AI炒菜机器人给餐饮业带来了985效应

“为了AI控温,美膳狮实验炒制的菜就达7吨。”

近日,橡鹿科技联合创始人杨建成出席了2024中国连锁餐饮峰会,首次向行业披露当下AI炒菜机器人定位、发展阶段和趋势。

他认为,现阶段的AI炒菜机器人已从自动化进化到标准化下的自动化,这一阶段首要解决的是稳定性和一致性。

通过近两年的实验,AI炒菜机器人美膳狮已能为餐饮业带来985效应——菜品还原度超过90%,人效提升80%,能耗节省50%。

此外,杨建成坦言AI还未达到菜谱创造的阶段,甚至距离辅助菜谱研发阶段都还有不小距离。

在他看来,中国AI炒菜机器人最大的价值在于做了“大部分人干不好,且还大部分人不愿意干”的事,它通过标准化下自动化的方式,降低餐饮企业菜谱复刻和厨师招聘、管理的难度,降低整个后厨的成本,助力餐饮企业快速扩张。以下为本次演讲实录：

01

要做AI炒菜机器人,而不是炒菜机

2024年被认为是“现炒”回归年,人们开始重新追求人间烟火气,希望体验到锅气,这与橡鹿科技坚持的“现炒”赛道不谋而合。

但是餐饮品牌要实现“现炒”并不容易,它存在几个普遍问题,工资高、人效低、成本高、毛利低。

原来后厨生产力模型是用几个词来形容:靠人、季节性、传帮带、一对一个性化。

所以我们一直在思考,是否有一种新的生产力模式,能够让后厨的生产效率和品质得到提升,改善大家的经营现状。

我们在做炒菜机之前,市面上已经有一些前辈产品,我们当时认为炒菜机是一个工程化、自动化的辅助工具,所以认为这件事情很简单。但当我们定义我们要做一款AI炒菜机器人,而不是简单的炒菜机时,我们发现这个事的难度比我们想象要大很多。

02

死磕“精准到克”这件事

所以AI炒菜机器人的作用,归根结底是希望能把生产制作这个环节变成自动化。

机器人会经历几个阶段,第一是自动化,这时不一定标准化,第二是标准化下的自动化,这是两个不同的概念。

自动化的工具跟标准化下的自动化的工具差在什么地方?我们用零件数来表示。如果只是一个自动化的工具,零件数大概在180到260个零件之间,现在标准化下的自动化有多少个零件?760个,其中螺丝有124个。

所以当自动化工具向标准化下的自动化衍生,最大的挑战在于精准动作、精准定量,我们要求AI炒菜机器人在什么时刻投多少盒料,运动到什么位置,每个位置能不能相互干涉,它要精确到毫米,这个给供应链管理带来了挑战,但今天我们能够交出答卷,我们的投菜投料能够精准到克,也能够实现高精度的动作执行。

AI炒菜机器人正在通过自动化和一人能实现多台同时操作的形式,帮助缩短出餐的速度,从而为商家带来效率上的提升。

03

做“大部分人干不好且不愿意干”的事
机器人在三种场景下有存在的意义,第一是人干不了的事儿,第二是人干不好的事,第三是人不愿意干的事。

AI炒菜机器人做的是“大部分人干不好,同时还大部分人不愿意干”的事,虽然它达不到能够自我研发菜谱的能力,但是在标准化下的自动化的层面上,它已可以满足去干“大部分人干不好,同时还大部分人不愿意干”的事的需求了。

我们知道餐饮业都面临招聘难、管理难的问题,需要厨师在如此恶劣的环境下复制想要的口味,且不请假、不生病,这是当下餐饮业生产制作环节最大的挑战。同时厨师培养周期长,他们长期在高温高湿的工作环境,每日工作时长接近12小时,烫伤、静脉曲张各种职业病是老生常谈。

我们怎样能让培养厨师的成本变成企业很小的负担,让厨师的工作更体面,这是AI炒菜机器人存在的意义。

04

连锁场景机器人菜品复刻传递成本几为0

另外是菜品的复刻和科学地管理。比如我之前在香格里拉担任CTO,全球有500多家餐厅,公司总部研发的特别出名的菜品,这个菜要复制到500多家餐厅里,流程非常长,且成本极高。

同时我们应该怎么科学评价出品、厨师的能力及餐厅经营能力,这都是当下行业存在的痛点。

AI炒菜机器人在出品评价、菜谱传递上,对于连锁餐饮来说它几乎是0成本。比如招聘厨师需要HR,管理厨师需要一个团队,门店之间菜的传递和教学需要很长时间,这些问题AI炒菜机器人都可以解决。

AI炒菜机器人的定位是能够革新生产力,在餐饮门店扩张的过程当中起到能让餐饮集团出品保持一致性和稳定性,让菜谱的数字信息传递的成本几乎为0,把厨师管理成本降到几乎为0,帮助单个厨师或说单个菜品里的人工成本降到极低的水平。

05

餐饮业的“985”效应
经过接近一年我们和客户多方工程师和经营人员的内测,现在AI炒菜机器人基本可以达到以下三个效果:

✔️菜品还原度超90%

✔️人效提升80%

✔️能耗节省50%

06

AI菜谱的三个阶段:复刻、辅研、创造

AI会怎么介入到我们餐饮生产环节中?我们认为分为三个阶段:菜谱复刻、菜谱辅研、菜谱创造。

用自动驾驶来做对比,现在的AI炒菜机器人只能做到把大厨的手艺完整地复刻传播出去,这是辅助驾驶,比如会开车的人也不是每时每刻都想开车,厨师也不是24小时都想“炒菜”,这是AI炒菜机器人存在的意义。

第二是不会开车的人,车技不是很好的人,通过辅助驾驶,能让驾驶技术在旅程当中实现质量提升,也就是“小白”培训一下也能当大厨,降低深生产环节的准入门槛。

第二个阶段AI炒菜机器人会给后厨很多模块化的功能,后厨操作人员可以来调用这些功能来辅助菜谱的生成。

当你想要炒出爆浆感,那么在研发菜谱时,AI炒菜机器人直接调整数据,设置把食材放多少克,油在多少秒达到多少度,它会出来爆浆的味型,在这个阶段它开始向研发进化,但依旧处于辅助研发的阶段。

第三个阶段是AI炒菜机器人它会将人对烹饪的诉求转换成数字化的内容,就像创造歌曲一样自我创造菜谱,比如说我们可以自定义酸度、甜度、辣度,根据辅材、主材情况,设定自己想要的大致味型,这时AI炒菜机器人会根据味型去规划度克、秒、秒/转之间的关系,这时已经具备烹饪创造的能力了。现在我们在哪个阶段?在第一个阶段,已开始在局部形成一些对烹饪数字的积累,但距离第二个阶段还有较长的距离,第三个阶段就更长了,但在我看来是有机会能够实现。

07

一万台机器炒同一道菜口味一致

一台机器炒同道菜万次口味一致

当下阶段的任务所有的工作都是为了解决菜谱复刻的核心问题,我们希望出厂的一万台机器,每一台机器炒同一个菜,口感是一致的。

在计算机领域里,有个词叫图灵实验,比如说一个厨师和一台AI炒菜机器人炒同样的菜,然后两个菜PK,调换完顺序后让你尝一下哪个菜是人炒的,哪个是机器炒的,在这种图灵测试下,出来结果是大部分人是尝不出来人和机器炒制的差别。

那么一台机器炒一万次口感稳定,一万台机器炒同一个菜口感稳定,这需要什么?需要AI控温。

08

每年研发超1.5亿元

我给大家举两个场景,在真实炒菜时会有个问题叫起始锅温,举例你的锅刚炒完上一个菜,这时锅温为200多度,但现实可能菜谱是30度研发,我从200度的锅温直接开始炒就非常容易糊,这会导致炒制高峰期要不停地洗锅,降温的时间非常长。

所以怎么保证AI炒菜机器人明确地知道锅温是多少,后直接按照上一道菜的结束锅温开始炒制不糊锅,这就是AI控温的其中一个效果,为了研发这个AI控温我们大概炒了两吨的菜。

另外是全程控温,比如一台机器炒了一个最佳菜谱,机器人会把温度曲线学习下来,学习后再根据不同的机器、气温和食材,提供最佳的学习曲线,最后保证你每一次炒出来那个曲线是符合口感的,为了这个功能我们又炒了5吨的菜。

所以研发AI炒菜机器人需要很大的研发投入,目前我们一年的投入大致是1.5亿元。

09

做中国烹饪厨艺的传承者

从最开始,大家觉得炒菜机是炒大锅菜的,然后开始跟机器PK,跟人PK,跟大厨打PK,做到现在大厨菜谱达到还原度超过90%,甚至在部分菜上能够PK人类,所以这一路非常辛苦但也非常有意义。

未来,希望AI炒菜机器人能够自己变成一个大厨,或者能为大厨创造一个平台,让那些乐于炒菜的人形成烹饪的经验能力数据,能够在我们的平台上变成一个大厨网红。

让中华文明的传承者,烹饪的传承者,他们的拿手菜能在我们的平台上变成一个非常畅销的数字内容,进而形成自己的个人品牌,能够把中国的烹饪工艺传播出去,发扬光大。

所以我们并不希望做厨师的替代者,而是希望做中国烹饪厨艺的传承者。

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