以快速服务、便利体验闻名的快餐行业,如今正逐步转向AI技术以增强客户体验并提升运营效率。从AI驱动的订单接收到库存管理预测分析,快餐连锁店已经身处创新技术的应用前沿。本文将向大家介绍AI技术在快餐连锁店中的应用现状,重点介绍现实案例并讨论未来的潜在发展愿景。
快餐连锁店已经在业内推广各类应用软件,极大改变了餐厅的运营方式与顾客间的交互渠道。首先,自动订单系统已经大范围普及,许多连锁店也在使用AI自助服务终端配合语音订购系统来简化下单流程。例如,麦当劳就在其众多门店中安装了触摸屏点餐台,增强了客户体验并有效缩短了排队时间。
2022年5月2日,柏林:达美乐机器人在演示中驶过柏林夏洛滕堡的街道。在接下来约四个星期,快餐连锁品牌达美乐在这里不断测试其披萨配送机器人。
除此之外,各主要快餐连锁店还努力将AI引入汽车餐厅。肯德基与塔可钟等连锁品牌正尝试利用AI技术打造个性化的汽车点餐体验。想象一下,AI系统可以根据此前订单或者当前特定时段给出菜品推荐,这有助于提高额外销售、特别是追加销售的机会。再有,快餐品牌也开始将AI纳入客户关系管理当中。AI工具被用于分析客户数据,据此定制营销策略与个性化优惠。达美乐披萨就利用AI技术跟踪客户偏好并提供点餐建议,有效提高了客户满意度与销量。
此外,快餐企业也看到了投资收购的机会。2019年,麦当劳收购了Dynamic Yield, 一家专注于个性化与决策逻辑技术的科技企业。借助此番收购,麦当劳得以提供个性化度更强的汽车餐厅体验,菜单内容会根据天气、餐厅当前客流量和热门菜单项等因素而灵活变化。此外,达美乐披萨则开发了一款AI驱动的披萨检查器,名叫DOM。澳大利亚和新西兰的达美乐门店已经实装了DOM,它使用机器学习来确保每张披萨在送出之前都符合统一的质量标准。无独有偶,星巴克也公布了Deep Brew计划,希望借此实现库存管理自动化、预测所需原料的正确数量,从而减少浪费并提高运营效率。
那么在可预见的未来,AI又将在快餐连锁行业引发怎样的变化?首先也是最重要的一点,就是餐饮企业将启用更多机器人与自动化技术,未来的重点也将放在集成机器人技术进行烹饪及食品打包方面。这将有效提高食物的制备效率和一致性,减少人为错误造成的影响。其次,快餐连锁企业还意识到AI技术有望满足客户对个人健康那日益增长的需求。随着健康意识的增强,AI能够根据客户的饮食偏好和限制为他们提供个性化、更符合健康要求的膳食选项。第三,语音技术将成为客户交互中的主要媒介,语音识别技术的持续发展也将推动客户交互无缝化,AI系统更能在汽车餐厅或预约热线上以几乎无异于人类的高准确度接受订单。
快餐连锁领域的AI应用不仅预示着未来创新方向,同时也代表着正在切实改变当今行业的实用解决方案。从个性化客户体验到高效厨房管理,AI技术正在帮助快餐连锁企业应对更多现代挑战与更高的消费者期望。随着技术发展,AI与快餐行业的融合将带来更多突破性变化,为企业和客户同时带来令人兴奋的光明前景。
可以肯定的是,AI技术在快餐行业中的作用将愈发重要,包括提高运营效率、增强客户服务,并为相关企业提供前所未有的客户交互与需求把握方式。AI在这一领域有着巨大的发展潜力,此项新兴技术也必将进一步改变快餐服务与产品形态。谁能充分发挥这项技术的创新优势,谁就能保持快速的发展势头、在竞争激烈的市场上领跑在最前沿。相信随着AI技术的持续进步,其与快餐行业的全面结合也将成为又一片令人兴奋且充满活力的业务探索空间。
好文章,需要你的鼓励
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出,算力固然重要,但如果能耗过高,技术的实用性将大打折扣,因此,所有的高速、高性能计算,都必须在极低的功耗下实现,这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
来自上海交通大学和浙江大学等机构的研究团队开发出首个AI"记忆操作系统"MemOS,解决了AI系统无法实现人类般持久记忆和学习的根本限制。该系统将记忆视为核心计算资源进行调度、共享和演化,在时间推理任务中相比OpenAI记忆系统性能提升159%。MemOS采用三层架构设计,通过标准化记忆单元实现跨平台记忆迁移,有望改变企业AI部署模式。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。