在上海虹桥的一家雅乐轩酒店，主厨David Jiang过去根据入住率和含早餐的客人数备餐。但他发现，有早餐权益的客人里，最多有一成并不会来吃。怕不够，厨房还是会多做一些。
2026年6月，团队开始用Winnow Foresight辅助备餐。按Winnow10月发布的采访，前两个月，这家酒店每位用餐客人对应的早餐浪费量减少了67%。它不是让客人少吃，而是让厨房少做那些总会剩下的菜。
这是一门围绕剩饭做起来的生意。Winnow在2025/26影响报告中称，使用其技术的3500多个酒店、餐厅等地点，合计每年节省的食物成本已超过1亿美元。这是公司统计的客户节省额，不是Winnow自己的营收。
它的产品也在变化：过去主要盯着垃圾桶，告诉厨师今天扔了什么；现在开始在开餐前回答，明天究竟该做多少。
垃圾桶里，有采购表看不到的成本
采购记录能告诉酒店买了多少鸡蛋、面包和蔬菜，却不能直接回答：哪些做成了早餐，哪些卖不出去，最后又有多少进了垃圾桶。
Winnow的VisionAI把摄像头和联网秤装在丢弃食物的地方，识别被扔掉的食物并记录重量，再把结果汇总成报表。厨房看到的不再只是“今天有几袋垃圾”，而是哪种食物、在什么时候、浪费了多少钱。
VisionAI在食物丢弃处记录浪费，设备形态来自Winnow官网。
但看见浪费，并不等于浪费会自己消失。
希尔顿在2026年1月公布，和Winnow等伙伴开展的Green Ramadan项目已覆盖14个国家的45家酒店。酒店不只是装设备：团队每周复盘，把部分自助取餐改成现场烹饪，采用更小的份量，面包也改为装盘提供。AI提供记录，厨房和餐厅改变做法。
这些细节比“识别准确率”更接近客户买单的理由。少做一盘没人吃的食物，需要厨师相信数据，也需要服务方式跟着变；不是识别出一盘剩菜，就已经省下下一盘的成本。
年度合同约1万美元，卖的还有教练
以VisionAI为例，AWS Marketplace上的卖方定价表给出了一个参考：单个厨房站点的年度合同金额约1万美元，具体取决于厨房规模和运营复杂度。它不是面向所有厨房的一口价。
官网列出的收费结构则是一次性配置费，加按站点报价的持续订阅。配置包括安装、团队培训和初期支持；订阅包含分析平台、厨房报表和厨房教练服务。
这解释了为什么它没有把生意止于卖一台摄像头和一把秤。
单店需要有人把报表里的异常变成备餐调整；连锁集团还需要看不同酒店的执行情况，发现哪些门店已经改了、哪些仍在重复浪费。Winnow的Hub提供跨站点视图、对比和持续报告。硬件负责收集，软件让管理者看见变化，服务推动厨房行动。
对买方来说，续费的问题也就很具体：过去一个月，这套系统有没有继续帮助厨房改变采购和生产，而不只是继续生成图表。
不想装设备的酒店，也能开始
不过，完整的摄像头与秤系统，并不适合每一家餐饮业务较轻的酒店。
2026年9月，Winnow正式发布Foresight。它和希尔顿厨师共同开发，面向这类酒店，把入住信息和过去的剩余数据转成逐菜备餐计划。产品可以独立购买，也能作为原有Vision系统的附加模块，不需要额外安装硬件。
计划落实到具体食物，而不只是一个总用餐人数。来源：Winnow官网。
工作由开餐前和收餐后两段组成：厨师先看下一餐的生产计划，可以逐项修改，再打印或分享给当班同事；收餐后，用手机拍下各项剩余食物，系统估计剩余量，确认后用于下一次预测。
收餐后的记录，成为下一餐计划的输入。来源：Winnow官网。
这和给主厨一句“明天少做10%”不同。上海酒店的案例里，炒面剩余量减少83%，白菜减少78%；但白肉火龙果受到欢迎，团队反而要准备得更充足。目标不是把所有食物一起砍掉，而是把有限的备餐量分配得更接近需求。
从商业上看，这一步扩大了Winnow可以卖给谁。大型厨房继续使用设备来连续测量，小型酒店则可以从手机上的计划开始；原有客户也有了一个开餐前就能使用的新模块。新增的是一种进入厨房的方式，不只是旧报表里又多一张图。
Foresight保留了一个重要动作：厨师能修改预测，再把计划交给当班团队。AI不必先赢过主厨几十年的经验，才有机会进入这间厨房；它得先把建议变成一份主厨愿意调整、同事拿到就能照着准备的清单。
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