告別淺層封裝：Palona AI深耕餐飲業，打造多模態AI營運系統

前Google、Meta高管領軍，從通用銷售轉向垂直深耕

「在流沙地基上，打造一家企業級AI公司。」這是Palona AI領導層眼中，當前創業者面臨的核心挑戰。今日，這家由前Google與Meta工程老將在帕羅奧圖創立的新創公司，正式推出Palona Vision與Palona Workflow，果斷切入餐飲與飯店服務業的垂直賽道。

這兩款新產品將該公司的多模態AI代理套件，轉變為一個涵蓋攝影機、通話、對話到任務執行的即時餐廳營運系統（OS）。此舉標誌著公司重大的戰略轉向。回顧2025年初，Palona AI曾以1000萬美元種子資金首次亮相，當時目標是為廣泛的消費品牌打造具備情感智慧的銷售代理。如今，他們選擇聚焦餐飲業，以「多模態原生」的思路，為AI開發者展示了如何超越「淺層封裝」（thin wrappers），建構解決現實世界高風險問題的深度系統。

「數位總經理」登場，全天候監控營運

對於餐廳業者而言，Palona的最新產品如同一位永不休息的自動化「最佳營運經理」。Tono Pizzeria + Cheesesteaks創辦人Shaz Khan在提供給VentureBeat的新聞稿中表示：「Palona Vision就像為每家分店派駐了一位數位總經理，它能在問題升級前發出警示，每週為我節省數小時。」

• Palona Vision: 無需添購任何新硬體，直接利用店内既有的監視攝影機，分析排隊長度、翻桌率、備料瓶頸及清潔度等關鍵營運訊號。
• Palona Workflow: 將Vision的視覺訊號與POS銷售數據、人力配置相結合，自動化執行多步驟營運流程，包括管理外燴訂單、開閉店檢查清單及餐點準備等。

垂直化的教訓：專注是唯一出路

Palona的創始團隊星光熠熠，執行長Maria Zhang曾任Google工程副總裁及Tinder技術長，共同創辦人暨技術長Tim Howes則是LDAP的共同發明人。即便如此，公司第一年的經歷也讓他們深刻體會到「專注」的必要性。

公司初期曾服務於時尚與電子品牌，但團隊很快意識到，餐飲業是一個價值上兆美元、抗衰退能力強，卻在營運效率上「極度落後」的龐大市場。「給新創創辦人的建議是：別跨足多個產業。」Zhang警告說。透過垂直化，Palona從一個「淺層」的聊天機器人，蛻變為一個能同時處理視覺、語音和文字的「多感官資訊管道」。這種清晰的焦點，讓他們得以獲取如備料手冊、客服電話錄音等專有訓練數據，避免了泛濫的通用數據抓取。

給開發者的四大心法：在流沙之上建構堡壘

面對2025年LLM模型幾乎每週推陳出新的產業現實，Palona如何確保企業級AI的穩定與價值？他們在訪談中分享了四大關鍵技術決策：

1. 專利「編排層」破除廠商綁定
   為應對瞬息萬變的模型生態，Palona開發了專利的「編排層」（orchestration layer）。該架構允許他們根據性能、流暢度和成本，隨時切換使用OpenAI、Google或開源模型，從而避免了對單一供應商的核心依賴。
2. 從理解語言到理解「物理世界」
   Palona Vision的推出，代表AI從理解文字進化到理解廚房的物理現實。系統能即時辨識「因果關係」，例如從披薩「蒼白色」的外觀判斷其未烤熟，或在陳列櫃空了時提醒經理。
3. 自研記憶體架構「Muffin」
   在餐廳場景中，「記憶」是決定互動體驗好壞的關鍵。開源工具高達30%的錯誤率讓團隊無法接受，因此他們自研了一套名為「Muffin」（致敬網頁Cookies）的專有記憶體管理系統。它能分層處理結構化數據（地址）、緩變維度（偏好）、季節性記憶（冷熱飲）和區域背景（時區），實現精準互動。
4. 「GRACE」框架確保系統可靠
   AI的幻覺在廚房可能導致訂單浪費甚至安全風險。為此，Palona內部遵循「GRACE」框架：設定行為護欄（Guardrails）、紅隊演練（Red Teaming）、應用程式安全（App Sec）、合規性（Compliance）及上報機制（Escalation），確保系統的穩定與準確。Zhang透露：「我們模擬了一百萬種點披薩的方式」來進行壓力測試，根除幻覺。

PRISM Insight: Palona AI的戰略轉向，揭示了AI新創生態正邁向成熟的關鍵趨勢。成功的定義已不再是單純接入強大的LLM API。真正的護城河來自於「垂直整合」：針對特定產業，建立專有的數據管道、客製化的記憶體架構與強健的可靠性框架，以解決現實世界中高風險、高價值的問題。這份藍圖，展示了如何超越淺層封裝，打造一家真正具備防禦能力的AI企業。