在臺灣高度競爭的餐飲市場，連鎖火鍋品牌「五鮮級」以高CP值迅速拓點。然而，規模擴大的同時，也放大餐飲業長期存在的「經驗黑箱」。為了扶植在地服務品牌，並為百工百業種下數位升級的智慧種子，經濟部商業發展署推行「智慧雨林產業創生計畫」，致力於助攻連鎖企業跨越數位門檻，打造智慧營運的實證典範 。
面對品質不穩、人力短缺、顧客回饋碎片化的三大挑戰，在商業發展署的政策助攻下，五鮮級決定攜手學校及資服業者，啟動「AI 助攻智慧餐飲」計畫，率先在高雄寶陽旗艦店導入AI服務體驗，將門市營運從過去的「收盤」清潔，升級成「收建議」與「收數據」。
五鮮級國際餐飲總經理柯李興指出，過去因教育訓練不一致，各店憑自己的手感出餐、缺乏數據化標準，「雖然SOP寫得很漂亮，但到客人桌上就不是那個樣。」
火鍋是一個高度可比較的生意，沒有華麗裝潢的防護罩，當顧客坐下來後，看到的就是一盤肉和一鍋湯。而五鮮級想做的，是把最關鍵的出菜交給AI補強，由AI先檢查，人員再做最後確認。
AI不是挑毛病，而是守住品牌長相
第一個落地五鮮級的AI工具是「出餐前品質確認影像模組」，每一盤肉離開出餐口前，先經過鏡頭掃描，AI會把現場影像和標準版比對。一旦出現異常，螢幕立刻提醒外場人員修正，再端到客人桌上。過去，這只能靠資深人員目測把關，現在變成「AI 品檢，人工複核」。
呼應計畫中強調的人機共創精神，這種做法的關鍵不是炫耀AI多聰明，而是提升人力運用效率，同時拉齊所有門市的品質線。對於平價的五鮮級連鎖火鍋店來說，這是品牌穩定度的生死線。
第二個工具「主動式影像服務驅動系統＋語音互動許願池」，處理的是「桌邊1分鐘的真心話」。
做法是設定機器人在用餐達到一定時間後、回到桌邊主動發問「今天吃得滿不滿意？哪一道最想回點？有沒有你想吃、但我們現在還沒做的口味？」顧客直接回答，不用掃QR Code、不用打字，聲音即時被記錄、轉成語音資料庫，再交給語言模型做歸納整理。
傳統蒐集顧客意見會出現兩大問題，一是客人嫌填線上問卷麻煩，只願意給星等，也不講述原因；二是公開評論（如Google評論）向負面傾斜，通常是不滿的人才會花時間寫長文。結果，店家長期聽到的是抱怨，很少聽到真正被顧客喜歡的具體想法。
五鮮級現在取得的，則是另一種資訊：被顧客真心讚賞的品項、一直有人詢問卻從未上架的火鍋等資訊，這些即時語音回饋後來影響新品研發，讓公司決定把老顧客懷念的經典商品「請回來」。
更微妙的是，這類互動避開了員工逐桌詢問的尷尬。團隊觀察，這種互動比紙本問卷更容易蒐集到有意義的抱怨與靈感，有效深化顧客與品牌的對話。
第三個面向是把「今天發生了什麼」，直接扣到「明天該怎麼準備」。
AI系統每天彙整銷售、庫存、天氣、節慶，甚至外送平台流量等因素，提出「明天要準備什麼、備多少量」的建議清單，同時提醒何時補貨、哪個品項快不足。過去，這些決策多半靠店長抓感覺或片段記憶；現在則變成即時、可追溯的數據化備貨模型。好處除了降低食材浪費外，也讓內部管理更有效率；教育訓練不再只靠資深店長口耳相傳，而是「邊操作邊上手」，把同一套做法加速複製到新店。
機器人會做調查，人機協作再進化
如果把這套AI想像成一位「無形的副店長」，它每天在做三件事：盯品質、收意見、做排程。店長不用再同時當品管、客服、採購預測師，現場壓力少一點，營運節奏也更穩。
在這項計畫中，擔任執行角色的雲悅科技團隊將「影像辨識結果」、「POS系統資料」、「語音互動模組」和「機器人的行走及服務流程」，進行深度整合。
雲悅總經理鄭榮輝指出，早期餐飲機器人多半只是標準規格品，負責把餐點送到桌邊就退場，缺乏與顧客互動，但這次的做法不一樣，藉由AI影像驅動機器人，讓它不僅遞送餐點，還能在特定時間重回到桌邊，進行餐後詢問與意見蒐集，這才是真正的人機協作。
柯李興對AI導入的成果充滿信心，坦言接下來的目標將瞄準北部再開設40~50家門市。而支撐這個擴張野心的即是「AI助攻智慧餐飲」計畫，透過視覺AI確保每一份肉品的「質與量」，以及機器人分擔「遞送」與「回饋蒐集」的重複性工作。
學界協力│學術力量集結，煉出可複製的餐飲SOP
服務業最常感嘆，「標準都有寫，但人不一樣，結果就不一樣。」在門市現場，品質控管仰賴資深員工的眼力、手感與臨場判斷，但這也成為連鎖品牌擴張時最難格式化的環節。
而五鮮級選擇打開這個黑箱，將現場經驗寫入程式碼的工作，交由明志科技大學領軍，集結高雄科技大學、致理科技大學、龍華科技大學、中華醫事科技大學的學術力量，搭配雲悅科技與亞博福爾摩沙兩家資訊服務業者，將五鮮級高雄寶陽旗艦店打造成「AI助攻智慧餐飲」的實驗場域。
他們的目標清晰，就是將日復一日的營運流程，透過AI變成可複製、可標準化的SOP。
首先要解決的，是餐飲業最直接影響顧客滿意度的環節：出餐品質不一。主導技術開發的明志科大工業工程與管理系教授王建智說，「服務業不可能為高精度的設備投入高昂成本。所以，我們必須把AI模型和硬體成本壓到一個門市願意買單的水位，同時維持足夠的辨識準確度。」
於是，團隊設計「影像辨識＋商品外觀標準比對」模組，放在出餐口充當最後一道關卡，系統會即時比對每一盤肉品是否符合標準版。
此外，明志科大團隊還針對視覺、語音、服務機器人設計流程，舉辦AI工作坊 ，讓學生參與實作，並將相關AI設備融入未來的課程規劃，實現產業人才的永續發展 。
這項合作的長尾價值，在於它是可以被移植的。像是影像品管、桌邊語音許願池，可用在火鍋以外的場域；備貨建議未來甚至能往零售、外帶專門店等場景移植，將單一品牌的現場經驗，昇華為可跨產業複製的智慧服務解決方案。
