卤味门店的计价比想象中复杂：同一个品类可能既有按份卖，也有按重卖，还有「拼盘」这种组合计价。这决定了卤味的 AI 识别不能照搬烘焙按个计价的方案。
一、计价链路
识别品类 → 取该品类的计价方式 → (按重时读取电子秤) → 计算金额 → 输出到 POS/小票
关键在于品类的计价属性要在商品库里配置清楚：
| 品类 | 计价方式 | 依赖 |
|---|---|---|
| 鸭脖 | 按重 | 电子秤读数 |
| 卤蛋 | 按个 | 无需称重 |
| 拼盘 | 组合 | 子项单价 + 重量 |
如果商品库里没有计价属性这一层，识别结果就没法自动算钱。
二、识别难在哪
- 同品类不同部位外观相近：鸭翅、鸭掌、鸭锁骨颜色纹理接近
- 堆叠与遮挡：散装陈列，商品互相压着
- 反光：卤味表层油亮，灯光下高光明显
因此识别区要尽量收窄可控：固定托盘、固定俯拍、固定光照，比开放陈列架上识别稳得多。
三、硬件形态的选择
卤味门店常见两种形态：
- 一体化收银机内置识别：占地小，适合柜台空间紧张的门店
- 独立 Linux 边缘盒子 + 客户自有客户端：算法独立部署，与前端解耦，适合已有自研系统的连锁品牌
第二种形态的好处是：算法与前端解耦——品牌方可以继续用自己的收银界面，识别能力以接口方式接入。
四、连锁场景要额外考虑
- 商品目录集中管理：总部维护，门店同步，避免各店一套
- 上新与下架节奏：季节性商品频繁上下架
- 数据留存：识别记录用于核对订单准确率、发现异常
- 多门店一致性：识别效果不能因门店设备差异而大幅波动
五、验收建议
按订单准确率而不是帧识别率验收：一单里有多个商品，只要有一个错，这单就要人工介入。以「单」为单位的指标更接近顾客体验。
火眼识别在卤味连锁有 Linux 盒子的算法部署实践，见 火眼识别官网。