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AI已促成了多家定制网站开发公司与餐饮业初创公司间的合作。这些初创公司凭借别具一格的AI 服务，与行业巨头们开始了一场激烈角逐。
有很多主攻点餐软件的企业已开始收购这类初创公司，也有的选择与之短兵相接。AI在食品行业的应用如雨后春笋般涌现，各公司都有望在市场中分得一杯羹。
“我们除了配置（规模居国内首位的）送餐专用车，还借助AI模型，事先为顾客提供精准的送货承诺，然后准时高效地完成配送任务。“在这个三方市场内，我们利用人工智能或机器学习来为顾客提供优质服务，解锁业务增长潜力的同时也提高了运营效率。”Swiggy（印度外卖O2O平台）工程与数据科学主管Dale Vaz如是说。
高效计划制定与顾客需求预测
有了AI，公司就能够制定出更系统的计划。许多顶级的AI公司都设有专门团队来对接快速增长的订餐市场。这会对下一季度需求的估算方式产生重大影响，同时也会影响关于整个业务周期内营收波动情况的计划。
在需求侧，有些公司也在致力于用AI改善物流系统。通过机器学习咨询，公司可以更有效地规划送餐路线、配置物流。订餐属于资源密集型，送餐物流一侧的工作也不简单。必须为送餐员规划好最佳路线，保证配送效率的同时还要为送餐员预留休息时间。这种效率导向模型只能依靠人工智能和机器学习进行优化。
以Swiggy为例，该公司利用AI为其送餐车辆规划最佳路线。为强化AI技术及其应用，Swiggy还收购了一家名为Kint.io的AI初创公司，该公司仅有两名员工。
优化——从数据中提炼见解
优化不仅仅是指为距离顾客最近的送餐员规划最佳路线，还包括对需求侧进行优化。借助AI，可以生成更好的餐品列表供消费者选择，还能对点餐方式进行优化。在运行测试的同时，涉及的这些数据都可以用来优化算法。订餐应用程序的新版本会发布到精选市场，接受检验。
要想从复杂数据集中提炼见解，就得充分利用AI。为了获取最大收益，订餐公司还与提供AI咨询服务的公司进行合作。
从需求的产生到应用程序数量及其内部空间的优化，以AI为核心大力发展相关技术有着诸多优势。随着应用程序上餐品列表呈现方式的改变，人们的点餐方式也发生了很大变化。对于点餐应用程序来说，优化其服务方式则更为有效。
AI的应用也扩大了可分析数据的规模。通过高级算法、大数据分析解决方案和机器学习流程，能够以更快地对数据进行分析。从数据中提炼出的见解可用于改善为当前各公司大量创新项目提供支持的核心技术。数据处理加速后，公司就能加快创新速度，这一点在餐饮行业尤为明显。
人才模式与技术的转变
人才模式也在不断进化。当前复杂的AI挑战使得餐饮行业对数据工程师的需求与日俱增。AI引入餐饮业后，市场对于低技术工人的需求就变得越来越小。人们对AI在订餐领域的看法也发生了转变。尽管AI的应用被视为一项商业战略，最终人们还是将其归入到技术生态体系中。大批人才正诞生于这类可对AI加以整合利用的行业。
纵观全球，点餐公司还与可提供AI方案的业务自动化顾问及供应商开展了广泛合作。他们还与顶尖的AI公司合作，共同开发在各大市场极具竞争力的产品。配送市场便是其中之一，他们需要密切注意国内外在配送业务上快速发展的竞争对手。像Uber Eats和Post Mate之类的公司也在利用AI改变着人们在全球范围内订餐的方式。
传统意义上餐品配送服务之外的AI
很多快餐连锁店为给顾客提供更好的点餐体验，也引入了AI技术，包括Alexa-voice点餐、简洁的点餐网页等。为使点餐应用程序/网站上的内容更具吸引力，各大餐厅及连锁店正在开发自己的AI点餐系统。
像肯德基这样的公司甚至与Alexa进行合作，将AI语音整合到其点餐业务中。利用Alexa，顾客仅通过几句简单的语音指示，即可在肯德基点餐。该设备甚至还导入了肯德基创始人独特的人生见解。这种方法可以有效宣传肯德基餐饮理念，有效推广其点餐系统。借助这种可使用语音的AI流程，各企业正试着在点餐领域开辟一番新天地。
在看到AI核心技术的创新特征及功能的同时，各大公司还要再接再厉，充分发挥这项技术的作用。
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