人工智能

通常情况下，对于餐饮服务运营商来说，午餐时间令人倒胃口的肾上腺素会激增。

一大群顾客会同时来用餐。大家都饿了。大家都很着急，要求即时服务。顾客想拿了就走，而不是在排长队中浪费宝贵的休息时间。传统上，咖啡厅经理只是将更多资源投入到解决问题上，配备人员并开设更多结账通道来容纳长队。

但是规则已经改变。餐饮服务运营商无法在这个新环境中采用同样的旧模式。

智能零售挑战

AI 驱动的自助结账解决方案提供商 Autocanteen 的联合创始人 Sergii Khomenko 说：“员工严重短缺。而且混合工作的兴起导致了不可预测的人流量。餐饮服务经营者只能猜测有多少顾客会出现——什么时候出现。在如此不确定的情况下，整个下午安排五个收银台可能有点过头了。”

Autocanteen 自助服务解决方案通过提供快速自助结账解决方案帮助运营商解决这些挑战。一位顾客将一盘食物（例如金枪鱼三明治、苹果和一杯柠檬水）带到收银台，并在几秒钟内付款。计算机视觉识别每件商品，而秤可以估算按重量出售的食品的价格，如沙拉。

每次交易平均只需要 10 秒。快速结账可以节省时间并增加收入。一名员工一次可以监督多个站点，从而降低了劳动力成本。

计算机视觉替换条形码

自助结账通道不一定是一个新概念，尤其是在零售业，并且在大多数超市中已证明是有效的。但是传统上他们倾向于使用条形码扫描器，而且客户必须在销售点从屏幕搜索合适的产品。Autocanteen 扩展了条形码解决方案，可在无法贴标签的情况下实现自助结账。

Khomenko 说：“使用计算机视觉和机器学习，Autocanteen 的准确率为 97%，我们正在努力将其提高到 99%。

条形码对于自助结账很有效，客户也很熟悉，但在食堂等环境下很难实施。托盘上的盘装食物不适合使用条形码，” Khomenko 说。“在外卖三明治盒上贴上标签可能很容易，但在一盘千层面上贴上标签就没那么优雅了。”

一个更简单的解决方案是让销售点系统识别标准的千层饼并相应地向客户收费（视频 1）。

AI 自助结账提高效率并降低成本

Autocanteen 自动化驱动机器学习算法。运营商通过计算机视觉和图像识别相结合的方式训练模型识别餐饮服务站销售的产品。

由于训练模型存在并通过共享云访问，因此运营商不必训练每个收银机来识别托盘上的东西。一个站点可覆盖所有。正如程序所了解到的，新数据会路由到云端，然后再通过通道传送到每个结账终端。

除了在客户端节省资金外，运营商还可以在后端提高效率。通过一个程序集中所有产品信息并扫描已售产品，使餐饮服务运营商能够对数据进行切片和销毁。他们可以找出哪些菜品更受欢迎，并据此调整库存和订单。销售食品的图片也可以作为质量控制的数据点。

英特尔^® 技术是实现这些功能的基础。Khomenko 说：“在其他出色的英特尔产品中，我们使用英特尔^® OpenVINO^™ 工具包来提升我们的深度学习性能。我们可以很自信地说这是同类产品中最好的解决方案。”

AI 结账解决方案服务于许多市场

自推出以来的两年内，Autocanteen 已经在各种环境中得到使用：学校、大学、办公室食堂和微市场。“我们的解决方案是模块化的，可以根据大多数环境配置软件和硬件，” Khomenko 说。“较小的自助餐厅和小型市场受益于独立终端，而人流量大的食堂将看到与超市类似的自助结账区。”

新冠肺炎疫情可能加速了自助食堂等非接触式结账解决方案，但我们已经朝着这个方向前进了。Amazon Go 等服务已经展示了传感器和计算机视觉如何戏剧性的重塑结账体验。

Khomenko 说：“餐饮服务结账的未来是顺畅、无接触的，我们的关键独特之处是让较小的企业负担得起这种顺畅技术，并面向更广阔的市场。”

这对所有餐饮服务运营商来说都是好消息。

本文由 insight.tech 的编辑副主管 Georganne Benesch 编辑 。