文 | 沈素明 文 | 沈素明 在我看来，一个组🙌织的衰落，像一条河流干涸，不是因为最后一滴水消失，而是因为上💯游的源头早在十年前就已悄然改道。当表面的水退去，那些深藏在泥😆沙之下的林林总总，才会暴露无遗。 西贝的陨落，就是如此😁。 2025年9月的舆论风暴，罗永浩的几句吐槽，后厨直😎播的“翻车”，客流断崖式下跌……所有人都把焦点放在了这短短一⭐周的“信任崩塌”上。像一部高潮迭起的电影，让人血脉偾张。但作😉为商业观察者，我看到的，是一场长达十年的必然，一次从战略根基😍到组织执行的系统性溃败。那一周，不过是十年沉疴的一次集中爆发👍。 今天，我带各位一起用一份“西贝陨落全景图”，从数据👍的纵深，管理的视角，从决策的暗流，去看看西贝是如何一步步，把😅自己推向深渊的。 这不仅仅是西贝，更是所有高速扩张的中😍国企业，都要面对的“成长之问”。 要理解西贝的今天，必😅须回到它的昨天。 2015年，当绝大多数中式餐饮企业还👏困于非标准化、无法规模化复制的泥潭时，西贝的创始人贾国龙做出🌟了一个勇敢的决策——投资3.5亿在天津投产第一期中央厨房。当😴时的战略目标是：用工业化的方式，解决规模化扩张中，品质无法统😆一的痛点。他喜欢把“中央厨房”比喻成“现代版的草原粮仓”——😎把内蒙古的牛羊肉集中运来，统一分切、包装，再通过冷链配送到全😅国各地。这既保证了品质，又为快速扩张铺平了道路。 这个😘决策在当时，是极具前瞻性的。它为西贝带来了巨大的成本优势和扩🥳张效率。数据不会说谎。 2017年，西贝的全国门店达到🚀220家，那时，每家门店平均配备了8名持证厨师，全国共有1,🚀760名。这个数字是西贝的骄傲，是它“好吃不贵”的底气，也是⭐其“现炒”叙事的有力支撑。那时的西贝，一手抓扩张，一手抓品质😜。中央厨房负责“前置加工”，保证原料品质和效率，而门店的厨师😍团队则负责“现炒现烹”，用手艺赋予菜品灵魂。这似乎构建了一个😅“规模化+匠心”的双保险。 然而，河流的流向，在不经意🤗间改变了。 随着中央厨房的持续加码，尤其是2021年8🤗亿投资的武汉三期中央厨房投产，其产能的雪球越滚越大，对门店的🤔渗透率越来越高。到了2022年，西贝门店数量已达320家，但🔥持证厨师数量却骤降至1,280人，平均每店仅剩4人。 😀你细品，这组数据背后，藏着怎样的组织变革？ 这代表，西🙌贝门店的后厨，已经不再是一个完整的“厨师班子”，而是一个以“🔥加热+装盘”为主的流水线终端。中央厨房，从最初的“现炒辅助”⭐，悄然滑向了“菜品核心”。到了2024年，西贝中央厨房的产能❤️利用率高达98%，门店的菜品对中央厨房的依赖度超过90%。 😁 此时的西贝，已经不再是一家传统餐饮公司。 展开全💯文 它更像是一家以中央厨房为核心的食品加工企业，门店只🔥是它的零售窗口。而这场变革，像一头沉默的巨兽，在吞噬掉它的人😴工成本、能耗成本和原料损耗的同时，也悄悄吃掉了它最核心的资产⭐——“现做”的信任。像一只被效率绑架的巨鹰，飞得越高，离它的💯“草原”初心就越远。 西贝的问题，不仅在于中央厨房本身🥳，还在于它对“定义权”的傲慢与失控。 早在2019年，🤩当“中央厨房=预制菜”的质疑首次出现时，西贝的回应是“预加工😎≠预制”。这是一个技术性的辩解，但在消费者朴素的认知世界里，😀这只是在玩文字游戏。对于消费者而言，他们判断一份菜是否“现做🙄”，核心标准很简单：是否在门店厨房里，用明火，将生的原料变成🤗熟食。而西贝的“预加工”模式，恰恰模糊了这一点。 西贝😆的内部，甚至将这场“定义权之争”上升到了管理的KPI层面。根🚀据其内部文件，"预加工≠预制菜"被明确写进门店KPI，若门店😅胆敢标注“预制菜”，则要扣减当月绩效10%。 这导致了😴一个荒谬的结果：为了内部的“合规”和绩效，西贝全国门店集体选😴择了不标注。从财务上来看，这个决策似乎无比“正确”。它节省了👍每份0.08元的标签成本，避免了被“预制菜”贴上廉价标签的风❤️险，看起来既保住了利润，也维护了“现做”的品牌形象。 🙄但这场暗战，西贝输得一败涂地。 我们来看看它在同一时期⭐的竞争对手： ·老乡鸡：100%贴上标注“预制菜”。当🙄风暴来袭，它的客流仅下降5%，港股甚至逆势上涨2%。 🔥·海底捞：80%的菜品在菜单上明确标注。客流损失控制在8%。🔥 ·眉州东坡：60%的菜品明确标注。客流损失10%。 🎉 这些数据，是西贝“信任折价”直观的注脚。 当对手😅们选择用透明来赢取信任时，西贝却选择了用定义来对抗常识。它以😴为可以靠一己之力，重塑市场认知，却忘记了，定义权早已不在企业😉手中，而在每一个消费者的心里。 消费者不是按工艺买单，🌟而是按感受买单。他们不需要你解释“预加工”和“预制”的差别，🌟他们只相信眼睛看到的——无论是厨房里的明火，还是菜单上的标签😊。当你的解释与他们的常识发生冲突时，会毫不犹豫地用脚投票。 🙌 2025年9月10日，罗永浩的微博吐槽，是点燃这场大火😅的火柴。 这根火柴烧在了西贝最脆弱的地方——它多年来对👍“预制”真相的遮掩。 西贝的应对，教科书般地展示了什么😘叫“自杀式公关”。贾国龙的情绪化回应，直接将企业的信誉与个人😴的意气捆绑，把一场商业危机升级为一场情绪对抗。当他说出“宁可😡生意不做也要起诉”“硬刚罗永浩”时，他已经将自己置于公众认知😢的对立面，成了一个傲慢、蛮横的“店大欺客”的形象。 还🥳有更致命的，是那场“自证”的后厨直播。 本意是想通过“😅阳光透明”来消除疑虑，结果却暴露了更多问题：镜头前出现冷冻鲈🤯鱼、速冻西兰花；厨房里没有明火，只有电磁炉；20个后厨员工里😍只有4人有厨师证；厨师长直播时未戴口罩、戴手链操作、地漏捞残😍渣……这些画面，比任何文字的指控都更有说服力。它直接触碰了消😴费者的食品安全红线，让品牌信任彻底崩塌。 这场“自证”🤯，最终让西贝陷入了一个无法逃脱的舆论漩涡。 ·舆情量级😍：48小时全网热度高达216,268条，负面评论占比高达29🤔.5%。 ·营收损失：09-10至09-12三天营业额😀累计减少约600万元，外卖收入骤降，甚至在15日仍低于平日5😡0%。 ·公关失误：贾国龙在行业群里的“认错”后又删除😅，进一步加剧了公众对其真诚度的怀疑。 信任的崩塌，如山😍体滑坡，一旦开始，就无法停止。用十年时间积累的口碑，可能只需🤔要三天，就能被亲手瓦解。 西贝的陨落，不仅仅是一场公关😘闹剧，更是一场资本与制度的审判。 在西贝的内部，中央厨🤯房的逻辑是完美的。我用一个“成本矩阵”来复盘它的决策： 😉 西贝的逻辑是，通过牺牲“现炒”，换取人工、能耗和原料上的巨😁大成本优势，并通过拒绝标注来避免“定义权成本”。这是一个短期😊内很理性的选择。 但资本市场看的，是另一个账本——“信😴任矩阵”。 在信任的账本上，所有节省的成本，都变成了负😜债。 ·估值下调：2025年9月17日，私募市场给西贝😍的估值下调了15%，而老乡鸡上调了8%。这是资本对“信任折价🎉”直观的评判。 ·供应商股价波动：国联水产（西贝供应商🔥）股价-3%，恒顺醋业（标签供应商）股价+2%。市场的每一分🤔钱，都在用脚投票，他们比任何人都清楚，信任的崩塌会波及整个产⭐业链。 ·营收预测：某头部券商对西贝2026年营收预测😎下调了12%，给出的理由是“信任折价”。这不仅仅是数字的减少👍，更是未来发展的锁定。贾国龙曾立下的“2026年市值千亿”的😁豪言，如今被舆论讽刺为“信任折价千亿”。 制度层面的审👏判，也如期而至。 2025年9月17日，《预制菜标识管😅理办法（草案）》全文发布，明确要求即烹、即热类必须标注。西贝😡提交了反对意见，但时代的大潮已无法阻挡。同一天，上海市场监管😜局对西贝开展专项执法检查，虽然未发现标签违规，但要求“自愿标😢注预加工程度”。这背后，是对西贝“定义权”逻辑的彻底否定。当🚀市场和制度都开始明确站队，西贝的“解释权”就彻底失效了。 😢 西贝的陨落，不是口味的失败，而是“定义权”的彻底失败。 🌟 一个企业，当它为了追求效率和成本，而选择了与消费者最朴😅素的认知对抗时，就已经走上了一条不归路。它以为可以靠内部的强💯制意志，去对抗外部的公共认知，却忘记了，在信息高度透明的今天😆，消费者拥有了前所未有的“知情权”。 西贝的发展史，给😀所有企业管理者上了一课： ·信任不是公关，是管理。 😅 它不是一场危机时才需要考虑的“灭火器”，而是需要长期耕耘😅的“管理资产”。 ·透明不是作秀，是常识。 它不🙌是一场后厨直播，而是从供应链到餐桌，信息的全链路对称。 🤗 ·成本不是胜利，是信任转移。 你节省下来的每一分钱，👏都可能在某个意想不到的时刻，以信任折价的形式，十倍、百倍地付😴出代价。 —— 毕竟，在商业的丛林里，有些错误，🤗犯不起！返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多