这两年餐饮行业的AI化如火如荼，但通向罗马的道路有千万条。
而与许多餐饮(比如必胜客、肯德基)热衷于与科技企业强强联手、合作共赢不同的是，麦当劳总想搞个大新闻，方法也很简单，就是一个字——买！
2019年初斥资500万美元收购Plexure 10%的股份，随后又花费超3亿美元收购了以色列算法公司Dynamic Yield，近，又完成了对语音技术公司Apprente的收购。
除此之外，麦当劳还建立了一个名为McDTechLabs的新团队，在硅谷大量招聘工程师、数据科学家等。一副欲与FLAG(硅谷四大科技巨头)试比高的气派……
我们知道，“买AI”与“做AI”之间还有着许多微妙的鸿沟等待跨越，麦当劳到底是艺高人胆大，还是醉翁之意不在酒？
麦当劳的AI改造计划
即使身处偏远小城，也能感觉到大众对AI的热情。典型的就是有许多餐饮业的朋友开始琢磨：“想让门店看起来高科技一点，加俩AI厨师、机器人服务员吸引顾客，能成吗？”
不用我觉得，至少麦当劳觉得，可能……不太行。
显然，麦当劳并不打算与其同行一样，与第三方技术服务伙伴共创未来。它选择了——单干。
你我本无缘，全靠我花钱。没有AI基因怎么办？买！没有技术团队怎么办？继续买！
首先，在提升餐厅效率方面，麦当劳没有选择那些看起来炫酷的“黑科技”，比如让机器人为你端茶倒水唱歌跳舞呼喊温暖，而是聚焦在内部系统的优化上。
早收购的人工智能企业Plexure，其核心能力就是帮助餐厅建立一套应用程序，以快速处理订单。未来这项计划还将与自助点餐机和手机全面连接，来整体减少顾客的等候时间。
靠AI 提升用户体验与坪效，也进一步反映在了种种交互细节与战略布局之中。
我们知道，麦当劳旗下有很大一部分的得来速餐厅，也就是“Drive-thru” 汽车购餐车道餐厅。引入Apprente的人工智能语音技术之后，顾客在入口处就可以通过语音完成下单，甚至不需要配备人工服务员，就可以完成直接完成点餐、付款、取餐等一系列流程。这有助于麦当劳在较为偏远的地带也能够提供服务，减少消费者的等待时间。
此外，门店的电子化改造也让麦当劳积累了海量数据，而对机器学习公司dynamic yield的加入，让这些数据得以焕发商业价值。
该公司的“决策逻辑技术”(decision logic technology)，会根据每天的时间、天气和交通等外部因素变化，来自动调整菜单，以期利用个性化推荐提升客单价，目前已经在美国各地的数百家门店推出。
比如会根据往期购买记录，推荐你买一个大杯可乐；或是天气变凉了，觉得你可能需要在吃汉堡时捎上一个炸薯饼。事实证明，这一组合确实在Reddit上很有欢迎。
殊途同归：麦当劳的盟友与逆邻
当然，麦当劳并不孤独。
去年早些时候，三明治连锁品牌Subway赛百味也收购了一家温哥华的创业公司Avanti Commerce，这个20人的小团队还会在几年内成为一支150人左右的数字军团，帮助Subway打造大型消费技术。
比如前不久，Subway就推出了Facebook Messenger聊天机器人，人们可以直接通过Facebook从美国26500个地点订购食物，再用内置的MasterPass系统支付订单，这项服务有可能覆盖68%的美国成年人(Facebook的总用户)，为Subway带来可能的增长。
而麦当劳的竞争对手——Sonic和Good Time Burgers等美国连锁餐厅，也都在测试与麦当劳类似的AI语音系统。据称，相关技术可以实现让平均等待时间缩短7秒，80%的顾客表示比较满意。但不同的事，它们并没有选择直接将技术团队买回家。
事实上，餐饮科技股一直在资本市场不断升温，仅2017年上半年，美国就发生了80宗针对餐饮科技初创企业的融资，总计约5.94亿美元，其中不乏红杉资本、摩根大通等明星投资机构。从售卖软件到支付系统，从员工培训到食物仓储，技术公司们几乎承包了餐厅改造的方方面面。
比如设计了汉堡制造机器人的Momentum Machines，就从谷歌风投(Google Ventures)和科斯拉风投(Khosla Ventures)筹集了1840万美元。
除了资本，这种模式也更容易为大多数餐饮品牌所接受。肯德基的智能点餐，就是通过百度的人脸识别技术完成的；海底捞的传菜机器人，也是与硬件厂商合作实现的……盒马的机器人餐厅“Robot.HE” 更号称要将解决方案下沉到更多中小餐饮门店。
显然，大部分品牌都更愿意通过购买技术或合作来实现AI化转型。
至此，“餐厅AI”似乎进入了一片混沌状态。AI是终点，但抵达的方式却千姿百态。既然买不买公司都能用上AI，麦当劳走上的这条收购路，是否值得复制呢？
买还是不买，这是一个问题
答案或许并非如此。
目前看来，麦当劳、subway等餐饮集团引入技术团队，其特点是连锁店铺数量庞大，有统一的供应链和生产标准，AI的引入有加成效果。这就使得其获取技术/产品之后，能够迅速向外输出，通过规模化来降低技术成本。
麦当劳美国的前执行官埃德·伦西(Ed Rensi)就曾对媒体表示， “购买一个价值3.5万美元的机械臂，要比雇佣一个效率低下、每小时赚15美元的装薯条工人便宜。”而目前，麦当劳在有三万多家快餐店，每天供应约900万磅薯条，AI能够节约的资金规模显然值得押注。目测下一步，麦当劳就该收购机械臂公司了……
除此之外，收购技术企业也能让麦当劳们在资本市场讲出全新的更具吸引力的故事。
数据显示，麦当劳在科技领域的投资正在转化成历年来的高涨幅，而麦当劳总裁兼执行官SteveEasterbrook也表示，要建立自己的“技术基础设施和数字化能力”，这种能力是否会向外释放，也给麦当劳带来了更大的想象空间，这是单纯的整体系统改造所无法实现的潜在收益。
因此我们会发现，在上马AI之前，与技术公司的关系并不是紧迫的。餐厅首先需要解决的其实是这几个问题：
AI、机器人等可能实现哪些工作的自动化？
当然，前提是不将过多的成本转移给顾客。比如让机器人上菜，不仅在复杂环境中灵活行动颇有难度，还需要人类跟其打好配合，并没有带来额外的效率收益。
AI再造产业流程的投入产出比是否合理？
不少企业都宣布要利用无人机、无人车来送外卖，让配送员失业……但现实是，比起遥遥无期的L5级无人驾驶技术，还是雇几个人远程遥控来的更简单有效。比如令谷歌苹果特斯拉都头秃的“无人车避障”，创业公司Kiwi Campus就利用远在哥伦比亚的工人解决了。该公司的无人送餐车Kiwibot，是一个活跃在美国高校里的外卖网红。但由于人工界入过多，近又面临“伪智能”“骗子炒作”的舆论危机。人工与智能之间的微妙，着实难以把握。
隐私数据与系统智能化如何平衡？
数据，是AI落地餐厅的核心竞争力，经营者对顾客的年龄阶段、收入水平、消费频次等数据掌握的越来越，越有利于餐厅的产品与系统优化，同时也意味着将更多的个人隐私放置在了危险的数字天平上。
从这个角度看，或许麦当劳的技术探索未尝不具有一定的代表性，通过收购算法公司，可以将数据的使用与训练都掌握在自己手里，显然更容易让消费者放下戒心，接纳新技术。
总体来看，麦当劳的“AI战略”也正是遵循了三条基本原则：可靠——符合现阶段的技术能力与产业实际；可用——成熟的数据基础与清晰的商业前景；可控——大众的接受度和容错率足够高。
这或许说明了，AI并不是一条通天坦途。在它光明的穹顶之下，有人手持金钱的权柄，有人握着勇者的盾牌，但故事的结尾将由谁书写，一切都还未知……
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