开发软件；没有视频制作经验的人，也能把创意变成影像。零售进入餐饮，因为 R-LM 变得简单。

商超和便利店有客流、商品与供应链，但开展餐饮，还需要知道怎样组合菜单、安排制作、应对高峰、协调出餐，以及根据顾客反馈调整经营。一台烹饪机器人加上一套菜谱，仍不足以让零售门店掌握这些能力。这里需要的，是餐饮的 know-how，长期积累的经验与判断。

协作示意：R-LM 连接人、工站、桌台、机器人与客户反馈

R-LM 把这些经验转化为可以调用的决策和任务。模型结合门店需求安排生产，机器人承接烹饪，员工参与备料、服务和现场协作。零售企业由此获得一套参与日常经营的餐饮能力，让自己的商品、供应链与网点优势延伸至现制餐食。

让擅长零售的企业，也具备开展餐饮业务的能力。这正是 AI 跨越行业边界的意义。

支撑这一切的能力，生长于真实厨房与门店。过去几年，不停科技已走入全球约 30 个国家和地区，进入餐厅、零售商超、便利店、酒店、航空配餐和主题乐园等场景。R-LM 已为全球 10 余个国家的近 100 家餐厅提供服务。不同现场的实践，推动这套能力向前发展。

我们要建设的，是一个 AI Native 的餐饮世界。

RLM 通过可穿戴终端，实时将任务指令和任务进度发送至员工，一切一目了然

每一家餐厅，都是一个物理 AI 的运行现场。现实中的制作与服务映射到数字世界，任务安排在那里提前预演，餐厅为下一步做好准备。问题在影响顾客之前，先得到解决。

每一家 24 小时便利店、每一家超市，都成为高品质餐食的站点。零售企业把供应链和密集网点的优势延伸至现制餐食，根据本地需求组织菜单、食材和制作。遍布城市的站点共同服务每天数以万计的消费需求，让一份好吃、营养、价格合理的餐食，出现在离人们更近的地方。

清晨通勤前、深夜下班后，人们都能在熟悉的生活半径里，找到适合自己的一餐。

这些点位由数据连接，构成一个庞大的物理 AI 网络。一家门店验证过的做法，成为其他点位可以调用的经验；每个点位又结合自己的顾客与现场继续调整。人的经验、机器人的执行结果和顾客的反馈，在网络中积累，让门店从每天的实践中获得能力。

不停科技是这个世界的基础设施建设者。我们把模型、数字孪生与机器人连接起来，让餐饮能力能够跨店部署、跨行业迁移，让更多经营者在这一基础上创造新的餐饮服务。

从一句现场指令，到一张连接餐厅与零售的智能网络。BOTINKIT 正在建设这个世界，让长期依赖厨师长、店长个人经验的传统门店，进化为可自主运营、自我进化、规模复制的 AI 原生餐厅。