在數字時代，支付方式的演進不僅令消費者受益，也推動著餐飲行業的變革。兩項頗具創新性的支付技術，即視覺識別結算和RFID感應識別結算，正嶄露頭角。銀歌AI視覺結算將對這兩種技術進行深入的對比分析，探討它們的優勢、劣勢，以及它們對未來支付體驗的潛在影響。
銀歌AI視覺結算&RFID識別結算
01相比傳統結算：效率提升
視覺識別結算=RFID感應識別結算
兩種結算方式均能替代人工收銀結算，節省人工。加上一卡通、微信、支付寶、人臉識別等快捷支付手段，都可以達到提升就餐體驗和運營效率的目的。
1、RFID芯片結算臺：采用先進的RFID射頻讀寫技術，通過在碗碟和餐具的底部嵌入RFID芯片，實現對所選菜品的自動識別，包括種類、數量和價格等關鍵信息。一旦餐具進入結算區域，系統將迅速、準確地完成結算過程，為用戶提供了一種高效、智能的用餐支付體驗。
2、AI視覺結算臺充分發揮圖像識別技術的能力，利用高度精準的深度學習算法，系統能夠快速而準確地識別餐具的大小、形狀以及菜品的特征。一旦圖像識別完成，系統會自動進行菜品的辨識和數量計算，最終通過計算總價完成自助結算。這種智能化的AI視覺結算方式不僅提高了結算速度，同時為用戶提供了更便捷、高效的用餐結算體驗。
02精度、速度、環境比較
1、精準度：視覺識別結算99.8%+ ≤RFID識別結算100%
2、結算速度：視覺識別結算 = RFID識別結算
3、餐盤要求：視覺識別結算 ≤ RFID識別結算
RFID芯片結算臺，其核心是搭配智能餐具，每個餐具配備了專用芯片。這一智能設計允許餐具在堆疊或側翻的情況下仍能順利識別，而且不受外界因素的影響。每個結算臺最多能同時識別20個餐具，且識別速度需0.1秒。在芯片損壞或感應失靈的情況下，只需更換相關餐具即可迅速解決問題。
視覺識別技術在智慧食堂中也發揮著重要作用。這一技術不僅能夠識別市場上大部分通用餐具，包括密胺、陶瓷、不銹鋼等，而且通過深度學習的方式不斷提升對新型餐具的適應能力。視覺識別技術在處理餐具時的靈活性允許其適應部分重疊或遮擋的情況。但是完全重疊或遮擋將影響識別結果。
03運維情況
在引入RFID芯片結算的舊食堂中，需要面對的挑戰之一是前期大規模更換專門的芯片餐具。在使用過程中，由于長時間使用或受到一定的高溫環境影響，芯片餐具的損壞率相對較高。此外，一些特殊場景可能需要少量定制的餐具，增加了管理復雜性。對于損壞餐具的排查，也需要相應的人力成本來維護和保養。
而對于AI視覺結算而言，前期需要進行視覺識別學習。在這個學習階段，一臺機器可以同步其他場景內的視覺結算設備，使得系統逐漸熟悉并識別不同類型的餐具。相比之下，AI視覺結算后期的維護成本相對較低，因為系統在學習過程中逐漸適應多樣化的餐具。
綜合來看，RFID芯片結算在餐具更換和損壞排查方面存在一些管理難題，而AI視覺結算通過學習和同步機制，降低了后期維護的成本，為食堂管理提供了更為靈活和經濟的解決方案。
