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售后服务上门服务电话，智能分配单据：美团"小店有AI"行动北京首站启动，“AI小管家”已服务超百万中小餐饮商家
北京昌平有一家东北菜馆，月均外卖3000单，店主付先生以前每晚要花三四个小时翻后台、盯数据，每年旺季日均工作超过15小时，如今找“美团AI小管家”问一句就行。“这种程度的数据分析，以前只有大连锁才能做到，没想到我这小店也用上，现在睡眠都更好了。”
6月25日，美团“小店有AI”行动在北京望京合生麒麟新天地组织首场线下体验活动，百余位中小餐饮商家与美团AI产品经理现场交流使用AI工具的体验和心得。活动上正式上线了“小店有AI”专区，集中展示商家AI经营产品、免费课程及优秀案例。
全国有数百万中小餐饮商家，他们大多以夫妻、亲属等1-2名亲缘为运营主力，既当老板又是厨师，还兼着餐厅服务员，线上运营往往分身乏术。行业调研显示，中小店主最需要会算账的“会计”和懂运营“店长”，具备大行业视野帮助其提升运营精细度。目前，美团AI小管家已服务超百万中小餐饮商家，给出超千万次经营建议，帮助商家改进菜品和服务。
选品定价运营都能问AI，小店商家不再分身乏术
没有人专门分析数据、核查差评来源、判断新品上线时机。中小餐饮商家长期面临的困境是人手不足，大连锁品牌配备专职运营团队，小店老板只能靠直觉和经验。美团一系列餐饮商家AI工具，面向的正是这个缺口，以AI能力替代原本只有大连锁才负担得起的专业分析。
活动现场，美团外卖产品负责人演示了“袋鼠管家”如何帮助外卖门店分析订单数据、识别差评规律并自动生成运营建议，美团到店餐饮产品负责人则介绍了“智能掌柜”在中小餐饮堂食场景中的具体应用路径。
▲“小店有AI”首站在北京组织线下体验活动。(摄影：高师) 在外卖运营上，“袋鼠管家”AI助手的最新升级功能，涵盖菜单优化、美工设计、智能营销、经营诊断、评价与巡检托管五大方向，帮商家诊断问题、发现增收机会，目前已有超过3000家餐饮小店、100多个连锁品牌参与试用。商家可直接提问“最近哪道菜差评最多”“周末哪个时段流量最高”，系统给出有针对性的经营建议。AI还会自动巡检商品上下架状态、推广活动到期、差评与食安异常等情况，发现问题实时推送提醒，不再依赖老板人工逐项核查。东北菜馆付先生使用的正是这套工具：每晚三四小时的数据工作，现在“问一句就行”。
堂食场景方面，“智能掌柜”的AI工具，同样已渗透至中小商家经营链条的多个环节。门店助手上线的商圈洞察报告能力，AI会结合商家所在品类和商圈情况，自动生成趋势分析，给出经营建议。高峰期大量来电咨询无人接听时，AI接待员可自动接听处理，门店人手得以集中投入现场服务。目前，“智能掌柜”已服务全国超100万家中小餐饮商家，解决商家问题780万个。
给大量餐饮小店带来麻烦的恶意差评和骗赔问题，美团为小店主标配“商家AI守护”系列工具。这个基于亿级真实订单和评价数据训练的AI风控模型，整合了用户行为、订单特征、评价语义等多维特征，对利用AI进行恶意骗赔、差评威胁、职业索赔等复杂场景的识别准确率达到99%，每月帮助商家主动拦截150万条恶意差评与威胁。据统计，商家遭受恶意差评的比例下降六成，减少了应对骗赔时的举证负担，腾出来的时间和精力得以回到出餐、服务和经营本身。
商家现场反馈：AI释放人力提升效率，省下时间和金钱
活动上，商家反馈最集中的一个词是“懂行”，与通用AI工具不同的是，美团AI不只是能聊天，更能帮助商家直接交付经营结果。来自北京的两位商家代表分享了AI工具带来的改变。
沅湘小馆店主老鲁在石景山开了两家湘菜馆，一年投入线上运营约15万元，一个人同时兼着老板、运营、客服、美工多个角色。“两家店每天几十条评价，以前雷打不动花半小时逐条手写回复。”他现场分享说，有了“袋鼠管家”的评价自动回复功能，AI根据顾客具体内容生成针对性回应，例如“顾客说辣了AI会道歉并提醒下次选微辣”“顾客夸某道菜会推荐另一道招牌”。
“不是敷衍的‘感谢惠顾’，而是有针对性、有温度的回复。”老鲁说，这半小时省下来，他现在能踏踏实实陪孩子吃顿晚饭。此外，他过去每年仅请代运营和摄影两项支出超6万元，使用AI生图功能后不再额外花钱找代运营，“以前等一周出图，现在当天搞定”。
西域故事国关店的刘老板做新疆菜，口味认知度高，但顾客对“正不正宗”特别敏感，守住口碑比拉新更重要。接入“智能掌柜”后，AI提示“口味”维度近期下滑，他排查后发现是羊肉供应商换批次导致肉质变化，及时换回后评分稳住。对他来说，“智能掌柜就是经营上的体检报告，不用等出了大问题才去查，定期看一看，小问题早发现早解决”。
▲餐饮商家与美团产品现场交流使用AI工具的体验。(摄影：高师) 活动上，由全国个体工商户发展网指导的“小店有AI”专区正式上线，专区集中展示了美团商家AI经营系列产品，开放免费公益课程及全国优秀商户实践案例，方便商户在线体验学习。活动现场还推介了一批北京市智慧餐饮示范商户，示范商户均已在实际运营中将AI工具嵌入门店管理流程，在门店管理效率和用户反馈响应速度上，均形成了可供同类商家参考的应用路径。
“AI能力如何从大连锁走向街边小店，成为每一个普通老板都用得上、用得起的经营工具。”美团相关负责人在活动上透露，过去一段时间，美团大量一线产品和研发人员走进街头巷尾的餐饮小店实地办公，坐在店里直接听取商家的真实需求，“商家的问题在哪里，我们的产品就去哪里”。
他介绍，本次北京首站活动是“小店有AI”行动的起点，后续将陆续在多个城市举办同类活动，重点面向中小实体商家，推进AI工具在一线经营场景的落地，帮助街头巷尾的餐饮小店拥抱AI时代，让每个商家都用上自己的AI数字员工。
本月相关部门传递重要研究成果美团"小店有AI"行动北京首站启动，“AI小管家”已服务超百万中小餐饮商家
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全国有数百万中小餐饮商家，他们大多以夫妻、亲属等1-2名亲缘为运营主力，既当老板又是厨师，还兼着餐厅服务员，线上运营往往分身乏术。行业调研显示，中小店主最需要会算账的“会计”和懂运营“店长”，具备大行业视野帮助其提升运营精细度。目前，美团AI小管家已服务超百万中小餐饮商家，给出超千万次经营建议，帮助商家改进菜品和服务。
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在现代空战中，远程导弹打击能力的提升已成为各国空军发展的关键趋势。然而，随着电子战技术的不断进步，导弹在飞行过程中面临着日益严峻的干扰与信息更新被阻断的挑战。
2025年3月7日，兰德发布报告《导弹干扰和交战模式》，系统分析了空射导弹在复杂电磁环境下的作战效能，构建了导弹干扰与目标更新依赖性的数学模型（MJEM），并评估了电子干扰对导弹命中概率的影响。
报告背景与动机
美国国防部广泛共识认为，增加远程打击能力是提升空军作战效能的关键。在此背景下，美国陆军、海军和空军正致力于提升其“杀伤链”能力，以实现对远程目标的发现、定位、跟踪和攻击。在远程空射巡航导弹打击过程中，目标位置、速度和航向信息可能存在不确定性，且目标可能改变其速度和航向。导弹飞行时间越长，目标定位误差积累越大，因此在飞行过程中为导弹提供目标更新（IFTU）显得尤为重要。同时，导弹可能通过全球定位系统（GPS）获取自身位置更新。然而，敌方可能会通过干扰导弹接收器来阻断GPS更新和IFTU，或者通过动能或非动能攻击破坏提供信息的卫星或飞机。一旦这些更新被阻断，导弹将依赖惯性导航系统（INS）来估算自身位置，但INS的准确性会随时间降低，目标和导弹自身的位置不确定性也会增加，可能导致打击失败。
研究方法与模型概述
为解决上述问题，RAND开发了导弹干扰与交战模型（MJEM），并用Python编程语言实现了该模型。模型输入包括射手、导弹、目标和干扰机的海拔与距离信息、导弹上的无线电接收器及其相关电子保护措施、信息源的可用性和更新率、发射机和干扰机的功率水平、目标位置误差信息、导航系统性能规格以及导弹导引头特性等。MJEM将所有位置误差和不确定性视为零均值高斯随机变量，通过计算链路预算来估计干扰范围，并估计飞行过程中误差和不确定性的积累。模型输出包括干扰范围和导引头捕获范围处的横向位置误差作为性能衡量指标，以及导引头捕获概率作为效能衡量指标。
模型工作原理
干扰范围估计
模型通过计算干扰机与GPS接收器之间的功率链路预算，估计接收到的干扰与信号功率比，进而确定GPS干扰范围。对于IFTU接收机，干扰范围的计算过程与GPS类似，但需根据通信系统的设计确定干扰阈值。同时，模型考虑了视距限制，只有在干扰机与接收机之间存在视距时，干扰才可能发生，因此有效干扰范围是链路预算分析估计干扰范围与视距范围中的较小值。
导航系统误差估计
模型对GPS和惯性导航系统（INS）的位置误差进行了详细估计。GPS位置误差由伪距误差和基于卫星几何的地理精度稀释因子决定，不同代码的GPS信号具有不同的位置误差范围。INS的位置误差主要来源于陀螺仪偏差不稳定性、陀螺仪角度随机游走误差以及从宿主飞机到导弹的转移对准误差。模型对这些误差源进行了量化分析，并估计了其对导弹位置的累积影响。
目标位置与速度误差估计
模型假设目标位置、速度和航向由外部源（如信号情报、光电/红外传感器、合成孔径雷达等）估计，并考虑了目标位置误差（TLE）和目标速度估计误差。通过分析目标位置的两次估计值及其时间间隔，模型估计了目标速度，并预测了目标在未来时间的位置。同时，模型考虑了目标在导弹接近导引头捕获范围时进行规避机动对位置误差的影响。
关键发现与建议
关键发现
MJEM模型为量化导弹在复杂条件下对GPS和IFTU信息源的依赖程度提供了有效工具。研究发现，导弹对这些信息源的依赖程度因任务、导弹类型、目标及其他因素而异。惯性导航系统性能主要受宿主飞机转移对准的影响，目标速度误差估计在无加速度情况下可通过位置变化除以时间间隔得到，且模型的效能衡量指标强烈依赖于导引头捕获范围和视场。
报告建议
报告提出了多项建议以进一步提升模型的应用价值和效能。建议将模型应用于评估类似任务中的依赖关系，如压制或摧毁陆基敌方防空系统，或针对其他类型威胁编队的舰船。同时，建议增加惯性导航系统加速度计的表示，以便评估范围误差，这将提高模型的保真度，并使其能够应用于洲际弹道导弹打击等更多场景。此外，还需进一步研究惯性导航系统从宿主飞机到导弹的转移对准估计方法，以更准确地反映INS性能。最后，建议对MJEM模型进行更新，以提高其在表示多导引头导弹方面的效率，并探索将其应用于地空导弹与飞机交战、反舰巡航导弹与舰船交战以及多导弹齐射等更多场景的可能性。
结论
联参智库现有全球军事领域情报资料80万份，纵向贯穿战略规划、条令法规、指南手册、标准报告，横向覆盖全球主要50个防务智库报告。
资料专题，作战概念、指挥控制、无人系统、人工智能，试验鉴定等；
数据产品，如全球武装力量数据、军用无人机数据等；
软件产品，如全球装备参数数据库、全球现代军用飞机数据库等；
译文产品，如参联会系列文件、联合部队作战与条令等；
研究报告，如世界无人作战力量建设、星链反制等。
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