麥當(dāng)勞創(chuàng)始人雷·克洛克曾經(jīng)說(shuō)過(guò)一句話，“我們把QSCV（品質(zhì)、服務(wù)、清潔、物超所值）視為麥當(dāng)勞的基礎(chǔ)?！?/p>

1973年，也就是在第一家麥當(dāng)勞餐廳誕生后的第三年，克洛克編寫(xiě)了號(hào)稱麥當(dāng)勞運(yùn)營(yíng)的“圣經(jīng)”的《麥當(dāng)勞營(yíng)運(yùn)訓(xùn)練手冊(cè)（Q&T Manual）》。

面包要形狀圓整且切口平整；奶漿接貨溫度要在4℃以下；生菜只有2個(gè)小時(shí)的保鮮期；漢堡生產(chǎn)后只能存放10分鐘；薯?xiàng)l油溫要精確控制在168℃；牛肉餅尺寸要精確到毫米后兩位……

這些近乎苛刻的標(biāo)準(zhǔn)，只為實(shí)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)——讓全球消費(fèi)者無(wú)論何時(shí)何地，都能品嘗到如出一轍的麥當(dāng)勞風(fēng)味。

即便手冊(cè)事無(wú)巨細(xì)，但是讓所有人遵守能夠100%遵守這些規(guī)定依然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。克洛克感慨：“要是我每重述一遍QSCV就給我一塊磚的話，我已經(jīng)能用它們?cè)诖笪餮笊霞芷鹨蛔髽騺?lái)了。

克洛克的煩惱也是全球連鎖餐廳都為之頭疼的難題：如何確保所有門(mén)店都按照規(guī)范操作？如何保障用戶體驗(yàn)的高度一致？如何確保食品安全問(wèn)題？

這些問(wèn)題猶如懸在企業(yè)頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍。在AI時(shí)代之前，這些問(wèn)題是無(wú)解的，所以每隔一段時(shí)間，就有一些知名的連鎖餐廳就會(huì)因?yàn)椤靶l(wèi)生條件”、“食品安全”、“服務(wù)態(tài)度”等登上熱搜。

不過(guò)在AI大模型時(shí)代，這個(gè)問(wèn)題似乎迎來(lái)了徹底解決的“曙光”。在4月25日的Create 2025百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)，百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖分享了一個(gè)案例：一家零售連鎖餐廳中來(lái)了一個(gè)漢堡訂單，用戶不希望漢堡中有酸黃瓜。如果廚師誤放了酸黃瓜，系統(tǒng)在菜品制作過(guò)程中就會(huì)識(shí)別到，手環(huán)就會(huì)自動(dòng)提醒，防止廚師出錯(cuò)。

而做到這一步僅僅需要通過(guò)“百度智能云一見(jiàn)視覺(jué)大模型平臺(tái)”，用一句話生成一個(gè)檢測(cè)漢堡制作規(guī)范的應(yīng)用。

這一幕讓許多餐飲人士驚奇不已——“AI已經(jīng)進(jìn)化到這個(gè)地步了？”

01 視覺(jué)AI，憑什么成為破解連鎖連鎖管理難題的金鑰匙？

在一般人眼里，餐飲行業(yè)算不上是高科技行業(yè)，距離AI、大模型這些前沿技術(shù)的詞匯似乎有點(diǎn)遠(yuǎn)。但眼下，看似傳統(tǒng)的餐飲行業(yè)，早已成為AI技術(shù)深度滲透的前沿陣地。普通人常去的不少連鎖餐飲門(mén)店都已經(jīng)使用AI來(lái)進(jìn)行管理了。

數(shù)據(jù)顯示，百度智能云一見(jiàn)已服務(wù)50%的頭部連鎖品牌。某超千家門(mén)店的餐飲巨頭，借助一見(jiàn)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)鍋底上桌、上菜檢測(cè)、顧客離座、收臺(tái)合規(guī)等六大場(chǎng)景的智能識(shí)別，顯著提升服務(wù)品質(zhì)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)服務(wù)合規(guī)的量化管理。

一位資深餐飲從業(yè)者指出，傳統(tǒng)連鎖餐飲管理存在兩大頑疾：第一是總部難以實(shí)時(shí)監(jiān)控后廚操作（如食材處理規(guī)范、衛(wèi)生合規(guī)等），易暗藏食品安全風(fēng)險(xiǎn)；第二，門(mén)店服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不一，如上菜速度、清潔時(shí)效，嚴(yán)重影響消費(fèi)體驗(yàn)。

過(guò)去，為了解決這兩大痛點(diǎn)，總部的做法是擴(kuò)大督導(dǎo)團(tuán)隊(duì)規(guī)模，后來(lái)隨著巡店系統(tǒng)的發(fā)展，不少連鎖企業(yè)也開(kāi)始引入這些技術(shù)。但是前者帶來(lái)人力成本壓力，后者開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，需要半年時(shí)間才能覆蓋常規(guī)幾百項(xiàng)的監(jiān)測(cè)需求，而且使用起來(lái)也不簡(jiǎn)單。

上述人士表示，現(xiàn)在餐飲企業(yè)之所以會(huì)敞開(kāi)懷抱擁抱視覺(jué)大模型，核心原因就是視覺(jué)大模型的兩低（低門(mén)檻、低成本）一高（高效率）。

視覺(jué)大模型的門(mén)檻低首先體現(xiàn)在開(kāi)發(fā)門(mén)檻上，一見(jiàn)平臺(tái)基于多模態(tài)大模型，通過(guò)大小模型分工協(xié)同，大大縮減模型生產(chǎn)周期，天級(jí)別就可以完成視覺(jué)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)上線。

在使用門(mén)檻上，餐飲企業(yè)通常也沒(méi)有非常專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員，所以平臺(tái)的易用性就非常重要。一見(jiàn)平臺(tái)支持零代碼配置，非專(zhuān)業(yè)的人員也可以通過(guò)說(shuō)話或者打字的形式描述需求，一句話生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)級(jí)視覺(jué)AI應(yīng)用，比如說(shuō)“識(shí)別未佩戴口罩”，就可以快速配置，并應(yīng)用上線。

在成本節(jié)省上，餐飲連鎖門(mén)店每天有大量的巡店需求，涉及幾百項(xiàng)工作，傳統(tǒng)靠人力去抽查監(jiān)控錄像自檢審核，需要數(shù)百位門(mén)店督導(dǎo)人員，而且效果也未必好。

而一見(jiàn)平臺(tái)借助多模態(tài)大模型強(qiáng)大的圖文理解能力，通過(guò)關(guān)聯(lián)前端攝像頭，平臺(tái)即可進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，針對(duì)異常情況發(fā)出預(yù)警，并給出解決措施建議，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程快速處理各類(lèi)異常問(wèn)題，進(jìn)行智能巡檢、實(shí)時(shí)提醒，門(mén)店督導(dǎo)人力可以釋放75%。

更令人驚嘆的是，這還是一套越用越聰明，并且實(shí)現(xiàn)自主進(jìn)化的視覺(jué)AI系統(tǒng)，能根據(jù)反饋?zhàn)詣?dòng)優(yōu)化，持續(xù)提升管理效能。

在效率的提升上，視覺(jué)大模型帶來(lái)的效果也非常顯著，上述提到的那家頭部餐飲企業(yè)，以前靠人工面對(duì)海量訂單，抽檢覆蓋率只有5%，在使用一見(jiàn)平臺(tái)后，抽檢率可以達(dá)到95%，AI識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99%，大幅提升門(mén)店智能化管理水平。

02 從餐桌到車(chē)間：視覺(jué)大模型的全場(chǎng)景賦能

一個(gè)有意思的現(xiàn)象是，技術(shù)的發(fā)展往往為應(yīng)用打開(kāi)了想象的空間。

在小模型時(shí)代，如果想打造專(zhuān)業(yè)級(jí)視覺(jué)智能應(yīng)用，不僅投入大、而且周期長(zhǎng)。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，幾乎很少企業(yè)會(huì)投入重金來(lái)解決一個(gè)類(lèi)似于檢測(cè)“桌面垃圾沒(méi)有清理”的功能。類(lèi)似的需求并不是沒(méi)有，只是被成本所“逼退”了。

在大模型時(shí)代，隨著多模態(tài)技術(shù)突破，模型精度、泛化能力得到提升，成本顯著降低，有更多碎片化的需求可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品低成本滿足。在這種情況下，以前的許多需求開(kāi)始被激活，視覺(jué)智能應(yīng)用的市場(chǎng)空間被大幅拓展。

眼下視覺(jué)大模型激活的需求不止發(fā)生在餐廳里，也發(fā)生在更多的能源、制造行業(yè)等場(chǎng)景中。

在高危生產(chǎn)企業(yè)，視覺(jué)大模型通過(guò)AI主動(dòng)識(shí)別安全隱患，解決安全管理數(shù)字化的問(wèn)題；在制造生產(chǎn)線上，視覺(jué)大模型解決SOP（標(biāo)準(zhǔn)操作程序）合規(guī)等品控問(wèn)題。

沈抖在大會(huì)透露，百度智能云一見(jiàn)已在連鎖、鋼鐵、電力、水務(wù)、礦山、化工等20+行業(yè)應(yīng)用落地，服務(wù)數(shù)百家頭部客戶，沉淀了豐富的視覺(jué)專(zhuān)家模型和場(chǎng)景化算法方案，加速企業(yè)全視覺(jué)管理數(shù)字化的躍遷。

在制造行業(yè)，百度與某頭部鋼鐵企業(yè)合作將一見(jiàn)視覺(jué)大模型平臺(tái)與行業(yè)數(shù)據(jù)融合，打造企業(yè)自己的金相分析大模型，解決傳統(tǒng)冶金材料質(zhì)量檢測(cè)低效、漏檢等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了95%的分割準(zhǔn)確率，解決了傳統(tǒng)質(zhì)檢依賴顯微鏡目視的低效難題。

在能源行業(yè)，某風(fēng)電集團(tuán)應(yīng)用一見(jiàn)建設(shè)了安全生產(chǎn)集約管控體系，覆蓋全國(guó)200多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)站、12000多臺(tái)風(fēng)機(jī)，實(shí)現(xiàn)對(duì)員工不規(guī)范作業(yè)行為、設(shè)備異常的實(shí)時(shí)分析和自動(dòng)預(yù)警，安全隱患處理響應(yīng)效率從小時(shí)級(jí)提升至分鐘級(jí)，巡檢效率提升6-10倍。

通過(guò)視覺(jué)大模型與多模態(tài)技術(shù)的融合，百度智能云一見(jiàn)為企業(yè)帶來(lái)企業(yè)降本增效的實(shí)感價(jià)值，構(gòu)建了從單點(diǎn)突破到全鏈條優(yōu)化的智能生產(chǎn)力體系。

03 技術(shù)銳度與人文溫度：AI時(shí)代的雙重變奏

在科技飛速發(fā)展的時(shí)代，AI正以前所未有的速度融入我們的生活和工作場(chǎng)景中。

效率的提升是AI的強(qiáng)項(xiàng)，但并不是AI唯一的價(jià)值，在技術(shù)的“銳度”之外，AI同樣以“溫度”為盾守護(hù)人性價(jià)值，守護(hù)科技與人類(lèi)社會(huì)的共生關(guān)系。

食品安全、生產(chǎn)安全、解放勞動(dòng)，這些東西同樣重要。從古至今，人類(lèi)對(duì)技術(shù)的使用不只是為了提升生產(chǎn)效率驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力，也是解放人，讓人類(lèi)可以更加安全，更加輕松。

AI正在承擔(dān)這樣的責(zé)任，在能源電力、鋼鐵、礦山、化工等高危行業(yè)，一見(jiàn)平臺(tái)用算法來(lái)實(shí)時(shí)識(shí)別人的不安全行為及設(shè)備不安全狀態(tài)，提前消除安全隱患。

在礦山行業(yè)，視覺(jué)大模型幫助駕駛員完成出車(chē)前“一分鐘安全確認(rèn)”，防止車(chē)輛帶病作業(yè)，并形成報(bào)警數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)提醒、督促，提升安全；在水務(wù)行業(yè)，百度智能云一見(jiàn)助力某地水務(wù)局建設(shè)防溺水AI系統(tǒng)，對(duì)城市河道安全隱患、異常事件進(jìn)行分析預(yù)警，10秒內(nèi)預(yù)警，10分鐘聯(lián)動(dòng)救援，已成功挽救多條生命。

不是“替代”而是“賦能”，百度智能云一見(jiàn)將人類(lèi)從重復(fù)性、高危性勞動(dòng)中解放，同時(shí)構(gòu)建智能安全防護(hù)網(wǎng)絡(luò)，讓技術(shù)真正服務(wù)于人的尊嚴(yán)與安全，一見(jiàn)正在用AI重新定義“看見(jiàn)的價(jià)值”。

正如百度創(chuàng)始人李彥宏所說(shuō)，“我們構(gòu)建和應(yīng)用人工智能技術(shù)，是為了滿足人的需求、增強(qiáng)人的能力，讓人類(lèi)的生活更美好?！?/p>

技術(shù)正在釋放它最大的善意——既通過(guò)“技術(shù)銳度”實(shí)現(xiàn)效率躍升，為企業(yè)創(chuàng)造利潤(rùn)空間；而“人文溫度”則將釋放的資源反哺于人，解放人力與安全保障的維度上，為人類(lèi)工作與生活賦予新的可能。

人類(lèi)不再是生產(chǎn)線的螺絲釘，而是技術(shù)進(jìn)化的共舞者。AI焐熱的人性溫度，這才是智能時(shí)代真正的文明刻度。