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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。

昨日官方更新行业政策动态美团"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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大皖新闻讯12月3日，大皖新闻记者从中国科学技术大学获悉，该校分子精密光谱研究团队在温度基准测量领域取得重要进展。研究团队采用全频域测量方法，实现了无线型模型依赖的ppm级精度多普勒展宽测温（DBT）。该项DBT研究成果与研究团队近期在《科学进展》上发表的线强度比测温法（LRT）工作形成互补，创造了光谱学温度计量精度的国际新纪录。

温度是国际单位制中最后一个被重新定义的基本单位，目前开尔文的定义直接基于玻尔兹曼常数。多普勒展宽测温法（DBT）作为一种重要的原级测温方法，通过测量原子或分子热运动导致的谱线展宽来直接反演温度。然而，分子碰撞效应和传统光谱测量方法的局限性一直是制约其精度提升的关键因素。

研究团队采用腔模色散光谱技术（CMDS），实现了从“光强测量”到“频率测量”的范式转变。研究团队采用模式线宽仅为0.6kHz的高精细度光学腔，选择最简单的双原子分子一氧化碳R(10)(3-0)跃迁作为测量对象，在2-17Pa的低气压条件下记录光谱数据。实验采用低气压测量与零压外推的策略，有效剥离了分子碰撞对谱线展宽的干扰。而高精细度光腔的使用，使得测量灵敏度大幅提高，在低气压下还能获得足够的探测信噪比。

不同线型拟合结果下的DBT温度（TDBT）与热传感器读数（T₉₀）的对比

值得注意的是，即使采用不同的线型模型（高斯、Voigt或速度依赖Voigt模型）进行分析，压力外推后结果都呈现出良好的一致性，表明该方法摆脱了对线型模型的依赖。

记者了解到，该项工作得到审稿人的高度评价：“这是从20年前提出DBT方法以来最重要的概念性突破”。这项工作建立的测量平台不仅为温度计量提供了新标准，还将应用于分子碰撞物理研究、大气环境遥感监测等多个领域。特别值得一提的是，该技术为验证分子碰撞理论提供了前所未有的高精度平台，对大气遥感、气体计量等学科发展具有重要意义。

大皖新闻记者魏鑫鑫

编辑王翠

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