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红餐产业研究院最新报告显示：餐饮AI不再是“要不要做”，而是“怎么做”。从麦当劳、海底捞、瑞幸、蜜雪冰城，到炒菜机器人、AI店长、智能语音工牌，一场围绕“降本增效”的餐饮效率革命，已经全面打响。

01 餐饮进入存量竞争，AI从“可选项”变成“必选项”

先看一组扎心数据。

企查查数据显示，2025年全国餐饮相关企业注册量为240万家，同比下降14%，但企业存量却超过1600万家。什么意思？新玩家变少了，老玩家还在卷，行业正式进入存量竞争阶段。

更现实的是成本。BOSS直聘数据显示，2025年第四季度，餐饮行业厨师平均薪酬达到6777元/月，服务员平均薪酬4884元/月，同比分别增长6.1%和1.6%。人工、食材、租金持续攀升，利润空间不断被挤压。

降本增效，成了餐饮企业生存与发展的核心课题。

红餐产业研究院在《中国餐饮AI应用研究报告2026》中指出，餐饮行业的信息化、数字化、智能化发展，与AI技术本身深度融合：

• • 信息化阶段：POS收银、基础点餐、库存台账，替代手工记账；
• • 数字化阶段：数据中台、BI分析、外卖平台数据联动，决策从纯经验转向数据参考；
• • 智能化阶段：智能点餐、AI后厨管理、动态定价、供应链预测、个性化营销、新品研发，AI成为核心竞争利器。

专业解读：过去餐饮竞争靠选址、靠口味、靠流量。未来餐饮竞争，靠的是“数据+算法+组织效率”。AI不是简单买个聊天机器人，而是把经验变成可复制的数字化能力。大模型与生成式AI时代到来后，AI技术不再是餐饮企业的“可选项”，而是“必选项”。

02 全球150亿美元，中国融资逆势涨55.6%，餐饮AI有多热？

全球市场：北美主导，亚洲紧迫

报告显示，2025年全球餐饮AI市场规模达到150亿美元，同比增长38.9%，预计2026年将突破200亿美元，达到约210亿美元。

从区域格局看：

• • 北美：58%，绝对主导；
• • 亚洲：24%，第二大增长极；
• • 欧洲：15%；
• • 其他：3%。

全球餐饮AI呈现出“北美主导、亚洲紧迫”的格局。亚洲市场虽然增速快，但整体渗透仍有巨大空间。

中国市场：渗透率仅15%，2028年预计50%

红餐产业研究院调研发现，目前我国餐饮行业AI应用渗透率仅为15%。但随着技术进一步应用，预计到2028年将提升至50%。

对比数字化渗透率：

• • 第一阶段（2015—2020年）：数字化普及期，数字化渗透率12%，AI应用渗透率2%；
• • 第二阶段（2021—2025年）：自动化普及期，数字化渗透率28.2%，AI应用渗透率15%；
• • 第三阶段（2026—2028年）：全链路智能化，数字化渗透率70%，AI应用渗透率50%。

投融资：整体降温，AI逆势回暖

尽管近年餐饮行业整体融资金额持续下行，但餐饮AI赛道却逆势增长。

2025年，餐饮AI领域共发生18起融资事件，累计融资金额约28亿元，同比增幅达55.6%，资本进一步聚焦。

代表性融资事件包括：

• • 橡鹿科技：炒菜机器人，京东多轮投资；
• • 不停科技：炒菜机器人，B轮数千万美元；
• • 熊喵大师：炒菜机器人，锅圈资本战略投资；
• • 智谷天厨：炒菜机器人，启赋资本A轮。

专业解读：资本不再盲目撒钱，而是精准聚焦“能落地、能降本、能提效”的AI细分赛道。炒菜机器人成为最热品类之一，说明餐饮AI正从“概念”走向“设备+系统+数据”的实体落地。

中国餐饮AI四类玩家

报告指出，中国餐饮AI市场主要参与者包括四类：

1. 1. 头部餐饮巨头：百胜中国、麦当劳、瑞幸咖啡、蜜雪冰城等；
2. 2. SaaS服务商：美团、客如云、奥琦玮、天财商龙等；
3. 3. 垂直AI解决方案商：擎朗智能、橡鹿科技、不停科技、智谷天厨等；
4. 4. 跨界互联网巨头：阿里、腾讯、字节跳动、京东、高德等。

其中，头部餐饮企业凭借庞大门店网络、海量数据沉淀与雄厚资本，是推动AI应用落地的先锋力量。但考虑到数据安全和开发成本，头部企业的AI应用难以直接普及到更多中小餐饮企业。

一句话：头部在自建，中小在买服务，平台在搭生态。

03 痛点：为什么很多餐饮AI“不好用”？

尽管市场火热，但餐饮AI落地仍有三大痛点。

痛点一：AI准确率低，通用模型“不懂餐饮”

红餐产业研究院调研发现，在未投喂企业数据的场景下，通用大模型在餐饮专属任务中平均准确率仅42.6%；即便部署AI系统，受非结构化数据拖累，实际准确率也不足45%，难以支撑精准决策与服务。

更关键的是数据底座缺失：

• • 89.3%的餐饮企业未建立结构化数据中台；
• • 菜单、评价、SOP、库存数据分散在微信、Excel、美团后台、纸质文件中；
• • 建立结构化数据库的企业中，仅4.7%对历史数据进行过清洗与标注；
• • 其中大型连锁餐饮企业占比92%，中小商户几乎为0。

专业解读：AI不是魔法。没有结构化数据，AI就像让一个外行看天书。菜单没有标准化、评价没有标签化、库存没有数字化，AI再强也只能“瞎猜”。

痛点二：伪AI泛滥，87%是“自动化工具”

报告指出，当前餐饮AI市场上约87%的AI工具为伪AI或轻度自动化工具，仅靠规则引擎、固定脚本运行，缺乏自主学习与自适应能力。

比如：

• • 智能排班：真AI基于历史销售+天气+活动预测动态排班；伪AI是固定规则“周末+2人”；
• • AI客服：真AI多轮对话+意图识别+知识库检索；伪AI是关键词匹配+固定话术；
• • AI选址：真AI多源数据融合（人流+竞品+租金+消费力）预测；伪AI是评价评分+地图热力图；
• • 营销文案：真AI基于品牌调性+用户画像+热点定制化生成；伪AI是通用模型直接输出。

专家访谈指出： 真正有效落地的餐饮AI系统，不是直接采用通用模型，而是拥有企业专属知识库、支持数据不出域的本地部署，并基于餐饮业务场景深度优化的定制化AI工具。

痛点三：复合人才缺失，AIGO缺口率高达92%

餐饮AI落地高度依赖兼具技术能力与餐饮运营经验的复合型人才，但当前人才供给存在明显断层。

报告显示：

• • AIGO（AI增长官）：缺口率92%，平均月薪2.5万—4.5万元；
• • 餐饮AI运维助理：缺口率88%，平均月薪1.5万—3.0万元；
• • 餐饮数据标注专员：缺口率85%，平均月薪0.9万—1.8万元；
• • AI店长培训师：缺口率78%；
• • 普通店长（需学AI）：无缺口，但需掌握基础Prompt使用、AI报表解读、异常反馈。

人才分布高度集中：

• • 北京人才密度指数9.2，平均年薪36万元；
• • 上海8.8，平均年薪36万元；
• • 深圳8.5，平均年薪35万元；
• • 杭州7.9，平均年薪33万元；
• • 广州7.5，平均年薪30万元；
• • 成都6.8，武汉6.2，西安5.5，重庆5.8，长沙5.3。

专业解读：餐饮AI缺的不是“会写代码的人”，而是“懂餐饮、懂数据、懂业务、懂AI”的翻译官。谁能把后厨经验变成知识库，把门店问题变成智能体，谁就能吃到下一波红利。

04 四层架构：餐饮AI到底怎么干活？

报告提出，餐饮AI已形成感知、决策、交互、执行四层技术协同架构。

感知层：餐饮AI的“五官”

核心技术：计算机视觉（CV）、图像识别、目标检测、行为分析、姿态估计。

应用场景：

• • 前厅：客流与行为分析、顾客情绪识别、优化服务动线；
• • 后厨：厨房卫生与操作规范监控、菜品标准化与质量控制、食材识别与损耗监控。

典型案例：美团“明厨亮灶”AI系统。

应用效果：

• • 消费者投诉率下降23%；
• • 复购率提升12%；
• • 客单价提升8%；
• • 单店订单量提升8.6%；
• • 好评占比提升23%；
• • 品牌曝光人数增长35.8%。

专业解读：感知层就是让AI“看得见”。后厨有没有戴帽子、有没有抽烟、菜品颜色对不对、食材新不新鲜，AI 7×24小时盯着，比店长还勤快。

决策层：餐饮AI的“大脑”

核心技术：深度学习、强化学习、时间序列预测、推荐系统。

应用场景：

• • 运营：精准需求预测、动态定价与促销策略、智能排班与人力优化；
• • 供应链：智能采购、库存管理、物流配送路线规划。

AI驱动 vs 传统数字化：

• • 利润率提升：AI 22%，传统5%；
• • 需求预测准确率提升：AI 45%，传统15%；
• • 库存损耗率降低：AI 50%，传统15%；
• • 人力成本节约：AI 35%，传统10%。

专业解读：决策层就是让AI“算得准”。明天备多少菜？周末排几个人？什么时段发券？AI用数据说话，减少“拍脑袋”。

交互层：餐饮AI的“嘴巴和耳朵”

核心技术：自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLM）、语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）。

应用场景：

• • 前厅：AI语音点餐助手、多语言智能客服；
• • 后厨：智能菜单设计与优化；
• • 运营：个性化营销文案生成。

效率对比：

• • 传统人工点餐：准确率75%，平均响应8秒；
• • 基础语音识别：准确率83%，响应3秒；
• • 智能NLP理解：准确率91%，响应1秒；
• • LLM语音原生：准确率97%，响应0.3秒。

专业解读：交互层就是让AI“听得懂、答得准”。方言、口语、多语言都能接，点餐效率大幅提升，客服压力显著下降。

执行层：餐饮AI的“手脚”

核心技术：协作机器人、SLAM导航、精密力控、运动控制。

应用场景：

• • 炒菜/烹饪机器人：精准温控、自动投料、自动翻炒、自动清洗；
• • 送餐/传菜机器人：多传感器融合、自主规划路径、避障；
• • 仓储机器人：AGV、AMR，自动搬运、分拣、入库。

市场规模：

• • 2020—2030年中国餐饮机器人市场规模预计从5亿元增长至320亿元；
• • 炒菜机器人：2024年31.7亿元，2025年37亿元，2030年突破110亿元，图表预测117亿元；
• • 2025年连锁餐饮品牌智能烹饪设备渗透率40%；
• • 2028年炒菜机器人在团餐和快餐赛道渗透率预计升至50%。

专业解读：执行层就是让AI“动手干”。从后厨炒菜到前厅送餐，再到仓库搬运，餐饮机器人正在从“噱头”变成“生产力”。

05 头部玩家案例：麦当劳、海底捞、瑞幸、蜜雪、绝味……

麦当劳：立体化AI组合拳

麦当劳AI战略历经三大阶段：

1. 1. 技术收购期：2019年3亿美元收购Dynamic Yield，2020年收购Apprente；
2. 2. 技术试点期：2021年与IBM试点语音点餐，100+餐厅试点自动接单；
3. 3. 规模化部署期：2024年与Google Cloud达成战略合作，2025年Edge平台上线+AI精准部署，2026年新一代AI语音点餐系统发布，携手Google Cloud全球推广。

应用效果：

• • 客单价提升4.5%；
• • 订单准确率提升17个百分点；
• • 等待时间下降50%；
• • 设备停机时间下降40%；
• • 点餐准确率提升13个百分点。

海底捞：AI智慧巡检+供应链智能化

海底捞自主研发AI智慧巡检系统，已实现全国所有门店100%覆盖，依托计算机视觉与边缘计算，实现2小时闭环管理，识别准确率超过95%，门店好评率稳定在98%以上。

顾客端：联合火山引擎打造AI助手“小捞捞”，智能订位、个性化推荐、账单答疑，缩短约30%小程序操作时间。

后端供应链：

• • 智能仓储与进销存系统，配送效率提升40%；
• • 食材损耗率降低至行业平均水平的三分之一；
• • 数据库架构升级，整体存储成本下降50%，实时分析算力提升45%；
• • 智能排班与数字化管理，门店运营人力成本降低约15%；
• • 能耗降低78%，模型推理速度提高116%，营销策略落地效率提高50%。

瑞幸咖啡：人货场全链路AI

瑞幸构建“人—货—场”全链路AI应用架构：

• • 人（用户端）：LuckyAI智能体、千人千面营销、用户画像引擎；
• • 场（门店端）：AI智能选址、IoT智慧门店、智能排班调度；
• • 货（产品与供应链）：AI爆品预测、智能供应链、品质AI监控。

成果：

• • 2022—2025年门店CAGR 55.7%，营收CAGR 54.8%；
• • 2025年门店总数31048家，净收入492.5亿元；
• • AI数据中枢近1亿月活用户，3万+门店。

蜜雪冰城：全链路成本优化系统

蜜雪冰城通过分阶段AI部署，覆盖供应链、质控、物流与门店运营。

关键成果：

• • 原料损耗率：30%→8%；
• • 单杯物流成本：0.8元→0.3元；
• • 鲜果运输损耗率：5.4%→1.8%；
• • 库存周转效率提升30%；
• • 新店盈利概率：55%→82%。

具体应用：

• • 雪王爱智慧科技公司成立，CTO直接领导；
• • 菜鸟AI供应链合作；
• • 12通道自动奶茶机，8秒/杯；
• • 超20万台设备联网，智能监控与自动补货；
• • 覆盖97%门店的冷链网络，AI统一调度。

绝味食品：三大智能体矩阵

绝味构建全链路AI智能体矩阵：

1. 1. AI点餐智能体“小火鸭”：覆盖1.4万家门店，个性化推荐与互动；
2. 2. AI店长智能体“绝知”：沉淀14.3万条金牌店长经验，支持店员边学边干、销售对练；
3. 3. AI会员智能体：打通1.2亿会员One ID与全域数据，多Agent协同。

效果：

• • AI组销售达人工组3.1倍；
• • 内容点击率提升1.8倍；
• • 支付转化率提高2.4倍；
• • 企微删除率下降47%。

其他头部案例

• • 巴奴火锅：联合飞书搭建员工数字家园，覆盖超8000名员工，研发效率提升50%，团队规模减少30%，投入降低50%；
• • 新菜记：AI智能排菜系统，排菜效率提升40倍，打造米其林级菜单设计；
• • 和府捞面：扣子平台“和府点评”智能体，评论标签准确率超95%，单日处理量提升20倍，人力投入下降83%，月成本下降93%，负面评价漏检率降至8%，策略响应从周级缩短至小时级。

06 生态链案例：机器人、炒菜机、语音工牌、AI点评……

智元机器人：擎天租RaaS平台

全球首个机器人租赁平台，注册用户突破16万，服务覆盖城市超50个。

餐饮合作案例：

• • 海底捞：001号订单，情绪价值服务；
• • 夸父炸串：第3000家门店，智能运营小管家；
• • 《中餐厅》：第八位合伙人；
• • 舜和国际酒店：2026年1—2月累计服务78场，直接创收29026元；
• • 蜜雪冰城：万店连锁品牌合作。

擎朗智能：送餐机器人全球第一

• • 全球送餐机器人出口市场份额44.8%；
• • 全球配送服务机器人市场份额29.8%；
• • 全球累计部署超10万台；
• • 覆盖600+城市，60+认证国家；
• • 2025年9月发布VLA大模型KOM2.0。

场景覆盖：中式正餐、日本餐饮、酒店配送。酒店配送2023年增长244%。

厨纪AI炒菜机器人F3

六大模块：系统控制、投料、翻炒、保温、清洗、UI。

产品复购率高达90%，已销售至全国30个省级行政区。

应用案例：

• • 某现炒称重快餐：单店2—4台，后厨人工+2人，约1/3菜品由AI制作，月营业额+30%—50%；
• • 某中式正餐：单店3—4台，菜品销量+3倍，超60%菜品由AI制作，月营业额+15%；
• • 某外卖卫星店：2台机器人每日完成约400个订单；
• • 某团餐档口：4台机器人，后厨仅需2名正式员工+2名临时工，月营业收入14万元。

羽化小红花：AI智能语音工牌

通过拾音工牌全量采集服务员对客沟通数据，量化分析服务话术执行与标准匹配度。

某快餐连锁品牌应用后：

• • 服务话术执行量突破107万条；
• • 招牌菜品销量从3月90份增长至9月450份以上，增幅达5倍；
• • 客单价由21元提升至25元，提升16%；
• • 营收与利润分别同比增长10%与2%。

智碰宝：餐饮碰一碰AI全域营销

集成工作证/嘉宾证，碰一碰即可获取议程、产品体验及案例。

全球峰会单场实现22600次碰一碰，发出871条峰会活动视频，投产比提升10倍。

某国民果汁品牌：月发视频超1300条，月曝光量破千万。

效果：点评打卡量+30%，短视频推广量+100%，店铺曝光量+100%，线上营销ROI+80%，精准用户转化+50%。

奥琦玮：小奥企业级智能运营平台

已服务超50个餐饮品牌。

员工管理：专属智能教练，覆盖培训、店长能力提升、门店巡检，降低40%培训成本，提高1倍响应效率。

采购预估：采购准确率从78%提升至89%，清洁频次从15次降至7次。

慧点评：AI智能点评系统

五大功能：个性化评价回复、全渠道评价分析、数据驱动运营优化、线上平台精准分析、多平台笔记自动生成。

某大型快餐品牌应用后：

• • 每日仅需3分钟完成9000条评价回复；
• • 回复效率提升87.5%，节省1名专职人力；
• • 顾客满意度提升22%，好评率提升25%；
• • 评价分析时间从12天缩短至30分钟，缩短99.8%；
• • 数据准确性从约75%提升至99%以上。

Icc Grow：AI赋能餐饮私域服务

通过智能内容生成、场景化互动与精准营销，实现从引流获客到留存复购的全链路提效。

AI可快速生成适配品牌风格的私域活动海报，构建极简加粉、高效互动、精准发券、服务提升的闭环运营体系。

张拉拉：OpenClaw赋能智慧门店

结合OpenClaw高自由度、高适配度，构建品牌AI概念，通过张拉拉Agent赋能门店。

效果：

• • 组织人效提升61%；
• • 73名员工完成原先118人的工作需求；
• • 出餐标准率92%；
• • 门店QSC通过率从56%提升至82%；
• • AI分析员工沟通录音，评估招商加盟、营运管理、培训讲师是否按SOP标准服务。

07 未来四大趋势：AI Agent、GEO、AI岗位、知识库

趋势一：AI Agent推动运营向“自主智能”跃迁

未来，餐饮AI将从“辅助工具”向“自主智能体（AI Agent）”转变，开启AI自主运营时代。

餐饮AI技术演进路径：

• • 第一阶段：数字化工具（2015—2020年），效率提升10%—15%；
• • 第二阶段：智能分析（2020—2023年），效率提升20%—30%；
• • 第三阶段：生成式AI（2023—2025年），效率提升30%—50%；
• • 第四阶段：AI Agent自主运营（2025—2030年），浪费减少90%，合规工作减少80%。

具体指标减少/节省幅度：

• • 食品安全合规：60%；
• • 审计时间：45%；
• • 设备维修频次：25%；
• • 能源消耗：50%；
• • 供应链损失：80%；
• • 人工工作量：90%；
• • 食物浪费量：90%。

专业解读：AI Agent就像一个“虚拟店长”，能排班、订货、巡检、客服、分析，甚至跨系统协同。未来开店的难度和失败风险会显著降低。

趋势二：GEO潜力凸显，向餐饮全品类深度渗透

AI更偏好结构化数据：

• • 结构化数据：40%；
• • 高清图片：30%；
• • 短视频：20%；
• • 长文本：10%。

GEO三大核心：

1. 1. 结构化内容：让AI读得懂；
2. 2. 语义权威：让AI信得过；
3. 3. 意图匹配：让AI答得准。

目前GEO在火锅、茶饮渗透较高，快餐、正餐、烘焙仍有巨大空间。未来GEO将与餐饮SaaS系统深度打通，实现动态数据实时交互。

专业解读：过去做SEO是为了让搜索引擎找到你，未来做GEO是为了让AI推荐你。餐饮品牌的内容、菜单、评价、门店信息，都要变成AI能理解的结构化资产。

趋势三：餐饮企业将设立AI专项岗位体系

未来，设立AI专项岗位将成为餐饮企业重要战略方向。

典型岗位：

• • AI增长官（总监级）：月薪2.0万—5.0万元；
• • 数据标注专家（经理级）：1.2万—3.5万元；
• • AI协同官（经理级）：1.2万—2.5万元；
• • Prompt工程师（经理级）：3.0万—5.0万元；
• • AI店长（经理级）：1.0万—1.8万元（含AI津贴）；
• • AI主管（主管级）：0.8万—1.0万元（含AI津贴）。

绝味食品、老乡鸡、瑞幸咖啡等头部品牌已率先布局。杭州、成都等城市已将企业AI岗位设置率纳入数字化补贴考核指标。

趋势四：构建企业专属知识库是AI精准落地的核心前提

餐饮企业知识库部署路径：

1. 1. 专项小组：运营总监牵头，IT、门店、市场各1人，设“知识库专员”；
2. 2. 业务场景：选择1—2个高价值场景，明确知识库服务对象；
3. 3. 选平台：从钉钉AI、飞书AI、Coze、Dify中选择；
4. 4. 数据采集：从微信、Excel、美团后台、监控录像中导出原始数据；
5. 5. 数据清洗：用AI工具处理错别字、方言、情感标签；
6. 6. 投喂驯化：通过微调，将数据导入所选平台，不断矫正，形成闭环。

2025年支持知识库部署的AI平台使用量排名：

• • 钉钉AI（通义版）：38%；
• • 飞书AI：29%；
• • Coze（扣子）：18%；
• • 通义千问+PAI：15%；
• • 腾讯混元+企微：12%；
• • 美团AI平台：9%；
• • Dify：8%；
• • 百度千帆：7%；
• • 天财商龙AI中台：6%；
• • Kimi+：6%；
• • 华为盘古+ModelArts：5%；
• • 奥琦玮AI平台：5%；
• • FastGPT：5%；
• • DeepSeek-R1：4%；
• • 袋鼠参谋AI：4%；
• • 智谱AI：3%；
• • 讯飞星火：3%；
• • MiniMax：2%；
• • 商汤日日新：1%；
• • 360智脑：1%。

专业解读：没有知识库，AI就是“外行”；有知识库，AI才是“老店长”。餐饮企业最宝贵的资产，不只是门店和现金流，还有沉淀在优秀店长、厨师、客服脑子里的经验。把这些经验变成知识库，AI才能真正懂业务。

08 给餐饮老板的建议：AI部署是必修课

报告最后给出三项关键建议：

第一，全员普及大模型应用

• • 选择易用性强的主流大模型；
• • 系统性培训与实践；
• • 建立内部学习社区与支持体系；
• • 设置激励机制。

第二，定制化业务对应智能体

• • 定制企业业务对应的智能体；
• • 智能体设计与开发；
• • 持续迭代与优化。

第三，完成知识库的投喂和驯化

• • 全面梳理与收集企业知识资产；
• • 知识库的构建与管理；
• • 大模型的“投喂”与“驯化”技术路径；
• • 建立反馈循环机制。

一句话总结：餐饮AI落地，不是买一个工具，而是建一套能力。模型应用、智能体定制、知识库建设，三件事缺一不可。

结语：餐饮AI的终局，是“自主智能运营”

从麦当劳的AI语音点餐，到海底捞的智慧巡检，再到瑞幸的人货场全链路、蜜雪冰城的成本优化、绝味的三大智能体，餐饮AI已经渗透到品牌策划、建店筹备、门店落地、开业营运、连锁扩张的全流程。

未来，AI Agent将推动运营向自主智能跃迁，GEO将让品牌内容被AI读懂，AI专项岗位将重构组织架构，专属知识库将成为精准落地的核心前提。

餐饮行业正在从“人控”走向“数控”，从“经验驱动”走向“数据驱动”。

AI不是可选项，而是必选项。谁先完成数据底座、知识库和智能体建设，谁就能在存量竞争中抢占效率高地。

来源：红餐产业研究院《中国餐饮AI应用研究报告2026》。数据周期：2025年1月—2026年3月。本文为报告深度解读，仅供参考。

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编辑：Zero

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