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AI已促成了多家定製網站開發公司與餐飲業初創公司間的合作。這些初創公司憑藉別具一格的AI 服務，與行業巨頭們開始了一場激烈角逐。

有很多主攻點餐軟體的企業已開始收購這類初創公司，也有的選擇與之短兵相接。AI在食品行業的應用如雨後春筍般湧現，各公司都有望在市場中分得一杯羹。

“我們除了配置（規模居國內首位的）送餐專用車，還藉助AI模型，事先為顧客提供精準的送貨承諾，然後準時高效地完成配送任務。“在這個三方市場內，我們利用人工智慧或機器學習來為顧客提供優質服務，解鎖業務增長潛力的同時也提高了運營效率。”Swiggy（印度外賣O2O平臺）工程與資料科學主管Dale Vaz如是說。

高效計劃制定與顧客需求預測

有了AI，公司就能夠制定出更系統的計劃。許多頂級的AI公司都設有專門團隊來對接快速增長的訂餐市場。這會對下一季度需求的估算方式產生重大影響，同時也會影響關於整個業務週期內營收波動情況的計劃。

在需求側，有些公司也在致力於用AI改善物流系統。通過機器學習諮詢，公司可以更有效地規劃送餐路線、配置物流。訂餐屬於資源密集型，送餐物流一側的工作也不簡單。必須為送餐員規劃好最佳路線，保證配送效率的同時還要為送餐員預留休息時間。這種效率導向模型只能依靠人工智慧和機器學習進行優化。

以Swiggy為例，該公司利用AI為其送餐車輛規劃最佳路線。為強化AI技術及其應用，Swiggy還收購了一家名為Kint.io的AI初創公司，該公司僅有兩名員工。

優化——從資料中提煉見解

優化不僅僅是指為距離顧客最近的送餐員規劃最佳路線，還包括對需求側進行優化。藉助AI，可以生成更好的餐品列表供消費者選擇，還能對點餐方式進行優化。在執行測試的同時，涉及的這些資料都可以用來優化演算法。訂餐應用程式的新版本會發布到精選市場，接受檢驗。

要想從複雜資料集中提煉見解，就得充分利用AI。為了獲取最大收益，訂餐公司還與提供AI諮詢服務的公司進行合作。

從需求的產生到應用程式數量及其內部空間的優化，以AI為核心大力發展相關技術有著諸多優勢。隨著應用程式上餐品列表呈現方式的改變，人們的點餐方式也發生了很大變化。對於點餐應用程式來說，優化其服務方式則更為有效。

AI的應用也擴大了可分析資料的規模。通過高階演算法、大資料分析解決方案和機器學習流程，能夠以更快地對資料進行分析。從資料中提煉出的見解可用於改善為當前各公司大量創新專案提供支援的核心技術。資料處理加速後，公司就能加快創新速度，這一點在餐飲行業尤為明顯。

人才模式與技術的轉變

人才模式也在不斷進化。當前複雜的AI挑戰使得餐飲行業對資料工程師的需求與日俱增。AI引入餐飲業後，市場對於低技術工人的需求就變得越來越小。人們對AI在訂餐領域的看法也發生了轉變。儘管AI的應用被視為一項商業戰略，最終人們還是將其歸入到技術生態體系中。大批人才正誕生於這類可對AI加以整合利用的行業。

縱觀全球，點餐公司還與可提供AI方案的業務自動化顧問及供應商開展了廣泛合作。他們還與頂尖的AI公司合作，共同開發在各大市場極具競爭力的產品。配送市場便是其中之一，他們需要密切注意國內外在配送業務上快速發展的競爭對手。像Uber Eats和Post Mate之類的公司也在利用AI改變著人們在全球範圍內訂餐的方式。

傳統意義上餐品配送服務之外的AI

很多快餐連鎖店為給顧客提供更好的點餐體驗，也引入了AI技術，包括Alexa-voice點餐、簡潔的點餐網頁等。為使點餐應用程式/網站上的內容更具吸引力，各大餐廳及連鎖店正在開發自己的AI點餐系統。

像肯德基這樣的公司甚至與Alexa進行合作，將AI語音整合到其點餐業務中。利用Alexa，顧客僅通過幾句簡單的語音指示，即可在肯德基點餐。該裝置甚至還匯入了肯德基創始人獨特的人生見解。這種方法可以有效宣傳肯德基餐飲理念，有效推廣其點餐系統。藉助這種可使用語音的AI流程，各企業正試著在點餐領域開闢一番新天地。

在看到AI核心技術的創新特徵及功能的同時，各大公司還要再接再厲，充分發揮這項技術的作用。

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