“叮——”某连锁快餐店值班经理的手机突然震动
“前厅5号桌超时收餐！”“汉堡工作台店员没有佩戴手套！”……
连锁行业传统的巡店模式里，稽核团队需要每天人工查看全国数千家门店视频，存在巡检覆盖率低、主观评价不一等问题，导致食品安全、服务质量、操作工序不合规等问题仍防不胜防。
百度智能云一见，让多模态视觉大模型成为“AI店长”，助力门店建立全视觉管理数字化系统，让管理从“事后排查”升级为“实时守护”。
多模态大模型冷启动，个性化AI需求快速落地
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每个连锁企业都有其品牌特定的门店管理SOP，传统的视觉小模型定制开发需采集海量数据、耗时数月，成本高、落地周期长、见效慢。
一见是基于多模态大模型的全视觉管理数字化平台，用户只需使用自然语言描述分析规则，即可创建AI技能，并快速上线使用。担心检测不准？随时可在线微调，模型可以在实际门店检测中不断学习，完成效果优化。
无需大量数据训练：自然语言即可创建AI技能（如后厨操作、服务规范、库存管理），越用越准 个性化需求全覆盖：从“店员工服检测”到“后厨操作合规检测”，个性化需求也能低成本落地
云边协同，大幅降低应用成本
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传统AI方案常面临两难困境：若配置高端算力设备，日常运营中设备利用率不足，造成资源闲置与投资浪费；若选用基础配置设备，面对复杂业务场景时又难以满足算力需求，导致更多场景无法有效落地。
一见打造云边协同一体化架构，支持设备利旧，可按照连锁企业实际需求灵活调整云侧调用频率，成本优势显著。
云端多模态大模型：低频复杂场景采用云端多模态大模型直接推理，并可按业务规则快速灵活调整
边端多模态视频分析盒：盒子侧运行高频小模型，并通过云端多模态大模型进行复判，落地准确率≥95%
建设成效：助力连锁门店实现全视觉管理数字化跃迁
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目前，一见已服务多个头部连锁品牌，覆盖餐饮、茶饮、零售等多种业态。
某头部连锁品牌建设成效：
食品安全：后厨违规操作（未戴手套/口罩、生熟食混放）降低80%
服务合规：视频稽核覆盖率从5%抽检提升至95%全量检查，服务合规率提升40%
运营效率：库存盘点效率提升60%，降低人工盘点工时
立即行动：让一见成为你的“24小时店长”
一见智慧连锁方案，用多模态大模型重构门店管理范式——更低的成本、更高的效率、更灵活的管理模式，助力连锁品牌在数字化浪潮中抢占先机！
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