麥當勞的AI改造計劃

這兩年餐飲行業的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)熱衷于與科技企業強強聯手、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、數據科學家等。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的優化上。

最早收購的人工智能企業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與戰略布局之中。

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據，而對機器學習公司dynamic yield的加入，讓這些數據得以煥發商業價值。

該公司的“決策邏輯技術”(decision logic technology)，會根據每天的時間、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百家門店推出。

比如會根據往期購買記錄，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業公司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。據稱，相關技術可以實現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，美國就發生了80宗針對餐飲科技初創企業的融資，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，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AI化轉型。

至此，“餐廳AI”似乎進入了一片混沌狀態。AI是終點，但抵達的方式卻千姿百態。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量龐大，有統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，通過規模化來降低技術成本。

麥當勞美國的前首席執行官埃德·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。”而目前，麥當勞在全球有三萬多家快餐店，每天供應約900萬磅薯條，AI能夠節約的資金規模顯然值得押注。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。

數據顯示，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行官SteveEasterbrook也表示，要建立自己的“技術基礎設施和數字化能力”，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改造所無法實現的潛在收益。

(麥當勞美股表現，截至2019.9.20)

因此我們會發現，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再造產業流程的投入產出比是否合理?

不少企業都宣布要利用無人機、無人車來送外賣，讓配送員失業……但現實是，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”，創業公司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.隱私數據與系統智能化如何平衡?

數據，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、消費頻次等數據掌握的越來越精準，越有利于餐廳的產品與系統優化，同時也意味著將更多的個人隱私放置在了危險的數字天平上。

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，可以將數據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戰略”也正是遵循了三條基本原則：可靠——符合現階段的技術能力與產業實際;可用——成熟的數據基礎與清晰的商業前景;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……