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移动餐车数字化管理系统 (Mobile Food Truck System) ​

版本信息

  • 版本号: v1.1
  • 最后更新: 2026-01-27
  • 变更摘要: 更新项目定位为“业务设计与决策支持中台”，明确 AI 协同边界

1. 项目愿景 ​

本项目旨在通过数字化手段解决移动餐车经营中的“位置不透明”、“合规性难追溯”及“交易效率低”等核心痛点。为经营者提供高效的经营工具，为消费者提供便捷的寻食体验，为监管方提供透明的准入依据。

2. 4D 核心逻辑 ​

  • 参与方：
    • 经营者：关注实时位置发布、订单管理、库存预警。
    • 消费者：关注周边餐车发现、在线预约、食品安全评价。
    • 监管方：关注经营许可审核、经营区域合规性监控。
  • 价值互锁：通过透明的评价体系降低消费者的信任摩擦，通过精准的流量引导提升经营者收益。
  • 时间轴：
    • MVP 阶段：跑通“采购-定价-履约-售卖”全链路，实现 AI 视觉辅助称重与无感身份识别。
    • 演进阶段：AI 识别从“后台留证”转向“前端辅助结算”，构建多智能体销量预测模型。
  • 摩擦力预判：移动端在复杂户外环境下的定位漂移问题；经营者在高峰期操作系统的交互阻力。

3. 技术架构 (业务对齐版) ​

  • 前端终端：微信小程序 (半刻食堂)，采用“动态屏幕码主扫”方案实现支付即会员。
  • 后端服务：需具备高并发处理能力，支持 AI 图像元数据与称重数据的实时关联。
  • AI 视觉链路：基于“鹰眼计划”的俯拍识别，识别盘中 Top 3 菜品占比，用于画像分析而非直接结算。
  • 硬件基础设施：
    • 称重端：工业级智能称重台 + 扫码盒。
    • 采集端：广角摄像头 + LED 补光灯带。
    • 网络端：5G CPE 工业路由器，确保图片与数据秒传。

4. 核心功能模块 ​

  • [x] AI 视觉称重：重量稳定触发抓拍，关联支付订单实现“菜品-用户”数据闭环。
  • [ ] 智能菜单求解器：基于用户口味画像与平台毛利目标，自动生成 T+1 采购排期表。
  • [ ] 动态定价引擎：临期自动触发电子价签变色，实现动态清库。
  • [ ] 合规档案：电子证照存储、健康证到期提醒。

5. 文档维护与协作指南 ​

项目定位：业务设计与决策支持中台

  • 副标题：机制 / SOP / 表单 / 指标口径治理与推演验证（AI 协同输出方案，负责人拍板；本仓库不含业务代码）
  • 核心资产：业务逻辑、架构设计、SOP 标准手册。
  • 维护工具：推荐使用 Typora / Obsidian 或 VS Code (Markdown All in One)。
  • 协作规范：所有文档更新需遵循 .agent/workflows/chinese_protocol.md 定义的 4D 思考模型。
  • 版本控制 (Git)：
    • 远程仓库：https://github.com/sdvegeta/ydcc.git
    • 提交规范：必须使用中文，前缀包括 docs (文档), feat (设计), fix (修复)。
    • 详细指南：请参阅 GitHub配置说明。

6. 待办与 Action Item (逻辑门槛) ​

  • [ ] [数据] 需提供具体的 AI 识别准确率基准（当前目标 > 85%）。
  • [ ] [硬件] 确认工控机/平板的算力是否支持本地初步图像压缩。
  • [ ] [算法] 建立“可售率”与“压秤特性”的数学修正系数。

本文件由 Gemini Code Assist 根据全中文深度基本准则自动生成。