连锁门店出餐品质标准化管控的难题日益凸显，餐饮企业如何通过AI技术实现品控效率的提升和质量的持续优化？进而激活门店的自驱力，推动整个企业的降本增效？
本期502线上研讨会，我们请来了“大鲸榜 | 消费零售GenAI最强落地案例”入选企业——遇见小面的CTO马松岩先生，带来他们的解决办法和落地实践经验。
会上，马松岩主要分享了小面公司如何在AI快速发展的背景下，通过明确核心痛点、保持战略定力、逐步实施AI项目，最终成功实现全国400家门店的智能品控系统部署，并展望未来AI在餐饮行业的应用潜力，还为中小企业提供了宝贵的参考建议。
以下为本次线上活动的精华摘要：
对AI有技术焦虑，但要保持战略定力
AI技术发展迅速，抖音等平台无形中营造了紧迫氛围，尤其是对技术人员而言，容易陷入“技术焦虑”。
遇见小面公司在OpenAI火起来时虽紧盯着AI领域，但直到去年9月才真正明确方向并采取行动。马松岩强调“先发优势”在AI领域并不明显，因为变化太快，今天领先可能明天就被取代。因此，团队选择“让子弹飞一会儿”，冷静观察后再行动。
AI实施的核心原则
明确核心痛点：做AI必须基于现有业务需求，而非为了AI创造需求，即“业务AI化”而非“AI业务化”。
保持冷静头脑：避免盲目跟随同行或大厂，结合自身能力制定策略。在未想清楚前，可以先学习他人经验，但需带着思考去学习，避免走弯路。
从低风险业务入手：中小企业应优先选择幻觉容忍度高的业务（如对精准度要求较低的场景），降低初期难度和失败风险。
小步快跑：不要一开始就追求大规模项目，而是从现有业务逻辑切入，进行微改造，逐步尝到甜头，提升团队对AI的认知和体感。
确保首战胜利：首个AI项目至关重要，哪怕只是小胜利，也要让团队和公司对AI充满信心。
首个AI项目选择品控业务线的原因
食品安全的重要性：餐饮行业食品安全是第一生命线，一旦出现问题可能导致品牌一落千丈。
传统稽查方式的局限性：随着门店数量增加，传统依赖人力的稽查方式已无法满足需求。门店数与管理难度呈指数级上升，而人力增长却是线性的，导致资源与发展错配。
数字化的短板：传统数字化手段只能解决空间、标准化和效 率问题，但无法摆脱人力瓶颈。
AI的优势：AI能替代人眼读图，通过训练模型实现菜品识别和实时推理，单张图片推理实现毫秒级，且比人更客观。此外，AI可实现100%覆盖检查，解决了人工抽检带来的侥幸心理。
自研项目的决策与实施
放弃供应商合作：最初计划与供应商合作，但因成本高、产品化限制多、后续扩展困难等原因放弃。
自研的技术基础：团队发现视觉识别技术生态成熟，且公司已有三年自研数字化基建体系，包括三大中台和边缘计算设备，为项目提供了坚实基础。
实施过程：技术开发仅用一个多月，但推广节奏放慢至3-4个月，完成全国400家门店部署。
硬件与算法：使用普通可变焦摄像头（几百元）和边缘盒子，基于开源算法框架（如YOLO和OPENCV）进行图像分割和目标检测。
实施中的挑战与解决方案
训练数据采集：初期数据采集困难，采用边收集边训练的方式，逐步提升模型准确度。
门店差异：出餐口拍摄角度、高度和灯光问题通过调整参数和使用薄膜打散光线解决。
网络环境差：部分门店网络质量差，通过前置小模型进行边缘计算预处理，降低带宽占用。
项目的意义与成果
全面覆盖：上线一个月后，全国400家门店实现菜品品质全面覆盖，标红数据显示产品品质和出餐速度显著提升。
实时检查：实现100%实时检查，极大提升了管理体系效率。
数据决策支持：实时反馈数据降低了总部决策和管理难度。
轻量级模型优化：为后续规模化发展扫清障碍，同时复用了数字化基建体系和边缘计算设备。
对中小企业的建议
核心价值出发：数字化转型不是炫技，项目上线后必须能实实在在帮助企业。
业务方深度参与：由业务方主导项目，减少摩擦成本，确保一线痛点被解决。
重视数字化基建：高质量数据和稳固的数字化底座是上层应用的基础，前期投入可降低试错成本。
阶段性正向反馈：采用MVP思维，先尝到甜头再持续完善，增强团队信心。
未来展望
智能巡店：将更多检查指标纳入智能巡店体系，如桌椅摆放、POP物料、员工仪容仪表等。
舆情监控：利用AI梳理海量评价，形成决策数据并路由至各业务部门。
多模态AI中台：建设多模态AI中台，支撑大量模型训练场景，降低训练成本。
智慧门店：打造全门店感知体系，结合AIOT，提升用户体感和运营效率。
中餐标准化：探索自动化生产线，通过AI精准化微调用户口味，满足个性化需求。
外卖配送革新：低空经济可能缩短配送时效，解决面坨等问题。
文章来源：虎嗅智库服务
