老字號的「鄧師傅功夫菜」，有不少高雄人打小就喜歡吃它的蹄膀和豬腳。這家由名勝食品經營40多年的中式自助餐，強調功夫熱菜、經典家常滋味，客人上門後，直接到櫃檯看菜、問菜、請師傅打菜，帶走熱騰騰的便當，或自己端到店內餐桌上享用。
因此，現場前台人員的工作並不輕鬆，要介紹菜色、理解口味、招呼客人、心算價格、快速打餐。所以，每到大排長龍的用餐時間，因客人多、生意好，服務節奏就被拉長。
近年，內外場多聘用年輕服務人員，但他們未必能把菜的故事講清楚，也講不出店內豬腳名菜勝出的脈絡。這些痛點的出現，起因於原本「快進快出」營運模式裡的「邊走邊補」。因應全球產業AI化浪潮，經濟部商業發展署啟動「智慧雨林產業創生計畫」，致力建構智慧餐飲生態圈。在商業發展署的政策領航下，第二代掌門人鄧至佑直接啟用全新品牌的「復興北外婆家」，展開新商業模式的驗證。
數據分散，洞察難產
鄧至佑攜手高雄科技大學、中山大學、高雄餐旅大學，以及資訊服務團隊愛吠的狗娛樂、洞察科技，一起提出「鄧師傅功夫再進化－智慧餐飲旗艦計畫」。這項整合資訊流的中台工程，巧妙呼應了「智慧雨林計畫」對於強化企業營運韌性的期待。以「數據驅動的智慧營運」為核心，結合AI智慧語音點餐系統、智慧餐飲中台、智慧營運決策支援系統，將 AI導入復興北外婆家。
「整條服務線接在同一個平台底下」，是鄧至佑投入這項計畫最在意的目的。然而，餐廳並非沒有數據，而是數據散在不同角落，就像一本本無法對照的帳簿；訂位資料寫在紙本、點餐資料存在POS（銷售時點情報系統）、顧客回饋留在Line訊息，都無法一起對照「哪一天、哪一桌、哪道菜，到底發生了什麼事。」
所以，智慧餐飲旗艦計畫為了改善這些痛點，將訂位、點餐、出菜順序、客訴，甚至現場回饋，都拉進同一個平台系統，串接從前台的點餐、POS到後台的數據分析。而這項統一的資訊流（中台），正是實現「前台智慧化」、「中台數據化」與「決策智能化」的唯一基礎，主管可定期拉出報表，對照營業額、熱門菜、缺貨紀錄等，進行精準的營運決策。
前台智慧化，中台數據化
在復興北外婆家的實證場域，讓消費者很有感的應用，就是AI智慧語音點餐系統及桌邊掃碼點餐，達成「前台智慧化」。
傳統門市依賴「會說故事的外場」，如今很難要求新進員工一面介紹、打菜、心算收銀，一面還要保持微笑。鄧至佑說，AI智慧語音知識庫將「懂菜又會說菜的老員工」，複製成AI語音點餐的各種數位分身，向客人主動介紹菜色、說明口味、吃法流程（例如京醬肉絲如何搭配餅皮），擔任知識解說與推薦功能。
有了AI語音點餐後，服務員就能從重複、低效的「點單交易」中被解放，將工作重心回歸「互動」與「關懷」，且有更多時間在桌邊向客人詢問：「口味還可以嗎？要不要幫忙拍照？」實現人機協作，同時提升點餐效率與顧客體驗。
AI不是只管前台，還延伸到後台管理。智慧餐飲中台作為資訊整合的核心，將所有訂單、出菜、回饋，都拉回同一個平台，衍生出智慧營運決策支援系統，讓這家店實現「決策智能化」。
以往，業者頂多看「月報」，決定哪道菜賣得好，而這套系統數據可以細到「一筆一筆點餐紀錄」，將過往店長「好像賣得不錯」的經驗感，轉化為有憑有據的精準決策。而管理者也得以運用這些數據，進行菜單優化、採購建議、行銷設計與滿意度評估。
例如，系統能從不同時段與產品組合的銷售數據，預測年菜的精準需求，從而優化備料與採購決策，大幅降低傳統餐飲業常見的缺貨或備料浪費問題；此外，系統也能協助店長進行即時判斷，未來更有機會制定SOP與展店規劃。鄧至佑認為，現在缺工找人不易，而科技的輔助，加上菜單的簡化與數據支撐，讓這套支援系統更容易達到標準化。
不只「好吃」，還可以被教、被複製、被交班，讓功夫延續。由此可見，鄧至佑藉著數據驅動的智慧營運，可用來消減展店門檻、縮短新店長上手時間、減少缺工壓力，降低斷貨與缺料風險，同時還能持續分析顧客滿意度回饋，調整菜單結構。
對這家從家庭灶腳起家的功夫菜品牌來說，這才是數位轉型的最深層野心。它的目的不是要把員工抽離，而是留下他們的經驗、講故事的方式、炒菜的節奏，然後把做成的系統，交給下一家店，讓功夫延續。
學界協力│產學合作升級，三校跨域協力建構智慧餐飲模組
餐飲老店代代相傳「經驗值」的管理模式，是品牌轉型的最大瓶頸。結合政府計畫資源與產學研能量，高雄科大、中山大學、高餐大協助鄧至佑，將名勝食品一代店「鄧師傅功夫菜」的功夫解構成可複製、可量化的標準模組，導入二代店「復興北外婆家」進行實驗，讓走向國際連鎖化的未來店型，有了清晰的輪廓。
而參與「智慧餐飲：AI輔助與決策系統」計畫的三所大學依照「前台語音與推薦、中台數據化、產品品質標準化」三大技術模組，研發語音辨識模型訓練、AI推薦邏輯建立、營運決策演算法設計、AI感官品評系統與數位食譜知識庫建置等多項技術，為智慧餐飲系統打下落地運作的核心基礎。
例如，高科大行銷與流通管理系副教授歐宗殷帶領的團隊，蒐集菜品的語音語料，並利用先進的AI語意模型，強化系統應用於真實餐廳環境中的穩定性，將顧客口語化的描述，精準轉化為點餐內容，成功將語音辨識錯誤率降低至7.5%。
此外，高科大負責建置的智慧推薦模型，不僅可以自動生成菜單推薦與話術，為語音點餐系統提供主動服務，也進一步提升點餐效率。同時，學生在參與語料建置與模型訓練的過程中，更直接獲得計畫合作夥伴提供的企業實習機會，展現技術研發與人才培育的雙重成效。
至於中山大學資訊管理學系副教授楊淯程則是專注於AI決策演算法設計，依據營收、來客數、銷售週期等數據領域，開發設計出熱銷商品分析、搭配組合等邏輯，並協助建立AI版的銷售趨勢預測、採購誤差分析與顧客評論NLP解析（例如，把客人描述菜的味道太鹹、太油、太淡等文字評價，轉成系統看得懂的語言），讓智慧營運決策支援系統能從「單純報表」，進化為具備語意理解和自動決策建議的AI模型，用以支援名勝在菜單優化與採購預測上的應用。
高餐大旅館管理系助理教授許孟鈞的團隊，則為廚藝進行「數位化」與「標準化」，包括開發AI感官品評系統與數位食譜知識庫，透過風味雷達圖、口感層次、香氣強度與滿意度等多維度指標，建立菜品感官分析架構，為菜色的口感、風味和一致性，提供精準的數據依據。
再者，該團隊也協助將100多道料理的烹調步驟、火力設定、份量與調味參數，整理成一套「可搭配語音提示、步驟引導」的數位食譜模組，藉由菜色製程標準化，成功提升廚師訓練效率20%。透過這場跨領域的產學合作，三所大學成功地為40年歷史的功夫菜，注入最前瞻的數位靈魂。
