上海2016年11月30日電 /美通社/ -- 近年谷歌 Alpha Go 和李世石之間的人機圍棋世紀大戰(zhàn)讓人們接觸到深度學習的概念，作為機器學習的一種方式，深度學習的定義復雜難懂，而讓深度學習進入餐廳、進入后廚，一般人不會這么想，卻是來客創(chuàng)始人姚海平想要挑戰(zhàn)的一個領域。來客近期研發(fā)了一款深度學習智能攝像頭，獨創(chuàng)性地將深度學習技術引入了餐飲業(yè)。
在餐廳就餐，可能人人都經歷過晚上菜、錯上菜、漏上菜的體驗。這些算不上致命的頑疾，似乎從來沒有引起餐廳老板足夠的重視，也從來沒有得到徹底的解決，卻實實在在地磨損著消費者的就餐體驗，傷害了餐廳的美譽度。
之所以會出現錯上菜、漏上菜的情況，是因為后廚生產流程不完善與信息化程度不夠。例如，顧客在點餐后要求換桌，此時菜品信息與桌號已經傳到后廚且條目單已經打印出來了，打荷（南方地區(qū)對傳菜員的常用稱呼）人員只能手寫涂改桌號信息，由于所有的訂單基本都是由打荷來協(xié)調和安排，難免就會出現失誤，特別是在用餐高峰期。又比如，好幾桌的客人都點了同一道菜，但是點菜的時間和順序顯然是不同的，但是因為傳統(tǒng)的收銀系統(tǒng)不能有效地對同一道菜“合并同類項”給后廚，并且指引上菜順序，而是全都交給服務員來人工完成，就難免會出現第一個點這道菜的客人反而是最后一個才吃上的情況。
來客智能餐飲管理系統(tǒng)是怎么解決這一業(yè)界頑疾的呢？
“我們研發(fā)了一款深度學習智能攝像頭，可以自動識別菜品；與來客 iPOS 結合，還能兼顧并菜出品和上菜秩序，極大地減輕了打荷和切配的壓力，同時減少了人工操作誤差，改善了消費者體驗?！币Ｆ奖硎?。從點餐信息傳達到后廚開始，來客 iPOS 采用信息化和電子化作業(yè)配合后廚模塊，來解決打荷、劃菜等問題。廚師只負責炒菜與出菜份數，在上菜的最后一道環(huán)節(jié)由來客的智能傳菜攝像頭來判定菜品的去向，即上菜順序，從而解決了餐廳錯上菜、漏上菜的行業(yè)痛點，提高了后廚生產效率。
來客用獨創(chuàng)的深度學習智能視覺系統(tǒng)重構了餐飲商戶的后廚，真正將智慧餐飲的概念落在實處。最終的產品看似簡單，但背后有強大的技術研發(fā)底蘊所支持。來客智能視覺系統(tǒng)通過長時間的機器學習過程可極致接近理論的誤差率。為確保精準度與靈活性，攝像頭也可以自由移動位置。
從深度學習原理到智能菜品識別系統(tǒng)是智慧餐飲發(fā)展過程中的一大步。而同樣的技術，用于水果店、干果零食等涉及商品稱重的零售店鋪，也能大大優(yōu)化店鋪的點單收銀流程。
來客 iPOS 以“行業(yè)攪局者”的姿態(tài)進入業(yè)界視野，用優(yōu)秀的移動互聯網產品，革新了餐飲和零售商戶對 POS 機的傳統(tǒng)認知。而來客的深度學習智能攝像頭在餐飲和零售行業(yè)的移動互聯網信息化進程中又將是一個劃時代的產品。
