详细内容或原文请订阅后点击阅览

借助 Amazon Nova Sonic 和动态菜单显示，由人工智能语音驱动的得来速订购

2025年10月16日 18:36 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在本文中，我们将演示如何使用 Amazon Nova Sonic 和 AWS 服务实施快速服务餐厅 (QSR) 得来速解决方案。我们将逐步构建一个将语音人工智能与交互式菜单显示相结合的智能系统，提供技术见解和实施指导，以帮助餐厅实现得来速运营的现代化。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
人工智能 (AI) 正在改变快餐行业，特别是在效率和客户满意度交叉的得来速运营中。传统系统在服务交付方面造成了重大障碍，从人员配备限制和订单准确性问题到跨地点不一致的客户体验。这些挑战，再加上劳动力成本上升和需求波动，促使行业寻求创新解决方案。在这篇文章中，我们将演示如何使用 Amazon Nova Sonic 和 AWS 服务实施快速服务餐厅 (QSR) 得来速解决方案。我们将逐步构建一个将语音人工智能与交互式菜单显示相结合的智能系统，提供技术见解和实施指导，帮助餐厅实现得来速运营的现代化。对于快餐店来说，在高峰时段风险尤其高，因为顾客和员工之间漫长的等待时间和沟通不畅会严重影响业务绩效。常见的痛点包括订单准确性问题、不同班次的服务质量差异以及处理客户需求突然激增的能力有限。现代消费者期望在数字订购系统中体验到同样无缝、高效的服务，这为语音 AI 技术支持 24/7 可用性和一致的服务质量创造了前所未有的机会。Amazon Nova Sonic 是 Amazon Nova 系列中的基础模型 (FM)，专为支持语音的应用程序而设计。通过 Amazon Bedrock，开发人员可以使用 Nova Sonic 创建能够理解口语、处理复杂对话交互并为实时客户参与生成适当响应的应用程序。这种创新的语音到语音模型通过以下方式解决了传统语音应用的挑战： 准确识别跨口音的流式语音，并对背景噪声具有鲁棒性 适应语音响应
准确性 Amazon 系统 客户 一致的 使用 现代化 问题 劳动力 等待时间 服务质量 质量 语音 得来 交叉的 背景噪声 人工智能 处理 结合的 Sonic 技术支持 开发人员 行业 应用程序 响应的 服务 不一致 相结合的 不一致的 客户需求 运营的 应用的 可用性 AI Nova 消费者 交互式 鲁棒性