瑞幸咖啡数智化升级背后：AI 排班如何压缩人力、逼走一线店长？

在瑞幸咖啡当了三年半店长的阿喆终于辞职了。「现在我终于有个人样了。」他对我说。

阿喆是五月天的歌迷，只要偶像来到所在城市，他几乎不错过任何一场演唱会。当初瑞幸弹性的工作时间吸引了阿喆。在单休和大小周普遍的就业市场，瑞幸是双休，请假调休也相对灵活。因此不少爱去漫展、演唱会的年轻人，会选择在瑞幸工作。

但好景不长，2024年开始，瑞幸便逐步压缩用人成本，员工待遇明显变差。到了2025年，从一线城市直营店开始渐次向全国门店推广的「AI 排班」系统，让瑞幸对员工的压榨变本加厉。

阿喆的店位于中国北方城市的一个著名景区，销售额很高，以前店员多维持在十人以上，最多曾有13名店员。AI 排班后，系统将门店店员总数降到了七、八人，但工作量并没有减少，每位员工必须承担更多的工作、甚至必须无偿加班，工资却没有涨。

在瑞幸的企业叙事中，这叫「AI 赋能」、「数智化升级」。但看在第一线的员工眼里，AI 并没有分担、减轻人的工作，而是命令人类做更多的工作，挤走「多余的人」。

2025年10月31日，北京，乘客在地铁站内的瑞幸咖啡店购买咖啡。摄：Jia Tianyong/VCG via Getty Images

AI 来了，店长走了

截至2026年6月，瑞幸咖啡全球门店数超过 3.6万家 ，绝大多数位于中国。作为中国最大的连锁咖啡品牌，瑞幸大量雇用兼职员工。相较之下，负责门店管理的店长、副店长原本是较为稳定的职位。然而，AI 排班系统上线后，店长的离职率明显上升。

在广州当了两年店长的小李最近也辞职了。小李说，AI 排班后，系统明显在压缩人力。系统刚上线时，工作日午后时段只排了小李一个人，而他管理的门店有130平方米的客区，日均销量为800杯到900杯，一个人根本负荷不来。

不仅是一线城市的大店，在四川县城日均400杯的街边店当店长的小晨，也面临了同样的情况。以前系统设定的总工时是每天26或27小时，这让店长可以在中午排三位员工，应对高峰期绰绰有裕。AI 排班后，总工时少了五小时，中午只能排两位员工，导致无法达成公司要求的「及时率」指标，不堪重负的小晨也辞职了。

事实上，在 AI 排班实行前，瑞幸就已经开始缩减人力配置。被系统削减的工时，并非可以省去的人力冗余，而是完成日常运营工作所必需的劳动时间。工时被砍掉了，工作却没有凭空消失，而是由员工以无偿劳动补上。

管理过五、六家门店的阿喆说，2023年开始，瑞幸的工作环境就变得愈加苛刻。2024年3月1号是一个标志性转折点，瑞幸停止招收全职员工；日销售量低于300杯的门店，仅安排一名员工开早和打烊，各给半小时。但是一名员工根本无法在半个小时内完成繁琐的流程，只能无偿加班。苦不堪言的瑞幸员工，把这一变化戏称为「三一事变」。

瑞幸咖啡门店打烊工作流程

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时间

工作内容

第一批清洗

21:30-22:00

清洗隔油池、隔渣池，完成后拍照发到工作群组里

调配两桶消毒水，一桶半倒入消毒池浸泡器具，半桶用来清洗抹布

用热水浇淋糖浆架与瓶口，冲洗瓶身，再用保鲜膜逐一封口

清洗器具，完成后将量杯、冰铲、吧勺（搅拌匙）、奶缸（奶泡杯）、冰摇壶留在吧台上

抹布放入消毒水浸泡，再用纸巾擦拭蒸奶棒（蒸气棒）和桌面

扫地、拖地

预先盘点仓库和吧台的未开封物料

清洗第一台咖啡机，拆下蒸奶棒（蒸气棒），放入清洁盒里加清洁液浸泡

提前清洗剪刀、夹子

以上为 AI 排班系统规定的打烊时间，以下工作皆不计入劳动时长

物料处理

22:00-22:10

将所有已开封的物料用保鲜膜封好

集中摆放过期物料，拍照上传工作群组和公司 App

丢弃过期物料，完成拍照、打卡、门店系统报损和公司 App 提交共四重纪录

第二批清洗

22:10-22:40

按标准流程带手套洗手，清洗热水机出水口

清洗第二台咖啡机，拆下蒸奶棒（蒸气棒），放入清洁盒里加清洁液浸泡十分钟

清空冰块，清洗并消毒冰铲，用红色抹布擦拭冰柜内部和盖子，绿色抹布擦拭外部

清洗剩余器具，浸泡消毒后逐一擦干，放入收纳箱

盘点上报

22:40-23:00

完成当日库存盘点，将结果输入系统，补齐盘点纪录

取出冰箱内的已开封物料，一字排开拍照，空冰箱也需拍摄，并上传 App 存证

擦拭吧台、咖啡机与热水机，冲洗后装回蒸奶棒（蒸气棒），两台咖啡机放气后关机，擦拭三格水槽，拍照发到工作群组

在 App 确认次日需解冻的物料，影印有效期限标签，至仓库取出物料，放入冰箱解冻

确认所有资料都已上传 App，关闭所有机台，倒垃圾，关灯，锁门

注：以配备两台咖啡机、日均销量约400杯的门店为例；实际情况会因门店面积、地理位置与销量而异。

资料来源：一份在瑞幸员工间流传的老员工自制笔记

无偿加班在瑞幸是常态。接受采访的店长都表示，自己每天打了下班卡后，仍不能离店，需留下来无偿加班三、四个小时。小晨每天从早上六点半工作到晚上八点半，但系统只给她记9.5个工时。如果店长私自调来员工支援，还会被上级部门约谈。

让事情雪上加霜的是，相较于熟悉门店所在地的人类店长，AI 相当不「智能」，难以掌握各种可能影响销量的因素。

以小李管理的门店为例，广州一到夏天天气变化很大，因此订单数量波动也非常大，排班系统却没有把天气纳入考量，仅根据前一周的销量，预估当周的工作量。如果前一周下雨，导致订单减少，系统便会削减这周可安排的工时；但如果这周高温爆单，小李便只能带著店里有限的人手加班加点。

AI 也无法预测一些常规波动，比如小李所在门店附近的大学开学时，订单量会明显回升，但这时系统仍只给小李分配一名员工。

AI 排班系统的另一个问题，是对工作现场的复杂差异「一视同仁」。小李说，他负责的门店店员流动很大，新人的加入会拉低整个店的工作效率，因为一方面老员工要腾出时间带教新员工，另一方面新员工不熟练、速度较慢。小晨也说，平时及时率 90% 以上的店，一旦来了个新人，及时率会一下子被拉低到 70%。

但是在 AI 眼中，一个员工就是一个员工，无论新旧。排班系统不会将培训新人的时间计算进工时，也不会调整 KPI 的标准。

AI 甚至不会考虑不同产品的制作用时差异。瑞幸虽然以咖啡起家，但已经将品项扩展到奶茶、果饮、轻食等制作工序更复杂的产品。做一杯「一个椰子蛋」（冷冻椰子壳里装生椰拿铁）要花费的时间，是普通生椰拿铁的五倍；在新品刚上市，员工还不熟悉流程的时候，所需时间更长。但对 AI 来说，无论工序多复杂、耗时多久，最终都只被计算成「一杯饮料」。

除此之外，排班系统也不会计算商品制作以外的必需劳动：比如清洁、整理、处理客诉，尽管这些事情会被纳入考核指标。

讽刺的是，AI 排班系统对人力不足的情况反应迟钝，对人力有余裕的情况却十分灵敏。系统一旦检测到售出商品数没有达到预测，就会马上减少人力，这意味著预留出工作时间的员工会被临时取消工时，拿不到预期的工资。

站在公司的角度，这个并不智能的 AI 排班系统，确实立竿见影地在人力成本上减少了大笔开支，成功让瑞幸「降本增效」了。就拿阿喆的店来说，AI 排班系统推出后，一个月总工时减少了大约400个小时，按照每小时每人20元的用工成本来算，AI 每月替这间门店节省了至少8000元的人力支出。

「如果说真的引入了 AI，那 AI 也只用来节约人力成本了。」阿喆说。「对于一线员工来说，我们唯一能感受到的就是工作负担变重了，收入反而降低了。」

2026年8月12日，江苏省扬州市，瑞幸咖啡推出迪士尼邪恶皇后联名咖啡。图：CFOTO/Future Publishing via Getty Images

KPI 的问题，用更多 KPI 解决

好品质和好服务都需要足够的人手和工时。为了在压缩用人成本的同时，维持出品质量和顾客满意度，瑞幸试图用一系列 KPI（Key Performance Indicators，关键绩效指标），来实现这样的「既要又要」。

在员工制作饮品的过程中，从接单开始的每一个动作，都被系统计时和考核，KPI 包含单均接单响应时长、制作及时率、效能时长、平均等效制作时长、制作及时率、压单率、压单推送门店数、店均提前扫码告警等数十个数据；针对门店的指标，则有及时率、满意度、品控达标率、微生物检查达标率、视频监控检查、超时率、损耗率、小时杯量，以及自动排班达成比。

瑞幸咖啡绩效指标解释

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指标

计算公式

员工绩效

工时 × 小时杯量 × 城市单杯系数 × 岗位系数

（城市单杯系数和岗位系数用于调整不同地区与职位的权重。店长的岗位系数若为1，店员可能为0.8；城市系数可能参考所在省份的最低工资。系数的具体计算方式不对外公开）

小时杯量

等效商品数 ÷ 总工时

（等效商品数＝现制商品数 + 外购商品 × 0.25；现制商品指门店现场制作的商品，外购商品指预先制作好的商品，如轻食）

预估制作时间

订单杯数 × 100 秒 ÷ 可用咖啡机数。若低于三分钟，则以三分钟为预估制作时间。

（本公式为瑞幸员工自行推估）

制作及时率

制作及时订单数 ÷ 订单总数

（制作及时指在「预估制作时间」内完成制作）

准时率

配送准时订单数 ÷ 订单总数

（配送准时指在「预估制作时间 + 30分钟」内完成配送，门店不会接预估配送时间超过30分钟的单）

压单率

压单数 ÷ 订单总数

（压单指制作不及时，或制作时间超过十分钟）

满意度

满意度＝1 － 不满意订单数量 ÷ 订单数量

（可再细分为自取满意度和外送满意度）

注：此表仅包含部分指标，且因瑞幸政策调整频繁，实际计算方式可能有所变动。

资料来源：整理自网路

然而，KPI 的许多细节和具体计算方法并不公开。「区域经理也说不清楚。」社媒上的店长们无奈地抱怨。

以「制作及时率」这个指标为例：顾客下单完成后，平台会显示一个「预计取餐时间」，在这个时间之内扫码出餐，便算作及时；及时率就是制作及时的订单数除以订单总数。

问题在于，这个「预计取餐时间」店员看不到，只能尽快去做，以免超时。瑞幸员工们也试图去掌握这个数字黑箱，社媒上广为流传的一个由员工自行推测的计算公式为：「订单杯数」乘以100秒，再除以「有效咖啡机数」；若结果低于180秒，则一律以180秒计。举例来说，若一间有两台咖啡机的门店接到四杯生椰拿铁的订单，该公式推估的预计取餐时间为200秒。

由于员工熟练程度、产品制作时间各有差异，加上突发状况，店员有时难以达到及时制作的标准。为了让数据达标，部分店员会在饮品尚未做好时便提前扫码，标记为制作完成。这自然会衍生出客诉：顾客收到取餐提醒后前来，却发现饮品其实还没做好。

对于提前扫码所产生的问题，瑞幸没有制定更合理的制作时间标准，而是开始用机器检测「30秒内制作完成」的异常订单，并辅以视频监控抽查，记录饮品尚未盖上杯盖便提前扫码的情况，一经发现便予以警告。总部也因此新增了一项考核指标：提前扫码告警订单占比。

层层叠加的 KPI 指标，因此积累了越来越多自相矛盾之处。到了 AI 排班的2025年，员工更得在互相冲突的 KPI 和不留余地的 AI 之间挣扎。阿喆发现，如果店员制作速度很快或用无偿加班满足 AI 设定的工作量，那么 AI 设定的工时会越来越短。「AI 排班一直在试探我们的底线。」阿喆说。

所以店员必须控制自己的速度，才能让系统多排一些工时；但 KPI 又有一项是「自动排班达成比」，即员工打卡时间和 AI 排定的时间的一致程度，若超出系统设定的工时，便会拉低这项指标。所以员工不能做得太快，也不能太慢。如何达成 KPI，却又不被系统逼进死角，中间存在一个细小的缝隙，员工必须严丝合缝地卡在其中。

KPI 对店长带来的压力更大。他们不仅仅得确保各项 KPI 达标，还要和同区其他门店竞争。小晨说，「每个月门店数据会和标准指标对比，有一项不合格就按比例扣分，总分越高排越前面。」

即使单独来看数据不错，但只要在排名中落后，便会拉低店长的绩效，从而影响升迁。但在排名中领先也没有实质的好处，不会涨工资，也不能保证升职。唯一的收获，是公司每个月会在选出几间排名靠前的「明星门店」，发一面小旗或者公仔之类的小礼品。

店长之上的区域经理、大区经理，也有自己的 KPI 和竞争体系，因此各种指标会从上到下层层加码。小李说，其实总部对及时率的要求是 80%，但是从总部下到门店，一层一层提高标准，到了小李这里，这个数字就变成了 95%；又因为所在区域特别「卷」，只要一项 KPI 不达标，排名就会跌到后 50%。

层层压力下，店长们只能追著数字跑，想方设法找出能快速冲高 KPI 和排名的方法。其中，「卷」卫生被视为最有性价比的选择。店长和区域经理们发现，只要不断擦拭设备和台面，就更容易在督察巡店时拿到好成绩。相较于材料有效期限、虫害、交叉污染等直接关乎食品安全的问题，反复擦拭台面未必真正提升多少卫生水准，却是最直观、也最容易展现成效的办法——既能让台面光可鉴人，还能让员工一刻不得闲。

某种程度上，这形塑了餐饮业一线从业者对瑞幸的共识：来瑞幸工作，就是来做保洁的。

2023年9月4日，北京，一家瑞幸咖啡门市。摄：Florence Lo/Reuters/达志影像

「技术驱动的新零售企业」

瑞幸的自我定位是一间「技术驱动的新零售企业」。近年来，瑞幸搭上 AI 热潮，宣称要打造「 智萃生态圈 」。透过与阿里云、百度、华为、字节跳动、腾讯等科技公司合作，瑞幸试图完成的，不只是一次技术升级，而是一场从效率提升到产业重构的系统性变革；不是简单地用 AI 优化既有流程，而是「以 AI 重新设计产业底层架构」（注：本段由 AI 撰写）。

在2025年第四季的 财报电话会议 中，瑞幸管理层表示：「随著 AI 时代的到来，我们会持续加大科技投入，主动拥抱新技术，积极探索，推进智能化升级。」

然而，从数据来看，瑞幸所谓的「技术驱动」叙事，似乎没有口号喊得那么响亮。 2025年财报 显示，瑞幸全年研发费用（R&D）约为6.1亿元人民币，主要包含平台开发和数据分析相关的员工薪资。2025年的研发费用虽较2024年的4.9亿元、2023年的3.4亿元有所增长，但研发费用占总营收的比例却降至 1.24%，为近三年最低（2023年为 1.36%，2024年为 1.43%）。

财报中，瑞幸将研发费用列入行政管理费用（G&A）。目前可取得的2026年财务资料未单独披露研发费用，仅公布行政管理费用。2026年 第二季 ，瑞幸行政管理费用约为人民币9.6亿元，较2025年同期增长 33.8%。瑞幸表示，行政管理费用的增长，其中一部分正来自研发费用增加。

不过，第二季行政管理费用占总营收的比例约为 6.2%，低于今年 第一季 的 7.1%，和2025年的 6.2% 持平。商业公众号「明亮公司」 指出 ，和其他咖啡茶饮企业相比，瑞幸的这个数字并未明显更高——以星巴克为例，其2025年行政管理费用占总营收比例为 7.04%。

换句话说，至少从近几年实际投入的资金来看，所谓的「智能化升级」并没有表现为研发费用的大幅增加，瑞幸似乎还称不上一间「技术驱动」的餐饮企业。

根据2025年第四季财报电话会议，瑞幸引入 AI 的尝试主要体现在三个方面：客户方面，通过 AI 来获取新客；产品方面，通过 AI 来预测市场口味、研发新品，优化供应链体系；以及门店方面，通过「AIoT 物联网」重构门店的工作模式，提升「智慧门店」的运营效率。

种种引入 AI 的尝试落到现实中，却显得雷声大、雨点小；某些时候，甚至让门店工作环境恶化，加剧店长和员工之间的矛盾。

2024年10月29日，上海，瑞幸咖啡电竞主题店开幕。 图：Costfoto/NurPhoto via Getty Images

客户方面，消费者能够感受到的技术创新，主要体现为「AI 下单」。2026年6月， 瑞幸咖啡 AI 开放平台 正式上线。这个平台对外提供三种接入方式：MCP、CLI 和 Skill，主要是方便开发者们在各种 AI 应用程序中，接入瑞幸的 AI 点单功能。与此同时，瑞幸也在 APP 中推出「AI Lucky」智能体，让普通消费者能够用 AI 买咖啡。

媒体实测后 发现 ，对于不清楚自己想点什么、不想手动检索优惠券，以及不方便进行精细操作的消费者来说，AI 点单助手确实帮得上忙；但对于清楚自己要点什么、有定制需求的顾客来说，用 AI 下单可能更麻烦。

产品方面，目前尚无太多公开资讯能看出 AI 辅助研发的新品是否受到市场欢迎。但受访店长都表示，虽无法透露新品的具体销售数据，但目前支撑门店销售的主力，仍是生椰拿铁等老爆款。

阿喆甚至吐槽，瑞幸所谓透过「AI 驱动」研发的新品，根本不好喝。部分新品更像是在消耗库存：借由推出新品，强制门店备货，让一线员工承担卖不完的损耗。

最后，公司叙事中用来提升门店效率的 AI 排班，却逼走了许多店长。

在 AI 排班和绩效系统下，店长想要做下去，往往必须封闭自己的同理心，成为瑞幸的「打手」。在工时不断收紧的压力下，店长和员工只能无偿加班、一起打「黑工」；而店长还比员工多出一项工作：要求员工打黑工。

阿喆形容自己是一个非常理想主义、「非常社会主义」的人，「如果遇到非常资本、非常压榨的东西，我不愿意在这样的环境里继续。」随著考核指标越来越多，每个人的工作量都超出负荷，店长又在这套数字系统中失去调配人力的权力，他不得不要求员工承担更多的无偿劳动。「这违背我的本心。」阿喆说。

小晨也因为类似的原因离职。她认为公司的目标本身并非没有道理，但是过于急功近利。她希望通过「不消耗人」的方式解决问题，而不是为了达成目标，不惜压榨员工。

但员工未必理解店长的处境。「很多时候下面的伙伴也不懂店长的视角，他会觉得我就是来做咖啡的，怎么这么多事。」小晨说。她底下的员工会抱怨，门店明明早上七点开门，为什么六点半就要到店，晚上还得留下打烊。但从小晨的视角看来，自己其实一直在帮忙分担工作，甚至会和店员一起做打烊清洁，「其他的店长只做盘点不用做衞生的，但她对我一点儿都不领情。」

小晨说很多店都有这种情况，想善待员工的店长，看到那些对员工不好的店长反而混得「风生水起」，自己也会慢慢被同化。但最后的结果就是：上面压下面，下面往上反抗，能糊弄就糊弄，「店长所有精力都放在怎么按着他们做事上面」。

小晨不愿要求店员超额付出，却也无力改变这套制度，最终只能选择离职。「这不符合我的管理经验。所以我就说算了，不干了。」

2026年7月17日，上海，世界人工智慧大会期间，人们参观瑞幸咖啡展位。摄：Go Nakamura/Reuters/达志影像

我在瑞幸按按键

几个月前，小李和高中同学吃了顿饭后，确定了辞职的决心。这位同学在另一家餐饮品牌工作，两人交流了门店运营和管理，小李发现，自己虽然是瑞幸的资深店长，管理著「千杯大店」，绩效成绩也非常好，却缺乏解决问题的能力。小李意识到，这是因为瑞幸从系统上不要求也不鼓励员工解决问题。

在瑞幸，门店的订货管理、损耗统计全部交给数据系统管理。哪怕工时再长、资历再深，都无法得到经验和能力上的提升，店长只是数据机器上的一个零件，随时可以被替换。

2022年小李刚入职时，店长培训课程还会教大家如何根据商品数订货，但后来 AI 库存系统上线后，后台直接锁定订货量，不允许店长修改，门店库存的闭环完全依赖 AI。

以瑞幸2026年推出的鲜果系列为例，小李管理的门店是首批试点的门店之一。由于市场反应不佳、订单数不足，加上鲜果的保质期非常短，造成了大量的损耗。为了不让耗损率超标，理论上应停售新品，不再订货；但由于门店 KPI 中有一项「停售率」，若停售太多新品，便会导致停售率不合格，店长因此陷入两难的局面。

小李认为，应赋予门店灵活调整订货量的权限，向上级反映后却遭到拒绝。上级要求店长们遇到问题时一定要上报，因为这些回馈能帮助 AI 模型提高准确度。至于「耗损率」与「停售率」两项 KPI 相互冲突的问题该如何解决，上级却没有回应。

又或者在2025年，总部要求所有门店使用一款糖浆机。这个机器反应不太灵敏，出一杯饮品的时间，够员工做三杯；还时常洒落一地糖浆，增加店员的清洁负担，店员们争分夺秒赶及时率时，还要避免衞生不达标而去清洗糖浆。于是小李和其他高单门店联合，一起向上级反馈，但得到的回应仍然是「你们先用，有问题继续上报」。

瑞幸希望透过持续累积数据，让 AI 模型越来越好，门店因此成为数据采集的基地。从员工到店长，只能提供数据，无权介入系统决策。然而，在数据 KPI 的层层要求下，AI 系统、公司设备与流程设计的不合理所增加的劳动负担，仍由一线员工承担。

「我可以很明确地讲，瑞幸现在需要的店长不是管理者，而是执行者。」小李说。他认为往后瑞幸的门店将实质上取消店长这一角色，不再有发现问题、解决问题的人。

员工方面，瑞幸需要的也不是「咖啡师」，而是深谙瑞幸数字流程的「按键师」。小李是咖啡爱好者，但他无法从瑞幸学到任何有关咖啡品类、烘焙的知识。「一台台自动化设备就是印钞机：员工负责点击按钮，机器负责收集数据，公司负责收钱。」

因此，无论是员工还是店长，在瑞幸工作期间往往很难真正学到什么。加入瑞幸前，阿喆曾在以麦当劳、肯德基为代表的国际连锁餐饮「麦肯体系」工作，他对两种体系的差异有深刻的观察。

阿喆说，瑞幸的新人带训体系非常差，要在80个小时内学会70到80款饮品制作的 SOP（标准化操作流程），以及开店打烊的标准操作，这是非常不现实的；而在五、六年前的麦肯体系里，不同岗位的学习时间会根据实际需要有变化，带训工作也会计入工作时间，老员工自然愿意带领新员工慢慢上手。

更重要的是，「从培训员工的角度看，麦肯体系更像大学。它是要把你培养成一个人。你得有作为一个人的生存技能，得会与人沟通的方式方法，还得有一些管理能力。它像学校一样启发你去学习，培养的是你学习的能力，更全面、也更完整。」阿喆说道。

「瑞幸则更像技校。它培训你的，是学会使用瑞幸自有的这套系统，只需要能干活就行了。它不培养员工自主学习、自主创新的能力，只需要学会『一加一等于二』就行了，不需要学为什么。」

瑞幸的数字化管理，同样让店长无需也无法有自己的判断。阿喆说，2023年9月后入职的店长，甚至不知道门店每个月的实际销售额，因为系统不会告诉店长每杯饮品的实际售价。

「瑞幸是一个信息茧房。」阿喆形容。他说在瑞幸体系累积的经验无法迁移到其他品牌，在瑞幸待得越久，越难跳槽，餐饮业的很多其他品牌不欢迎瑞幸转来的店长，因为他们「什么都不会」，「连订货都订不明白」。

2024年11月22日，上海，顾客在瑞幸咖啡内用餐。摄：Qilai Shen/Bloomberg via Getty Images

「多余的人」离开之后

在 AI 排班的压力下，本文采访的店长们拒绝无偿劳动，也不愿压榨底下员工，最终选择了辞职。他们是瑞幸「数智化升级」过程中，被淘汰的「多余的人」。然而，他们并不排斥技术本身，对 AI 也抱持中立的态度。在他们看来，技术能否改善工作和职场，关键不在技术本身，而在于它如何被使用，以及掌握在谁的手中。

阿喆离职两周后，开了一间自己的美式汉堡摊。

他在社交媒体上用「#前瑞幸店长」的 tag 吸引顾客，因为大家都知道瑞幸的流程规范衞生。他会录下自己清洗各种用品的过程，上传社交媒体，来展示前瑞幸人的衞生习惯。他卖的汉堡种类不多，只有三种固定口味，每个月会推出一款特殊口味。

所有的酱料都是阿喆自己熬煮，面包胚是从面粉开始制作，肉也是他去市场各个肉店现场精挑细选的。比起连锁品牌均价16至20元一个的汉堡，他的汉堡价格不低，一个25元到28元。阿喆说他不想打价格战。他也用 AI 做了很多视觉设计，包含招牌、菜单、朋友圈的宣传海报。

阿喆的小摊生意不错，从出摊的第一天开始，基本上每天备的货都能卖完。这个结果连他自己都没想到。他社媒上的摆摊日记上写着「摆摊攒钱看五月天演唱会」。如果顾客也是「五迷老师」（五月天粉丝），会收到阿喆用 AI 设计的的城市冰箱贴纪念品。除了看演唱会，他还有更大的愿景，他说也许自己也能发展出一个连锁汉堡品牌。

小晨打算先休息一下，接下来做什么她还没想好，但是她也不著急。她只知道，自己之后想多做和人打交道的事情。她觉得自己「对事的处理已经基本玩得差不多了」，而「人更复杂，也更有意思」。

她说，即使同是瑞幸的门店，你也能看出区别，每家店的氛围都不一样，虽然和单量有关，但也取决于店长怎么管，一个善待伙伴的店长，和一个觉得「我是店长，我权力很大」的店长，管出来的店是不一样的。

「忙著按按键，没空学习做咖啡」的小李，如今去了一家国际咖啡品牌，如愿学到了更多管理知识；喜欢咖啡的他，也终于有时间去上各种课程，学习咖啡的制作技巧、风味产地等知识。他说餐饮行业一线工作劳动量太大，不可能做一辈子，他希望朝管理方向发展，尤其对数字化管理感兴趣。

当被问到 AI 会如何改变生活，瑞幸的 AI 管理系统会不会成为主流？小李说，「这不是我们在时代浪潮里面的人可以看得见的，AI 会改变生活没错，但究竟会如何改变，是时代的事了。」

（本文受访者皆为化名）