人工智能给烹饪技术释放红利了吗？

加州的帕萨迪纳市，有家汉堡餐厅叫做CaliBurger，他们花6万美元找来了一个非常特别的新员工：机械手臂Flippy，但很不幸的是，在他上班的第一天，它就罢工了。原因很简单，“快手”动作太慢，无法应对蜂拥而来的人流的需求。此外，原本厨师在后厨时会互相交谈制作进程，协调烹饪节奏，有了“快手”后，大家需要围绕它的节奏来工作，反而降低了工作效率。

这让我想起本科毕业课题做的也是跟智能烹饪相关，做的是智能炒菜机，后面也申请了专利，所设计的结构方案大概是这样:

尽管这样的一套智能烹饪装置理论上能够满足自动烹饪的需求，但是仍然存在很多问题，其商业价值不高，因此在专利说明书中还声明：

中国专利CN201310064067.7公开了一种适用于全自动炒菜机的自动上下料装置， 主要包括机架、 导入机构、 翻转机构和多个仓门控制机构等。 中国专利CN201310064081.7公开了一种适用于全自动炒菜机的锅盖控制装置， 主要包括机架、 底座、 驱动机构以及随动机构等。 尽管上述系列专利为自动炒菜提供了炒锅装置、 洗锅装置、 出菜装置、 自动上下料装置和锅盖控制装置， 但对其进行系统集成比较复杂， 难以向现代家庭进行推广 。

在烹饪领域，机器人炒菜已经成为了许多企业提高效率的重要手段，其将机电一体化技术和烹饪技术相结合 , 将烹饪工艺加上动作标准化并转化为机器可解读的语言，使得机器在设定好的程序语言中进行“自主烹饪”。

时隔多年，尽管人工智能技术在各个领域的应用越来越加广泛，但是在烹饪领域的智能化发展速度却相对缓慢，至今市场上仍很少看到能满足广大用户需求的智能化烹饪设备， 仍然存在着许多难以解决的问题。

1. 半智能化的“智能炒菜机器人”

从家用烹饪机器人来看，它的表现确实有所欠缺。家用烹饪机器人炒的是小锅菜，众所周知，家常菜的口感应该更为优秀，而从操作表现上看，家用炒菜机器人存在着特定菜不能做、不能自动翻面、爆炒成分较低且偏煮炖等情况。

2. 难以真正满足的个性化需求

目前市面上的烹饪机器人多以“多种菜谱可供选择”，“满足你的个性化需求”作为销售噱头，但是“一千个人有一千个哈姆雷特”，每个人对于美食的理解各不相同，不能及时深度学习的程序是难以满足各类消费者真正的个性化需求的。

3. 昂贵的应用价格

技术初落地之时，所有的产品都不便宜。烹饪机器人亦然。从家用烹饪机器人来看，目前的价格一般是几千元到几万元不等，价格较低的烹饪机器人存在菜谱少、以煮炖代炒、半智能化等问题，难以真正满足用户需求。

发展烹饪机器人，先解决好这几个问题

1. 烹饪经验的“数据化”

对于烹饪经验，机器人也应该恰到好处地运用“克隆”技术。所谓“克隆”，就是将大师为机器开发设计的菜肴经过严格的筛选，对菜肴进行定性和定量分析，找出符合菜肴最佳品质的数据，建立菜肴数据信息，再将这些信息编制成软件来控制菜肴的生产。

烹饪经验的数据化可以分为三步：一是菜肴用料标准化。邀请烹饪大师为机器编排菜肴 , 并将用料和用量进行量化；二是工艺过程标准化。将菜肴的工艺流程编制成机器语言 , 使每一道菜肴都有一个固定的加工程式；三是工艺参数数据化。即对加工过程的每个动作进行量化。包括火力的选择与适时调节 、划油（煸炒）的油温控制 、原料在锅中受热时间的长短和搅拌力度的大小 、翻锅的次数和力度等等。

2. 深度学习的“图谱化”

建立深度学习系统是烹饪机器人不断完善自身技能的“杀手锏”，也只有不断的构建深度学习的 “美食图谱”，才能使机器人更加智能。深度学习更多解决的是感知问题，帮助我们构建更加聪明的机器人，提升机器人感知和判断的能力，这可以使机器人在烹饪过程中更加智能。

密歇根州立大学副教授 Arend Hintze 曾将深度学习划分为响应式、有限记忆、心智理论（Theory of mind）和自我意识四个层面。目前，作为烹饪机器人，若能做到心智理论，即归纳出周围环境并根据实际情况及时变更烹饪方式，则会引发智能烹饪领域新的变革。

3. 技术应用的“平价化”

新技术的应用可能会带来一定程度上的技术鸿沟。其所带来的也不一定知识烹饪科技应用上的不平等。麦特·雷德利（Matt Ridley）在其经典著作《理性乐观派》（The Rational Optimist）中描述了许多工人因为工业革命而失去工作，他们与机器极力抗争。但与此同时，当每个人开始能够在商店里买到更加便宜、质量更好的衣服和产品时，技术红利带来的是整个国民经济的飞跃时发展。