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AI促使多家定制网络开发公司与食品领域的初创公司进行合作。他们正在与该领域的大公司竞争，并基于独特的AI融合产品给这些大公司带来很强的竞争压力。

虽然许多食品订购app正在收购这些公司，但其中一些公司选择与其正面竞争。食品领域的AI正在涌现，使得所有公司在该领域获得技术杠杆。

“除了专用配送车队（全国最大的配送车队），AI模型还有助于确保为客户提供高度准确的交付承诺，并能有效地履行承诺。我们在三方市场中使用AI/ML，为客户带来令人惊叹的的体验，业务开始增长，运营效率开始提高。”Swiggy工程与数据科学主管Dale Vaz如是说。

高效规划和需求预测

AI使公司能够进行更系统的规划，许多顶级AI公司都有专门的团队以服务于快速增长的食品订购市场。这会对这些公司未来几个季度的需求估算方式产生重大影响，也会对规划整个业务生命周期的峰值和低谷期存在杠杆作用。

从需求的角度来看，有些公司也在努力使用AI来改善他们的物流。借助机器学习咨询，公司能够以更有效的方式规划交付路线及物流。虽然食品订购业是资源密集型的一方，但交付和物流领域同样很复杂。每个交货代理商的时间必须采用正确的路线进行优化，以确保持续的运输和休息时间，这种以效率为导向的模型必须使用AI和机器学习进行优化。

比如，Swiggy就使用AI来为其车队规划最佳路线。该公司收购了一家名为Kint.io的双人AI创业公司，以强化自身AI技术和集成度。

通过数据洞察进行优化

这不仅仅是为最近的交付代理商提供最佳路线，也包括需求方面的优化。AI的运用为消费者提供更好的选择，还有助于优化食品订购方式。数据被反馈到算法中并进行测试，然后将应用程序的迭代系统应用于特定市场以查看响应。

从复杂的数据集中驱动洞察力需要AI的功能和规模，这样才能完全发挥作用。食品订购公司还与AI咨询服务公司合作，以确保能够获得最大的成效。

从产生需求到应用库存和空间的优化，将AI作为核心技术力量具有其优势，它正在改变人们订购食物的方式，不论是设计应用程序还是人们看列表的方式。对于食品订购app来说，它能更有效地优化其服务产品。

AI也在增加数据分析的规模。通过使用高级算法、大数据分析解决方案和机器学习流程，可以更加精简地分析数据。驱动洞察力可以用来改进这些公司正在进行的大部分创新背后的核心方法，通过更快的数据流程，公司可以快速创新，特别是在食品订购领域。

人才模式与技术的转变

人才模式也在不断发展，现在需要更多的数据工程师来应对复杂的AI难题。引入AI之后，对低技术工人的需求可能会减少。AI在食品订购领域的感知方式还有另一个转变，它正在通过技术生态系统流动，但这是从战略角度来看的。在AI运作良好的领域，大量人才正在涌现。

全球的食品订购公司也在与能够大规模提供AI解决方案的业务自动化顾问和供应商合作。他们与顶级AI开发公司合作，以创造出更具竞争力的产品。虽然交付和物流是一个领域，但他们还是要留心正在该领域扩展的本地及全球竞争对手。Uber Eats和Post Mates等公司也通过AI来改变我们在全球范围内订购食品的方式。

传统食物配送服务之外的AI应用

正如所见，多家快餐连锁店通过使用AI以提供更好的食品订购体验，从Alexa-voice订购食品到更精简的网站。餐馆和连锁店正在开发自己的订购系统，该系统由AI优化，以展示其应用程序/网站最吸引人的内容。

甚至连肯德基这样的公司也要与Alexa合作，将语音AI整合到营销组合中，Alexa所有者可以要求它通过简单的语音命令从肯德基订购一些食品。该设备甚至可以分享创始人生活中的有趣见解，这是扩展肯德基故事的好方式，也结合了独特的食品订购系统。他们试图通过这种支持语音的AI程序在食品订购领域建立一个新类别。

虽然我们看到了核心AI的创新特性和功能，但公司需要不断创新以充分利用核心技术。

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