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這兩年餐飲行業(yè)的AI化如火如荼，但通向羅馬的道路有千萬(wàn)條。
而與許多餐飲(比如必勝客、肯德基)熱衷于與科技企業(yè)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手、合作共贏不同的是，麥當(dāng)勞總想搞個(gè)大新聞，方法也很簡(jiǎn)單，就是一個(gè)字——買！
2019年初斥資500萬(wàn)美元收購(gòu)Plexure 10%的股份，隨后又花費(fèi)超3億美元收購(gòu)了以色列算法公司Dynamic Yield，近，又完成了對(duì)語(yǔ)音技術(shù)公司Apprente的收購(gòu)。
除此之外，麥當(dāng)勞還建立了一個(gè)名為McDTechLabs的新團(tuán)隊(duì)，在硅谷大量招聘工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等。一副欲與FLAG(硅谷四大科技巨頭)試比高的氣派……
我們知道，“買AI”與“做AI”之間還有著許多微妙的鴻溝等待跨越，麥當(dāng)勞到底是藝高人膽大，還是醉翁之意不在酒？
麥當(dāng)勞的AI改造計(jì)劃
即使身處偏遠(yuǎn)小城，也能感覺到大眾對(duì)AI的熱情。典型的就是有許多餐飲業(yè)的朋友開始琢磨：“想讓門店看起來高科技一點(diǎn)，加倆AI廚師、機(jī)器人服務(wù)員吸引顧客，能成嗎？”
不用我覺得，至少麥當(dāng)勞覺得，可能……不太行。
顯然，麥當(dāng)勞并不打算與其同行一樣，與第三方技術(shù)服務(wù)伙伴共創(chuàng)未來。它選擇了——單干。
你我本無(wú)緣，全靠我花錢。沒有AI基因怎么辦？買！沒有技術(shù)團(tuán)隊(duì)怎么辦？繼續(xù)買！
首先，在提升餐廳效率方面，麥當(dāng)勞沒有選擇那些看起來炫酷的“黑科技”，比如讓機(jī)器人為你端茶倒水唱歌跳舞呼喊溫暖，而是聚焦在內(nèi)部系統(tǒng)的優(yōu)化上。
早收購(gòu)的人工智能企業(yè)Plexure，其核心能力就是幫助餐廳建立一套應(yīng)用程序，以快速處理訂單。未來這項(xiàng)計(jì)劃還將與自助點(diǎn)餐機(jī)和手機(jī)全面連接，來整體減少顧客的等候時(shí)間。
靠AI 提升用戶體驗(yàn)與坪效，也進(jìn)一步反映在了種種交互細(xì)節(jié)與戰(zhàn)略布局之中。
我們知道，麥當(dāng)勞旗下有很大一部分的得來速餐廳，也就是“Drive-thru” 汽車購(gòu)餐車道餐廳。引入Apprente的人工智能語(yǔ)音技術(shù)之后，顧客在入口處就可以通過語(yǔ)音完成下單，甚至不需要配備人工服務(wù)員，就可以完成直接完成點(diǎn)餐、付款、取餐等一系列流程。這有助于麥當(dāng)勞在較為偏遠(yuǎn)的地帶也能夠提供服務(wù)，減少消費(fèi)者的等待時(shí)間。
此外，門店的電子化改造也讓麥當(dāng)勞積累了海量數(shù)據(jù)，而對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)公司dynamic yield的加入，讓這些數(shù)據(jù)得以煥發(fā)商業(yè)價(jià)值。
該公司的“決策邏輯技術(shù)”(decision logic technology)，會(huì)根據(jù)每天的時(shí)間、天氣和交通等外部因素變化，來自動(dòng)調(diào)整菜單，以期利用個(gè)性化推薦提升客單價(jià)，目前已經(jīng)在美國(guó)各地的數(shù)百家門店推出。
比如會(huì)根據(jù)往期購(gòu)買記錄，推薦你買一個(gè)大杯可樂；或是天氣變涼了，覺得你可能需要在吃漢堡時(shí)捎上一個(gè)炸薯餅。事實(shí)證明，這一組合確實(shí)在Reddit上很有歡迎。
殊途同歸：麥當(dāng)勞的盟友與逆鄰
當(dāng)然，麥當(dāng)勞并不孤獨(dú)。
去年早些時(shí)候，三明治連鎖品牌Subway賽百味也收購(gòu)了一家溫哥華的創(chuàng)業(yè)公司Avanti Commerce，這個(gè)20人的小團(tuán)隊(duì)還會(huì)在幾年內(nèi)成為一支150人左右的數(shù)字軍團(tuán)，幫助Subway打造大型消費(fèi)技術(shù)。
比如前不久，Subway就推出了Facebook Messenger聊天機(jī)器人，人們可以直接通過Facebook從美國(guó)26500個(gè)地點(diǎn)訂購(gòu)食物，再用內(nèi)置的MasterPass系統(tǒng)支付訂單，這項(xiàng)服務(wù)有可能覆蓋68%的美國(guó)成年人(Facebook的總用戶)，為Subway帶來可能的增長(zhǎng)。
而麥當(dāng)勞的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手——Sonic和Good Time Burgers等美國(guó)連鎖餐廳，也都在測(cè)試與麥當(dāng)勞類似的AI語(yǔ)音系統(tǒng)。據(jù)稱，相關(guān)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)讓平均等待時(shí)間縮短7秒，80%的顧客表示比較滿意。但不同的事，它們并沒有選擇直接將技術(shù)團(tuán)隊(duì)買回家。
事實(shí)上，餐飲科技股一直在資本市場(chǎng)不斷升溫，僅2017年上半年，美國(guó)就發(fā)生了80宗針對(duì)餐飲科技初創(chuàng)企業(yè)的融資，總計(jì)約5.94億美元，其中不乏紅杉資本、摩根大通等明星投資機(jī)構(gòu)。從售賣軟件到支付系統(tǒng)，從員工培訓(xùn)到食物倉(cāng)儲(chǔ)，技術(shù)公司們幾乎承包了餐廳改造的方方面面。
比如設(shè)計(jì)了漢堡制造機(jī)器人的Momentum Machines，就從谷歌風(fēng)投(Google Ventures)和科斯拉風(fēng)投(Khosla Ventures)籌集了1840萬(wàn)美元。
除了資本，這種模式也更容易為大多數(shù)餐飲品牌所接受?？系禄闹悄茳c(diǎn)餐，就是通過百度的人臉識(shí)別技術(shù)完成的；海底撈的傳菜機(jī)器人，也是與硬件廠商合作實(shí)現(xiàn)的……盒馬的機(jī)器人餐廳“Robot.HE” 更號(hào)稱要將解決方案下沉到更多中小餐飲門店。
顯然，大部分品牌都更愿意通過購(gòu)買技術(shù)或合作來實(shí)現(xiàn)AI化轉(zhuǎn)型。
至此，“餐廳AI”似乎進(jìn)入了一片混沌狀態(tài)。AI是終點(diǎn)，但抵達(dá)的方式卻千姿百態(tài)。既然買不買公司都能用上AI，麥當(dāng)勞走上的這條收購(gòu)路，是否值得復(fù)制呢？
買還是不買，這是一個(gè)問題
答案或許并非如此。
目前看來，麥當(dāng)勞、subway等餐飲集團(tuán)引入技術(shù)團(tuán)隊(duì)，其特點(diǎn)是連鎖店鋪數(shù)量龐大，有統(tǒng)一的供應(yīng)鏈和生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，AI的引入有加成效果。這就使得其獲取技術(shù)/產(chǎn)品之后，能夠迅速向外輸出，通過規(guī)?；瘉斫档图夹g(shù)成本。
麥當(dāng)勞美國(guó)的前執(zhí)行官埃德·倫西(Ed Rensi)就曾對(duì)媒體表示， “購(gòu)買一個(gè)價(jià)值3.5萬(wàn)美元的機(jī)械臂，要比雇傭一個(gè)效率低下、每小時(shí)賺15美元的裝薯?xiàng)l工人便宜。”而目前，麥當(dāng)勞在有三萬(wàn)多家快餐店，每天供應(yīng)約900萬(wàn)磅薯?xiàng)l，AI能夠節(jié)約的資金規(guī)模顯然值得押注。目測(cè)下一步，麥當(dāng)勞就該收購(gòu)機(jī)械臂公司了……
除此之外，收購(gòu)技術(shù)企業(yè)也能讓麥當(dāng)勞們?cè)谫Y本市場(chǎng)講出全新的更具吸引力的故事。
數(shù)據(jù)顯示，麥當(dāng)勞在科技領(lǐng)域的投資正在轉(zhuǎn)化成歷年來的高漲幅，而麥當(dāng)勞總裁兼執(zhí)行官SteveEasterbrook也表示，要建立自己的“技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字化能力”，這種能力是否會(huì)向外釋放，也給麥當(dāng)勞帶來了更大的想象空間，這是單純的整體系統(tǒng)改造所無(wú)法實(shí)現(xiàn)的潛在收益。
因此我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在上馬AI之前，與技術(shù)公司的關(guān)系并不是緊迫的。餐廳首先需要解決的其實(shí)是這幾個(gè)問題：
AI、機(jī)器人等可能實(shí)現(xiàn)哪些工作的自動(dòng)化？
當(dāng)然，前提是不將過多的成本轉(zhuǎn)移給顧客。比如讓機(jī)器人上菜，不僅在復(fù)雜環(huán)境中靈活行動(dòng)頗有難度，還需要人類跟其打好配合，并沒有帶來額外的效率收益。
AI再造產(chǎn)業(yè)流程的投入產(chǎn)出比是否合理？
不少企業(yè)都宣布要利用無(wú)人機(jī)、無(wú)人車來送外賣，讓配送員失業(yè)……但現(xiàn)實(shí)是，比起遙遙無(wú)期的L5級(jí)無(wú)人駕駛技術(shù)，還是雇幾個(gè)人遠(yuǎn)程遙控來的更簡(jiǎn)單有效。比如令谷歌蘋果特斯拉都頭禿的“無(wú)人車避障”，創(chuàng)業(yè)公司Kiwi Campus就利用遠(yuǎn)在哥倫比亞的工人解決了。該公司的無(wú)人送餐車Kiwibot，是一個(gè)活躍在美國(guó)高校里的外賣網(wǎng)紅。但由于人工界入過多，近又面臨“偽智能”“騙子炒作”的輿論危機(jī)。人工與智能之間的微妙，著實(shí)難以把握。
隱私數(shù)據(jù)與系統(tǒng)智能化如何平衡？
數(shù)據(jù)，是AI落地餐廳的核心競(jìng)爭(zhēng)力，經(jīng)營(yíng)者對(duì)顧客的年齡階段、收入水平、消費(fèi)頻次等數(shù)據(jù)掌握的越來越，越有利于餐廳的產(chǎn)品與系統(tǒng)優(yōu)化，同時(shí)也意味著將更多的個(gè)人隱私放置在了危險(xiǎn)的數(shù)字天平上。
從這個(gè)角度看，或許麥當(dāng)勞的技術(shù)探索未嘗不具有一定的代表性，通過收購(gòu)算法公司，可以將數(shù)據(jù)的使用與訓(xùn)練都掌握在自己手里，顯然更容易讓消費(fèi)者放下戒心，接納新技術(shù)。
總體來看，麥當(dāng)勞的“AI戰(zhàn)略”也正是遵循了三條基本原則：可靠——符合現(xiàn)階段的技術(shù)能力與產(chǎn)業(yè)實(shí)際；可用——成熟的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與清晰的商業(yè)前景；可控——大眾的接受度和容錯(cuò)率足夠高。
這或許說明了，AI并不是一條通天坦途。在它光明的穹頂之下，有人手持金錢的權(quán)柄，有人握著勇者的盾牌，但故事的結(jié)尾將由誰(shuí)書寫，一切都還未知……
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