根據對 27個國家的15，000名員工的在線調查，在參加的27個國家中，平均午休時間僅為35分鐘。不幸的是，在餐館或工作食堂度過的很大一段時間（通常為15分鐘或更長時間）都花在了結賬隊伍中排隊支付餐費。

除了只給工人留下很短的時間來享受他們的食物之外，花15分鐘站在結賬隊伍中 - 看著秒滴答作響 - 是有壓力和令人沮喪的。這種糟糕的客戶體驗無疑對餐廳的業務產生了不利影響。

所有這些都給西班牙的自助餐廳老板帶來了商業挑戰。這家餐廳的老板發現，在他們的場所等待結賬可能需要長達15分鐘的時間，但許多顧客的午休時間只有30到60分鐘。結果，午休時間較長的顧客感到焦躁和沮喪，而許多午休時間較短的潛在客戶甚至根本沒有打擾進來，導致餐廳的收入損失。

人工智能和計算機視覺拯救了這一天

在有關自助餐廳供應的產品和菜肴通常沒有條形碼，需要收銀員目視檢查托盤上的每件物品，并將每件物品單獨響起，這既緩慢又耗時。由于餐廳可以每天更新菜單項并定期添加新菜肴，從而使收銀員不得不不斷查找和學習新價格，因此問題更加嚴重。理想的解決方案是可以簡單地查看客戶的托盤，立即識別所有物品，固有地知道每個物品的價格，立即將所有物品相加，并立即向客戶出示賬單，這可以通過信用卡或智能手機應用程序快速支付。

為了解決這個問題，餐廳求助于解決方案提供商Proppos，該公司開發了一個智能和自主的結賬系統，集成了普洛斯的人工智能（AI）解決方案和凌華科技的推理硬件平臺。對于這項特定任務，配備計算機視覺的基于AI的名為Proppos FastPay的自助結賬系統可以滿足視覺檢查和速度的要求。

為了創建“Proppos快速支付”，Proppos出于多種原因正在尋找工業級的邊緣AI平臺。首先，餐廳的經營環境可能具有很高的濕度。其次，AI結賬系統的安裝空間和氣流空間有限。第三，它需要散熱，這是高計算性能的副產品，以滿足繁重的AI工作負載對速度和準確性的苛刻要求。而且，最后但并非最不重要的一點是，長壽命支持是必須的，因為餐館中的AI結賬系統預計至少要使用幾年。

對于這項特殊任務，Proppos選擇使用凌華科技的DLAP-201-JT2工業級邊緣AI平臺，該平臺從頭開始設計，以解決邊緣AI應用面臨的尺寸，重量和功率（SWaP）限制，并滿足Proppos團隊提出的所有要求。

從軟件的角度來看，凌華科技的DLAP-201-JT2使AI結賬系統的開發、部署和管理變得容易。秘訣在于內置的 NVIDIA Jetson? TX2，這是一款超級計算機模塊，不僅提供實時 AI 推理所需的計算能力，而且還隨附 NVIDIA 針對 AI 應用的全面邊緣到云解決方案。

為了使AI結賬系統充分發揮其潛力，Proppos需要一個了解NVIDIA工具和凌華科技硬件的AI專業合作伙伴。普洛斯科技是凌華科技和英偉達的合作伙伴，專門從事工業和零售人工智能解決方案，Proppos很快確定普洛斯科技是幫助他們使用最好和最新工具構建強大解決方案的理想合作伙伴。

開發這種口徑的系統過去需要花費數月的努力，從準備開發環境，訓練和優化AI模型，將AI模型部署到邊緣，以及將邊緣平臺與云集成以遠程管理和持續優化AI模型開始。現在，使用英偉達的 SDK，包括英偉達深度流?、英偉達噴氣背包?和英偉達?張量，?與其他選項相比，所需的工作量大大減少了數月。

此外，使用Proppos快速支付系統更新菜單項既快速又簡單。當新項目添加到菜單中時，餐廳工作人員可以用這些項目填充托盤，并由AI結帳系統掃描托盤。托盤的圖像將自動發送到云端進行訓練，能夠識別新項目的更新AI模型將立即部署到凌華科技的DLAP-201-JT2中。此外，客戶可以選擇提供有關AI準確性的反饋，其中任何此類反饋都將發送到云端，以幫助重新訓練和優化AI模型，從而提供持續改進。

現在，餐廳的顧客只需將托盤滑到相機下方即可。在不到 1.5 秒的時間內，AI 結賬系統會自動識別托盤上的所有商品，并顯示總數以供客戶批準，這比常規結賬需要 16 秒快 10 倍2。通過快速點擊信用卡或智能手機應用程序，客戶可以快速上路。

從客戶的角度來看，基于AI的Proppos FastPay系統提供了更快，更愉快的體驗，讓他們有更多時間欣賞他們的飯菜。此外，餐廳還享有許多優勢，包括優化生產，降低運營成本和提高顧客整體滿意度的能力。此外，這種快速的結賬流程可能會吸引午餐時間較短的其他顧客也光顧餐廳。

未來比你想象的更近

Proppos快速支付只是充滿希望成為令人興奮的未來的第一步。該系統也可以用于醫院，學校，公共汽車站，火車站和機場的食堂和餐館。

此外，該系統可以通過多種方式進行擴展。例如，在公司食堂的情況下，該系統可以通過面部識別進行增強，從而消除了用戶每天付費的需要。相反，它們可以在月底自動計費。

在醫療機構的情況下，該系統可以監控患者的飲食習慣。或者考慮一個為足球隊等運動設施提供服務的食堂，在這種情況下，系統可以監控球員個人消費食物的卡路里攝入量和營養價值，從而允許教練和醫務人員微調每個球員的飲食。

關于連鎖餐館，將來自多個場所的數據上傳到云中，并分析和挖掘這些數據，可能會產生廣泛的情報，并能夠根據一周中的某一天，一年中的季節，甚至每家餐館的當前天氣預報來預測客戶的需求。

在接下來的幾年里，采用人工智能和計算機視覺的系統將部署在無數不同的地點，以執行大量的應用程序——所有這些都旨在使我們的生活更安全、更有保障——凌華科技將繼續處于這項激動人心的技術的最前沿。

審核編輯：郭婷