這兩年餐飲行業(yè)的AI化如火如荼，但通向羅馬的道路有千萬條。

而與許多餐飲(比如必勝客、肯德基)熱衷于與科技企業(yè)強強聯(lián)手、合作共贏不同的是，麥當勞總想搞個大新聞，方法也很簡單，就是一個字——買!

2019年初斥資500萬美元收購Plexure 10%的股份，隨后又花費超3億美元收購了以色列算法公司Dynamic Yield，最近，又完成了對語音技術公司Apprente的收購。

除此之外，麥當勞還建立了一個名為McDTechLabs的新團隊，在硅谷大量招聘工程師、數(shù)據(jù)科學家等。一副欲與FLAG(硅谷四大科技巨頭)試比高的氣派……

我們知道，“買AI”與“做AI”之間還有著許多微妙的鴻溝等待跨越，麥當勞到底是藝高人膽大，還是醉翁之意不在酒?

麥當勞的AI改造計劃

即使身處偏遠小城，也能感覺到大眾對AI的熱情。最典型的就是有許多餐飲業(yè)的朋友開始琢磨：“想讓門店看起來高科技一點，加倆AI廚師、機器人服務員吸引顧客，能成嗎?”

不用我覺得，至少麥當勞覺得，可能……不太行。

顯然，麥當勞并不打算與其同行一樣，與第三方技術服務伙伴共創(chuàng)未來。它選擇了——單干。

你我本無緣，全靠我花錢。沒有AI基因怎么辦?買!沒有技術團隊怎么辦?繼續(xù)買!

首先，在提升餐廳效率方面，麥當勞沒有選擇那些看起來炫酷的“黑科技”，比如讓機器人為你端茶倒水唱歌跳舞呼喊溫暖，而是聚焦在內部系統(tǒng)的優(yōu)化上。

最早收購的人工智能企業(yè)Plexure，其核心能力就是幫助餐廳建立一套應用程序，以快速處理訂單。未來這項計劃還將與自助點餐機和手機全面連接，來整體減少顧客的等候時間。

靠AI 提升用戶體驗與坪效，也進一步反映在了種種交互細節(jié)與戰(zhàn)略布局之中。

我們知道，麥當勞旗下有很大一部分的得來速餐廳，也就是“Drive-thru” 汽車購餐車道餐廳。引入Apprente的人工智能語音技術之后，顧客在入口處就可以通過語音完成下單，甚至不需要配備人工服務員，就可以完成直接完成點餐、付款、取餐等一系列流程。這有助于麥當勞在較為偏遠的地帶也能夠提供服務，減少消費者的等待時間。

此外，門店的電子化改造也讓麥當勞積累了海量數(shù)據(jù)，而對機器學習公司dynamic yield的加入，讓這些數(shù)據(jù)得以煥發(fā)商業(yè)價值。

該公司的“決策邏輯技術”(decision logic technology)，會根據(jù)每天的時間、天氣和交通等外部因素變化，來自動調整菜單，以期利用個性化推薦提升客單價，目前已經在美國各地的數(shù)百家門店推出。

比如會根據(jù)往期購買記錄，推薦你買一個大杯可樂;或是天氣變涼了，覺得你可能需要在吃漢堡時捎上一個炸薯餅。事實證明，這一組合確實在Reddit上很有歡迎。

殊途同歸：麥當勞的盟友與逆鄰

當然，麥當勞并不孤獨。

去年早些時候，三明治連鎖品牌Subway賽百味也收購了一家溫哥華的創(chuàng)業(yè)公司Avanti Commerce，這個20人的小團隊還會在幾年內成為一支150人左右的數(shù)字軍團，幫助Subway打造大型消費技術。

比如前不久，Subway就推出了Facebook Messenger聊天機器人，人們可以直接通過Facebook從美國26500個地點訂購食物，再用內置的MasterPass系統(tǒng)支付訂單，這項服務有可能覆蓋68%的美國成年人(Facebook的總用戶)，為Subway帶來可能的增長。

而麥當勞的競爭對手——Sonic和Good Time Burgers等美國連鎖餐廳，也都在測試與麥當勞類似的AI語音系統(tǒng)。據(jù)稱，相關技術可以實現(xiàn)讓平均等待時間縮短7秒，80%的顧客表示比較滿意。但不同的事，它們并沒有選擇直接將技術團隊買回家。

事實上，餐飲科技股一直在資本市場不斷升溫，僅2017年上半年，美國就發(fā)生了80宗針對餐飲科技初創(chuàng)企業(yè)的融資，總計約5.94億美元，其中不乏紅杉資本、摩根大通等明星投資機構。從售賣軟件到支付系統(tǒng)，從員工培訓到食物倉儲，技術公司們幾乎承包了餐廳改造的方方面面。

比如設計了漢堡制造機器人的Momentum Machines，就從谷歌風投(Google Ventures)和科斯拉風投(Khosla Ventures)籌集了1840萬美元。

除了資本，這種模式也更容易為大多數(shù)餐飲品牌所接受。肯德基的智能點餐，就是通過百度的人臉識別技術完成的;海底撈的傳菜機器人，也是與硬件廠商合作實現(xiàn)的……盒馬的機器人餐廳“Robot.HE” 更號稱要將解決方案下沉到更多中小餐飲門店。

顯然，大部分品牌都更愿意通過購買技術或合作來實現(xiàn)AI化轉型。

至此，“餐廳AI”似乎進入了一片混沌狀態(tài)。AI是終點，但抵達的方式卻千姿百態(tài)。既然買不買公司都能用上AI，麥當勞走上的這條收購路，是否值得復制呢?

買還是不買，這是一個問題

答案或許并非如此。

目前看來，麥當勞、subway等餐飲集團引入技術團隊，其特點是連鎖店鋪數(shù)量龐大，有統(tǒng)一的供應鏈和生產標準，AI的引入有加成效果。這就使得其獲取技術/產品之后，能夠迅速向外輸出，通過規(guī)模化來降低技術成本。

麥當勞美國的前首席執(zhí)行官埃德·倫西(Ed Rensi)就曾對媒體表示， “購買一個價值3.5萬美元的機械臂，要比雇傭一個效率低下、每小時賺15美元的裝薯條工人便宜?！倍壳埃湲攧谠谌蛴腥f多家快餐店，每天供應約900萬磅薯條，AI能夠節(jié)約的資金規(guī)模顯然值得押注。目測下一步，麥當勞就該收購機械臂公司了……

除此之外，收購技術企業(yè)也能讓麥當勞們在資本市場講出全新的更具吸引力的故事。

數(shù)據(jù)顯示，麥當勞在科技領域的投資正在轉化成歷年來的最高漲幅，而麥當勞總裁兼首席執(zhí)行官SteveEasterbrook也表示，要建立自己的“技術基礎設施和數(shù)字化能力”，這種能力是否會向外釋放，也給麥當勞帶來了更大的想象空間，這是單純的整體系統(tǒng)改造所無法實現(xiàn)的潛在收益。

(麥當勞美股表現(xiàn)，截至2019.9.20)

因此我們會發(fā)現(xiàn)，在上馬AI之前，與技術公司的關系并不是最緊迫的。餐廳首先需要解決的其實是這幾個問題：

1.AI、機器人等最可能實現(xiàn)哪些工作的自動化?

當然，前提是不將過多的成本轉移給顧客。比如讓機器人上菜，不僅在復雜環(huán)境中靈活行動頗有難度，還需要人類跟其打好配合，并沒有帶來額外的效率收益。

2.AI再造產業(yè)流程的投入產出比是否合理?

不少企業(yè)都宣布要利用無人機、無人車來送外賣，讓配送員失業(yè)……但現(xiàn)實是，比起遙遙無期的L5級無人駕駛技術，還是雇幾個人遠程遙控來的更簡單有效。比如令谷歌蘋果特斯拉都頭禿的“無人車避障”，創(chuàng)業(yè)公司Kiwi Campus就利用遠在哥倫比亞的工人解決了。該公司的無人送餐車Kiwibot，是一個活躍在美國高校里的外賣網紅。但由于人工界入過多，最近又面臨“偽智能”“騙子炒作”的輿論危機。人工與智能之間的微妙，著實難以把握。

3.隱私數(shù)據(jù)與系統(tǒng)智能化如何平衡?

數(shù)據(jù)，是AI落地餐廳的核心競爭力，經營者對顧客的年齡階段、收入水平、消費頻次等數(shù)據(jù)掌握的越來越精準，越有利于餐廳的產品與系統(tǒng)優(yōu)化，同時也意味著將更多的個人隱私放置在了危險的數(shù)字天平上。

從這個角度看，或許麥當勞的技術探索未嘗不具有一定的代表性，通過收購算法公司，可以將數(shù)據(jù)的使用與訓練都掌握在自己手里，顯然更容易讓消費者放下戒心，接納新技術。

總體來看，麥當勞的“AI戰(zhàn)略”也正是遵循了三條基本原則：可靠——符合現(xiàn)階段的技術能力與產業(yè)實際;可用——成熟的數(shù)據(jù)基礎與清晰的商業(yè)前景;可控——大眾的接受度和容錯率足夠高。

這或許說明了，AI并不是一條通天坦途。在它光明的穹頂之下，有人手持金錢的權柄，有人握著勇者的盾牌，但故事的結尾將由誰書寫，一切都還未知……