智能相对论|就餐这件小事,如何被AI计算深度改变?


文|曾响铃
来源|智能相对论(aixdlun)
天天嚷着营养均衡、保持身材 , 临了却不知道该吃什么、怎么吃;
估不准的打餐分量 , 眼大口小点一大堆 , 吃不完浪费、强行吃又吃撑;
看不到尽头的队伍 , 只有一点点用餐时间 , 排队却花去大半……
在食堂等就餐场合 , 很多人会因为“吃饭”这件原本最为平常的小事而各种纠结 , 传统餐饮长时间面临各种痛点问题但却没有太大改进 。
而现在 , 变化正在发生 。
中信银行济南分行的食堂就上线了一套新的餐饮系统 , 就餐拥挤、排队的“老大难”问题基本得到解决 , 同时通过精准计量、无感支付、营养分析、信息推送等技术 , 不仅让职工可获得更好的就餐体验 , 还可以帮助个人进行有效的健康管理 。
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这种变化 , 来自于基于AI技术的餐饮数字化解决方案 。
解决传统餐饮痛点 ,AI加持下的解决方案大显身手
随着《国民营养计划》的提出 , 宏观导向上 , 国家正在积极推动“互联网+营养健康”服务 , 并促进新技术的应用试点示范 , 一波数字化升级的浪潮正在餐饮业展开 , 这其中涌现出大量优质解决方案 。
来自山东的神思电子所推出的智慧餐饮+健康管理解决方案就是如此 , 该方案基于Atlas 500智能小站的AI能力 , 结合个性化数据分析、移动应用等技术手段 , 将传统餐饮管理、结算、支付、营养分析、人脸识别等系统深度融合 , 打造数字化服务、实现餐饮与健康管理联动 。
而上述中信银行济南分行所用的 , 就是这套解决方案 。
神思电子的解决方案得以迅速落地、得到广泛认可 , 直接原因在于解决了传统餐饮面临的诸多痛点问题 , 包括打餐效率低、结算出错多、浪费严重、用户健康管理缺失等 。
无论从国家宏观政策导向还是普通大众不断升级的自我保健需求来看 , 传统餐饮都到了必须解决问题的时候了 , 神思电子推出的智慧餐饮+健康管理解决方案 , 恰好能够很好地解决上述问题:
在取餐环节 , 方案中的智慧称重计价功能 , 可以实现自助取餐过程中的精准计量和计费 , 不仅可以实时提醒就餐者取餐精确分量 , 并且可以减少计价环节的拥堵、错漏;
在结算环节 , 人脸识别功能可实现“无感支付” , 刷脸结算平均时间不超过1秒 , 降低排队问题、提升就餐体验;
同时 , 方案中的营养分析功能内置上百种食物的营养数据 , 能结合精准计量技术 , 准确分析用户各类营养元素摄入量 , 个性化定制健康就餐提醒 。
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此外 , 该方案还针对后厨及餐厅操作行为实现了实时分析、实时告警 , 让管理者能够及时发现和纠正问题 。
整体来看 , 智慧餐饮+健康管理解决方案通过打通餐饮终端、中心管理云端、用户手机端 , 实现创新性的“三端无缝融合” , 最终完成从餐饮管理到健康管理的服务闭环 。
凭借底层化能力“深度” ,Atlas 500推动产业应用“广度”
在整个系统中 , 智慧餐饮+健康管理系统解决传统餐饮痛点的AI能力核心是什么呢?那就不得不提到昇腾全栈AI平台 , 特别是已广泛部署和应用的Atlas 500智能小站 。
超强AI计算性能、体积小、环境适应性强、易于维护、支持云边协同……被定义为“智能小站”的Atlas 500 , 以边缘计算模式 , 在易部署的同时又拥有AI高性能 , 实现了“鱼与熊掌兼得” 。 目前 , Atlas 500已经在交通、金融、零售等众多行业AI中广泛应用 。
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现在 , Atlas 500以机顶盒大小的体积可实现16路高清视频处理能力 , 相比业界产品性能提升4倍 , 帮助餐饮一线拥有独立的“智慧大脑” , 加速神思电子智慧餐饮+健康管理解决方案“智能化” , 促进餐饮新模式——倡导“光盘行动”、按需取餐、精准计量、无感支付 , 就餐全流程高效、自助、便捷广泛推广 。
【智能相对论|就餐这件小事,如何被AI计算深度改变?】现在 , 神思电子的方案已经迅速在政府、银行、企业、高校、医院等场景实现全面落地 。
跳出神思电子单一企业案例 , 从产业视角看 , 可以认为 , Atlas 500优质的边缘AI计算产品 , 配合昇腾计算产业界伙伴的自主创新和研发 , 众多餐饮企业将以低门槛的方式获得属于自己的“云眼和大脑” , 餐饮业的整体数字化、智能化进程 , 都将因为AI技术而大大加速 。
我们看到 , 技术在真正带来属于这个时代的发展红利 , 而这一过程 , 产业生态则起到了重要推动作用 。 上述案例体现的济南餐饮产业变化 , 就与昇腾AI计算产业生态密不可分 。
济南正在打造人工智能产业的“济南方案” , 餐饮行业已经有了可循的模式 。 这样的大背景下 , 即将举办的“智汇泉城·昇腾万里”2020中国人工智能产业峰会暨昇腾计算产业峰会(济南) , 昇腾将展示它在助力本土科创体系建设、产业转型、政产学研用融合等方面的系统化布局 , 更多行业的产业模式也将会展现 , 为业界带来更深度的AI计算认知 , 令人期待 。
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