不吹不黑，AI 才是天生的連鎖店管理者。這是一個 AI 當?shù)赖臅r代，無論你身處哪個行業(yè)，這兩年一定都被各種 AI 相關的新聞所震撼過。網(wǎng)絡上也充斥著很多關于 AI 如何厲害的相關內容內容，一搜一大把。

是的，我們都知道 AI 很牛，可以應用在各種各樣的場景中。就以 AI 智能巡檢為例，你可能已經(jīng)看過無數(shù)篇文章講述 AI 通過什么功能解決了哪個連鎖店鋪巡檢上的問題，但好像沒有人去聊過 AI 是怎么做到的，今天我們就來看看 AI 算法是怎么學習管理連鎖店鋪這件事的。

01

為什么要用 AI 管理連鎖店

想象一下，你現(xiàn)在是擁有 500 家連鎖店鋪的老板，這些店遍布全國各個角落。為了確保品牌的口碑和產(chǎn)品的質量，你組建了一個由幾十名督導組成的團隊，他們肩負著定期巡查這些店鋪的任務。你已經(jīng)制定了一套詳盡的運營標準，督導們也在定期完成他們的巡店工作。然而即便如此，在日常運營中，各種小差錯和食品安全的隱患仍然時有發(fā)生，挑戰(zhàn)著你對品控的追求。

你遠在 3000km 以外的某家店被消費者拍到員工在吧臺內的洗手池內洗腳；距離你 800km 外的某個店又被媒體爆出老鼠在大廳賽跑……你頭疼地要死。于是你開始思考，有沒有一種技術，能夠像城市中不眠不休的電子監(jiān)控系統(tǒng)一樣，替你 24 小時不間斷地管理這些門店。答案是：有的。

在 AI 巡店系統(tǒng)中，機器通過訓練算法，能夠學習和監(jiān)督員工的不當行為，并迅速將這些情況匯報給管理層。相較于傳統(tǒng)的巡檢模式，即依賴督導到店檢查、評分、提出整改意見以及后續(xù)復查等，AI 巡店在效率上可以說是實現(xiàn)了質的飛躍。

02

AI 可以輕松應對復雜場景

那么問題來了，AI 巡店系統(tǒng)能否替代人工應對如此復雜的場景和大量的不確定因素？講明白這個道理，就要從 AI 算法的核心技術說起，即 AI 圖像識別。

通過這項技術，巡店系統(tǒng)能夠識別出不同的圖像素材。如員工離崗、員工在工作時間偷玩手機等行為，貨架商品擺放、吧臺物料擺放是否符合標準，容易有老鼠出沒的區(qū)域是否出現(xiàn)了老鼠，員工茶飲制作的某些步驟是否符合規(guī)范，員工穿戴是否合規(guī)等等，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并采取相應的措施。

那么 AI 圖像識別技術又是如何完成這項技能的呢？

這是一臺計算機正在學習，它正在看一堆動物的圖片，里面有貓、狗、雞、鴨、牛、馬等，AI 在嘗試找出它們之間的共同點和不同點。這個過程是不是很熟悉？就像家長教自己的小孩認識動物一樣，你們會拿出各種圖片告訴孩子這是貓，那是狗，然后反復給他們看不同的貓和狗的圖片，小孩自然而然就有了對貓和狗的認知。

AI 學習圖像的過程，其實和我們人類學習新事物的方式頗為相似。人類依靠的是大腦，而機器則依賴于人為它構建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，這個網(wǎng)絡就是機器的「大腦」。當機器接收到一張圖片時，它首先將圖片轉換成一個由許多像素點構成的數(shù)字矩陣，就像是把圖像分解成一系列數(shù)字信息。這個過程就像是人類大腦通過不斷學習和經(jīng)驗積累，逐漸形成對事物的認知一樣。

在處理大量圖像數(shù)據(jù)時，這些神經(jīng)網(wǎng)絡單元會不斷地調整和優(yōu)化自己的參數(shù)，就像是在學習過程中尋找規(guī)律和模式。通過這種方式，機器能夠逐漸學會識別不同的圖像特征，從而掌握識別和分類圖像的能力。這個過程就像是人類大腦通過不斷學習和經(jīng)驗積累，逐漸形成對事物的認知一樣。

比如，我們想讓機器學會理解「玩手機違規(guī)」這種行為，只需要讓它學習大量實際場景中玩手機的圖片，包括手拿手機、手機放桌上玩、放支架上玩等多種狀態(tài)，最后，機器就能自動學會只要手觸碰了手機，就判定為「玩手機違規(guī)」。從而排除其他干擾因素，找到玩手機的人。

讓機器學會識別這個動作之后，并不代表一勞永逸，AI 巡店系統(tǒng)還需要不斷地持續(xù)學習，對其進行評估，看它在新的圖像數(shù)據(jù)上表現(xiàn)如何。如果表現(xiàn)不佳，就需要對模型進行優(yōu)化，調整模型參數(shù)，改進特征提取方法，從新的數(shù)據(jù)中學習和優(yōu)化模型，這樣可以保持平臺的適應性和準確性，應對變化的店鋪環(huán)境和需求。

03

AI 巡檢在實際商業(yè)場景中的應用

每一個新事物的出現(xiàn)都可能引發(fā)行業(yè)的變革，巡店系統(tǒng)這項技術又是如何運用到實際的商業(yè)場景中的呢？

幫助海底撈集團提效 50%+

海底撈的負責人曾透露，人工巡店存在明顯局限，如顧客就餐時間長導致無法持續(xù)觀察，線上監(jiān)控抽查成本高且樣本量小。因此，從 2022 年底開始，海底撈開始探索 AI 巡店系統(tǒng)，并于 2023 年在全國范圍內推廣使用，集團的工作效率提升了超過 50%。

該 AI 巡店系統(tǒng)是針對門店服務研發(fā)的基于 AI 和圖像算法的一套管理體系。這套 AI 巡店系統(tǒng)通過圖像識別技術，能夠實時監(jiān)控鍋底、收臺、菜品上桌等關鍵服務環(huán)節(jié)，并全天候輸出檢查結果。管理人員可以實時了解門店的服務情況，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。

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這只是 AI 在實體經(jīng)濟中千百個應用場景中的一個，AI 的迭代速度之快，超乎了人們的想象，也許有一天人工智能的「黑盒子」會把一切變?yōu)榭赡堋?/p>