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AI促使多家定製網路開發公司與食品領域的初創公司進行合作。他們正在與該領域的大公司競爭，並基於獨特的AI融合產品給這些大公司帶來很強的競爭壓力。

雖然許多食品訂購app正在收購這些公司，但其中一些公司選擇與其正面競爭。食品領域的AI正在湧現，使得所有公司在該領域獲得技術槓桿。

“除了專用配送車隊（全國最大的配送車隊），AI模型還有助於確保為客戶提供高度準確的交付承諾，並能有效地履行承諾。我們在三方市場中使用AI/ML，為客戶帶來令人驚歎的的體驗，業務開始增長，運營效率開始提高。”Swiggy工程與資料科學主管Dale Vaz如是說。

高效規劃和需求預測

AI使公司能夠進行更系統的規劃，許多頂級AI公司都有專門的團隊以服務於快速增長的食品訂購市場。這會對這些公司未來幾個季度的需求估算方式產生重大影響，也會對規劃整個業務生命週期的峰值和低谷期存在槓桿作用。

從需求的角度來看，有些公司也在努力使用AI來改善他們的物流。藉助機器學習諮詢，公司能夠以更有效的方式規劃交付路線及物流。雖然食品訂購業是資源密集型的一方，但交付和物流領域同樣很複雜。每個交貨代理商的時間必須採用正確的路線進行優化，以確保持續的運輸和休息時間，這種以效率為導向的模型必須使用AI和機器學習進行優化。

比如，Swiggy就使用AI來為其車隊規劃最佳路線。該公司收購了一家名為Kint.io的雙人AI創業公司，以強化自身AI技術和整合度。

通過資料洞察進行優化

這不僅僅是為最近的交付代理商提供最佳路線，也包括需求方面的優化。AI的運用為消費者提供更好的選擇，還有助於優化食品訂購方式。資料被反饋到演算法中並進行測試，然後將應用程式的迭代系統應用於特定市場以檢視響應。

從複雜的資料集中驅動洞察力需要AI的功能和規模，這樣才能完全發揮作用。食品訂購公司還與AI諮詢服務公司合作，以確保能夠獲得最大的成效。

從產生需求到應用庫存和空間的優化，將AI作為核心技術力量具有其優勢，它正在改變人們訂購食物的方式，不論是設計應用程式還是人們看列表的方式。對於食品訂購app來說，它能更有效地優化其服務產品。

AI也在增加資料分析的規模。通過使用高階演算法、大資料分析解決方案和機器學習流程，可以更加精簡地分析資料。驅動洞察力可以用來改進這些公司正在進行的大部分創新背後的核心方法，通過更快的資料流程，公司可以快速創新，特別是在食品訂購領域。

人才模式與技術的轉變

人才模式也在不斷髮展，現在需要更多的資料工程師來應對複雜的AI難題。引入AI之後，對低技術工人的需求可能會減少。AI在食品訂購領域的感知方式還有另一個轉變，它正在通過技術生態系統流動，但這是從戰略角度來看的。在AI運作良好的領域，大量人才正在湧現。

全球的食品訂購公司也在與能夠大規模提供AI解決方案的業務自動化顧問和供應商合作。他們與頂級AI開發公司合作，以創造出更具競爭力的產品。雖然交付和物流是一個領域，但他們還是要留心正在該領域擴充套件的本地及全球競爭對手。Uber Eats和Post Mates等公司也通過AI來改變我們在全球範圍內訂購食品的方式。

傳統食物配送服務之外的AI應用

正如所見，多家快餐連鎖店通過使用AI以提供更好的食品訂購體驗，從Alexa-voice訂購食品到更精簡的網站。餐館和連鎖店正在開發自己的訂購系統，該系統由AI優化，以展示其應用程式/網站最吸引人的內容。

甚至連肯德基這樣的公司也要與Alexa合作，將語音AI整合到營銷組合中，Alexa所有者可以要求它通過簡單的語音命令從肯德基訂購一些食品。該裝置甚至可以分享創始人生活中的有趣見解，這是擴充套件肯德基故事的好方式，也結合了獨特的食品訂購系統。他們試圖通過這種支援語音的AI程式在食品訂購領域建立一個新類別。

雖然我們看到了核心AI的創新特性和功能，但公司需要不斷創新以充分利用核心技術。

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