第248章 科技是把雙刃劍

  第248章 科技是把雙刃劍

  外賣行業標準化方案終於出爐了。

  雖然林遠如今的身份和境外資本有著千絲萬縷的聯繫，但是龍國就是這一點好——知人善任。

  林遠在推出的外賣標準化方案中，對AI管理員算法進行了限制，沒有讓算法不受約束地延伸枝杈。

  他引入了「算法稅」的概念。

  由於算法會帶來標準化，從而為批量化掃清道路，而批量化意味著規模化。規模化又天生適合與大資本融合。

  於是算法加持之後的外賣行業就難免會出現工業革命之後，標準化和批量化加持下，農業革命變得不堪一擊。

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  對照到現實生活中，那就是大型餐飲連鎖企業對中小餐飲商家的碾壓態勢。

  原本中小商家可以憑藉口味和特色上的差異化，來實現和大型餐飲企業不同賽道上的競爭。中小商家更容易在餐品特色和口味上玩出花頭，而大型餐飲連鎖企業則受限於自身體量，必須走標準化易復刻的路子。

  就像KFC一般，它不可能在一個城市弄出一堆不同口味的東西來。

  因為這會嚴重拖累它的產品開發以及採購備貨。

  餐品的種類和生產步驟一多，那就沒法通過大規模採購和批量化標準化生產來壓低成本，進而大型餐飲連鎖企業賴以生存的規模化效應就不存在了。

  設想下，假如KFC給進門的客戶一份菜單，那份菜單上寫著上百種食物。那KFC是不是每家店都要配備一個大廚，每家店都要根據自身的經營情況獨立採購食材。

  最終大家會發現，那還搞什麼連鎖餐飲。這套玩法弄下去的結果不就是一家家小飯店嘛。

  但是，AI管理者算法讓這些問題迎刃而解。

  首先員工培訓。

  即便是上百種餐品，哪怕是上千種餐品，也只需要連鎖餐飲總部完成一次性的開發即可。剩下的員工烹飪培訓過程，以及相應的考核過程，可以完全交給算法來管控。

  不需要有人掌握全部那些餐品的烹飪過程，只要AI懂得就可以了。

  AI會負責每個員工的培訓與考核，AI甚至能詳細到提醒操作者每一步的步驟。比如：此時該放多少克糖，又或者菜品可以出鍋了。

  傳統行業人員培訓的成本是隨著品類的增加線性增長的，但是引入AI算法之後，人員培訓成本幾乎就歸零了。因為這完全成為了AI的活，AI可以通過監控影像實時檢查員工的動作是否合規。

  再比如說採購環節，採購最怕的是量小品類多。

  品類一多，供應商備貨就麻煩。量又少的話，價格就壓不下去。

  所以大型餐飲企業不可能像小飯店一樣整一大頁菜單擺在那，賣奶茶的那種模式是它們最喜歡的。因為奶茶的原料可以被原子化。奶茶的主要原料就是奶、乳粉、茶粉、各類調味劑。

  但是餐品沒法這麼玩，畢竟紅燒肉和青椒肉絲用的肉都是不一樣的。

  所以算法就粉墨登場了。

  AI管理者算法另外一項最厲害的地方，就是將餐品的原料也原子化了。

  一塊做紅燒肉的五花肉，為什麼不能拿來切成肉絲呢。這不是沒有人想過，而是這屬於打破一般作業流程。對於大型企業來說，一切都是需要流程化的。最怕的就是流程太多太複雜。

  一塊五花肉可以被分解為瘦肉和肥肉以及豬皮，各自都能有其各自的用途。但是這個過程產生的成本，肯定是比直接採購瘦肉、肥肉以及豬皮來的高很多。

  所以大型餐飲企業不會這麼幹。

  可是不這麼幹呢，每做一份紅燒肉就要準備一份與之對應的五花肉，每做一份青椒肉絲就要一份與之對應的裡脊肉。

  大型餐飲企業的內部流程只會寫上如何將裡脊肉做成青椒炒肉絲用的肉絲，而不會再寫一份必要的時候也可以拿五花肉上的瘦肉來做應急替換。

  當然，以上只是一個不恰當的例子。主要是用來標準化與定製化之間的矛盾。

  這在工業場合是非常常見的。

  工業領域的每一家企業都喜歡做標準品，哪怕是利潤低一些。因為標準化能帶來生產、工藝和品控流程的成本降低，同時也方便大量採購壓低成本。然後再通過批量來盈利。

  總之就是定製品看似單件利潤高，可是其中沉沒掉的管理成本太多了。所以一般的生產企業普遍討厭定製品，也會給定製品開出高價。

  同理，其實餐飲領域也是一樣的。因為餐飲行業玩到一定程度也是個工業生產行業。

  而AI管理者算法最厲害之處，就是在於它會自動分析每一個餐品的物料組成。

  沒錯，林遠覺得還是用「餐品的物料組成」這個概念來概括更為合適。

  「食材」那是烹飪領域的術語，而「物料」則是工業領域的術語。

  如果從工業的視角來看待一份餐品，自然是該用物料的形容。

  而物料最大的特點是啥呢，就是可以被替換。

  在工業領域從來都是存在物料平替概念的，因為你不可能提前預知把未來生產所需的物料一分不差的全部準備好。

  如果你手頭有精度為5%的電阻剩餘，然後生產要求的精度是10%，那難道你就放著5%精度的電阻不用，專門再去採購10%精度的。

  採購過程浪費時間不說，物料擠壓會造成現金流不通暢。

  哪家企業能接受這種胡來。

  於是林遠就將這種工業生產的思維用到了AI訓練上。

  AI管理者算法也很爭氣，很快就為各種菜品找到了平替方案。

  算法在採購中所起的作用，其實就是根據各個商家的經營狀況，在採購時提供一份最大公約數指導。

  這份最大公約數指導就類似於，將餐品的食材準備打散為了奶茶的原材料，從而用更少的食材組合出更多的餐品。

  如果這個過程由人來做，那是很可怕的事情，會極大增加管理成本。

  在採用AI管理者算法之後，各大餐飲公司發現，他們真的可以用物料管理的概念來管理各個連鎖店的食材流轉。

  於是乎，中小商家相比大型餐飲企業的種類、口味和特色優勢，也就慢慢被磨平了。

  尤其是口味優勢。

  口味這個東西完全就是取決於火候和調料，這對AI來說太easy了。屬於是看一遍就會。

  以至於大型餐飲連鎖店都能推出針對每個顧客的自定義口味，因為這不過就是在烹飪的時候聽著耳機里AI的提示音，「請用3號小型調料容器裝滿9號辣椒粉倒入鍋中」。

  也就是說，實現不同口味根本不需要操作者思考，只要聽AI指揮就行了。甚至操作者搞錯了的情況下，AI還會發出警報。

  那中小飯店的特色烹飪優勢也就沒了。

  科技再一次展現出了雙刃劍的本色。

  這自然是林遠不想看到的，他不想今後的街道上全是各類餐飲連鎖店，再也看不到蒼蠅館。

  （還有更新耶）