马上又到中午了，打工人面临一个重要选择——中午吃什么外卖？如果还在犹豫不决，那不妨可以试试Intel的AI系统，可以智能化地给大家推荐美食。
全球疫情给餐饮及快餐行业带来了巨大压力，据美国国家餐馆协会（National Restaurant Association）的一项研究显示，在疫情发生后的一个月内，有3%的餐厅永久关闭，另有11%的餐厅预计将在接下来的一个月内关闭。
在这样的情况下，外卖反而受欢迎了，汉堡王等快餐企业开始寻求人工智能和机器学习的帮助来解决问题。
Intel与汉堡王达成了合作协议，开发出了一款人工智能系统——当顾客需要点餐时，该系统可以通过菜单屏幕为他们推荐食物。
这个系统还可以推测顾客想要点热饮还是冷饮、轻食还是大餐，从而节省时间并提升顾客体验。
汉堡王和英特尔透露，这一解决方案目前已经在超过1000家汉堡王门店进行了试用。
汉堡王全球数据平台开发和机器学习总监王路洋向VentureBeat介绍道，与电子商务等行业相比，快餐推荐有自己独特的挑战。
没有什么简单的方法可以识别客户并检索到他们的档案，因为所有食物推荐都是在线下完成的。此外，在把位置、上下文特征加载到模型之前，必须对它们进行预处理。
为了应对这些挑战，Transformer Cross Transformer （TxT）人工智能推荐系统应运而生。
该系统采用了所谓的“双”Transformer架构，既能够学习实时订单序列数据，也能够学习位置、天气和订单行为等特征。TxT可以利用餐馆中所有可用的数据点，而无需在接单流程开始之前识别顾客。
例如，如果顾客在其购物车内加入的第一款商品是奶昔，那么这将影响TxT的推荐，这些推荐基于顾客过去购买的商品、当下购买的商品以及商店售卖的商品。
TxT在Analytics Zoo (这是由英特尔开发并开源的大数据分析+AI平台)上开发。
其中，英特尔和汉堡王合作创建了一个端到端推荐流水线，包括分布式Apache Spark数据处理和在英特尔至强集群上进行的Apache MXNet训练；TxT还借助Analytics Zoo平台的RayOnSpark库进行部署，让企业能够直接在现有集群上运行程序。
王路洋表示，TxT已经带来了一些令人惊讶的销售洞察，发现汉堡王的顾客在任何天气都会点奶昔——即使天气很冷。而当人们把高热量食物而非低热量食物加入购物车时，他们更愿意再点一份甜点。
王路洋说：“汉堡王一直致力于改善顾客体验。TxT人工智能推荐系统可以让汉堡王更深入地了解顾客习惯，并从根本上更充分地与顾客进行沟通。”
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（张洋 HN080）
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