“為了AI控溫,美膳獅實驗炒制的菜就達7噸。”

近日,橡鹿科技聯(lián)合創(chuàng)始人楊建成出席了2024中國連鎖餐飲峰會,首次向行業(yè)披露當下AI炒菜機器人定位、發(fā)展階段和趨勢。

他認為,現(xiàn)階段的AI炒菜機器人已從自動化進化到標準化下的自動化,這一階段首要解決的是穩(wěn)定性和一致性。

通過近兩年的實驗,AI炒菜機器人美膳獅已能為餐飲業(yè)帶來985效應——菜品還原度超過90%,人效提升80%,能耗節(jié)省50%。

此外,楊建成坦言AI還未達到菜譜創(chuàng)造的階段,甚至距離輔助菜譜研發(fā)階段都還有不小距離。

在他看來,中國AI炒菜機器人最大的價值在于做了“大部分人干不好,且還大部分人不愿意干”的事,它通過標準化下自動化的方式,降低餐飲企業(yè)菜譜復刻和廚師招聘、管理的難度,降低整個后廚的成本,助力餐飲企業(yè)快速擴張。以下為本次演講實錄：

01  

要做AI炒菜機器人,而不是炒菜機

2024年被認為是“現(xiàn)炒”回歸年,人們開始重新追求人間煙火氣,希望體驗到鍋氣,這與橡鹿科技堅持的“現(xiàn)炒”賽道不謀而合。

但是餐飲品牌要實現(xiàn)“現(xiàn)炒”并不容易,它存在幾個普遍問題,工資高、人效低、成本高、毛利低。

原來后廚生產(chǎn)力模型是用幾個詞來形容:靠人、季節(jié)性、傳幫帶、一對一個性化。

所以我們一直在思考,是否有一種新的生產(chǎn)力模式,能夠讓后廚的生產(chǎn)效率和品質(zhì)得到提升,改善大家的經(jīng)營現(xiàn)狀。

我們在做炒菜機之前,市面上已經(jīng)有一些前輩產(chǎn)品,我們當時認為炒菜機是一個工程化、自動化的輔助工具,所以認為這件事情很簡單。但當我們定義我們要做一款AI炒菜機器人,而不是簡單的炒菜機時,我們發(fā)現(xiàn)這個事的難度比我們想象要大很多。

02  

死磕“精準到克”這件事

所以AI炒菜機器人的作用,歸根結底是希望能把生產(chǎn)制作這個環(huán)節(jié)變成自動化。

機器人會經(jīng)歷幾個階段,第一是自動化,這時不一定標準化,第二是標準化下的自動化,這是兩個不同的概念。

自動化的工具跟標準化下的自動化的工具差在什么地方?我們用零件數(shù)來表示。如果只是一個自動化的工具,零件數(shù)大概在180到260個零件之間,現(xiàn)在標準化下的自動化有多少個零件?760個,其中螺絲有124個。

所以當自動化工具向標準化下的自動化衍生,最大的挑戰(zhàn)在于精準動作、精準定量,我們要求AI炒菜機器人在什么時刻投多少盒料,運動到什么位置,每個位置能不能相互干涉,它要精確到毫米,這個給供應鏈管理帶來了挑戰(zhàn),但今天我們能夠交出答卷,我們的投菜投料能夠精準到克,也能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的動作執(zhí)行。

AI炒菜機器人正在通過自動化和一人能實現(xiàn)多臺同時操作的形式,幫助縮短出餐的速度,從而為商家?guī)硇噬系奶嵘?/p>

03  

做“大部分人干不好且不愿意干”的事

機器人在三種場景下有存在的意義,第一是人干不了的事兒,第二是人干不好的事,第三是人不愿意干的事。

AI炒菜機器人做的是“大部分人干不好,同時還大部分人不愿意干”的事,雖然它達不到能夠自我研發(fā)菜譜的能力,但是在標準化下的自動化的層面上,它已可以滿足去干“大部分人干不好,同時還大部分人不愿意干”的事的需求了。

我們知道餐飲業(yè)都面臨招聘難、管理難的問題,需要廚師在如此惡劣的環(huán)境下復制想要的口味,且不請假、不生病,這是當下餐飲業(yè)生產(chǎn)制作環(huán)節(jié)最大的挑戰(zhàn)。同時廚師培養(yǎng)周期長,他們長期在高溫高濕的工作環(huán)境,每日工作時長接近12小時,燙傷、靜脈曲張各種職業(yè)病是老生常談。

我們怎樣能讓培養(yǎng)廚師的成本變成企業(yè)很小的負擔,讓廚師的工作更體面,這是AI炒菜機器人存在的意義。

04  

連鎖場景機器人菜品復刻傳遞成本幾為0

另外是菜品的復刻和科學地管理。比如我之前在香格里拉擔任CTO,全球有500多家餐廳,公司總部研發(fā)的特別出名的菜品,這個菜要復制到500多家餐廳里,流程非常長,且成本極高。

同時我們應該怎么科學評價出品、廚師的能力及餐廳經(jīng)營能力,這都是當下行業(yè)存在的痛點。

AI炒菜機器人在出品評價、菜譜傳遞上,對于連鎖餐飲來說它幾乎是0成本。比如招聘廚師需要HR,管理廚師需要一個團隊,門店之間菜的傳遞和教學需要很長時間,這些問題AI炒菜機器人都可以解決。

AI炒菜機器人的定位是能夠革新生產(chǎn)力,在餐飲門店擴張的過程當中起到能讓餐飲集團出品保持一致性和穩(wěn)定性,讓菜譜的數(shù)字信息傳遞的成本幾乎為0,把廚師管理成本降到幾乎為0,幫助單個廚師或說單個菜品里的人工成本降到極低的水平。

05  

餐飲業(yè)的“985”效應

經(jīng)過接近一年我們和客戶多方工程師和經(jīng)營人員的內(nèi)測,現(xiàn)在AI炒菜機器人基本可以達到以下三個效果:

??菜品還原度超90%

??人效提升80%

??能耗節(jié)省50%

06  

AI菜譜的三個階段:復刻、輔研、創(chuàng)造

AI會怎么介入到我們餐飲生產(chǎn)環(huán)節(jié)中?我們認為分為三個階段:菜譜復刻、菜譜輔研、菜譜創(chuàng)造。

用自動駕駛來做對比,現(xiàn)在的AI炒菜機器人只能做到把大廚的手藝完整地復刻傳播出去,這是輔助駕駛,比如會開車的人也不是每時每刻都想開車,廚師也不是24小時都想“炒菜”,這是AI炒菜機器人存在的意義。

第二是不會開車的人,車技不是很好的人,通過輔助駕駛,能讓駕駛技術在旅程當中實現(xiàn)質(zhì)量提升,也就是“小白”培訓一下也能當大廚,降低深生產(chǎn)環(huán)節(jié)的準入門檻。

第二個階段AI炒菜機器人會給后廚很多模塊化的功能,后廚操作人員可以來調(diào)用這些功能來輔助菜譜的生成。

當你想要炒出爆漿感,那么在研發(fā)菜譜時,AI炒菜機器人直接調(diào)整數(shù)據(jù),設置把食材放多少克,油在多少秒達到多少度,它會出來爆漿的味型,在這個階段它開始向研發(fā)進化,但依舊處于輔助研發(fā)的階段。

第三個階段是AI炒菜機器人它會將人對烹飪的訴求轉(zhuǎn)換成數(shù)字化的內(nèi)容,就像創(chuàng)造歌曲一樣自我創(chuàng)造菜譜,比如說我們可以自定義酸度、甜度、辣度,根據(jù)輔材、主材情況,設定自己想要的大致味型,這時AI炒菜機器人會根據(jù)味型去規(guī)劃度克、秒、秒/轉(zhuǎn)之間的關系,這時已經(jīng)具備烹飪創(chuàng)造的能力了。現(xiàn)在我們在哪個階段?在第一個階段,已開始在局部形成一些對烹飪數(shù)字的積累,但距離第二個階段還有較長的距離,第三個階段就更長了,但在我看來是有機會能夠?qū)崿F(xiàn)。

07  

一萬臺機器炒同一道菜口味一致

一臺機器炒同道菜萬次口味一致

當下階段的任務所有的工作都是為了解決菜譜復刻的核心問題,我們希望出廠的一萬臺機器,每一臺機器炒同一個菜,口感是一致的。

在計算機領域里,有個詞叫圖靈實驗,比如說一個廚師和一臺AI炒菜機器人炒同樣的菜,然后兩個菜PK,調(diào)換完順序后讓你嘗一下哪個菜是人炒的,哪個是機器炒的,在這種圖靈測試下,出來結果是大部分人是嘗不出來人和機器炒制的差別。

那么一臺機器炒一萬次口感穩(wěn)定,一萬臺機器炒同一個菜口感穩(wěn)定,這需要什么?需要AI控溫。

08

每年研發(fā)超1.5億元

我給大家舉兩個場景,在真實炒菜時會有個問題叫起始鍋溫,舉例你的鍋剛炒完上一個菜,這時鍋溫為200多度,但現(xiàn)實可能菜譜是30度研發(fā),我從200度的鍋溫直接開始炒就非常容易糊,這會導致炒制高峰期要不停地洗鍋,降溫的時間非常長。

所以怎么保證AI炒菜機器人明確地知道鍋溫是多少,后直接按照上一道菜的結束鍋溫開始炒制不糊鍋,這就是AI控溫的其中一個效果,為了研發(fā)這個AI控溫我們大概炒了兩噸的菜。

另外是全程控溫,比如一臺機器炒了一個最佳菜譜,機器人會把溫度曲線學習下來,學習后再根據(jù)不同的機器、氣溫和食材,提供最佳的學習曲線,最后保證你每一次炒出來那個曲線是符合口感的,為了這個功能我們又炒了5噸的菜。

所以研發(fā)AI炒菜機器人需要很大的研發(fā)投入,目前我們一年的投入大致是1.5億元。

09

做中國烹飪廚藝的傳承者

從最開始,大家覺得炒菜機是炒大鍋菜的,然后開始跟機器PK,跟人PK,跟大廚打PK,做到現(xiàn)在大廚菜譜達到還原度超過90%,甚至在部分菜上能夠PK人類,所以這一路非常辛苦但也非常有意義。

未來,希望AI炒菜機器人能夠自己變成一個大廚,或者能為大廚創(chuàng)造一個平臺,讓那些樂于炒菜的人形成烹飪的經(jīng)驗能力數(shù)據(jù),能夠在我們的平臺上變成一個大廚網(wǎng)紅。

讓中華文明的傳承者,烹飪的傳承者,他們的拿手菜能在我們的平臺上變成一個非常暢銷的數(shù)字內(nèi)容,進而形成自己的個人品牌,能夠把中國的烹飪工藝傳播出去,發(fā)揚光大。

所以我們并不希望做廚師的替代者,而是希望做中國烹飪廚藝的傳承者。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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