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AI 在餐飲界也卷出了「蘿蔔快跑」,打飯比食堂阿姨手穩,炒菜接近大廚

2024-07-26科技

背景設定在 2035 年的【我,機器人】裏,NS-5 機器人手起刀落,切菜速度像開了兩倍速,快過練習時長 30 年的老師傅。

雖然威爾·史密斯一臉嫌棄,但我腦海浮現的是電影中機器人公司的廣告詞:「女士們先生們,它將成為您家庭和工作中的絕佳夥伴,趕快行動,機不可失……」

現實比科幻發展得緩慢,2024 年了,大多數人還沒吃上一口機器人做的飯。

不過,也有一些機器人,已經在你看不見的地方上崗,以另一種方式征服你的胃。

2 年打出 2000 萬份菜,AI 的手比食堂阿姨穩

威爾·史密斯面對的是上千機器人方陣,進入 Chef Robotics 的工廠,你看見的是一套由 AI 驅動的機械臂系統。

這是一家總部位於舊金山的初創公司,盯準了一個小眾場景:工業廚房,為超市貨架、航空餐飲等大規模生產即食、冷凍食品的地方。

機器人不是做飯,而是「打飯」,有些類似後廚的切配工,根據菜譜預制各種冷凍食品,照顧國際口味,從印度咖喱雞塊,到意大利香蒜醬餃子。

它們不眠不休,天天準時上班,既節省了人力,也可以減少浪費,因為掌控分量比人類更精準,不會像食堂阿姨那樣手抖。

比起傳統的機器人,它們又更加姿態靈活。各種類別的食物,主食、蔬菜、肉類、醬汁,塊狀、絲狀、流體狀,都可以夾起來。

遇到不同形狀的容器、不同速度的傳送帶,機器人總會讓食物落到正確的地方。

分量不一的食物,機器人照樣可以對癥下藥,用不同的工具抓取大份和小份。

什麽,難道之前不是用機器人包裝的嗎?

並不,這行也是勞動密集型的,傳統的機器人更適合罐頭等單一食品的大規模生產,人類比機器人靈活多了,可以適應不同食譜的生產線,而且某些難搞的食材,如米飯或碎芝士,過去很難用機器人操作。

工人們待在冷藏室裏,連續幾個小時舀豌豆、薯仔或米飯,工作內容很枯燥,讓人想起卓別林在【摩登時代】裏擰螺絲的經典場面。

正因如此,Chef Robotics 創始人兼行政總裁 Rajat Bhageria 覺得,機器人在這個領域仍然大有可為,關鍵是能不能做到一點:讓機器人像人類一樣,給各種類別的食材裝盤。

但這是一道「先有雞還是先有蛋」的難題。

ChatGPT 等大語言模型從互聯網學習數據,但食品行業並沒有很多現成的訓練數據,食物的情況又很復雜,可能會變形、黏膩、潮濕…… 所以,為了生成有用的訓練數據,必須在現實裏部署機器人。

Chef Robotic 的系統經過了數萬小時生產數據的預訓練,然後在工廠上崗,安上網絡攝影機和傳感器,其實就是在繼續訓練,同時它們會和人類協作,不是一開始就完全自動化。獲取的數據越多,AI 越進步,機器人也越來越自主。

在過去的兩年裏,Chef Robotic 生產了 2000 萬份菜肴,在美國和加拿大的六個城市部署了機器人,並學會了如何運算元百種食材。

大語言模型預測句子中最有可能的下一個單詞,而 Chef Robotic 的模型,知道機器人接下來該采取哪個動作。

Chef Robotic 不直接出售機器,而是出售服務,走機器人即服務 (RaaS) 模式。

北美即食餐飲品牌 Amy’s Kitchen 是其中一個客戶,一個 Chef Robotic 系統可以完成兩到四名工人的工作,上下的浮動,具體取決於是什麽食材。

機器人把人的活給幹了,那人負責幹什麽?

目前來看,人類還是要在輕觸式熒幕上輸入生產的食物名稱,幫機器人連線好要用的器具,甚至在生產線上和機器人協作,各裝各的菜。

至於未來,Amy’s Kitchen 提出一個設想:人類管理和維護機器人就好了,比如在機器人忙著分裝的時候,保證食材充足。

但聽著,只是給機器人打下手換了個高大上的說法。

機器人加快效率,人類在角落輔助機器

AI 最強大的影響將以具身智能的形式發生在物理世界,物理世界占 GDP 的 90%。

Chef Robotics 創始人兼行政總裁 Rajat Bhageria 如是說。

當 AI 生成文案、圖片、影片屢見報端,讓格子間打工人戰戰兢兢,線下的變化雖然更為低調,卻也持續不斷地發生,百度旗下的無人駕駛車「蘿蔔快跑」就是一個例子。

其實,餐飲機器人從來不是新鮮事,但隔三差五總會有新的動態,存在感更強的,是比 Chef Robotic 離餐館更近、直接做飯給顧客吃的機器人。

輕食品牌 Sweetgreen,2023 年 5 月推出了沙拉制作機器人。

五顏六色的食材放置在管道裏,機器人控制好份量,將羽衣甘藍、芝士等食材放到傳送帶上的碗中,並進行攪拌和混合。

看起來不高的技術含量,Sweetgreen 其實花了多年的時間研究。比如,山羊芝士容易結塊,櫻桃番茄容易被壓扁,讓機器人對這些食材「得心應手」,費了一番功夫。

和 Chef Robotic 的情況類似,Sweetgreen 的人類員工也不能閑著。

他們全天盯著螢幕準備補充食材,把做好的沙拉送給顧客,有時候負責收尾,往沙拉上添加香草、牛油果等機器人還沒法操作的食材。上完一天班,還要清潔機器人系統。

Sweetgreen 說得很好聽,午餐高峰期,只需要一到兩個人類員工和機器人一起制作沙拉,而傳統流程需要七到九個人。機器人 5 分鐘不到就能制作一碗沙拉,人類員工處理一份訂單卻需要 15 分鐘。

除了節省時間和人力,機器人還能避免忙中出錯、混淆訂單,保持份量的精確和統一。這話很耳熟,Chef Robotic 也是這麽講的。

但真的降本增效了嗎?Sweetgreen 拒絕對外透露機器的制造成本,到了 2024 年初,只開出了兩家自動化餐廳,並且選址都在郊區,需求並沒有那麽大。因為不確定自動化能帶來多少利潤,摩根士丹利分析師也保持謹慎觀望。

類似地,休閑快餐品牌 Chipotle 從 2022 年開始,試點制作玉米片的機器人 Chippy,減輕員工的負擔。按下葫蘆又起瓢,Chipotle 發現,Chippy 並沒有想象中好用,因為清潔起來太麻煩了。

但 Chipotle 並沒有放棄,也許是派的活不對,太為難機器人。2023 年,他們又開始試驗切開牛油果並去皮、去核的機器人 Autocado,更方便人工制作牛油果醬。

簡而言之,在目前這個階段,後廚也好,前台也罷,有了機器人,人類仍然在打工,圍繞機器人力不可及的部份,更換了工作內容。

2017 年烈火烹油的無人零售,只是概念性的無人,那些原來負責收銀的店員,轉而負責機器暫時無法操作的業務,比如現制食物、補充貨架。

如今,這樣的故事依然沒有什麽本質的改變。

機器人還在復刻人類的初級階段,但標準化即是力量

冷冰冰的「白人飯」,機器人已經在做了,強調「鍋氣」的中國菜,機器人也在挑戰了。

史丹福大學的 ALOHA 機器人,今年 1 月驚艷亮相,可以做出滑蛋蝦仁、幹貝燒雞、蠔油生菜等菜肴。

別急著高興,ALOHA 的能力分為兩部份,一種是能夠自主完成的,一種是需要人類遠端操作完成的。炒滑蛋蝦仁之類的復雜任務,就屬於後一種。ALOHA 可以模仿學習,但還遠遠不能到達你點什麽它都給做的境界。

輝達高級科學家 Jim Fan 也發過推文解釋,ALOHA 仍然有人類遠端控制,並非獨立自主,應該將它看成一款精良的跑車,高超的賽車技巧還是要看人類。

一方水土養一方機器人,國內當然也有專攻炒菜機器人的公司,其中有代表性的是 AI 炒菜機器人公司橡鹿科技,最近再獲京東近 2 億元戰略投資。

圖片來自:見浮水印

他們的炒菜機器人「美膳獅」,服務門店超千家,涵蓋八大菜系超 800 道食譜,打出「真爆炒、鍋氣足」「接近專業廚師炒制」的口號,相對更加自動化。人類把食材放到相應的位置之後,接著美膳獅可以自己投菜、投料、控溫、炒菜甚至洗鍋。

人類還是要發揮一點作用的,更重要的是,美膳獅想做的也不是超越大廚,而是復刻大廚,推進中餐標準化,加快連鎖店鋪擴張,盡管支持菜譜微調辣度、酸度、熟度等,做的本質還是標準化的事情。

這就很有意思了,在做飯這個博大精深的領域,我們離完全自主的機器人廚師還很遠。

但論標準化,從打菜到炒菜,很多環節都有公司在參與了,機器人不手抖、不喊累、不浪費、水平穩定,人類要麽被擠占位置,要麽被派到新的崗位輔助機器人。

人類的智慧和老祖宗的技藝還沒有完全被征服,可標準化已經足夠解決市場的大部份需求。

一個代表性的前例是壽司機器人。

1981 年,日本公司 Suzumo Machinery 發明了世界上第一款壽司機器人,用途就是捏飯團。發展到現在,壽司機器人已經根據偏好的口味,控制飯團的大小和硬度。

當初,壽司機器人的推出遭受了很大的阻力,因為壽司被認為是一門匠人的工藝,壽司本身也昂貴而奢侈。時至今日,仍然有【壽司之神】這樣的紀錄片,將制作壽司的過程看得至高無上。

但壽司實作廉價、大規模生產,回轉壽司連鎖門店擴張到全球,離不開機器人的貢獻。不是所有餐館都請得起十年磨一劍的壽司大師,也不是所有人都會去一號難求的百年老店。很多時候,不難吃其實就可以了。

未來,我們在超市買冷凍食品,或者下館子聚餐,都有機會吃到機器人做的飯,但很可能毫無所覺,或者並不在乎。

一葉知秋,管中窺豹,未來面對其他 AI 生成的事物,作為消費者的我們,內心活動未必不是這樣。

張成晨

利若秋霜,辟除兇殃。 工作郵箱:[email protected]

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