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中國首個AI廚王誕生，苦練7噸菜通過「圖靈測試」！網友：機器人都比我會做飯
最近，一位AI炒菜機器人不僅向人類大廚發起了PK，而且還通過了「圖靈測試」：根本吃不出來是AI機器人炒的！而在這背後，竟然是1.5個億的投入和近7噸菜的訓練。
你敢相信麼？機器人，正式和湘菜大廚「叫板」了！
最近，這位名叫「美膳獅」的AI炒菜機器人，向湘菜大師楊孫師傅正式發起PK——
桌子上同樣擺著兩份備好的食材，雙方需要炒同樣的三道菜：XO醬筍炒海螺，小炒黃牛肉，辣椒炒肉。
接下來，就是見證奇蹟的時刻——
計時開始。
這道XO醬蘆筍炒海螺，楊師傅已經開整了。不過另一邊，機器人還在氣定神閒地休息中。
大概1分50秒後，機器人才開始炒制，它能追得上楊師傅嗎？
讓人驚訝的是，才炒了1分半，機器人這邊的第一道菜已經出鍋了？？
緊接著，在1分52秒時，第二道菜也火熱出爐！
總共用時3分08秒，機器人炒制的三道菜全部出鍋，完美交卷！
相比之下，楊大廚在用時上的對比就比較慘烈了：9分32秒。
不過，炒菜需要比較的，還是色香味。
在北京三里屯，我們隨機採訪了10+路人，展開了盲測實驗。
在口感的偏好上，大家對機器人和人類大廚的手藝各有偏好。
這一位路人堅定認為，右邊的菜出自人類之手，但它實為機器人的大作。
更多人的評價是：沒吃出啥不同。
也就是說，美膳獅或許已經通過了「圖靈測試」？
隨後，消息靈通的小編打聽到，目前全國包括上海、北京、重慶、南京、瀋陽、深圳等城市的諸多知名餐廳都已經在用AI炒菜機器人了。
而且和之前這波PK的結果一模一樣，只要這些門店的店主不說，消費者並無察覺！
除此之外，在另兩項指標上，機器人的出餐速度是人類大廚的3倍，因為它可以一「人」玩轉三台機器。
從人體損耗上來看，AI大廚只用了33個動作，就完成了人類需要298個動作才完成的事，明顯更省力。
如此看來，中國的餐飲後廚，或許正在進入AI機器人時代。
專業炒菜機器人，重塑餐飲業FLR
是的，在人機PK中表現驚豔的機器人美膳獅，已經進入了中國餐飲後廚，服務門店超千家，最長的餐廳工作時間已超過了500天。
2024年，成了現炒回歸年，堅決對預製菜say no！
目前，華東地區的諸多著名連鎖餐飲，包括一些上市餐飲企業，都已經聘請這位「大廚」上崗了！
一位廚師就能管上三台，出餐效率倍數級提升
比如，在金鼎軒，師傅哐哐幾勺後，它炒制的小菜就可以上桌了。
每一盤，都是一場味蕾的盛宴。食客們非常滿意，忍不住點頭稱讚。
不用懷疑，你眼前這桌熱氣騰騰、色香味俱全的大餐，就是出自機器人大廚之手。
下面這盤菜，就是小編親自試吃過的。說不是人類大廚做出來的，我還真不太信。
想做一盤青椒炒肉？把切好的豬肉交給機器人，剩下的時間，我們在旁邊哼著小曲兒等著就行。
只見「大廚」靈巧的機器手臂開始嫻熟地攪拌、翻炒，等肉炒到差不多的時候，再倒入切好的青椒。
數分鐘後，一盤香氣撲鼻的青椒牛肉就出鍋了！看看這色澤，這油光，簡直讓人垂涎三尺。
近兩年的實驗證明，AI炒菜機器人美膳獅已能給餐飲業帶來985效應——菜品還原度超過90%，人效提升80%，能耗節省45%。
在美膳獅的幫助下，某品牌在半年間，就新開了50家門店。
八大菜系，AI大廚也能包圓
縱觀國內，如今在全行業上崗的機器人「師傅」，已經達到了數千台。
川菜、湘菜、粵菜、閩菜、蘇菜、浙菜、徽菜、魯菜，可以說，就沒有機器人大廚不會的。
辣子雞丁。
蔥爆羊肉。
滑蛋蝦仁。
油燜大蝦。
不誇張地說，千道菜譜是有的。
總之，這位由橡鹿科技帶來的名叫「美膳獅」的大廚，優點就是——真爆炒、鍋氣足。
怎麼做到的？讓我們來逐一分析。
炒菜的靈魂是鍋氣
對烹飪有所參悟的讀者們，一定早已領悟到——
炒菜，最核心的就是火候變化（溫度曲線）和投放調味料時機的精妙結合，宛如一個魔法時刻。
為什麼每個廚師都「千人千味」？同樣的菜，投料時間、順序不一致，滑炒、爆炒、溜炒、熱鍋熱油的火候不一致，都會有味道差異。
因此，機器炒菜最重要的，就是實現火候變化和投料時機與份量的結合。
而美膳獅AI炒菜機器人與其他機器人的不同之處在於，它完整記錄了大師的炒制流程。
中餐中的所有步驟，都化為秒、克、度、轉/秒的物理組合，大師的炒制過程則作為菜譜程序匯入了機器人大腦。
所以，每餐都是按最高標準的廚藝炒制，口感始終如一。
《舌尖上的中國》之所以如此動人，跟節目畫面中那撲鼻而來的鍋氣不無關係。
所謂「鍋氣」，就是「煙火氣」，就是美食之靈魂所在。
「沒有預製菜，全靠猛火炒」。
為了炒出這股「鍋氣」，機器人要克服的難題有許多。
比如，要保留中國人傳統的炒鍋材質和工藝，還要在這個條件下做好「像人炒」一樣的溫度控制。要實現全方位模擬大廚攪拌，避免過老過生。
鍋氣的秘密是AI控溫
通過自研的機芯，美膳獅已經攻克AI控溫這個難題，形成行業獨特的鍋體材質和控溫技術。
1000台機器炒制口味相同
它能根據食材克重、起始鍋溫、各地功率的不同，自適應烹飪需要一個最佳溫度。
AI控溫最終的理想效果就是——
1000台機器炒制同一道菜，口味一致。
而一台機器炒一道菜1000次，口味依然一致！
1台機器1000次炒制口味相同
而為了實現AI控溫，團隊大概炒了兩噸的菜，一年的投入大約在1.5億元。
是的，AI炒菜機器人的研發並不便宜。
在下圖中可以感受一下，AI控溫的一個具體場景。
在炒制-洗鍋-炒制的環節，以及一道菜結束鍋溫很高的時候，美膳獅都會做到無論降不降溫，炒制溫度都可以自適應，不會糊鍋。
AI炒菜機器人的「手」和「腳」
鍋體
要還原中華美食文化，一口好的鍋具非常重要。
為此橡鹿科技研發了一款行業首創的鍋體材質，做到了「無塗層、不粘鍋、升溫快、長期使用無需換鍋體」。這款鍋不僅出品更有鍋氣，並且比起氮化鍋和滾筒鍋，一年能節省接近萬元的換鍋成本。
據說為了測試這一款鍋，橡鹿科技的研發團隊也是測試了上百種材質。
火候
烹飪過程的精髓還有火候。
美膳獅，能在26秒內迅速升溫至300度，鎖鮮爆香，為還原美拉德反應創造條件。
對烹飪有瞭解的讀者們都知道，如果在鍋體溫度較高時下冷油，就能快速鎖住食物水分，產生爆炒香味，讓口感外焦裡嫩，這就是AI大廚能還原的「熱鍋冷油」技術。
另外，還需要讓鍋體均勻受熱，保證食物的成熟度和口感。
炒芥蘭時，假如鍋體受熱不均勻，就會出現前半部分熟了，後半部分沒熟的情況。美膳獅就完美避開了這一點。
之所以能攻克炒制有適配的火候，穩壓核心專利技術是一個基礎。
這要求AI炒菜機器人在不同地區、不同時段、不同電壓下，都能保證輸出功率就是8800W，實現穩定可靠的加熱曲線。
目前美膳獅通過演算法補償，功率的偏差達到了<1%。
投料
上面那一盤盤琳瑯滿目的菜品，炒出來的過程也少不了適時加入油鹽醬醋。
機器人大廚的這個部位，就是用來投料的。醋、老抽、生抽、鹽水、蚝油、油、味水、澱粉、烹飪水，洗鍋水，一應俱全。
通過高精度蠕動泵，投料的誤差直接控制在了0.1克。
不僅如此，在什麼時刻投多少盒料、運動到什麼位置、每個位置是否相互干涉，也全都精確到了毫米。
洗鍋
一個優秀的炒菜機器人，怎麼會需要人類洗鍋？
當然是能自己把自己給洗了。
洗鍋水一倒，攪拌器一掄，鍋自己就能變得乾淨。
人類只需要拿抹布一擦，這口鍋就乾淨如新了。
為讓餐廳用得好，打造了支AI廚師教練隊伍
AI炒菜機器人的生意，比想像中要更複雜，為什麼？
第一，這個生意在全世界沒有可參考的先例。
第二，在行業裡也很難找到優秀的答案。
第三，把機器人交付給餐廳只是開頭，要讓它在後廚和一個人類廚師一樣「存活」下來，讓餐廳真正用得好，還涉及菜譜復刻、用電改造、動線設計、幫助餐廳搭建AI大廚團隊等等環節。
這也就意味著，AI炒菜機器人的生意鏈條會比想像中更長，一旦磕下也比想像更有壁壘。
而破解的「法門」，就是客戶成功服務！通過它，就能幫餐廳老闆改善財務模型。
也就是說，美膳獅的AE團隊（AI廚師教練團隊）不僅僅需要是AI炒菜機器人的專家，更需要是餐飲行業的專家，甚至是能夠做餐飲品牌戰略諮詢和落地的專家。
而這種金字塔尖的復合人才，放眼整個行業，寥寥無幾。
幸運的是，通過兩年的時間，美膳獅培養了這麼一支團隊，他們能為客戶提供標準、專業的系統化的服務流程。
不管是菜譜研發、菜譜復刻，還是單店使用、多店使用、AI廚師團隊搭建，這支服務團隊都能幫助客戶搭建一整套的「機器人」使用系統，讓購買機器的客戶經營無憂。
此前，在服務型機器人的場景，不少機器人被指「噱頭」，無法盈利。因此，或許真正決定這些企業生死的因素，是能不能讓客戶真正用起來，並且用得好。
從AI炒菜機器人出發，雖然過程比較艱辛，但我們似乎看到，至少有服務機器人代表正在將這個難題破冰。
說到這兒，大家可能開始好奇：這個AI炒菜機器人到底如何研發的，用這個思路做機器人的公司又是一家什麼樣的公司？
專注「Robot + Food」
橡鹿科技是一家成立於2021年，由騰訊、IDG、原始碼資本、京東投資數億元，核心創始團隊均來自於網際網路、人工智慧、餐飲行業的頭部企業的專用機器人公司。
橡鹿科技定義自己為一家局部研發、全程整合的專用機器人公司。
在研發美膳獅炒菜機器人的過程中，為了100%復刻大廚中餐的「色香味」，橡鹿科技針對性地自研了加熱技術、溫度控制等技術。
比如，中餐對於火候的要求非常之高。火力快速精準地變化，以及持續穩定的火力輸出，對於烹飪中餐都是非常基礎和重要的要求。
橡鹿科技自研的溫控技術，能在電壓波動的情況下精確地控制溫度和功率，保持在1%以內的精度。而市面上的通用的解決方案，不可能做到這一點的。
除了精度之外，中餐炒制過程中還有快速升溫的要求，每台機器出廠後，還需要在加熱性能上保持一致性，為此，橡鹿科技研發了自己的專用電機——磐石機芯。
攪拌系統，用的是潛水艇技術
美膳獅的行星攪拌系統，甚至採用了潛水艇科學家指導的核心專利技術。
如下圖所示，攪拌系統的兩個軸，就像太陽系中的行星，一根軸能圍繞太陽公轉，而自己又在進行自轉。
其中，副鏟負責水平翻炒，主鏟負責上下翻炒。與之同時的高速攪拌，則可以把食材拋向空中。
這種行業首創的六維攪拌設計，能夠在翻炒時實現無死角的全方位覆蓋。無論是想要生熟老嫩，都可以做到自由控制。
此外，在與鍋體直接接觸的攪拌片上，橡鹿科技也提出了一種獨有的設計——不但能在炒菜時防止粘鍋，而且還能在自清潔時把鍋洗得更乾淨。
結構如此複雜的攪拌子，其擁有的零件數量也達到了46個之多。
通用機器人 VS 專用機器人
「點石（硅）成金」的老黃上用一排人形機器人將GTC 2024的開幕演講帶向高潮，預示著今年將是機器人賽道爆發的一年。
今年已經過去的4個月，通用人形機器人成為了科技行業熱點頻出的第二條「黃金賽道」。
按照Figure AI的設想，未來通用人形機器人將會代替人類去執行很多危險的，枯燥的體力勞動。
但目前接入OpenAI大模型的Figure 01，只能幫人類拿蘋果、做一些分類整理的任務。
如果那時的通用人形機器算是18歲成年的話，現在它們可能才剛呱呱墜地，這一路走過去還不知道需要多長時間。
不過，從上文我們可以知道，在機器人科技樹的另一個分支裡，人類水平的自動化卻已經實現了——中國的炒菜機器人，已經真正走進了餐廳的後廚，甚至大有變為「烤箱」等產品的普及程度之勢頭。
就像電動車作為交通行業應用最廣的「專用機器人」，在中國重塑了國內的汽車行業，成為了「中國製造」走向世界的成功範例。
脫胎於中國的炒菜機器人，或許也會像自動駕駛汽車一樣，成為從中國走向世界的出口新形式。
相比較而言，通用機器人的適應性更強，能在不同環境和場景中執行「多種任務」；但專用機器人在執行「特定任務」時，效率會更高，也更具性價比。
此前火爆全網的斯坦福Aloha，是通用機器人的邏輯，它的理想狀態是機器人操控實現切菜、打蛋和炒菜功能，目前是人在背後操控機器人全流程。
中國的專用炒菜機器人美膳獅，也還需要人類完成食材擺放這一步，但剩下的投菜、投料時序，自適應炒菜所需溫度，已全部實現無人化。
中美炒菜機器人走出了兩種發展路徑，二者是通用炒菜機器人和專用炒菜機器人的差異。
在橡鹿科技看來，以自動駕駛汽車和炒菜機器為代表的專用機器人，未來的需求不會遜色於通用機器人。
相反，當越來越多的專用機器人出現在日常的生活之中，通用機器人才會變得更多，更有用。
換句話說就是，專用機器人能夠完全自動化整個生產過程，那麼單元之間的連接將會很方便地被通用機器人完成，相當於專用機器人對通用機器人進行了賦能。
所以，做專用機器人時，不需要考慮會不會被通用機器人替代，而是要考慮將某件事進行自動化之後的商業機會有多大。
只要有需要人做而人不能做，或者人不願意做的事情，就是機器人的機會。
具體到炒菜機器人，就是一個很典型的場景。
但凡你隨便找個餐廳訪談，招聘一定會是他的核心難題。而廚師行業新鮮血液越來越少，也已是一個不爭的事實。
一方面，是高強度的勞動——大部分廚師的工作時長接近12小時，對於早餐店來說更是需要早上4、5點就起床準備。
另一方面，是工作環境惡劣——需要長期在高溫高濕的工作環境，還有燙傷、靜脈曲張等職業病。
招聘難是餐飲業八大頑疾中最痛的一點
AI炒菜機器人的出現，正在緩解餐廳和廚師之間的矛盾，廚師有個助手，工作就更體面了，餐廳也緩解了招聘壓力，整個社會也彌補了廚師的缺口。
對於餐廳老闆來說，自動化能帶來更低的管理成本和經濟成本，是他們願意去追求的。
對於消費者來說，如果餐飲業採用炒菜機器人的成本能低於採用預製菜的成本，從而使得商家使用預製菜的比例降低，也一定會讓他們更滿意。
那麼問題來了，當前炒菜機器人的自動化程度，到哪一階段了？
瞄準「L4」，攻堅「L2」
在橡鹿科技看來，炒菜機器人可以分為三個階段：
- 對餐飲行業進行資料化和標準化，使得炒菜機器人能夠100%復刻人類菜品；
- 數位化應用決策，使得炒菜機器人能夠輔助菜品的研發；
- 資料的反饋及使用，使得炒菜機器人對於口味有自我演化的能力。
從這個維度上來講，炒菜機器人和同樣瞄準人類4大本質需求——「衣食住行」提供自動化解決方案的自動駕駛汽車相比，同樣有很多相似之處。
與自動駕駛技術現在處於L2階段的情況類似，如今的餐飲，正處於資料化和標準化的階段。可以認為是炒菜機器人1.0階段，核心任務還是資料收集、數位化。
只有過了這一階段，對烹飪過程進行了數位化之後，才能進行模型的應用，即感知和決策。而再下一步，就是資料的反饋和使用。
第一階段，炒菜機器人的核心還是復刻。
這個過程中有了大量的烹飪資料儲備，如白菜炒熟的照片和不同烹飪程度的顏色、酸度等資訊。
第二階段，就是輔助研發了。炒菜機器人能引導廚師如何調整菜品的味道和烹飪參數。
目前，廚師需要自己調整溫度等參數，而希望未來他們能通過自然語言指示機器進行調整。
比如要求辣椒炒肉要帶一點姜的味道，菜譜就會自動生成細節，比如在那個階段應該放薑。
到第三階段，就是為什麼要放薑絲？應該厚一點還是薄一點？姜味應該大一點還是小一點？如果未來做了更多感知，就能達到這一步了。
甚至還能生成資料，總結出不同地域、屬性的人的口味。這樣，AI就總結出了對菜譜和口味的偏好，甚至對口味的演進還有了自我探索的能力。
到這個階段，就可以真稱得上是「L4等級的」自主烹飪機器人了。
不過，目前整個AI炒菜機器行業還主要聚焦在復刻階段，距離L4的「自動駕駛」還非常遙遠。
探索NLP和CV的應用
如今的炒菜機器人，就像正在接受學前教育的孩子，有能力，但沒有認知和資料。
目前，機器使用的是正向邏輯，廚師使用的是反饋邏輯。要到達使用視覺拍攝來確定烹飪程度的階段，需要進一步的發展。
比如，利用CV探索出一個關於烹飪工藝的「函數」，包含多種元素在某一時間軸上的加入。比如加多少油、多少鹽，用多大火力，在最後時間點上應該出來的是什麼口味。
如果通過視覺識別出烹飪的細節，比如紅燒肉到了這個溫度，才能出這個顏色。如果達到了這一步，就真正閉環了。
接下來，橡鹿科技會做的，就是從根據食譜炒菜的正向邏輯，轉變為根據材料變化炒菜的反饋邏輯，再從復刻菜品的複製邏輯，轉變為利用資料、視覺、AI等幫助廚師研發的輔助研發邏輯。
那時，整個行業的自動化程度和效率，還會再進一步提高。 (新智元)