麥當勞「得來速」點餐服務再升級,找來永遠不嫌累的AI機器人
麥當勞「得來速」點餐服務再升級,找來永遠不嫌累的AI機器人

「快,還要更快」正是麥當勞對未來速食的訴求,而為達成這個理想,全球速食龍頭正加緊擁抱技術的步伐。

繼今年3月收購一間以色列AI新創後,麥當勞再度出手,於10日併購AI語音技術新創Apprente,欲改造得來速的購物體驗。

麥當勞每天服務6,800萬名顧客,其中絕大多數都是透過得來速購買,因此得來速的效率與消費體驗,顯得格外重要。Apprente的技術能與得來速結合,實現更快速的點餐、銷售流程,讓對著麥克風不斷重複喊話點餐、口水噴得到處都是的景象成為歷史。

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得來速是麥當勞最主要的顧客來源,現在他們欲以AI技術改善民眾造訪得來速的消費體驗。
圖/ shutterstock

能理解話中含意,新技術支援AI點餐服務

Apprente是一間成立於2017年,非常年輕的AI技術公司。根據Crunchbase的資料,目前該公司已籌集480萬美元資金。收購完成後,Apprente團隊將納入麥當勞技術實驗室(McD Tech Labs),而非以獨立子公司的身份繼續運作。

雖然年紀尚輕,Apprente的技術底蘊卻不容小覷,利用基於神經科學的自然語言處理技術,以及能夠理解上下文、即時與人互動的系統,打造出一套AI語音系統,並支援多種語言、口音。

相較於一般的「從語音到文本(speech-to-text)」語音辨識技術,Apprente將自家技術稱為「語音到意義(sound-to-meaning)」。其差異在於,這項技術不會轉錄顧客所說的內容,再從文本推斷含意,而會透過語音直接判斷一句話的意思。

Apprente認為,這種作法特別適合環境嘈雜的餐廳、公共場所等環境,或者顧客慣於較口語、結構沒那麼嚴謹的說話方式時使用——得來速可說是最適合這項技術發揮的舞台。

AI不會生氣,給顧客更好消費體驗

官方聲明中,麥當勞執行長史蒂夫.伊斯特布魯克(steve Easterbrook)表示,「建立技術基礎與數位能力是我們『快速成長計畫』(Velocity Growth Plan)的基礎,讓我們能滿足顧客越來越高的要求,並使員工能更簡單、愉快地提供服務。」這番話是他在2017年提出的策略目標。

Apprente的技術恰好符合麥當勞需求。這間AI新創去年發布的新聞稿中,聲稱AI提升消費者的服務體驗,因為AI既不會疲憊,也不會情緒低落或生氣,永遠是以精神抖擻、有禮的一面應對顧客。

但這是否會影響縮減員工人數,影響人類飯碗?麥當勞則沒有對此做出回應。

目前麥當勞已在選定的店家測試Apprente技術,但暫時不願透露詳情。麥當勞表示,未來有可能將這項技術拓展到其他應用面向,如行動App與店面內的點餐機上。

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麥當勞透露,未來可能會將語音辨識技術拓展至點餐機、行動App上。
圖/ Sorbis via shutterstock

Apprente共同創辦人兼麥當勞技術實驗室副總裁Itamar Arel表示,Apprente為以技術解決現實世界的挑戰而誕生,他們很高興現在能運用這項技術,為顧客及員工創造個人化的體驗。(從大麥克邁向大數據,麥當勞要用AI重塑得來速

收購AI新創、測試機器人炸薯條,麥當勞積極擁抱新技術

Apprente的收購案,已是麥當勞今年第3起與科技有關的交易。今年3月時,他們收購了開發「決策邏輯」的以色列AI新創Dynamic Yield,且同樣是以重塑得來速為目標;4月也入股行動App廠商Plexure。

6月時,麥當勞甚至還測試用機器人炸雞塊、薯條,希望未來能藉此削減重複性的勞動,減輕員工的負擔,加速工作效率。(麥當勞正在秘密測試點餐、炸薯條機器人,要用AI取代高重複性工作

根據麥當勞的新聞稿,Dynamic Yield的決策邏輯技術已導入超過8,000家美國店舖,這項技術允許電子看板彙整過去銷售紀錄、天氣、交通、當地活動等各種資訊,進行個人化的餐點推薦,預計今年底前全美14,428家店面都將擁有這項技術。

責任編輯:陳映璇

資料來源:WiredCNBCWall Street Journal

關鍵字: #麥當勞
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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