头部连锁企业的选择：为何视觉AI成了管理升级“必选项”

“全视觉管理数字化”，一片巨大的蓝海市场。

文｜牛慧

编｜赵艳秋

在一家中国头部连锁餐饮品牌总部，上千家门店的评分数据，在屏幕上实时跳动：一家分店因餐桌卫生不干净被扣分，另一家分店后厨的鲜切水果超时存放触发预警。曾经深藏在管理盲区中的细节，如今被店中的AI“眼睛”逐一捕获、解析，并转化为量化数据和决策指令。

长久以来，连锁行业门店分散、操作流程繁杂、标准难以量化，导致服务质量、食品安全、操作合规等方面，存在管理困局。而如今，全视觉管理数字化正在实现破局。连锁店老板们，已开始借助人工智能技术，把控经营中的细节。

百度智能云一见产品部总经理朱名发观察，半年前，当他提出“全视觉管理数字化”概念时，人们对此持怀疑态度。如今这一理念，正从质疑走向接纳与实践。一见视觉大模型平台在工业、能源、连锁行业的需求正在激增。而从近期的招投标来看，越来越多的央国企、行业龙头在布局视觉智能基座。

全视觉管理数字化，正在成为一片巨大的蓝海市场。

01

跳动的千家门店排名

去年下半年，朱名发走访了一家国内头部连锁餐饮企业。这家企业已拥有1000多家门店，并计划还要大规模拓展新门店。令他印象深刻的是，企业把每家门店的排名，实时展示在了大屏上。

此前，连锁餐饮运营中，面对食品安全、服务质量、操作合规性这“三座大山”，企业只能依靠文化、培训，以及巡店的管理手段。

这家企业也不例外，组建了一支规模多达百人的团队，每天通过查看摄像头录像进行视频稽查。然而，即便团队连轴转，被抽查的订单覆盖率也只能达到5%，诸多问题没法持续追踪和改进。而单纯依据这种抽检结果，来评定门店日常服务质量，也有失公允。

如何进行精准的量化管理，是一个令管理团队头疼的难题。而放眼整个行业，这也是一个共性挑战。在这样的大背景下，企业决定尝试视觉人工智能技术，并选择一见视觉大模型平台。

引入一见平台后，双方展开了深度共创，将典型服务场景提炼出来，搭建起一套实时识别系统，而企业多年来一直倡导的高质量服务体系，也转化为可量化的管理指标。

如客人入座后8分钟之内，餐食一定要上桌；之后限定时间内，菜品是否上桌；客人用餐完毕，能不能及时清理桌面等…… 每一个服务细节都被细化，由“人工智能之眼”来观察分析，如未达标，都会扣除相应分数。

过去，即便百人团队全力以赴，总部还是频繁收到各类投诉。但今天，得益于这套管理体系，订单覆盖率已达到95%以上，门店满意度已达到98%以上。“这种显著变化是量化管理带来的，具有典型意义。”朱名发说。

而像今年“315”晚会曝光的奶茶店问题，也有解决之道。在某餐饮连锁店的制作环节中，当果汁、牛奶开瓶后，如果放在制作区超过15分钟未使用，借助一见全视觉管理平台，系统将及时发现，并提醒店员，将食材放入冰箱冷藏。而这类琐碎的细节，以往很难被管理好。

“今天基于视觉的管理数字化，已经能做到这种精细化管理。”朱名发说。

为什么当下在连锁行业要推广全视觉管理数字化？原来，一见团队从工业领域起家。进入连锁行业后，他们发现，连锁行业的问题，在工厂管理中也发生过。

在工厂里，像组装、质检等环节依旧需要人工参与，而操作是否符合标准，难以实时观察与规范。但团队实践探索中发现，通过一见的视频捕捉与智能分析，能及时察觉潜在问题并发出预警，极大地提升了管理效率。

“我们进入连锁行业后发现，连锁企业非常追求经营效率，而每个连锁门店其实也是一个小型工厂。”朱名发说，视觉管理平台的引入，已成为企业数字化管理中的关键补充，发挥的价值不可小觑。

“其实，我们就想建立一个‘基于视觉的管理数字化’心智，让过去难以被管理好的环节实现破局。”朱名发强调。

02

视觉技术，这次为何能规模化落地

不过，视觉理解和分析并非新鲜事物，为何此前未能在场景中充分发挥价值？而且，即便在今天，很多连锁企业在疯狂尝试DeepSeek，但在视觉或多模态这一块，为何投入还不大？

朱名发分析，这一方面是因为小模型时代，视觉应用效果不佳，误报频发，让大家望而却步；另一方面，过往视觉应用成本高，投入产出比（ROI）不理想。以工业质检为例，过去交付难度极大。

为此，在视觉领域深耕七八年的一见团队，提炼出一套方法路径，让视觉技术在连锁行业的规模化应用，成为可能。

其一，平台核心的三套系统，将连锁门店规模化应用要求的单店成本，降到足够低。

对于连锁企业而言，市面上MaaS服务的成本太高，因为门店管理的应用场景非常高频，频繁调用的成本，将让企业难以承受。

一见提出三套系统，其中，教师系统采用了刚发布的原生多模态大模型——文心大模型4.5。随着每日数据沉淀、自动迭代，经过几周时间，教师系统的效果可达到95分以上。

通过一见团队自研的VLM（视觉语言模型）及强化学习，将教师系统切换到慢系统，成本能降低几十倍。如果用户调用量更大，系统还能切换到基于小模型的快系统，由一系列小模型来处理一个任务，成本相比MaaS优势显著。

值得关注的是，在专业级场景中，目前全球顶尖多模态大模型也仅有六七十分，距离大语言模型当下的爆发还有差距。一见团队并非打造视觉或多模态大模型。

“从第一天设计系统时，我们的思路就是大模型生产小模型，大模型辅助调优自动化，这让效果达到专业级的同时，成本也远低于其他方案。”朱名发说。

同时，一见平台构建的也不是企业SaaS软件，而是与业务场景深度融合的“AI技能”，像管理桌面清洁，就是一项具体技能。“AI技能”主打“被集成”。上述连锁餐饮企业展示门店排名，就是通过自建管理分析系统。一见则通过一个个AI技能，将数据输送给该系统。“AI技能”实现了“处处可及”的理念。

其二，在精度提升方面，这是一套自主进化的AI系统。摄像头接入后，数据自动化回流、标注、微调，准确率持续优化的同时，保障了成本可控。这也是平台的核心能力。

朱名发他们过去在工厂做小模型时，数据采集、模型训练、效果优化等来来回回、反复折腾，消耗了大量算法人力成本，导致账算不过来，这也是过去视觉厂商难以成功的重要原因。

“没有人愿意花几十万元，去做一个桌面垃圾检测。”现在，一见团队通过数据直连、过程自动化，把算法开发工程变成数据运营工程。只有这样，才能以足够低的成本，激活更多碎片化需求。

其三，端到端平台。一见平台可以接入摄像头、传感器、机器人等各种设备，数据能自动流入，搭配多模态技能编排工具，可零代码编排AI技能。借助这样的端到端平台，合作伙伴已经实现自主拓客和交付。

其四，云边端多级协同模式。云边协同既保证实时任务在本地和边缘侧及时产出结果，又确保复杂任务在云侧深度分析、精准决策，这是高效经济、可规模化应用的最佳模式。

其五，一见支持多种部署方式。可以通过公有云平台使用一见。若不能上公有云，也能采用一体机进行私有化部署。在现实中，许多连锁企业倾向使用公有云，因为连锁门店对食品安全、服务品质等的视频分析，不像文本分析涉及企业核心经营数据，必须私有化部署。

目前，连锁头部企业已经有约一半与百度智能云一见建立了合作，总计有数万家门店在使用。“我认为现在已经可以进入规模化应用了。”朱名发说。

而连锁企业如何更好地搭建和实现系统价值？朱名发认为，连锁智慧化建设，应由集团企业信息化负责人主导，因为这是一个系统化工程，涉及生产、营销、库存、仓储等一系列管理。

但与大语言模型应用不同的是，全视觉管理数字化非简单的数据整合，而是类似自动驾驶的复杂工程，需要专业视觉团队，在平台上生产一个个视觉的AI技能，嵌入到企业智慧门店管理系统的各个环节，既要保证专业级精度，又要将成本降得足够低，形成真正的闭环。

一见在全视觉管理数字化上也在持续进化中。平台未来在自动化上，如数据标注将进一步降低人工比例。同时，模型调优和技能编排工具，在易用性上仍需优化，后续会通过将一见平台改为LGUI交互模式，大幅提升易用性。

03

从后厨到江河：全视觉管理的力量

伴随全视觉管理数字化在连锁行业的规模化应用，最近，百度智能云一见业务，在连锁行业开启了“一见·未来合伙人”招募计划，涵盖产品战略合作伙伴和连锁专属代理。

未来，百度智能云一见团队将聚焦服务部分头部大型连锁客户，通过联创，打造标杆方案，持续优化技术路径。合作伙伴则覆盖更广泛的连锁客户群体。

在合作方面，针对产品战略合作伙伴，尤其是具有连锁行业信息化背景的供应商，双方将开展产品层面的深度合作，并实现客户资源共享，拓展市场版图。

而对于连锁专属代理，一见将为其交付团队提供专业培训，赋能他们为客户提供贴身服务。通过这种紧密协作，各方在市场中实现长期共赢，共同推动连锁行业基于视觉的管理数字化落地。

最近半年，朱名发感触颇深。去年9月，在百度云智大会上，他首次提出了“全视觉管理数字化”的概念，当时并未引发太多共鸣，但最近，这一理念正在被更多行业企业认可和实践。

此前，在央国企中，某能源企业在风电领域与百度智能云一见平台合作，建设了视频智能识别系统、生产运营智能化平台等，提升了风电场的智能化运维和生产安全。最近，更多大型央国企在招募视觉智能底座或多模态大模型建设。

在水务领域，一见助力某地水务局完成智慧水利和防溺水系统建设。该地河流因落差大、水流湍急，历史上曾发生多次溺水事件，包括轻生和意外落水等。通过防溺水系统的建设，系统能捕捉和识别出危险行为，并在10秒内自动发出预警，通知救援人员进行干预，已挽救了多条生命。

现在，在连锁行业，视觉AI应用正在铺开，企业服务质量可量化，食品安全将进一步得到保障。

朱名发深信，未来的世界每个环节都可以被管理。而技术的价值，最终会回归到它的根本使命：让不可见的管理难题变得透明，让每个环节都值得信任。