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消費升級背景下的餐飲“新基建”競速，一文了解英特爾邊緣計算

2020年11月27日轉載自：紅餐網王星

第2頁（共2頁）：關于英特爾邊緣計算，餐飲人還有這些需要了解

內容摘要：作為信息文明重要推手的英特爾，在餐飲行業(yè)數字化轉型的當口悄然入局。其能否通過邊緣計算、人工智能等信息技術，幫助企業(yè)真正地實現萬物互聯、數據資產挖掘等還充滿未知；其能否像人類使用計算機一樣，為餐飲行業(yè)的運轉打上“Intel inside”的烙印...

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在行業(yè)全面數字化升級以及智慧運營的背景下，餐飲人關注前沿變化與趨勢，十分必要。

上周，紅餐網（ID:hongcan18）通過《消費升級背景下的餐飲“新基建”競速》一文分析了英特爾®邊緣計算AI解決方案在火鍋品類前廳中的智能應用，揭開了餐飲新基建“競速”的一幕。

而事實上，英特爾®邊緣計算已在餐飲多品類、多品牌的前廳后廚，以及新零售、酒店等行業(yè)廣泛應用。

前段時間，登上多平臺熱搜的上海某火鍋品牌后廚暴露的食品安全和衛(wèi)生安全問題，惹怒一眾消費者，再次為餐飲從業(yè)者敲響了食品衛(wèi)生安全的警鐘。

相關調查顯示，該門店后廚管理不到位，出現嚴重的后廚工作人員違規(guī)操作問題：踩灶臺清油污、將垃圾桶搬上食品操作臺用抹布清洗、徒手調整菜品分量、不佩戴口罩、掉落地面的食材直接放回案臺……

△該火鍋品牌令人擔憂的后廚亂象

事實上，在餐飲業(yè)中，人員管理不到位、違規(guī)操作、以老鼠、蟑螂為代表的生物隱患以及不宜察覺的食品變質等問題，一直是眾多餐企后廚管理的頑疾，稍有差池，便會爆發(fā)食品安全事件，讓品牌聲名掃地。

在餐飲行業(yè)數字化升級、新基建普及使用的當下，有沒有智能化的方法可以解決這些管理盲區(qū)？有沒有產品替代人工監(jiān)測，讓從業(yè)者安心、消費者放心？

1 邊緣計算，構建透明后廚

答案當然是肯定的。紅餐網走訪發(fā)現，主打蒸品的某中式特色快餐連鎖品牌為了讓顧客開心、放心的用餐，在多門店輕量化部署了邊緣計算AI，實現前廳后廚的萬物互聯，最終得以在顯示終端，多角度、全方位地實時播放后廚監(jiān)控視頻，將危機暴露在初始階段。

據了解，這套邊緣計算AI解決方案，是英特爾®聯手生態(tài)合作伙伴面向餐廳智慧運營需求推出的，搭載了高性能、低功耗的英特爾®酷睿™處理器和OpenVINO™工具套件等軟件，可以助力餐企實時搜集、分析、處理后廚監(jiān)控圖像等數據。

引入邊緣計算AI解決方案后，餐企能夠全面監(jiān)控后廚的人員和設備，比如能夠發(fā)現陌生人進出廚房、未關燈、摔倒、抽煙、穿戴不合規(guī)、煙火等人員和設備異常。

另一方面，還能夠實現對生物異常和食材異常的監(jiān)測，并將發(fā)現的違規(guī)事件于管理客戶端集中提交記錄，保留取證照片。同時，一旦發(fā)現異常事件，系統(tǒng)會自動、快速地向管理人員報警，管理人員無需再實時對視頻進行人工監(jiān)控，可以隨時隨地對保存的違規(guī)記錄進行確認和復查，及時發(fā)現違規(guī)問題，提升監(jiān)管效率，確保后廚的合規(guī)化、智能化運營。

紅餐網另外了解到，這套解決方案的輕量化部署，不僅能夠充分釋放邊緣人工智能潛力，還能節(jié)約網絡等基礎設施投資，幫助餐廳合理控制總體擁有成本。比如，憑借方案24*7全天候運行能力，餐企可以有效消除人工巡檢的不足，及時發(fā)現問題，大幅降低后廚管理成本。

有需要的餐廳，甚至還可以利用遠程控制技術和物聯網技術，將相關數據和畫面?zhèn)鬏數角皬d的消費者用餐區(qū)，公開、透明地開放后廚操作場景，增強消費者的用餐信心，改進消費者體驗，提升趣味性、可操作性、交互性以及可管理性，實現餐廳的智慧運營和服務升級，守護舌尖安全。

2 計算機視覺，拓寬邊緣技術應用邊界

事實上，不止在餐廳，英特爾®邊緣計算AI解決方案在新零售行業(yè)也有廣泛應用。伴隨著數字化升級，不少餐飲企業(yè)試水新零售轉型，無論是餐飲還是食品新零售，一個共性就是SKU多、標準化低、消費高頻。

而新零售還有一個特征就是訂單金額不大、零碎，但單量多，高峰期客流擁擠，因此，全鏈路的產品、人流數據實時處理就成為新的轉型痛點。

烘焙，餐飲領域內重要的零售業(yè)態(tài)，且數字化應用較超前的品類之一，就面臨這樣的痛點。由于產品種類、定價的多樣，外包裝不統(tǒng)一以及消費者需求非標等原因，普通的收銀軟件和系統(tǒng)大都無法滿足烘焙店的需求。

針對這些痛點，英特爾®與生態(tài)合作伙伴利用邊緣計算AI，搭載計算機視覺技術，智慧化地推出了烘焙自助服務終端，高效地解決了問題。

據了解，該終端集商品視覺識別、計費、自助掃碼結賬為一體、用戶自主掃描、結算的同時，相關數據被批量讀取、存儲，實現從云到邊緣的實時數據處理與分析。

搭載該終端的烘焙店推出新品時，可以先完成商品視覺數據采集，“上云”標注訓練模型。隨后，模型會被下發(fā)到終端，便于系統(tǒng)識別商品。

△邊緣計算AI解決方案在烘焙店的應用圖像識別流程

為了加速零售消費場景中海量圖片和數據采集處理，該解決方案使用了計算機視覺和 OpenVINO™工具套件。計算機視覺集攝像頭、基于邊緣或云的計算、軟件和人工智能 (AI) 于一身，使系統(tǒng)能夠“看到”并識別目標。

據介紹，計算機視覺系統(tǒng)能夠應用于廣泛的場景中，通過深度學習來形成神經網絡，并以此指導系統(tǒng)進行圖像處理和分析。計算機視覺經過全面訓練的計算機視覺模型可以執(zhí)行物體識別，人員檢測和識別，甚至跟蹤目標的運動。

OpenVINO™工具套件基于卷積神經網絡（CNN）而設計，支持從邊緣到云的深度學習推理，針對硬件的特性進行加速，可在包括英特爾 CPU、GPU、VPU 和 FPGA 在內的英特爾硬件平臺（包括加速器）上擴展工作負載并實現性能最大化。

借助面向預訓練模型的內置模型優(yōu)化器，和面向專用硬件加速的推理引擎運行時，OpenVINO™工具套件可在所有英特爾平臺上部署并加速神經網絡模型，顯著加速圖像訓練速度，同時保持出色的準確性。同時，OpenVINO™工具套件提供了模型優(yōu)化器功能，可協(xié)助去除模型中的冗余參數，提高識別效率。