快餐品牌的成功,关键在于便利性、出餐速度、品质一致性与亲和力。效率与品牌体验,始终是赢得顾客忠诚度的核心因素。然而,持续的人力短缺与高员工流动率,正进一步导致服务质量不稳定、运营效率下降。对餐饮经营者而言,如何在保障门店高效运转的同时提升顾客满意度,已成为首要挑战。安提国际推出的代理型 AI(Agentic AI)与智能机械臂,构建了面向餐饮场景的实体 AI(Physical AI)解决方案,精准直击行业痛点。通过 AI 虚拟分身与自动化机械臂的深度融合,餐饮企业不仅能够优化服务质量、提升运营效率,更能为顾客带来耳目一新的互动体验与消费乐趣。
高员工流动率、不断攀升的人力成本以及持续的用工短缺,正在重塑当今餐饮行业的运营模式。对许多餐厅而言,这些挑战不仅导致运营效率下降、服务品质不稳定,甚至直接影响整体盈利能力。为应对上述问题,一家韩式炸鸡餐厅引入了 安提国际 DeviceEdge AIB-SN41 边缘 AI 计算系统。
Optoscale 通过集成安提国际搭载 Jetson AGX Xavier 的 AI 技术,实现水产养殖业的生物量估算自动化,提升效率与精确度。
将人工智能与物联网 (AIoT) 集成到智慧交通系统中,显著提升了交通管理效率。此解决方案由独立软件供应商 (ISV) 与 Wi-Fi HaLow 合作伙伴共同开发,采用安提国际 AIE-PX11/12/21/22 无风扇边缘 AI 系统,实现具有扩展性且高性价比的智慧交通部署。
Trueflaw 经历快速发展并面对客户不断增长的需求后,Trueflaw 为实现超音波检测数据的实时自动瑕疵识别。然而,以下一些障碍是实践这一目标最大的挑战:此类技术需要快速处理大量数据。这种人工智能分析需要 GPU 加速。该解决方案需要具备可携性,以便在移动中进行实时分析。
STEMMER IMAGING 模组化嵌入式视觉生态系的诞生,源自于市场对高效、灵活的机器视觉解决方案的日益增长需求,该解决方案需利用现代嵌入式技术并适用于多种产业。在实施之前,开发人员面临着关键挑战:整合复杂性: 将硬体、相机和软体工具整合成一个紧密系统的困难。灵活性限制: 缺乏全面的解决方案,限制了跨不同应用和产业的适应性。开发周期冗长: 嵌入式视觉和人工智慧专案的开发往往耗时且资源密集。
传统透过手动式木材堆测量是一个缓慢且人工密集的过程,不仅准确性低,而且在恶劣天气下还会对工人构成安全风险。Dralle A/S 是林业数位科技的产业领导者,其传统方法的木材堆测量系统面临严重的限制。他们最初的系统是一个采用传统电脑视觉技术(即分水岭演算法和霍夫变换)的 x86 平台,无法跟上现代人工智慧的需求。
传统机器人多为「由上而下」的操作系统设计,专门针对特定任务开发,因此多数仅适用于可预测的环境,例如执行固定作业的工业机器人。来自美国的创新机器人公司Daxbot,研发出一款名为「Dax」的通用型 AI 服务机器人,可在城市环境中自主导航,执行多样任务。然而,要实现这样的机器人,面临多项技术挑战: