Aji IQ
面向食客的菜品级智能。知道点什么菜,而不只是去哪家店。
- 菜品级评分每道菜单上的菜都会得到一个 10–98 的分数,而不是给餐厅打分。
- 三大引擎,一个数字贝叶斯质量模型、128 维口味向量、群体信号层。
- 用清晰的语言解释高置信度的分数附带文字说明:评论者喜欢什么,有什么需要留意。
- 口味匹配两位食客面对同一道菜,会根据各自的口味画像看到不同的分数。
- 团体用餐Together:邀请朋友(无论是否安装 App),实时投票选菜,达成共识。
- 多源融合8 个平台的评论与信号融合为一个分数。
Aji 家族——菜品、饮品、计划、场所。底层一套平台。
我们为每份菜单上的每道菜评分——再用清晰的语言解释这个分数。Aji IQ 已在底特律和安阿伯上线。底下还有 1,022 个市场就绪,等待 6月11日。
面向食客的菜品级智能。知道点什么菜,而不只是去哪家店。
面向餐厅的运营智能。看清你在菜品维度的口碑、菜单中的营收缺口、本地竞争位势。
使用 IQ 的食客产生菜品级信号,驱动 PRO 的分析。PRO 的运营者反馈菜单的准确度、照片和订单数据,反过来让 IQ 更精准。一个评分引擎,两个产品,两端互相强化数据。
今晚我们做点什么——由一款了解你的朋友、你的口味以及你真正会赴约的计划的 App 来回答。从任何地方保存链接。无需安装即可投票。然后到场。
MVP 开发中 · 底特律 + 安阿伯优先用同一套为菜评分的引擎做饮品级智能。葡萄酒和啤酒精确到 SKU。咖啡和鸡尾酒精确到门店。一个开关切换酒精与无酒精——系统会尊重你实际喝的那一类。
早期原型 · 含酒精与无酒精模式每一款 Aji App 都建立在同一身份、同一口味图谱、同一 AI、同一数据流水线之上。在菜品层把系统建一遍,菜品、饮品、计划与场所其实是同一种问题的不同形态。
一次登录通用所有 Aji App。一个画像、一张社交图谱、跨 App 共享需经显式授权。
128 维风味向量,从你真正喜欢的东西中学习。适用于菜品、饮品和场所。
在每一款 App 中共用的 AI。锚定在已核实的场所之上,拒绝凭空生成。
371,000 家餐厅。15.5 百万道菜单菜品。每周更新。每一个分数、每一条推荐、每一项计划的背后都是它。
四款 App。一个账户、一张图谱、一个 AI、一条流水线。平台才是产品;App 只是表层。
三层先验体系——全局、菜系、餐厅——让一家强势餐厅的新菜继承置信度,而不是被拉回全局均值。高置信度分数需要 30 条以上、跨两个或更多来源的提及。
每位食客都有一个学习而来的风味向量。每道菜也有。余弦相似度变成「想吃匹配度」。两位食客面对同一份菜单,会看到不同的分数——而且都准确。
Aji IQ 用户的第一方签到、评分与照片喂入一层实时信号,随着采用量的增加而成长。权重随置信度的提升而变化:冷启动倚重口味,成熟菜品倚重质量与群体信号。
当置信度足够高,分数附带一段由真实提及生成的清晰说明:评论者喜欢什么,有什么需要留意。数字是产品。数学是凭据。
大多数平台只在舒适的层级作答——餐厅、街区、四星。我们为每份菜单上的每道菜评分,再解释分数。Aji IQ 已在四月发布以菜单为先的评分调整,让系统回答真正的问题:点哪道菜。
Aji IQ、PRO、Discover 与 Drinks 共享一个账户、一张口味图谱、一个 AI 同伴和一条数据流水线。食客把信号送给运营者。运营者反过来打磨食客看到的数据。Drinks 借用了菜品向量;Discover 借用了场所图谱。单一产品的公司不会像平台那样产生复利。
首个市场上线之前,已配置好 1,022 个市场。类型系统、i18n、合规姿态、评分基础设施——一开始就为全球准备就绪。分阶段是给没有立场的人的。
Aji IQ 在底特律和安阿伯的 4,340 家餐厅之上学到它所知道的一切——这两座城市拥有那种值得在菜品层评分的移民饮食文化。每一个分数都能追溯到你今天就能吃上的一餐。我们做的比说的多。我们的客户遍布各地。
2026 年 FIFA 世界杯首次由美国、加拿大、墨西哥三国共同承办——48 个国家、16 座城市,整个夏天世界都在看北美。Aji IQ 同日走向全球——自我们开建那天起,就在系统里等着的 1,022 个市场。我们以备好的姿态迎接这一刻。
Aji PRO 紧随其后,服务餐厅。Aji Discover 与 Aji Drinks 接续登场。
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