Краткое содержание анализа
Компания DQ и исследовательская группа по разработке ИИ Sharpa открыли в Шанхае 24-часовой ресторан, где роботы готовят мороженое. Это попытка перевода роботов из области демонстрационных технологий в реальные коммерческие сценарии. Для приготовления мороженого роботы используют оборудование, предназначенное для людей, и процесс включает 55 этапов. Роботы также могут выполнять фирменный трюк DQ — наливать мороженое в стакан без проливания, однако их скорость ниже, чем у людей (6 минут против 2–3 минут у человека). В настоящее время предлагается только вариант с вкусом Орео, и работает двойная система: роботы принимают заказы заранее, а временные заказы обрабатываются сотрудниками. Краткосрочная цель компаний не в получении прибыли, а в тщательном изучении данного сценария — сборе реальных данных и повышении адаптивности роботов для последующего массового внедрения в другие виды фастфуда (хамбургеры, пиццы и т. д.). Долгосрочная цель — добиться того, чтобы эффективность роботов сравнялась с человеческой и снизить затраты, что позволит получить положительную инвестиционную отдачу.
I. Практические результаты работы роботов: медленно, но стабильно; все еще на стадии обучения
Процесс приготовления мороженого роботами полностью автоматизирован: они берут стакан, взбивают мороженое, добавляют добавки и наливают его в стакан без проливания. Однако скорость значительно ниже, чем у людей (2–3 минута против 6 минут у роботов). Тем не менее, качество продукции стабильное, и лишь иногда случаются небольшие ошибки (например, падение крошек). В настоящее время роботы обрабатывают только заказы заранее; временные заказы выполняются сотрудниками, а цена остается прежней.
Почему роботы работают только по предварительным заказам? Потому что они еще не достаточно опытны, и предварительные заказы позволяют им работать в установленном ритме, избегая перегрузки в случае внезапного увеличения числа клиентов. После часа наблюдений было замечено, что роботы справляются с работой легко, но при большом потоке клиентов их может не хватить.
II. Технические трудности: не так просто, как предполагалось
Роботы используют оборудование, предназначенное для людей (мороженицы, стаканы, ложки), что создает дополнительные сложности. Им необходимо уметь “ощущать окружающую среду” и корректировать свои действия:
- Контроль силы и тактильная информация: при бережном обращении со стаканом мороженое не разлетается, но при слишком сильном давлении оно может разлиться; при добавлении добавок робот сам корректирует силу движений с помощью сенсоров на манипуляторе и алгоритмов ИИ.
- Непредвиденные обстоятельства в реальных условиях: например, после нескольких часов работы температура мороженого повышается, что влияет на его консистенцию и процесс взбивания. Такие проблемы невозможно предвидеть в лабораторных условиях; их можно решить только на основе данных, собранных в процессе эксплуатации.
Для обучения роботов команды потратили несколько месяцев: использовались удаленное управление реальным оборудованием, симуляции и видеозаписи работы людей для тренировки алгоритмов ИИ.
III. Готовность к небыстрым результатам: ставка на долгосрочную ценность
Инвестиции в открытие ресторана были значительными: необходимо было переоборудовать существующий ресторан под нужды роботов, купить самих роботов и организовать их обучение. С текущим объемом заказов и эффективностью доходы пока не покрывают затраты, но компании не стремятся к краткосрочной прибыли:
- Компания DQ хочет исследовать возможности инновационных технологий и проверить, могут ли роботы интегрироваться в существующие процессы без необходимости замены оборудования или изменения стандартов.
- Компания Sharpa стремится к тому, чтобы роботы полностью адаптировались к реальным коммерческим условиям (включая износ оборудования и изменения температур). Это позволит улучшить их универсальность и расширить сферу применения. Ли Ифань, сооснователь Sharpa, считает, что долгосрочная ценность такого подхода может быть в сотни или даже тысячи раз выше первоначальных инвестиций (например, после внедрения роботов в производство мороженого их можно будет использовать и для других видов фастфуда, что снизит затраты).
IV. Будущие возможности и вызовы: ключ к массовому успеху — эффективность и снижение затрат
Для долгосрочного успеха ресторанов с роботами необходимо решить несколько проблем:
1. Скорость: сейчас роботы работают медленно; их эффективность должна сравниться с человеческой, чтобы создать реальную добавленную ценность.
2 Долговечность оборудования: роботы должны работать долго (более 10 лет, как автомобили), чтобы снизить затраты на единичное использование.
3 Снижение затрат: текущая стоимость роботов составляет несколько сотен тысяч юаней; необходимо снизить ее до уровня, приемлемого с экономической точки зрения.
В будущем компании планируют использовать роботов в нерабочие часы (например, ночью). Однако с приближением осени температура в Шанхае снизится, что может уменьшить спрос на мороженое и ставить под угрозу эффективность роботов. Кроме того, необходимо решить проблему высоких затрат на обслуживание роботов.
Ли Ифань также подчеркивает важность избегания пустых форматов внедрения технологий (например, создания новых рабочих мест только ради использования роботов). Настоящий успех возможен только при решении реальных проблем, связанных с работой ресторанов (недостаток персонала ночью, высокие затраты на труд и т. д.).
Вывод
Использование роботов для приготовления мороженого — это не просто демонстрация технологий, а попытка их интеграции в реальные бизнес-процессы. Хотя сейчас роботы работают медленно и дорого, при правильном подходе они могут стать эффективным инструментом для снижения затрат и повышения эффективности в фастфуд-индустрии. Однако для того, чтобы они стали неотъемлемой частью бизнеса, необходимо совершенствовать их эффективность и снижать затраты в соответствии с потребностями рынка.