晚上看到了这篇新闻推送，借助秘塔AI搜索快速了解了前因后果，我觉得有两点重要启示值得写下来，尤其在和不少客户都在交流探索AI+落地的当下，也是最近这段时间我一直琢磨的问题。

1. AI点餐测试项目大概情况

据行业刊物《餐馆商业》报道，麦当劳已通知其加盟商，将在 2024 年 7 月 26 日之前结束与 IBM 合作的自动语音点餐系统（AI点餐系统）测试。

这项始于 2021 年的合作项目已在全球超过 100 家麦当劳得来速餐厅试点。所谓“得来速”指的是drive-thru，这是麦当劳的免下车服务，消费者在车内就可以从麦当劳餐厅取到食物。作为最体现快餐中“快”的销售方式，传统的得来速餐厅是消费者驾车在第一个窗口点餐、在二个窗口付钱，然后在第三个窗口取到餐品后，就可以开车离去。在有了AI技术的介入后，得来速餐厅就能做到一步到位。

目前，麦当劳尚未公布终止与 IBM 合作的具体原因。不过，麦当劳依然看好自动点餐 AI 技术的前景。他们此前表示，此次测试让他们坚信“语音点餐解决方案将成为未来餐厅的一部分”。

麦当劳和IBM在测试期间开发并部署了自动语音点餐系统，以确定自动语音订购解决方案是否可以简化工作人员的操作，并为我们的顾客创造更快、更好的体验。

去年，AI 版的得来速引发的点餐事故就在 TikTok 上疯传。一名女子试图点水和一杯香草冰淇淋，人工智能系统计算了这些物品，但错误地在她的订单中添加了四包番茄酱和三包黄油。在另一段视频中，两位女士被 AI 点餐系统笑得前仰后合，只因系统疯狂地将价值数百美元的麦乐鸡放入了她们的账单中，根本停不下来。

愿望虽然美好，可是新系统在准确性方面面临重大挑战，让顾客大失所望。

麦当劳首席执行官Chris Kempczinski于2021年6月向CNBC表示，语音识别技术在大约85%的情况下是准确的，但大约五分之一的订单必须由人类员工协助。

2. 两点重要启示

（1）模型自身水平决定了天花板，工程化和交付只是辅助

这个项目里有两个关键的信息：一是在2021年，IBM开发和交付的这个自动语音点餐系统的智能水平可能也就相当于一个小学生，而现在的AI大模型水平基本上已经是大学生了。二是这个系统的开发交付是IBM做的，IBM的工程化和交付水平高是业内共识。

但，奈何模型自身水平不行，即便是IBM的工程化和交付水平也干不出来。我甚至想，如果现在测试这个项目，采用当前业界领先的大模型，加上IBM的工程化和交付，大概率是会成功的，毕竟模型自身水平决定了天花板。

在进一步，现在各家AI大模型均在快速迭代发展过程中，不像云计算和大数据技术形态已相对成熟，我觉得单纯为AI大模型付费也是不对的，而是要对基于AI大模型的应用或效果付费。李彦宏在昨天召开的WAIC 2024上也强调：“没有应用，基础模型一文不值。”

站在企业的角度来讲，我觉得也不应该只允许一个AI大模型，而应该让AI大模型“百花齐放”，因为企业要的是应用，而不是大模型，至于应用调用的哪个大模型不是我最关心的，我最关心的是业务效果。

（2）AI+落地的探索需要企业的创新探索决策魄力

这个项目里另一个关键信息是在人工智能不怎么火爆的2021年（相比现在），麦当劳就愿意在全球超过100家餐厅做这种试验，这本身就需要很大的创新探索决策魄力。

我觉得在方案、技术路线以及服务伙伴充分论证后，真的需要企业的创新探索决策魄力。虽然我看到包括电力等不少领域的企业都在开始积极拥抱AI大模型+，但不得不说的是，现阶段的AI大模型+，还处于早期探索的阶段，以及王坚院士在WAIC 2024上提到的：“你认为AI是工具的革命？还是革命的工具？”。我想大多数的企业，包括我自己之前也只是认识到了AI是工具的革命。‍‍‍‍‍‍‍

最后及最重要的：企业应该选择一个有实力且愿意提供AI大模型及应用交付一体化服务的合作伙伴，而不是选择一个仅仅愿意提供AI大模型的合作伙伴，毕竟探索落地AI+的目的是为了业务效果，就像麦当劳在AI点餐系统测试项目中的目标：“以确定自动语音订购解决方案是否可以简化工作人员的操作，并为我们的顾客创造更快、更好的体验！”