2019年7月，北京大学开端试行识菜结算机械人。这款菜色辨认机械人熟悉食堂内200多款菜色，使用AI图片辨认手艺，能够按照食品纹理在2秒内辨认菜品，大幅进步了餐厅结账速率。

　　两年前由于事情行动太慢而被CaliBurger“卷铺盖”的主动化烹调机械人Flippy，颠末改版后从头回归快餐店的后厨。

　　IBM曾和美食杂志《Bon Appétit》协作停止了一个风趣的尝试，将《Bon Appétit》中超越一万份食谱输入野生智能机械人沃森的“大脑”，推出主厨沃森（Chef Watson）创意食谱分解网页。只需输入想吃的菜系或食品品种(如墨西哥餐或面食)，再加上一个主题(如万圣节)，就可以够获得一份创意食谱。大概是AI的口胃和人类纷歧样，Chef Watson食谱的文娱性远远高于适用性。它常常输出像“可可加上藏红花、黑胡椒搭配杏仁和蜂蜜”这类不服常又安康的早饭组合，或是”用玉米粉圆饼片搭配牛肉和无花果，然后浇上磨碎的咖啡豆”等“漆黑摒挡”。

　　本年头，食物制备主动化公司Miso Robotics推出了新款产物Flippy Robot-on-a-Rail，简称Flippy ROAR。和前一代Flippy差别的是，Flippy ROAR不只能煎汉堡排，还可自力建造多种食品，包罗鸡柳、鸡翅、炸薯条、薯饼、洋葱圈、热狗、披萨等。

　　Firmenich调味品公司总裁Emmanuel Butstraen暗示，新冠疫情危急改动了食物立异格式和消耗市场，“我们必需以更快的速率，以更大的缔造力来了解和应对快速开展的需求。不管是经由过程供给温馨和愉悦的时辰，仍是处理向更安康的食物和饮料的更大改变”他说。“AI的参加使我们可以更好地操纵差别的原质料去探究新的创意线索。思索到特定的产物参数，比方100％自然身分和法例请求，该手艺加强了我们的调味师创立优良口胃处理计划，并加快了我们产物研发的才能。” 今朝关于中国的美食，Firmenich正对基于其中心口胃的几款新型野生智能风味停止初级测试关于中国的美食。

　　本年10月，微软公司与瑞士调味品公司Firmenich协作，以Firmenich公司的原质料数据库为根底，用AI研制出一种用于动物性肉类替换品的轻烤牛肉口胃。这款口胃汇合了Firmenich共同的配料和“SmartProteins”在动物卵白替换品方面的专业常识。旨在满意客户对替换卵白质的需求，并在一系列卵白质根底上阐扬感化。针对愈来愈受欢送的无肉安康饮食，在咸味食物、甜食和饮猜中创立素食和纯素食，为此类用户供给传统的肉类和奶类产物的替换品。

　　因为烹调自己的变量太多，要构成一份甘旨的食谱，必需对食材品种、形态、重量、火候、温度及烹调方法之间的相干性等停止完全的阐发比对。今朝还没有呈现能完整告竣以上请求的AI手艺。

　　十年前我们去查询拜访中国公司，能够就是数一数卡车的数目，近年，我们发明了所谓的“科技造假”,以至会呈现相干财产。

　　跟着野生智能主动化和图片辨认手艺逐步成熟，食谱辨认的相干研讨已连续停止了数年。食品身分辩认可协助我们办理养分摄取状况，也能为厨师及烹调喜好者供给灵感。但烹调举动自己的变量极大，加上食品图片质量受拍摄手艺、间隔及情况等身分影响，如今的食谱辨认手艺还没有成熟，仍有很多成绩尚待处理。想要得到新食谱，上彀搜刮枢纽词大概对照相愈加便利牢靠。

　　研发团队以猕猴桃和海鲜作为尝试工具，先操纵高效液相色谱法和睦相色谱法阐发大批海产的气息构成，肯定差别气息的浓度及其嗅觉阈值，将信息输入Foodpairing的数据库，再一一与猕猴桃的气息相互比照。尝试成果显现，最合适搭配猕猴桃的海鲜为生蚝。大厨随即用这两样食材缔造了新菜Kiwître，胜利得到很多美食批评家与门客的好评。

　　食堂阿姨遍及以为，机械人虽能在人多的时分减轻她们的承担，可是她们对很多菜的价钱烂熟于心，计较起来十分快，识菜机械人仿佛无足轻重。不只是大学食堂，已有愈来愈多餐厅开端利用AI辨认菜品主动结账的功用。如Microsoft的员工餐厅，一位员工暗示，自利用了主动识菜结帐体系，“结账工夫从五分钟酿成五秒。”既能大幅缩减结账工夫，又能削减人力本钱。识菜机械人正逐步成为餐饮业的新宠。

　　Foodpairing就是一个经由过程化学手腕阐发食材气息，以AI算法手艺婚配食材，供给食材搭配倡议的网站。经由过程野生智能运算，阐发比对食品气息，能协助厨师开辟新食谱，改进现有菜色口胃。

　　在深圳举办的第22届中国国际高新手艺功效买卖会上，煲仔饭机械人、汉堡机械人、五谷豆乳机械人、棉花糖机械人、冰淇淋机械人等多款智能餐饮机械人云集，惹起参展公众争相照相、体验。

　　“智能相对论”看到，很多门客会带着镇静的表情走进“机械人餐厅”，但关于一般家庭和小我私家而言，主动化烹调装备就没那末好用了。

　　一些同窗暗示，这款机械人其实不克不及很精确的辨别馒头和包子、土豆烧鸡和红烧肉和大碗米饭和小碗米饭的区分。购置这些菜品的时分，常常需求再核实一下价钱。

　　在效劳厨师和餐厅的同时，Foodpairing网站经由过程部分免费的情势关于中国的美食，为普通用户供给酸奶、麦片等新奇的搭配口胃，日趋扩大本人的食材香料数据库。操纵机械进修手艺，主动获得差别地域的消耗者在交际收集中关于菜色和潮品口感的会商，和大厨们放在网上的食谱。在此根底上，Foodpairing也开端阐发差别地域消耗者的口胃偏好，并为食物公司供给关于产物口胃的倡议，协助他们猜测新产物的市场反响，削减开辟新品时酿成的食品华侈。

　　一位FANLAI烹调机械人的用户曾总结了智能炒菜机械人的缺陷:必需本人筹办配菜、必需本人掌握好配料重量、必需本人放配菜到牢固盒子、只能抄牢固重量之内的菜肴，并且只能用来炒菜。一些智能炒菜机公司会供给公用配菜包，但价钱稍贵。“实在(炒出来)滋味还能够，可是比本人炒的差远了。锅不消洗可是要洗濯装备也是费事。而市情上许多这类装备厂家是没有供给配菜的，假如要本人洗菜和切菜也就很费事了，并且重量掌握也是没法子增长的，只能多炒几回！”

　　针对这个不敷，Facebook研讨团队转换了考虑标的目的，将图象到食谱成绩公式化为前提天生成绩。操纵食品图片和对应食谱来做AI模子锻炼，利用预先锻炼的图象编码器和成合成码器，让它们操纵从输入图象和身分共现中提取的视觉特性来猜测一构成分。将图象及其响应的成排列表为前提天生指令序列，推导出它们的加工方法，构成多份能够的食谱。再按照加工方法的能够性从高到低布列，以此天生终极食谱。

　　主动化厨房机械报酬烹调方法、内容大批反复且重视出餐服从的快餐范畴供给了新的处理计划。红色城堡连锁店副总裁Jamie Richardson暗示，“主动化厨房机械人能够负担厨房里的那些反复、耗时又伤害的事情，让后厨员工没必要在高温闷热的油锅前事情，能够在更宁静的情况下，卖力客户效劳、食材筹办等此外营业，增长用人服从。”对餐厅而言，不单能节流很多本钱，也低落了食品病原体传布的能够性，和职员频仍打仗所带来的新冠传染风险。

　　因为食物在加工后常常会构成严峻的形变，并且身分常常在烹调的菜肴中被袒护。加上质料、调味料、菜色品种及烹调方法的多元，包罗温度、火候、烹调工夫等建造过程当中的些微差别，城市使餐点发生变革。这些变量为食谱辨认增长了很多难度，因而，这款能够承受任何图片的FB体系以至不克不及精确判定图片内容能否为食品。当研讨团队导入玉轮图片时，体系将其认作煎饼；而皮卡丘的图片则被辨认为煎蛋。

　　固然如今的AI还没法不变地输出立异且公道的食谱，但纯真阐发各种食材之间的婚配度，仍是能够做到的。

　　AI的参加让新菜开辟事半功倍，为苦思冥想搭配食材的大厨节流很多工夫。这一新奇的创作方法让很多厨师和餐厅对这套体系布满爱好，如西班牙的斗牛犬餐厅和纽约的Eleven Madison Park便开端和Foodpairing睁开协作。

　　2017年，麻省理工学院计较科学与野生智能尝试室（CSAIL）的研讨职员依此思绪，创立了一款名为Pic2 Recipe的使用。Pic2 Recipe操纵神经收集手艺美食网官网，能从食品图片阐发食材的身分，反向推导出建造过程当中利用过的质料，并向用户保举相似的食谱。研讨团队借助内含上百万份食谱的Recipe 1 M数据库来锻炼Pic2 Recipe的神经收集体系，让它能在各个食品图象和其对应的身分和食谱之间成立联络。但照片质量对辨认成果的影响较大，拍摄角度、远近、摆放和灯光等差别场景下的统一食品，能够得出差别辨认成果。

　　“智能相对论”查询到，客岁，Microsoft公司与瑞典酿酒厂Mackmyra和Fourkind协作，推出环球第一款由AI制作的威士忌。由Microsoft Azure云端及Azure认知效劳供给酒厂的机械进修模子，并操纵现有的配方、贩卖数据和客户爱好等数据，让AI透过大数据从超越7000万个方法及口胃当选取建造办法。这款AI设想的单一麦芽威士忌被描述为带点果味、橡木味及少量咸味的佳酿。别的，调味料公司McCormick、包装食物公司Conagra和百事可乐公司也都在用野生智能来缔造新的食物口胃。

　　2018年，Facebook野生智能研讨所的研讨职员利用和Pic2 Recipe差别的演算方法，开辟了另外一个AI食谱天生体系，藉由美食图片辨认餐品的菜名、食材质料构成与加工法式。

　　即便具有大批的食谱及食材相干数据，因为未对食材自己停止阐发，Chef Watson和Strono仍旧不克不及很好的把握食材之间的婚配度，输出的食谱像是将食材和烹调方法的随机组合。

　　其次，主动化炒菜装备千篇一概的做法与滋味，关于大都家庭和小我私家而言过于单调。就像网友说的: “机械人最大的劣势该当是行动的分歧性，但这个实在同样成了机械人最大的优势，最少在炒菜这个范畴来讲。中国人仍是喜好本人每次做出纷歧样的滋味。”

　　今朝，佛山、广州、江门等地曾经有13家机械人餐厅落地；超200余台各种餐饮机械人单机装备，在北京、江西、陕西等10余个省市的病院、贸易中间、景区、大学和政企单元完成运营。

　　野生智能想要胜利阐发食谱，必需先弄分明图片中是甚么食品；再揣度出食材和配料的加工历程。但现有的AI在第一关就被卡住了。

　　因为人类品味食品时所发生的口感多数来自嗅觉，一名米其林三星大厨曾提出假说:假如两种食品的气息构成越类似，他们就该当越简单被搭配成一道胜利的菜肴。这一假说成为Foodpairing开创人Bernard Lahousse的灵感滥觞。

　　如许的体验其实不契合一样平常利用需求，Pic2 Recipe的结合创作人暗示:“最主要的成绩就是怎样得到准确的图象比例。人们在拍摄食品照片时，老是有许多不愿定身分，好比拍摄间隔的远近（影响食品的巨细），拍了一盘菜仍是多盘菜（也能够某盘菜的一部门）关于中国的美食。但这些成绩也通情达理，究竟结果你把一块放大的饼干给一般人看，他们也有能够会误以为是一块煎饼。”这些不愿定身分形成Pic2 Recipe的辨认准确率只要65%，研讨团队正在提拔Pic2 Recipe的精准度，并持续丰硕它的妙技。

　　再者，Flippy ROAR毗连的MISO-AI体系可及时领受定单，按照定单次第、菜品信息和建造时长，自立决议计划建造的优先级，在长工夫内最大化地完成多个定单。补偿了以往“行动慢、服从低”及“没法随机应变”的缺陷。Miso Robotics为Flippy ROAR订定的价钱比前一代低落了一半，并供给月租机械和保护晋级的效劳。本年七月美食网官网，Flippy ROAR和快餐连锁店White Castle协作展开试运营，试用胜利后将逐步投入各门店。据VentureBeat报导，Flippy ROAR也将在CaliBurger的50家分店投入利用。

　　Flippy ROAR接纳了计较机辨认、深度进修模子和智能传感器手艺，经由过程烹调进修锻炼，让它把握差别食品的烹调方法、所需时长美食网官网、温度，和其他相干本领。在实践操纵过程当中，厨房职员可经由过程触控面板掌握Flippy ROAR，其配套的运转轨道，让它在厨房的挪动愈加宁静便利。操纵视觉辨认手艺定位厨房器具、辨别食品品种、监控食品熟度；以智能传感器检测烧烤板温度等内部信息，作为Flippy ROAR下一步行动的根据。若呈现煎糊或起火等不测情况，则会疾速收回警报。

　　不但是IBM，麻省理工学院也做过相似的测验考试。2018年，MIT的门生公布了AI披萨主厨Strono。研发团队从食物blog和食谱网站上汇集了数百种手工披萨配方，构成一个“披萨食谱数据库”，操纵开源的机械进修模子textgnrnn，让Strono从中进修，以现有质料和食谱做为参考，创作出它本人的创意披萨食谱。这些食谱和Chef Watson一样，也存在一些凡人难以想到的搭配，如蓝莓、菠菜和羊奶酪披萨；培根、牛油果和桃子披萨等。Strono的披萨食谱还发清楚明了一些底子不存在的食材，好比“wale walnut ranch dressing”。为了完成尝试，研发团队约请了波士顿手工披萨店Crush Pizza的老板兼主厨，按照Strono的食谱实践做出这些披萨。Strono的作品中，最受欢送的是虾、果酱和意大利腊肠的搭配。Crush Pizza的老板已将Strono的这款创意披萨参加菜单，供客人享用。

　　主动烹调机械人只能建造内置食谱上的菜色，还必需根据规格筹办牢固品种、重量的质料，如许有限的烹调方法、重量和口胃其实不克不及满意普通家庭本性化的饮食需求。因而，主动化烹调装备并未在C端获得提高。

　　固然，Flippy ROAR并不是独一的商用厨房东动扮装备。旧金山比萨连锁店Zume Pizza利用大批机械人来压抑披萨面饼；汉堡连锁店Creator借助传感器和微型计较机来筹办餐点。波士顿餐厅Spyce Food设有半主动化厨房，切配、炒菜、装盘、洗碗局部由机械人完成，可在1小时内消费近200份套餐。

　　传统的食谱辨认体系被表述为一个检索使命，按照嵌入空间中的图象类似度评分从一个牢固的食谱材料库中检索出来的。这类体系的机能在很大水平上取决于材料库的巨细和多样性，和所学的嵌入质量美食网官网。缺陷是当材料库中不存在查询目的的婚配菜谱时，这些体系就会生效。

　　气息阐发运算和大数据阐发处置充实阐扬野生智能的劣势，为食物定制口胃、优化口感供给处理计划，也放慢了产物研发的周期，削减食品华侈及人力工夫本钱。将研发职员从大批反复劳动中束缚，得以更专注于AI做不到的事，如新配方的试吃、品尝和改进。

　　AI手艺野生智能在快餐消费主动化、算法婚配食材、新品研发等方面已趋成熟，成为厨房里的好辅佐。野生智能没法代替人类厨师，却能让大厨为虎傅翼，协助我们具有一个由更好的食品缔造的，更好的天下。

　　“觉得食堂变得更高峻上了，机械的收银速率和食堂阿姨差未几。”一位同窗说，“不外，假如野生收银和机械人收银都空着，我仍是会挑选食堂阿姨，由于食堂阿姨站得更前面，而且当你还没接近，她曾经主动地帮你算好了代价。”