馬上又到中午了，打工人面臨一個重要選擇——中午吃什么外賣？如果還在猶豫不決，那不妨可以試試Intel的AI系統，可以智能化地給大家推薦美食。
全球疫情給餐飲及快餐行業帶來了巨大壓力，據美國國家餐館協會（National Restaurant Association）的一項研究顯示，在疫情發生后的一個月內，有3%的餐廳永久關閉，另有11%的餐廳預計將在接下來的一個月內關閉，
在這樣的情況下，外賣反而受歡迎了，漢堡王等快餐企業開始尋求人工智能和機器學習的幫助來解決問題。
Intel與漢堡王達成了合作協議，開發出了一款人工智能系統——當顧客需要點餐時，該系統可以通過菜單屏幕為他們推薦食物。
這個系統還可以推測顧客想要點熱飲還是冷飲、輕食還是大餐，從而節省時間并提升顧客體驗。
漢堡王和英特爾透露，這一解決方案目前已經在超過1000家漢堡王門店進行了試用，
漢堡王全球數據平臺開發和機器學習總監王路洋向VentureBeat介紹道，與電子商務等行業相比，快餐推薦有自己獨特的挑戰。
沒有什么簡單的方法可以識別客戶并檢索到他們的檔案，因為所有食物推薦都是在線下完成的，此外，在把位置、上下文特征加載到模型之前，必須對它們進行預處理。
為了應對這些挑戰，Transformer Cross Transformer （TxT）人工智能推薦系統應運而生。
該系統采用了所謂的“雙”Transformer架構，既能夠學習實時訂單序列數據，也能夠學習位置、天氣和訂單行為等特征。TxT可以利用餐館中所有可用的數據點，而無需在接單流程開始之前識別顧客。
例如，如果顧客在其購物車內加入的第一款商品是奶昔，那么這將影響TxT的推薦，這些推薦基于顧客過去購買的商品、當下購買的商品以及商店售賣的商品，
TxT在Analytics Zoo (這是由英特爾開發并開源的大數據分析+AI平臺)上開發。
其中，英特爾和漢堡王合作創建了一個端到端推薦流水線，包括分布式Apache Spark數據處理和在英特爾至強集群上進行的Apache MXNet訓練；TxT還借助Analytics Zoo平臺的RayOnSpark庫進行部署，讓企業能夠直接在現有集群上運行程式。
王路洋表示，TxT已經帶來了一些令人驚訝的銷售洞察，發現漢堡王的顧客在任何天氣都會點奶昔——即使天氣很冷。而當人們把高熱量食物而非低熱量食物加入購物車時，他們更愿意再點一份甜點，
王路洋說：“漢堡王一直致力于改善顧客體驗。TxT人工智能推薦系統可以讓漢堡王更深入地了解顧客習慣，并從根本上更充分地與顧客進行溝通。”
