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24 小时 AI 门店管家基于视觉大模型 Mimo Vision，构建了从实时感知、智能预警到整改追踪的全链路管理中枢。该系统深度融合多模态 AI 技术与行业 Know-How，通过 7×24 小时自动化监测、动态规则引擎与可视化分析看板，助力企业实现从「人盯人」到「AI 管店」的质变升级。
01
重构门店管理逻辑：从被动响应到主动预防
传统管理模式下，总部往往通过抽样检查、事后整改等方式进行质量管控，但卫生死角、设备异常、员工违规等问题常在累积爆发后才被发现。AI 点检系统通过三个维度重塑管理逻辑：
全场景覆盖的智能感知网络
系统搭载的 Mimo Vision 大模型突破传统视觉算法的场景局限性，基于深度学习的多维度场景理解能力，可精准识别近百种业务场景。在餐厅后厨，实时监测垃圾桶满溢、生熟食混放、冷藏柜未闭合等风险；在商超零售场景中自动检测货架空置率、促销商品陈列规范、地面清洁度等关键指标；针对茶饮门店，则聚焦操作台卫生、原料合规性、客座区利用率等细节。系统能根据不同业态、不同规模门店的管理重点，动态调整监测策略。
秒级响应的风险预警体系
当检测到异常事件时，系统自动触发告警：通过 App 推送告警信息，包含店铺位置、事件类型与现场画面；对于高风险事件（如明火离人、食品安全隐患），直接联动总部管理层。这种分级响应模式既避免信息过载，又确保关键问题零延迟介入。某连锁餐饮企业接入系统后，食品安全类问题平均响应时间从 4.2 小时缩短至 9 分钟。 
数据驱动的闭环整改系统
每个告警事件自动生成数字化工单，明确责任人与处理时限。督导可通过移动端上传整改照片，系统自动比对整改前后画面，运用图像差分技术验证执行效果。所有数据沉淀至可视化看板，支持按店铺、时间、责任人等维度生成合规率趋势图与整改效率图。
02
行业化解决方案：精准匹配管理需求
针对不同业态特性，智睿视界提供深度定制的 AI 管理模块组合。
泛餐饮场景聚焦食品安全与效率提升
对于面积 30-50㎡ 的小型餐饮门店，人力短缺与空间紧凑是核心痛点。员工在高峰时段往往疲于应付订单，容易忽视冷藏柜闭合状态、操作台清洁度等细节。AI 点检系统通过「全店空岗监控+违规行为识别」双模块联动，实时追踪员工离岗时长与工作状态。当检测到员工在客座区长时间逗留或使用手机时，系统自动推送提醒至店长端，结合「排队情况监控」数据，动态优化人力排班。
中型餐饮门店（50-100㎡）的管理重心转向流程协同与坪效提升。系统内置的「翻台时间检测」模块，通过分析餐桌清洁、点餐结账等环节耗时，自动生成服务效率数据。而「生熟食区域分离监测」功能，则通过 AI 视觉实时识别砧板交叉使用风险，将食品安全违规率从每月 12 次降至 0.8 次。
在 100㎡ 以上的大型餐饮门店，系统展现出全链路管理优势。通过「后厨分区操作监控」，AI 不仅识别各区域卫生状况，更能判断工作流程合规性——例如凉菜间员工是否佩戴专用手套、热厨区灭火毯摆放位置是否正确。
茶饮烘焙场景则侧重流程标准化
茶饮烘焙行业对操作标准化与消费体验的要求近乎苛刻。在 30-50㎡的小型门店，系统聚焦两大管理维度：一是原材料合规检测，通过视觉识别原料包装完整性、有效期标签清晰度，杜绝过期物料流入生产环节；二是客座区体验管理，实时监测餐桌清洁度、垃圾桶溢满状态，确保顾客触点的品质一致性。
中型门店（50-100㎡）的管理复杂度有所提升。系统通过「制作区卫生检测」模块识别操作台面、设备等问题，配合「客座利用率分析」功能，帮助门店优化空间布局。
大型茶饮烘焙门店（100㎡以上）则需应对多区域协同挑战。系统除了检测员工穿戴、门店卫生、空岗等，还能通过「区域坪效对比分析」模块帮助管理者识别低效空间。
商超零售场景注重陈列规范与库存管理
小型商超通过「货架空位检测+滞销商品预警」，识别单个 SKU 缺货状态，当货架空缺超过 10 分钟未被补货时，自动触发库存预警。某社区超市应用后，货架满陈率从 82% 提升至 97%，连带销售额增长 15%。而「堆头商品整齐度检测」模块，则通过 AI 技术监测促销堆头的坍塌风险，避免因陈列混乱造成的客诉与损耗。
中型商超面临品类管理与服务响应的双重压力。系统通过「商品分类正确性检测」，实时监控生鲜区、日化区的错放商品。在高峰时段，「岗位覆盖检测」与「高峰期响应速度分析」双模块协同运作：当收银台排队超 x 人时，系统自动建议开启备用通道。
对于 300㎡ 以上的大型商超，系统展现出全场景管控能力。「全货架陈列完整性检测」模块可同时监控所有货架的满陈率。而「动态补货建议」模块则能够结合销售趋势和货架空位检测数据，生成动态补货计划，优化库存周转。
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技术突破：Mimo Vision 大模型构筑竞争壁垒
传统 AI 视觉方案多依赖定制化开发，存在场景泛化能力弱、迭代成本高等缺陷。Mimo Vision 通过技术革新破解行业难题：
多模态融合的场景理解能力
模型不仅识别图像中的物体与动作，更能解析场景语义。例如在「员工玩手机」检测中，系统会综合分析员工工服、手持物品和所处区域（如工作区禁止员工玩手机）等多重因素，避免将顾客正常使用手机误判为违规。这种算法准确率达 98.7%，较传统方案提升 16 个百分点。
动态自适应的规则引擎
企业可通过可视化界面灵活配置检测策略：设置不同时段的监测重点：如营业高峰期关注服务效率，闭店后检查设备关闭状态；定义动态监测区域：如促销堆头需在特定时间段保持满陈率；设定复合规则：当客座利用率超 80%且排队超 5 人时，自动触发新增人手的建议。这种灵活的配置能力使系统适配成本降低 80%，新店模型部署仅需 7 天。