深度学习, 是机器学习的一个分支，它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法…… 定义描述已经足够复杂难懂了。不难想象AlphaGo大战李世石的时候运用了人工智能深度学习，也能理解人脸识别运用了机器的深度学习。如今，机器深度学习是要进入传统的餐饮领域了么?
往往，最神秘的高科技，需要有最现实的落地。让深度学习进入餐厅，进入后厨，一般人不会这么想，却是来客创始人姚海平想要认真挑战的一个领域。
“在餐厅就餐，等了很久，点的菜都没有上，一催再催，端上来的可能还是别桌的菜。”这种体验，可能人人都碰到过。晚上菜、上错菜、漏上菜，似乎是餐厅一个半大不小的顽疾。因为不至于致命，所以似乎从来没有引起足够的重视，因此也从来没有得到解决。殊不知这一次次看似不太严重的疏漏，却实实在在的在磨损消费者的就餐体验，和伤害餐厅的美誉度。
原因何在呢?来客创始人姚海平向记者表示，之所以会出现上错菜的情况，是因为后厨生产流程不完善与信息化的程度不够。例如：顾客在点餐后要求换桌，此时菜品信息与桌号已经传到后厨且条目单已经打印出来了，打荷人员只能手写涂改桌号信息，但由于所有的订单基本都由打荷来协调和安排，难免会出现失误，特别是在用餐高峰期;又或者，好几桌的客人都点了同一道菜，但是点菜的时间和顺序显然是不同的。但是因为传统的收银系统不能有效的对同一道菜“合并同类项”给后厨，并指导上菜顺序，全都交给服务员来人为完成，难免会出现第一个点这道菜的客人反而是最后一个才吃上的情况。
来客是怎么解决的呢?
“我们研发了一款深度学习智能摄像头，可以自动识别菜品，与来客iPOS结合，还能兼顾并菜出品和上菜秩序，极大的减轻了打荷和切配的压力，同时减少了人工操作的误差，改善了消费者体验。”姚海平表示。从点餐信息传达到后厨开始，来客iPOS采用信息化与电子化作业配合后厨模块解决打荷、划菜等问题，厨师只负责炒菜与出菜份数，在上菜的最后一道环节由来客iPOS的智能传菜摄像来判定菜品的去向，即上菜顺序，从而解决了餐厅上错菜、少上菜的行业痛点，提高了后厨生产效率。
据内部人士透露，为确保精准度与灵活性，来客iPOS深度智能学习视觉系统的摄像头可自由移动位置，通过长时间的测试与完善可达到极致零误差的领先水平。
资深餐饮人士分析，智能传菜摄像在智慧餐饮领域是一个划时代的产品，看似简单，但背后的原理与逻辑值得深究与借鉴。从深度学习到智能识别是智慧餐饮推进过程中的一大步，同时也预示着来客iPOS在业内的巨大发展空间。
同样的技术，用于水果店、干果零食等店铺，也能大大优化店铺的点单收银流程。
智慧餐饮不能靠概念、喊口号，归根结底，专注产品本身才是企业发展的硬道理。在双创的大背景下，各种风口、趋势与消费升级等概念频出，部分互联网企业难免有些浮躁，营销先于产品的案例比比皆是。而来客则显得有些“格格不入”，70后的主创团队多了一些真诚，少了一些套路，同时也多了一颗真正做产品的匠心，这也是来客iPOS产品优势明显领先同行的根源。
公开资料显示，来客的iPOS收银系统目前主推两款机型：iPOS Max与iPOS Mini，满足了餐饮企业在不同场景下的多种需求。十指触控使操作变得方便与高效，同时电容屏在耐用度上也比电阻屏更具优势。另外，支持带水操作的贴心设计，更是体现了来客以实际需求为出发点的人性化设计理念。
“来客iPOS以颠覆者的姿态进入业界视野，用互联网的思维，革新了餐饮和零售商户对POS机的认知。来客基于深度学习的智能视觉系统重构了餐饮商户的后厨，真正将智慧餐饮的概念落在实处，在产品优势明显的情况下，来客有望收获智慧餐饮行业风口下的最大红利。”业内资深人士分析。
