麥當勞創始人雷·克洛克曾經說過一句話，“我們把QSCV（品質、服務、清潔、物超所值）視為麥當勞的基礎?！?/p>

1973年，也就是在第一家麥當勞餐廳誕生后的第三年，克洛克編寫了號稱麥當勞運營的“圣經”的《麥當勞營運訓練手冊（Q&T Manual）》。

面包要形狀圓整且切口平整；奶漿接貨溫度要在4℃以下；生菜只有2個小時的保鮮期；漢堡生產后只能存放10分鐘；薯條油溫要精確控制在168℃；牛肉餅尺寸要精確到毫米后兩位……

這些近乎苛刻的標準，只為實現一個目標——讓全球消費者無論何時何地，都能品嘗到如出一轍的麥當勞風味。

即便手冊事無巨細，但是讓所有人遵守能夠100%遵守這些規定依然是一個巨大的挑戰?？寺蹇烁锌骸耙俏颐恐厥鲆槐镼SCV就給我一塊磚的話，我已經能用它們在大西洋上架起一座大橋來了。

克洛克的煩惱也是全球連鎖餐廳都為之頭疼的難題：如何確保所有門店都按照規范操作？如何保障用戶體驗的高度一致？如何確保食品安全問題？

這些問題猶如懸在企業頭頂的達摩克利斯之劍。在AI時代之前，這些問題是無解的，所以每隔一段時間，就有一些知名的連鎖餐廳就會因為“衛生條件”、“食品安全”、“服務態度”等登上熱搜。

不過在AI大模型時代，這個問題似乎迎來了徹底解決的“曙光”。在4月25日的Create 2025百度AI開發者大會，百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖分享了一個案例：一家零售連鎖餐廳中來了一個漢堡訂單，用戶不希望漢堡中有酸黃瓜。如果廚師誤放了酸黃瓜，系統在菜品制作過程中就會識別到，手環就會自動提醒，防止廚師出錯。

而做到這一步僅僅需要通過“百度智能云一見視覺大模型平臺”，用一句話生成一個檢測漢堡制作規范的應用。

這一幕讓許多餐飲人士驚奇不已——“AI已經進化到這個地步了？”

01 視覺AI，憑什么成為破解連鎖連鎖管理難題的金鑰匙？

在一般人眼里，餐飲行業算不上是高科技行業，距離AI、大模型這些前沿技術的詞匯似乎有點遠。但眼下，看似傳統的餐飲行業，早已成為AI技術深度滲透的前沿陣地。普通人常去的不少連鎖餐飲門店都已經使用AI來進行管理了。

數據顯示，百度智能云一見已服務50%的頭部連鎖品牌。某超千家門店的餐飲巨頭，借助一見平臺實現鍋底上桌、上菜檢測、顧客離座、收臺合規等六大場景的智能識別，顯著提升服務品質，幫助企業實現服務合規的量化管理。

一位資深餐飲從業者指出，傳統連鎖餐飲管理存在兩大頑疾：第一是總部難以實時監控后廚操作（如食材處理規范、衛生合規等），易暗藏食品安全風險；第二，門店服務標準化程度不一，如上菜速度、清潔時效，嚴重影響消費體驗。

過去，為了解決這兩大痛點，總部的做法是擴大督導團隊規模，后來隨著巡店系統的發展，不少連鎖企業也開始引入這些技術。但是前者帶來人力成本壓力，后者開發周期長，需要半年時間才能覆蓋常規幾百項的監測需求，而且使用起來也不簡單。

上述人士表示，現在餐飲企業之所以會敞開懷抱擁抱視覺大模型，核心原因就是視覺大模型的兩低（低門檻、低成本）一高（高效率）。

視覺大模型的門檻低首先體現在開發門檻上，一見平臺基于多模態大模型，通過大小模型分工協同，大大縮減模型生產周期，天級別就可以完成視覺AI應用開發上線。

在使用門檻上，餐飲企業通常也沒有非常專業的技術人員，所以平臺的易用性就非常重要。一見平臺支持零代碼配置，非專業的人員也可以通過說話或者打字的形式描述需求，一句話生產專業級視覺AI應用，比如說“識別未佩戴口罩”，就可以快速配置，并應用上線。

在成本節省上，餐飲連鎖門店每天有大量的巡店需求，涉及幾百項工作，傳統靠人力去抽查監控錄像自檢審核，需要數百位門店督導人員，而且效果也未必好。

而一見平臺借助多模態大模型強大的圖文理解能力，通過關聯前端攝像頭，平臺即可進行實時分析，針對異常情況發出預警，并給出解決措施建議，實現遠程快速處理各類異常問題，進行智能巡檢、實時提醒，門店督導人力可以釋放75%。

更令人驚嘆的是，這還是一套越用越聰明，并且實現自主進化的視覺AI系統，能根據反饋自動優化，持續提升管理效能。

在效率的提升上，視覺大模型帶來的效果也非常顯著，上述提到的那家頭部餐飲企業，以前靠人工面對海量訂單，抽檢覆蓋率只有5%，在使用一見平臺后，抽檢率可以達到95%，AI識別準確率達到99%，大幅提升門店智能化管理水平。

02 從餐桌到車間：視覺大模型的全場景賦能

一個有意思的現象是，技術的發展往往為應用打開了想象的空間。

在小模型時代，如果想打造專業級視覺智能應用，不僅投入大、而且周期長。舉個例子來說，幾乎很少企業會投入重金來解決一個類似于檢測“桌面垃圾沒有清理”的功能。類似的需求并不是沒有，只是被成本所“逼退”了。

在大模型時代，隨著多模態技術突破，模型精度、泛化能力得到提升，成本顯著降低，有更多碎片化的需求可以通過標準化產品低成本滿足。在這種情況下，以前的許多需求開始被激活，視覺智能應用的市場空間被大幅拓展。

眼下視覺大模型激活的需求不止發生在餐廳里，也發生在更多的能源、制造行業等場景中。

在高危生產企業，視覺大模型通過AI主動識別安全隱患，解決安全管理數字化的問題；在制造生產線上，視覺大模型解決SOP（標準操作程序）合規等品控問題。

沈抖在大會透露，百度智能云一見已在連鎖、鋼鐵、電力、水務、礦山、化工等20+行業應用落地，服務數百家頭部客戶，沉淀了豐富的視覺專家模型和場景化算法方案，加速企業全視覺管理數字化的躍遷。

在制造行業，百度與某頭部鋼鐵企業合作將一見視覺大模型平臺與行業數據融合，打造企業自己的金相分析大模型，解決傳統冶金材料質量檢測低效、漏檢等問題，實現了95%的分割準確率，解決了傳統質檢依賴顯微鏡目視的低效難題。

在能源行業，某風電集團應用一見建設了安全生產集約管控體系，覆蓋全國200多個風電場站、12000多臺風機，實現對員工不規范作業行為、設備異常的實時分析和自動預警，安全隱患處理響應效率從小時級提升至分鐘級，巡檢效率提升6-10倍。

通過視覺大模型與多模態技術的融合，百度智能云一見為企業帶來企業降本增效的實感價值，構建了從單點突破到全鏈條優化的智能生產力體系。

03 技術銳度與人文溫度：AI時代的雙重變奏

在科技飛速發展的時代，AI正以前所未有的速度融入我們的生活和工作場景中。

效率的提升是AI的強項，但并不是AI唯一的價值，在技術的“銳度”之外，AI同樣以“溫度”為盾守護人性價值，守護科技與人類社會的共生關系。

食品安全、生產安全、解放勞動，這些東西同樣重要。從古至今，人類對技術的使用不只是為了提升生產效率驅動生產力，也是解放人，讓人類可以更加安全，更加輕松。

AI正在承擔這樣的責任，在能源電力、鋼鐵、礦山、化工等高危行業，一見平臺用算法來實時識別人的不安全行為及設備不安全狀態，提前消除安全隱患。

在礦山行業，視覺大模型幫助駕駛員完成出車前“一分鐘安全確認”，防止車輛帶病作業，并形成報警數據，實現提醒、督促，提升安全；在水務行業，百度智能云一見助力某地水務局建設防溺水AI系統，對城市河道安全隱患、異常事件進行分析預警，10秒內預警，10分鐘聯動救援，已成功挽救多條生命。

不是“替代”而是“賦能”，百度智能云一見將人類從重復性、高危性勞動中解放，同時構建智能安全防護網絡，讓技術真正服務于人的尊嚴與安全，一見正在用AI重新定義“看見的價值”。

正如百度創始人李彥宏所說，“我們構建和應用人工智能技術，是為了滿足人的需求、增強人的能力，讓人類的生活更美好?！?/p>

技術正在釋放它最大的善意——既通過“技術銳度”實現效率躍升，為企業創造利潤空間；而“人文溫度”則將釋放的資源反哺于人，解放人力與安全保障的維度上，為人類工作與生活賦予新的可能。

人類不再是生產線的螺絲釘，而是技術進化的共舞者。AI焐熱的人性溫度，這才是智能時代真正的文明刻度。