人工智能在餐饮行业最好落地3大典型应用案例及场景
2．提高效率
餐厅通过人工智能提供的数据，来判断用户的消费心理，从而调整餐厅的运营规划，人工智能如果可以运用得当，可以大大地提高餐企效率。
3．提升知名度
人工智能作为一个新事物，可以较轻易的吸引消费者的眼球，从而在短期内提升餐厅或者品牌的知名度。
当然，餐饮的本质在于产品本身，再多的高科技工具，再个性化的营销手段都只能是其次，最关键的竞争还是餐饮口味、就餐环境以及高性价比的定价。
二、人工智能在餐饮行业应用之典型案例
「
1.餐饮机器人
」
1）菜品制作等各类厨房机器人
机器人Flippy是一款制作汉堡包的智能机器人，出自一家名为Miso的机器人公司。汉堡是世界上最受欢迎的快餐食物之一，在美国约有230万人从事汉堡制作的工作。Miso机器人的CEO认为，未来，Flippy或许会代替这些人的工作岗位。这样解放出来的劳动力可以专注到更多有创造力和需要与人进行沟通的工作上面。像是研发新式菜谱，到餐厅和客人进行交流，提升服务体验等。
机器人Flippy
此外，一家位于北京的创客实验室BubbleLab也研发了一款机械臂手冲咖啡机器人。它能通过学习咖啡师的动作，再给机器人的手臂输入相应数据，复制出咖啡师的动作，以相同的角度和时间冲泡出相应的精品咖啡。
2）中短距离外卖配送机器人
美国披萨品类巨头达美乐，从2015年就开始尝试机器人配送业务。
外卖机器人“德鲁”
图中这个和普通快递小哥职责一样的机器人名叫“德鲁”，由达美乐联手澳大利亚MarathonRobotics公司共同研发。德鲁不足三尺高，充一次电可以跑20英里，全身由防风雨的丙烯酸塑料和铝包裹着，身体里装有传感器用来躲避障碍。一次可以储存10张披萨，「储藏室」有保温加热功能，可以保证披萨不会在运输途中冷掉。当德鲁到达目的地后，顾客只需要输入订单码就可以取披萨了。
达美乐计划在2017年正式投入使用该机器人，并在未来几年实现基本普及。
「
2.智能餐厅
」
1）3D打印餐厅
——菜品全由3D打印技术制作人均消费合人民币2220元
英国伦敦去年开张的一家全3D打印的餐馆，不仅所有食物是3D“打印”而成，连餐桌、餐椅、灯具和餐具都出自这种技术。
3D打印菜品
这家名为“食物墨水”的餐馆将提供9种3D打印菜肴，并在网上直播“烹饪”过程。除了吃饭，顾客还可以在这家高技术氛围浓厚的餐馆体验虚拟现实技术，欣赏电脑创作的音乐。
餐馆方面没有透露3D打印菜肴的细节，只说食物主要原料将呈酱状，打印菜肴的过程类似面点师用挤花袋把奶油挤在蛋糕上做造型。不过，食物味道显然不是餐馆的首要考虑。餐馆更希望，把食物作为一种“有趣”、“易行”的手段令人们体验到3D打印和其他新技术的神奇潜力。
3）以智能餐饮系统提供优质服务的智能餐厅
——代表餐厅：日日香鹅肉饭店等中小型餐厅
日日香鹅肉饭店等众多中小型餐厅都使用了以旗鱼点餐为代表的智能餐饮系统，让顾客点餐、下单、支付等整就餐环节智能化，提供智能的互联网点餐及餐饮大数据云计算平台。
优点：节省餐厅人力成本、给顾客优质用餐体验，让餐厅运营更高效，使用成本低（旗鱼点餐100元/月/单店，旗鱼点餐软件免费，此费用仅为平台运营成本及维护成本）
缺点：不够智能，还无法完全取代人工。
4）无收银员、无服务员、无厨师、无采购员的四无智能餐厅
——代表餐厅：人人湘
人人湘餐厅
在人人湘发生着很多人无法想象的用餐情境，整个用餐过程看不到服务员的身影。移动端和点餐机取代点餐员，移动支付替代收银员，电子菜单、语音叫号、移动端推送替代服务员，大数据分析和供应链管理系统替代采购员，产品标准化替代大厨。
优点：降低人工成本，提高运营效率，运营后系统研发的边际成本会降低。
缺点：研发成本高。
5）提供一站式生活服务入口的智能餐厅
——代表餐厅：必胜客
必胜客开通支付宝当面付，推出排队和预点单系统，开发“饭后电影院”系列；并计划将“饭后电影院”系列拓展到“饭后KTV”、“饭后出租车”、“饭后血拼街”等系列，为消费者提供更多增值服务。
优点：节省人力成本，节省用餐时间，提升用餐体验
缺点：系统改造困难
从2015年肯德基和百度合作推出首家面部扫描人工智能点餐店开始，市场上涌现出越来越多的智能餐饮产品，但是很多高成本的智能餐饮产品并不适用于中小型餐厅。
相对而言，旗鱼点餐因产品多功能性和高性价比从众多智能餐饮产品中脱颖而出，成为当下备受中小型餐厅欢迎的智能点餐软件，帮助上万家餐厅实现智能化管理。
「3.智能餐饮新尝试：智能分析、
精准推送、语音支付等」
1）智能语音支付——人工智能让你打声招呼就结账
顾客就餐结束之后，顾客只需坐在餐椅上按铃呼叫服务机器人，微笑地说一声“结账”，拥有人脸识别及声纹识别的功能的机器人自会结成账单并完成支付。相对于现在的支付方式，此种做法不仅快速，也能在一定程度上避免盗刷的风险。
智能分析——人工智能成为你私人美食管家
在一次订餐完成之后，系统也会实时录入顾客的部分个人信息和用餐喜好，为下一次他的光临提供更好的服务。对餐厅管理员来说，大数据的介入也能更好的管理餐厅。
基于私有云，系统会对当天的盈利做出总结和分析，而在月末、季末和年末，其也将分别进行一个整体报告的分析，为以后餐厅的方向作出指导。
精准推送——合理分配提高效率
现阶段的就餐仍采用顾客提出要求，由服务员解决需求。但在用餐高峰期时常出现服务员忙不过来导致顾客等待时间过长，极大的降低了顾客的用餐体验。
在「AI＋餐飲」模式下，顾客可直接使用语音指令开启桌载机器人，在用自然语言对其提出要求。机器收到指令后立即响应，解决添茶／加大火力／减小火力等需求。
桌载机器人
人工智能的火爆程度有目共睹，在市场大热的情况下，必然会吸引更多的投资和企业深耕这一领域，技术的提升和新技术的开发自是不在话下，餐饮机器人在技术上的瓶颈被打破也就指日可待。
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人工智能和机器学习在食品行业的机遇
人工智能和机器学习在食品行业的机遇ifyoung•2021年9月12日pm10:33•AI食品•阅读4015今天介绍一篇近期由印度GraphicEraHillUniversity的IndrajeetKumar等人发表于JournalofFoodQuality的文章。文中通过文献对智慧农业、食品加工业中的人工智能、数据分析在食品行业中的作用、餐厅业务中的机器学习、食品安全中的人工智能进行了研究，并分析了人工智能和机器学习在食品行业的未来发展情况。
摘要今天介绍一篇近期由印度GraphicEraHillUniversity的IndrajeetKumar等人发表于JournalofFoodQuality的文章。文中通过文献对智慧农业、食品加工业中的人工智能、数据分析在食品行业中的作用、餐厅业务中的机器学习、食品安全中的人工智能进行了研究，并分析了人工智能和机器学习在食品行业的未来发展情况。
1.介绍食品工业产品在世界经济的发展中发挥着重要作用，其质量、安全性以及合理分配对现在社会是非常必要的。在过去的几十年里，人工智能(AI)等新开发的技术已取得了良好的成绩。因此，有必要研究基于AI的智慧农业和先进食品工业。通过使用这些现代技术，食品工业可以在更短的时间内生产大量食品，从而促进经济发展。基于AI的系统或自动系统广泛应用于该技术的几乎在每个部分。它能够有效地优化问题，使食品工业计算机化，并改造食品工业产品。通过使用计算机化的系统，可以检查并确保对改善种子选择、作物监测、浇水和温度监测等的最有利条件，从而提供优质的食品工业产品。此外，AI还有助于食品加工、储存和食品运输。机器人和智能无人机等智能设备也可以在降低包装成本方面发挥非常关键和重要的作用。还有助于运送食品，在危险的环境中完成任务，并提供非常优质的产品。
人工智能在食品行业的重要作用大致可以分为两类：一类是食品安全管理，一类是食品质量管理（见Figure1）。
Figure1.人工智能在食品行业的作用
2.智慧农业Figure2展示了AI在食品行业的流行应用。包括土壤监测、机器人种植和预测分析。
物联网(IoT)土壤监测是AI的应用。物联网在作物和土壤监测的决策中发挥着重要作用，它支持农民和食品行业充分利用其经济，减少疾病的机会，并优化可用资产的使用。分析的结果和接收数据的可视化有助于资源利用。系统识别需要识别土壤的趋势并根据情况做出微妙的决定，以获得最大的作物产量和优质的产品。这种以农业为基础的物联网被称为智慧农业。基于物联网的食品行业被称为智慧食品行业。robocrop是一种基于AI的机器人系统，可通过最大限度地提高实用性和一致性来推进生产过程。利用ML算法开发学习模型可以跟踪和预测各种环境对作物产量的影响，如天气变化。ML算法与卫星相结合，研究作物可持续性、预测天气并评估农场以了解病虫害的存在。
Figure2. 智慧农业
3. 食品加工业中的人工智能Figure3展示了AI在食品加工和处理行业的重要应用。包括产品分类和包装、个人健康卫生、客户决策系统、设备清洁和维护、推出新产品和需求-供应链管理。
在食品加工行业，食品的正确订购和包装是制造单位的一项繁琐任务和耗时过程，基于AI的系统来处理，可以将出错的机会降至最低，并迅速提高行业的生产率。基于AI的智能决策系统包括各种工具和方法，即高分辨率摄像机、基于激光技术的系统、基于X射线的系统和红外光谱。基于AI的系统通过部署各种传感器和摄像头，可以实现更高效率和更短时间的清洁。目前，几乎所有的食品加工行业和食品包装行业都在利用AI的力量来拓展和推出新产品进入市场。此类任务主要用AI和ML。由于食品安全政策，食品行业需要在供应链系统中更加透明地体现食品的路径。为了监控流程的每个阶段，部署了过程AI。基于AI的SymphonyRetail提供了预订运输、计费和库存管理的功能。
Figure3.在食品加工和处理行业的重要应用
4.食品行业数据分析在食品行业，使用技术，尤其是数据科学，是让任何人在竞争中保持领先地位的唯一途径。Figure4给出了有关食品行业数据分析的信息。
数据科学已经成为当前技术驱动行业提升和实现其多样化商业实践的先决条件。Gobble是一个很好的例子，它完全依赖数据科学来预测其客户的供应和需求。此外，AI通过配料组合，可以以多种方式烹饪单一食谱，而这些配料可以用其他方式烹饪，为烹饪菜肴创造了无限的可能性。AI还正在使一些现有行业受益，并有一些有效的市场支配机会。
Figure4.食品行业的数据分析
5.ML在餐厅业务中的应用ML和AI技术还可用于餐饮业的多种服务，如基于AI的客户反馈系统、食品自动售货终端和应用、基于AI的在线餐厅搜索引擎、语音搜索、自助点餐亭系统、食品工业机器人、基于ML的收入预测和食品配送（Figure5）。
Figure5.ML在餐厅业务中的应用
6.食品安全中的人工智能由于机器人的无菌特性，它在食品加工行业中被广泛接受。该特性是减少食品相关疾病数量的重要因素。基于AI的系统的维护简单易行。Figure6展示了食品安全中的AI。
食品行业最有前途的两项发明是二代测序(NGS)和电子鼻(EN)。NGS很快取代了食品安全领域的DNA方法。基于AI的自动化系统和工作流的引入有助于比以往更快、更准确地规划数据采集和实验室试验。NGS可以非常快速有效地发现危险倾向，在造成大规模损害之前预防感染流行。EN主要是制造环境中人鼻口的替代品。放置的传感器可以精确识别各种气味，仅感知周围环境的气味，并将感知到的数据传输到数据中心，ML算法在数据中心访问这些数据。根据基于ML的系统做出的决定，警报信号被传送到制造单元。因此，EN可能是的食品安全不久的的未来。占食物供应量的30%至40%的食物浪费体现出人类没有有效地利用可用资源。传统的耕作方法可以被更智能的耕作方法所取代。
Figure6.食品安全中的人工智能
7.结论目前食品行业正在利用的只是人工智能的基本水平。在未来，AI将改变食品加工行业，因为它有巨大的潜力为客户和员工创造合理和更健康的生产力。在食品生产和餐饮业中使用人工智能和机器学习通过最大限度地减少制造过程中的人为错误，并在较小程度上减少剩余的大量产品，将业务提升到一个新的水平已经成为一种趋势。它可以降低包装和运输成本，增加客户满意度，快速服务，语音搜索，以及更个性化的订单。这些商业优势也可以为大型食品工厂带来好处，从长远来看，这将带来明显的好处。
参考文献IndrajeetKumar,JyotiRawat,NoorMohd,ShahnawazHusain,“OpportunitiesofArtificialIntelligenceandMachineLearningintheFoodIndustry”,JournalofFoodQuality,vol.2021,ArticleID4535567,10pages,2021.https://doi.org/10.1155/2021/4535567原创文章，作者：ifyoung，如若转载，请注明出处：https://www.drugfoodai.com/ai-food-review1.html
人工智能智慧农业机器学习食品加工赞(3)ifyoung00微信扫一扫支付宝扫一扫生成海报在食物蛋白质衍生肽数据库中对胆汁酸结合肽进行机器学习筛选«上一篇2021年9月5日pm11:09食品命名实体识别的BERT模型:算法开发与验证下一篇»2021年9月30日pm11:35相关推荐AI食品重磅干货：食品科学数据库资源汇总（国外篇第二部分）书接上期，我们分享了一系列国内的食品数据库资源和一部分国外食品专业数据库。这些数据库主要对食品添加剂的安全、食品成分、食品营养和食品酶等方面进行了数据分析与平台搭建。下面继续介绍几篇相关的食品数据库文章。
ifyoung2022年6月13日011.9K0AI食品展望：大数据和机器学习有助于推进营养流行病学今天介绍一篇由MorgensternJasonD等人于2021年在AdvancesinNutrition上发表的文章。营养流行病学领域面临着测量误差、饮食复杂，和残余混杂所带来的挑战。本文的目的是强调大数据和机器学习的发展如何帮助应对这些挑战。
ifyoung2021年12月24日021.8K0AI食品如何科学地挑选西洋参/机器学习预测西洋参生长年限疫情反复，想买点西洋参提高下免疫力，又怕买到假货？今天这篇发表在ChineseMedicine(IF=5.4)的文章教你如何科学地剁手鉴定西洋参生长年限。这篇文章由中国食品药品检定研究院胡笑文、严华等人于2021年10月发表，通讯是魏锋和马双成研究员。这项研究基于106批西洋参样本和4种机器学习算法，建立了西洋参年限预测模型。为了进一步适应不同来源的西洋参样本，又基于相似性构建了模型的应用域，最终实现了对西洋参生长年限的准确预测。该方法为西洋参年限造假的鉴别提供了技术支持，论文也提供了完整的模型代码。
ifyoung2021年11月2日001.6K0AI食品中科院计算所蒋树强研究员团队IEEETPAMI(24.314)高分论文：大规模食品图像识别本期分享中科院计算所蒋树强研究员团队和美团合作发表于IEEETPAMI2023的研究工作“LargeScaleVisualFoodRecognition”(WeiqingMin,ZhilingWang,YuxinLiu,MengjiangLuo,LipingKang,XiaomingWei,XiaolinWei,ShuqiangJiang*)。IEEETPAMI全称为IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,是模式识别、计算机视觉及机器学习领域的国际主流期刊，2022年公布的影响因子为24.314。
ifyoung2023年2月7日001.0K0AI食品重磅干货：食品科学数据库资源汇总（国内篇）近些年，随着各行业的数据呈现爆炸式增长，越来越多的数专业据库不断涌现，这些数据库为业内研究者提供了广泛的数据基础。在药物和食品研究领域，除了Pubchem,ChEMBL等综合性的数据库之外，也有DrugBank,Foodb等专业性的数据库。近年来，食品科学领域与人工智能的交叉越来越广泛和深入，在食品安全和食品营养等领域涌现了大量的优秀成果。但目前，食品科学领域相对于药物研发领域，数据库的类别和数量仍然还有很大差距。而获取优质的大量的数据是人工智能方法的前提，因此专业数据库的发展就显得尤为重要。
ifyoung2022年4月9日011.9K0FoodAI：基于深度学习的食品图像识别与记录系统今天给大家介绍一篇由新加坡管理大学信息系统学院生活分析研究中心(LARC)和Salesforce亚洲研究院合作，于前段时间在ACMSIGKDD知识发现和数据挖掘会议上汇报的一篇会议文章。文章中作者提出了一种智能食物记录系统:FoodAI，使食物记录变得便捷，帮助人们实现智能消费和健康的生活方式。
ifyoungAI食品2020年11月24日098.9K0AI食品基于数据和结构的组合建模方法筛选数据库中潜在甜味分子今天给大家介绍一篇由AnukratiGoel等人合作的，于前段时间发表在FoodChemistry的一篇文章，文章中作者介绍了一种基于计算机驱动的方法，可以从大型天然化合物数据库中筛选出潜在的新型甜味剂。
ifyoung2021年1月18日012.3K0AI食品热加工处理对河鲀感官特性和挥发性物质的影响今天介绍上海交通大学食品风味感知创新团队于2021年9月在期刊《FoodChemistry》发表的一篇研究文章。该研究使用感官评价和仪器分析技术结合多元统计分析方法探究热加工处理对河鲀感官特性和挥发性物质的影响。
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FoodAI012022年2月25日021.6K0AI健康基于牛奶营养分子数据集的婴幼儿配方奶粉人性化全息分析方法的建立与评价今天介绍一篇来自东北农业大学食品科学系张英华，王玉堂课题组于2022年4月发表在FoodChemistry（IF=7.514）上的文章。文中通过研究编制的牛奶营养分子数据集，结合机器学习提出了一种识别婴儿配方奶粉人性化程度的新方法。
ifyoung2022年7月13日007230发表评论取消回复2023年中国人工智能市场现状与应用趋势分析 人工智能带动产业规模达到5千亿、应用产业广泛
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2021年中国人工智能市场现状与应用趋势分析人工智能带动产业规模达到5千亿、应用产业广泛UVc分享到：王蕤•2021-10-1117:40:34来源：前瞻产业研究院E64031G02023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：中国人工智能产业核心产业规模,人工智能产业核心产业规模,人工智能产业链应用层,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况
1、核心产业和带动产业双双高速增长
相比于互联网产业，我国人工智能发展期与成熟期迎来的较晚，但是在资本和社会期望的驱动下，我国人工智能发展的速度也是非常快的。初步估计2020年我国的人工智能核心产业规模达到1512.5亿元，增长率为38.94%。
除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38521.5亿元，初步估计2020年达到5725.7亿元，同比增长高达49.83%。
2、人工智能发展快速主要由于应用产业广泛
人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。
从客户来看，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。
前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
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前瞻产业研究院-深度报告REPORTS2023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告本报告前瞻性、适时性地对人工智能行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析，并结合多年来人工智能行业发展轨迹及实践经验，对人工智能行业未来...
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人工智能在服务业中的应用前景
如今，中国和美国在人工智能技术与应用方面处于行业领先地位，中国的人工智能技术专利在五年内增长了190％，而美国在人工智能技术方面的风险投资近100亿美元。不过，为了不会落伍于这两个国家，俄罗斯已经宣布，计划到2025年将其30％的军事装备中采用智能机器人。英国在人工智能的投资超过6．03亿英镑。
人工智能技术的复合年增长率达到60％，并且仍在增长。现场客户服务是从人工智能中受益的一个行业领域。
哪个行业受益于人工智能的应用？
提供现场的服务组织越来越感受到需要最大限度提高员工生产力和效率的压力，以便他们在首次尝试时就把每一份工作都做好，通过提高生产力和遵守服务等级协议（SLA）合规性让客户满意，并降低成本。人工智能使这种愿望成为可能。人工智能支持预测性现场服务，可以预测服务需求，并相应地自动调整业务流程。例如，如果有更好的技术或方式随着时间的推移提供服务，那么这种技术将会重新调整技术人员的工作日程。
如果出现紧急情况，例如燃气公用事业公司的燃气泄漏，人工智能系统将从资源角度提出如何更好地解决问题的方案，同时尽量减少对其他先前计划任务的影响。
人工智能如何使组织受益？
人工智能可以访问大量的历史信息（例如天气、所需的部件、预约时间，技术人员完成类似任务的数量等特征），然后识别这些特征中的哪些与任务相关，相关的程度，任务所需的时间等信息。使用这些知识，并随着时间的推移逐步添加完善，人工智能系统可以使用未来任务的特征来预测可能的任务持续时间。这种方法更有效，正如ClickSoftware公司的客户所证明的那样，在实施人工智能注册的现场服务管理解决方案之后，他们将任务持续时间减少了20％，极大地提高了效率和客户满意度。
如今的人工智能涵盖了广泛的能力，人工智能正在成为企业视为具有潜在积极影响的技术，因为可以揭示发展趋势，并使人们的工作和生活更轻松。例如在现场服务领域，企业需要100名现场服务技术人员完成1，000个任务，人工智能可以更加快速有效地确定将人员派遣到何处。而将这些进行排列和组合，对工作人员来说不堪重负。
如何利用人工智能提供更有效的服务？
人工智能在现场服务中最常见的用例之一是采用人工智能识别正确的现场服务管理资源，以便在对客户和业务都有意义的时间处理特定任务。这是一个具有挑战性的问题，取决于任务的特征，现场服务专业人员的能力，以及许多其他变量，以确定解决方案。
使用人工智能来估计工作人员出行时间、任务持续时间，服务交付的其他关键组件，使组织能够获得更高的效率和资源利用率，通过更好的首次修复率来提高效率，以及更快地响应紧急情况。此外，通过更准确地估计服务何时发生以及提供更高质量的服务，使客户满意度得到提高。
通过将人工智能整合到现场服务流程中，组织可以使用相同数量的资源完成更多工作，并从更精确的资源计划和更小的服务窗口中受益，从而提高客户满意度和员工满意度。
人工智能机器人是否有可能取代工作场所的工作人员？
毫无疑问，技术正在变得更快、更智能、更好——但是到目前为止，还没有一种技术不是由人类提供的，至少在最初阶段是这样。就其本质而言，许多工作需要人为干预。迄今为止，有些工作无法让机器实施，例如医生、护士、艺术家、作家等，这个世界似乎总是需要同情、信任和个性。机器人需要长时间的发展才可能拥有与人类相媲美的社交技能。
Forrester公司发布的《2027年工作的未来：和机器人并肩工作》的调查报告表明，“自动化不会替代所有工作，但会改变劳动力的形式”。这方面的一个例子是人工智能如何对员工体验产生积极影响。在现场服务中，人工智能技术的使用将使调度人员无需处理异常程序，从而腾出时间专注于更具战略性的优先事项，同时让技术人员可以有更多时间帮助客户。
Forrester公司的调查报告表明，“人工智能不是为取代员工的工作，而是采用人工智能和其他自动化技术增强人力资源，帮助员工更有效地完成工作。”
虽然由于人工智能可能会让一些人丢失工作岗位，但自动化仍然会创造新的岗位，工作人员将会接受再培训，从事机器人技术支持和编程工作。
劳动力解决方案提供商Adecco公司进行的一项调查支持了这一想法，其中近65％的企业高管认为人工智能技术可以增加工作岗位，而大多数人认为这将使工作变得更容易实施，并且员工可以实施更重要的任务。
人工智能会为工作场所的员工创造新角色吗？
虽然简单和单调的任务可以轻松实现自动化，但会导致某些工作岗位变得过时，如今的消费者需要前所未有的服务水平和速度。而企业可以使用人工智能解决方案来增强技术人员在首次访问时解决问题的能力，或者可能远程解决问题。
人工智能和机器学习还可以通过将个人绩效数据应用于目前的任务来确定谁最擅长做哪些工作，从而帮助弥补技能差距。如果缺乏具备完成任务技能的工人，则会立即标记，允许管理人员增加人员或找到其他解决方案。机器学习可以保存员工过去的工作和行为信息，并做出明智的决策，以优化工程师提供的服务。最终，创新和不断变化的消费者需求导致了交易服务的终结和客户体验的优先化。
Forrester公司的调查报告指出，“组织或个人可以为具有特定技能集或资历的工人提供服务，以按需解决问题，通常是实时的”，并促使人们参与工作流程，例如采取预防性维护措施，以减少停机时间。
为什么关于人工智能使用的沟通从一开始就应该成为优先事项？
在处理与员工就可能更换工作的可能性进行沟通时，最近Infosys公司对1，600名业务和IT管理人员的调查发现，“人工智能是创新的长期优先事项，76％的受访者认为人工智能是他们的组织战略取得成功的根本。64％的受访者表示他们未来的业务增长取决于人工智能的采用。因此，所有企业都应该制定明确的战略，以便他们如何在组织中交流人工智能的使用。”
处理沟通交流过程的最佳方法是尽早启动，并不断开展定期对话，从项目开始一直到自动化推广，让每个人都处在循环中。企业首席执行官需要将组织中的每个人都包括在内，这可以通过最初选定的利益相关者更加无缝地完成。
从一开始就参与进来，意味着利益相关者不仅会觉得他们有发言权，而且还可以向同行宣传人工智能和自动化的好处，并解决一些员工可能不愿意与管理人员谈论的顾虑和问题。
人工智能将来会带来什么？
虽然人工智能的承诺尚未完全实现，但已有很多方法可以将其整合到现有的服务和支持渠道中。这不仅可以让员工专注于重要任务，还可以创造新的机会来取悦和留住客户。
专家们认为人工智能仍然处于起步阶段，虽然人们可以猜测未来，但人工智能看似具有无穷无尽的潜力和类似人类的能力，并且非常具有发展前途。通过帮助管理简单的客户交互和简化复杂流程，人工智能可以成为增强客户体验的秘密武器。
技术进步和市场饱和导致产品和服务在很大程度上具有可比性，有时难以区分，在价格上进行竞争导致利润微薄。这是企业有机会在服务方面区别开来的地方。人工智能在服务领域的一个例子是解决客户服务中心长时间等待回答问题的聊天机器人。聊天机器人通常能够解决客户提出的普遍问题，而不会浪费客户等待工作人员回复的时间。
在未来，人工智能将在服务交付过程中发挥更大的作用，机器学习模型能够更准确地预测客户取消预约的可能性，解决特定的客户问题，或者是修复的可能性。
人工智能将使服务组织能够创建新的业务模式和客户支付的正常运行时间，而不是购买或租赁制造商的设备。在这种情况下，机器永远不会停机是至关重要的，因为违反服务等级协议（SLA）的处罚代价对于服务企业来说是昂贵的。人工智能将为这些设备设置规范性维护程序，因此将会始终处于良好的工作状态。
人工智能技术：未来的发展趋势和应用前景
人工智能技术已经成为了当今最热门的话题之一。人工智能技术的应用范围越来越广泛，从智能家居到智能医疗，从智能交通到智能金融，无所不包。那么，人工智能技术的未来发展趋势和应用前景又是怎样的呢？
一、人工智能技术的未来发展趋势
1.智能化和自动化水平不断提高
随着人工智能技术的不断发展，智能化和自动化水平也在不断提高。未来，人工智能技术将会更加智能化和自动化，从而更好地满足人们的需求。
2.人机协同和智能化管理成为主流
未来，人机协同和智能化管理将成为主流。人们将会更加依赖人工智能技术来完成各种任务，从而提高工作效率和生活质量。
3.人工智能技术与其他技术的融合
未来，人工智能技术将会与其他技术进行融合，从而创造出更加智能化和高效的解决方案。例如，人工智能技术与大数据、云计算、物联网等技术的融合，将会创造出更加智能化和高效的解决方案。
二、人工智能技术的应用前景
1.智能家居
未来，智能家居将会成为人工智能技术的一个重要应用领域。人们可以通过智能家居系统来控制家中的各种设备，从而提高生活质量。
2.智能医疗
未来，智能医疗将会成为人工智能技术的另一个重要应用领域。人们可以通过智能医疗系统来进行健康管理和疾病预防，从而提高健康水平。
3.智能交通
未来，智能交通将会成为人工智能技术的另一个重要应用领域。人们可以通过智能交通系统来提高交通效率和安全性，从而改善城市交通状况。
4.智能金融
未来，智能金融将会成为人工智能技术的另一个重要应用领域。人们可以通过智能金融系统来进行投资和理财，从而提高财务管理水平。
人工智能技术的未来发展趋势和应用前景是非常广阔的。我们相信，在不久的将来，人工智能技术将会成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
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