4个人的AI startup，和一门百亿美元的味觉生意

文 | Sleepy

手机里存着一张晚霞的照片。放大到极限，不过是几百万个只会发出红、绿、蓝三种光的小点。

人眼分辨颜色的视锥细胞只有三种。1931 年，国际照明委员会（CIE）在剑桥开会，把生理感知写成一套坐标，从此颜色可以被编码、传输，以及一模一样地复刻。更早的 1877 年 12 月，爱迪生对着留声机念完童谣《玛丽有只小羊羔》，摇动手柄，成了人类历史上第一个听见自己声音被倒放出来的人。

图源：爱味觉

一百多年过去，人学会了留住很多东西。一个人离开以后，相册里还有他的容貌，语音里还有他的声音。

可那个人做的一道菜的味道，总是留不住。

凭着记忆一遍遍复刻，盐放多少，火候几分，总觉得哪里差了一点。至于差在哪里，谁也无法清晰描述出来。

鼻子和舌头，是人身上最难被骗过的两个器官；人类有三四百种正常工作的嗅觉受体，任何一种微弱气味都会同时触发多重反应，组合维度高到接近不可穷举；舌尖上的滋味，又和挥发气味、物理触感、温度，乃至吃下它的那一刻的情绪死死缠在一起。

人类对这套系统的认知慢得惊人。直到 2004 年，Richard Axel 和 Linda Buck 因发现气味受体和嗅觉系统的组织机制拿下诺贝尔奖，距离 CIE 把颜色画成坐标，已经过去了整整 73 年。又过了 19 年，2023 年 9 月，《Science》才刊出一张由机器学习绘制的「主气味图」，背后的推手是 Monell 化学感官中心，以及从 Google Research 分拆出来的创业公司 Osmo。

这一轮 AI 浪潮中，AI 先学会了看，学会了听，学会了写作与生成图像，甚至能以假乱真地模仿任何一个人的音色。

但在味觉和嗅觉这扇门前，对应的机器学习技术才刚刚把脚迈上台阶。

对于庞大的消费品工业而言，这片感官空白从来都有着极高昂的价格。在食品饮料行业，每一款新品从研发配方走向真实货架，本质上都是去下注真实的消费者到底会不会买单，以及为了什么细腻，不可言说的感官去买单。

爱味觉在做的，就是在这个极度非标、甚至从未被完整数字化的世界里，给人类的味觉与嗅觉造一个真正可用的计算模型和数字孪生。

无图纸飞船

1970 年 4 月，阿波罗 13 号在飞往月球的途中，一只氧气罐炸了。

三名宇航员被困在距离地球三十多万公里的深空。救了他们的，是地面上的另一台飞船，准确地说，是一台全尺寸模拟器。

图源：爱味觉

原定担任指令舱驾驶员的 Ken Mattingly，在发射前 72 小时因疑似感染麻疹被临时换下。事故发生后，Mattingly 钻进地面的模拟器中，在一片漆黑中一遍遍测算，如何用飞船仅剩的一点点电力，将沉睡的指令舱重新唤醒。

三个人最后活着回到了地球。

这场人类航天史上的极限营救，日后被公认为 Digital Twin（数字孪生）概念的最早雏形——尽管这个词被正式写入 NASA 的技术路线图，还要等到 40 年后的 2010 年。

当年地面能替天上把所有死局先走一遍，底气在于飞船上的每一根铜线、每一个继电器、每一个物理阀门，背后都有着绝对精确的工程图纸。

随后我们又有了给予孪生的推演模型，例如航空航天的 “飞行模拟器”，汽车工业的 “风洞模拟器”。而比航空工业、汽车工业市场大数倍，与人每天吃喝紧密联系的 “食饮市场模拟器”，却还未系统性出现。

动察Beating：先请介绍一下自己，以及爱味觉在做的事。

Erik：我叫 Erik，是爱味觉的创始人。爱味觉主要做的事情，简单说，是把人对味嗅觉以及更宏观的感官体验数字化（ie. 风味触发情绪、食物行为模式、食物记忆等），建一套每个人独有的感官 Digital Twin。

传统的做法是把产品经过一系列市场调研后扔进真实的消费市场，用几千万元的项目成本去下注一个可能性的“爆品”。而我们做的是在新品研发阶段，先用这套数字孪生代表目标客群，替食品饮料品牌在虚拟环境里验证市场接受度。

动察Beating：人的口味从来都是非标的，甚至本人都很难客观描述。复刻一个人的感官，底层到底需要采集哪些数据？

Erik：核心是三个维度。

第一层是生理感官，包括基础味觉、嗅觉通路，以及口腔里的物化触感。

第二层是食物行为学，这更偏心理机制，比如说一个人面对新风味到底更趋于尝新还是保守？做消费决策时更容易被圈层裹挟，还是极度个人本位？不同风味和功能事件在个体层面上的触发规律如何？

第三层是记忆。食品和饮料与一个人的成长轨迹、饮食文化背景深度绑定。

把这三层数据整合在一起，我们试图还原的，是消费者平时很难用语言精准表达的高维度潜意识层面的感官体验。相当于让这个数字孪生替他告诉品牌这名消费者真正的心智到底停在哪里。

动察Beating：客户都是大消费品牌。他们最终买单的究竟是一份咨询报告，还是一套专业的数据集？

Erik：我们在底层数据集之上做工具，交付的是 从下至上的即时调研以及不同产品方案的 "what-if" 推演结果。

举个例子，研发团队想做一款新品，初期往往只有一个极模糊的 idea。具体是什么风味、什么口感、质构方向如何，甚至包装和命名都还没成型。这时候去看风味趋势数据、竞品数据只能找到大方向但没办法落地到具体产品；或者直接找几批人做焦点小组，给出的结论往往是观点性、扁平化，以及过度侧重于分析所触发的“理智化防御”会导致采集数据漂移。

我们交付的是一份自下而上的模拟报告。

传统的市场调研大多是自上而下的统计逻辑，靠历史大数据往外推，在大创新品类面前这种推演天然有边界。真正的预测需要自下而上，先把每单个消费者的数字孪生机制跑通，再把成百上千个数字孪生聚在一起，完整模拟一款产品推向真实市场时，群体和个体层面的连锁反应。

最后交到客户手里的东西有两种形态。

第一种是孪生对话：客户可以直接和这批数字孪生聊天。一款产品点子从货架走到消费者嘴里，再从嘴里走到社交网络，有四个关键节点：曝光、购买、品尝、传播。在每个节点上，都可以用三种立场去问。探索性的，比如「这款包装在货架上第一眼会让谁停下来」；描述性的，比如「25 到 35 岁的一线城市女性会怎么评价这款气泡感」；因果性的，比如「如果甜度降两成，哪一群人会不再回购」。问完，系统实时生成一份洞察报告，告诉你哪些人喜欢、哪些人不喜欢，以及他们喜欢和不喜欢的，整体上是什么，具体又落在哪一个局部。

第二种是模拟器：孪生对话问到「传播」这一步就停了，因为传播不是一个人的事。味道的观念从来是社会性的，一个人爱上某种口味，往往先是因为别人在吃。所以我们在计算社会学的框架里，接入了每个个体的感官层和行为层做微调，让成百上千个数字孪生在一个虚拟社区里互相影响。模拟可以跑一个全场景，也可以拆成四个子场景分别跑：商超零售、线上电商、餐饮堂食、即买即走的茶饮咖啡冰淇淋店。跑出来的，是一款产品真实的 “爆品传播的社会路径”：从谁开始，经过谁，在哪个渠道加速，又在哪个圈层停下。

动察Beating：多数消费者根本描述不清自己的味嗅觉，甚至都不知道基本的描述风味的词汇。这些底层数据到底是怎么采上来的？

Erik：是的，大多数语言里描绘感官的词汇只有 400 个左右。所以我们搭了一个线上平台 askyumi.com，它有两个模式。

一个是实验模式：这是一套 20 分钟左右的数字化评估，测直觉反射和深层认知的反应，也测价值观层面的锚点。采集方式来自感官行业与实验心理学常用的工具。把人放在一个低压、放松的环境里评估，拿到的结果才会相对干净。

另一个是公众模式（不商用）：人的风味偏好和性格特质一样，极难用日常词汇精准传达，所以我们做了一个类似“口味版 MBTI"的 Avatars，用一套类比框架帮普通人描述和交流口味。现在这一面已经和世界味嗅觉组织（WTSA）合作，正在构建亚太地区第一个大规模的研究性导向的味嗅觉数据库。

动察Beating：一个 20 分钟的线上测试就能搭建起一个数字孪生？做过回测吗？保真度到底能到多少？

Erik：做过，准确度是我们整个业务最底层的指标。目前真人回测的保真度在 86% 左右，我们希望接下来几个月提到 90% 以上。

回测机制的原则是用同一个人的 Digital Twin 和他本人对比。让他本人在两周后、两个月后分别再做一遍盲测，把真实的人类选择和系统里数字孪生的预测做一致性比对，重合度大概是 86%。

这是个体层面的拟合。群体层面，我们也在和计算社会学的机构合作做更大规模的社会实验，直接把消费品世界中真实发生的事件扔进系统，看上千个数字孪生演化出来的群体偏向，和现实大盘的走向到底有多接近。

动察Beating：在容错率极低的消费品研发里，86% 这个数字是否在预测结果上有说服力？

Erik：从统计学上看，只要一次调用上百、上千个孪生，这个颗粒度在实操中就已经完全够用了。甚至可以说，它比传统的发问卷、做线下深访，能给出的有效信息量要大得多。并且人的行为观念也存在 11-19% 的前后不一致性。

传统的消费者调研工具天然有三道局限性。

第一道是语言。人类日常用来描述风味的词汇极度贫瘠，翻来覆去就那么几百个。如果是描述性的感官评价的话，最要命的是同词不同义，华北说的 "香" 和西南人说的 "香" 往往是两码事，华北偏指代酱香联想，西南偏辛香联想，东南可能指的是鲜香、草本香等等（甜味、辣度也是如此）。低维度的描述性评价本质上就很难还原高维度的复合化学感知。

第二道是状态漂移。感官体验不是静态，它随外界环境刺激，内部生理、心理状态实时波动。例如：饿着肚子和刚吃饱，对甜度的耐受完全不同；上午十点和晚上九点，对苦味的敏感度也不是一个水平；企业内部的感官评价实验室，多多少少有脱离现实世界语境的挑战，当然如今这里大多食饮企业也意识到这一点了。

第三道是理性的干扰。线下访谈最喜欢直接问受访者你会不会买、你喜不喜欢，一旦把一个感官问题翻译成理性判断，消费者给出的答案，和他在货架前凭下意识掏钱的动作，完全是两回事。

数字孪生能做的，恰恰是把这名消费者重新放回具体的消费语境里，去模拟他的本能反应，而不是听他的理性解释。

动察Beating：吃喝是极度情绪化的行为。测试时怎么剔除填答者当下的即时情绪干扰？

Erik：行业里有一个术语叫 state dependent，状态依赖，一个受试者当下饿不饿、焦虑与否，会直接让数据漂移。

我们在题干设计上做了场景切分，把同一个人扔进不同语境和刺激刺激物里做对照，测他在外部干扰下的决策偏移度和决策时间差。这部分可以用算法标定并对冲掉的。

现在我们也在引入眼动追踪、微表情分析和 EEG 数据，试图捕捉人在做选择时自己都没意识到的毫秒级反应。

动察Beating：在绝大多数技术叙事都在卷算力和大语言模型的节点上，为什么偏偏选了最冷僻的味觉模型？

Erik：我认为味嗅觉不冷僻，是每天我们都在体验的；可以归类为一个高频高价值的大众盲点。不过最早真正认识这个机制来自一段很个人的意外：

COVID 期间，我彻底丧失了味嗅觉，前后持续了四到六个月。后来依靠一些神经可塑性的方法论来训练味嗅觉康复，最后才恢复了回来。从那以后开始察觉了这两个感官对于健康，记忆和 well-being 的重要性，如果每个人的感官可以被模型化，那么我们可以又健康好吃地给这个人带来风味设计和营养价值。

动察Beating：味觉失而复得之后，你对食物的喜好发生改变了吗？

Erik：恢复过来之后，感觉自己有了一些元认知。能够跳出来去感受自己 “在感受” 这件事情。

过去对味嗅觉大家都是 take it for granted，很少反思。但一旦重新建立连接，你就会发现每次咽下东西，脑子里都会浮现极清晰的画面感。

人吃东西本质上是一个具有时间属性 “流式” 的信息流。大脑有一个预测编码机制（Predictive coding)，会脑补见到一款产品的大致味道；接着是鼻前嗅觉，然后入口咀嚼、分子在口腔释放、鼻后嗅觉回流，最后才是下咽。过去觉得吃饭就是吃饭，现在发现整条链路里的每一步都可以拆解。

这套感知能力，在训练回来味嗅觉后感受的更清晰了。

动察Beating：后来怎么决定往这个方向创业的？

Erik：我真正热爱这件事情，而且希望进一步推动这件事情。

食品饮料是一个体量极其庞大、古老的传统行业。这个领域的数据、分类法和本体论，在市面上几乎找不到像样且通用的基建。大厂把自研数据死死锁在围墙里，行业的通用感官模型完全是一片空白。

既然没有图纸，那不如我们先动手做，从收集每个人的真实风味偏好开始，看看能不能在古老的食物工业里提供价值。

动察Beating：在主流 VC 都在盯着 LLM 和具身智能的大年里，这个切口会不会被投资人质疑天花板太低？

Erik：乍一看，大家肯定觉得冷门。视觉、语言、机器人，这些都是一眼看得到厚度的大叙事。

但如果拆解一个真实人类的感知系统，视觉和语言之所以最先被攻克，恰恰因为它们最容易被符号化、被具象提取。

真正支配深层记忆、一个人的生命体验，其实是大脑底层那些无法言说的感官。大家觉得小，是因为很少人在注意到这个每天都影响着我们生活感受和潜意识决策的这一层；然而往往是这种属性，才被称之为大众盲点，也是即将到来的增量市场。

动察Beating：如果让你概括这个赛道最核心的痛点，会是什么？

Erik：怎么真正触达消费者的心智。

消费品行业做营销、做研发，底层的终极命题永远是这个。过去大家靠直觉、靠测量、靠昂贵的试错去碰运气；如果能提前用算法把每一个群体的心智切片算出来，品牌就能做出天生连着他心智的产品。

动察Beating：听下来你们做的已经不局限在味觉层面了，还有很多和消费心理学相关的东西。

Erik：确实不局限。食饮产品是我们的长板，所以先从这里切。但放到整个消费品行业，所有无法言说的隐性偏好，都可以套用这套方法论。

比如英文里讲 taste。狭义的 taste 是口味；广义的 taste 是品味。品味之所以极难量化，是因为它很难被语言拆解出来。它是一种高维度的认知空间，它的外显形式可以是一个歌单，也可以是时尚行业的某种审美直觉。

如果能通过数字孪生把一个人底层的价值观和信念系统投射出来，我们就能看清，在每一个具体品类背后，这名消费者的心智到底长成什么形状。

红绿按钮

1941 年 11 月的一个晚上，社会学家 Robert Merton 本来只是想去同事 Paul Lazarsfeld 家吃顿晚饭。

刚进门，Lazarsfeld 连大衣都没让他脱，告诉他说，政府临时要测一档新的战时广播节目，就在今晚。

两位太太被扔在家里，两个男人顶着夜风赶到曼哈顿 59 街一间逼仄的录音室。屋里黑压压坐着一群听众，每个人手里攥着两个简陋的电极按钮，喜欢按绿的，反感按红的。

图源：爱味觉

Merton 在阴暗的墙角靠了一整晚。他发现比起那两枚机械记录喜恶的按钮，真正有意思的，是亮灯之后追着听众一层层逼问「为什么」。

后来统治整个商业消费世界大半个世纪的「焦点小组」（Focus Group），就是从这顿被搅黄的晚饭里生造出来的。

八十多年过去，当年那两个红绿按钮，一路演化成了问卷、深度访谈、盲测报告和庞大的咨询行研，最终替货架决定留下谁、撤掉谁。一顿没吃成的晚饭，成了为全人类无数顿饭做决定的方法论。

牌桌上的人早把规则写死，老玩家们甚至坐了半个多世纪。

今天一个带着数字孪生概念的新人想要上桌分钱，先得向那些手握几千万研发预算的巨头证明两件事，旧方法到底哪里失灵了，以及，这个生意到底有多大。

动察Beating：站在资本的视角，味觉数据到底是一门多大的生意？

Erik：如果只按存量逻辑算，全球食品饮料盘子大概是 9万亿美元，其中农业食品科技 (Agri-food tech) 至今的投资有3110亿美元；在生产价值链中，消费品巨头会拨出 0.5% 到 2.5% 的预算做消费者科学与市场洞察，直接对应的是一个 400 亿到 2000 亿美元的存量市场。

但这只是最保守的存量市场算法。真正的空间在增量上。

冰山之下真正未被数字化的，是人类底层的感知与情绪。那是一个至少十倍、甚至数百倍于传统市调的全新增量市场。想象一下，如果你研发一款产品，直接可以把一个人更生动地拽回到童年的回忆中或是带来一种全新的鲜活感，这篇领域是尚未充分探索的。做到这点我们需要先充分理解每一个人。

动察Beating：在百年咨询公司林立的消费品世界里，爱味觉是在抢传统市调的饭碗，还是在做极度吃力的市场教育？

Erik：抢饭碗是存量市场的行为。坦白讲，消费调研本身是一个极度成熟的市场，大厂们沿用了几十年的方法论并没有错。我们在做的是换一套溢价更高的测量工具，从过去无法量化的维度，把消费者们更高维的主体外显出来。

把数字孪生、语言模型和新的感官科学工具插进巨头现有的 pipeline 之后，这不是零和博弈，而是相辅相成，品牌方能借此降低几千万新品失败的概率，消费者也能在货架上遇到更好吃、更健康的产品。

动察Beating：现在头部的食品饮料企业，或者和你们合作过的企业，每年大概会花多少预算去测试不同的口味？

Erik：取决于产品的激进程度。极度激进的跨界新品，大厂通常会拿出总预算的 0.5-2% 来做市场调研。

也有用小步快跑或者 A/B testing 测口味的，成本浮动很大。大致算下来，一个立项 1000 万人民币的产品盘子，掏出几十万预算做风味调研，是行业里非常标准的定价区间。

动察Beating：你们现在主要面向哪个市场？中国，还是东南亚、欧美？你觉得哪个市场最有潜力？

Erik：我们现在的客户有中国大陆的，也有新加坡和欧洲的企业。不过食品饮料行业基本都是全球性的集团公司在主导。

如果看迭代速度，中国市场呈现出一种极度创新，小步迭代的状态。欧美的创新往往是防御性的，一个欧洲人可能会想咖啡就该尝起来像咖啡，为什么要往里面加乱七八糟的风味。

但在中国，消费者和品牌没有像欧洲那么多的风味锚点包袱。大家对极端创新的容忍度极高，产品更迭甚至以周为单位。这种快节奏的速度，是欧美市场很难见到的。

动察Beating：所以你们现在的数据也以中国大陆为主？

Erik：我们现在主要的数据库在中国和美国，欧洲大概是第三大的区域。因为最早的发行渠道是在中国，所以中国还是一个比较主要的市场。

动察Beating：在商业交付上，爱味觉卖的是标准化的 SaaS 订阅，还是重度的定制方案？

Erik：两层都有。

轻的一层按量收费，客户可以直接调接口跟数字孪生对话。

重的一层是垂直定制。乳业、烘焙、饮品，每个细分品类的工艺截然不同，有的大厂专门抠气泡感，有的要测爆芯感，甚至专门测口腔里的爆珠触感。这种案子需要针对单一感官指标定向建模，必须贴身做定制化交付。

因为食品饮料虽然是一个行业，但它的场景非常非常多。

动察Beating：每个消费品类的物理通路完全不同，这么做数据会不会太重？难道每个品类都要从头做一套垂直模型？

Erik：表层通路和应用场景确实各异，但底层神经机制是通的。

嗅觉是唯一不经过丘脑中继的感觉，嗅球直接投射到杏仁核和内嗅皮层-海马回路，所以不管是香水、护肤品、电子烟还是食品饮料，气味和情绪、记忆的耦合都比其他感官更紧、更早。

在风味感知里，味觉只提供几个基本维度，绝大部分辨识信息来自鼻后嗅觉，捏住鼻子多数食物就分不出来。我们的判断是，只要把嗅觉与情绪映射的核心骨架搭稳，其中由分子结构和神经通路决定的那部分权重可以跨品类迁移，品类特有的部分主要是呈递方式（鼻前或鼻后）和文化语境，这些用相对少量的垂直数据做校准就够了，不需要每个品类从头来。

动察Beating：能不能用一些具体数据，让我们更直观地感受你们能帮客户省多少钱？

Erik：用一家披萨品牌举例。按他们以前在英国的传统流程，做一份 500 人、30 个维度的线下问卷，周期要拖两到三周，硬成本三四千美元。

换成数字孪生后，我们把样本扩了 4 倍到 2000 个数字孪生，问同样的 30 个问题，跑完全程大概 30 分钟。最后和真实线下复测数据比对，误差在 5% 以内。

结果在统计学框架内有效，但帮对方砍掉了将近 90% 的前期市调资源。

这类案子最大的价值不在于省下几千美元的问卷费。消费巨头推一款全国级的新品，从开模、包材到铺渠道，是一笔几千万甚至上亿的真实资金消耗，我们能帮他们提供市场成功率的参考。

动察Beating：按这个对照组来算，单看这道工序，你们几乎帮客户砍掉了 90% 的账面成本？

Erik：这是我们的目标是的，不过也要看客户现有的 workflow，我们从不建议客户彻底取消真人的品尝环节，因为那是另一种测评手段。

这套系统的核心价值在漏斗的最顶端，当你手里有 100 个研发方向或点子的时候，过去受限于 budget，你最多只能挑出 10-50个做小范围测试，每个品测找 30 个真人，测完几十百万就烧进去了。

现在你可以把 100 个方向全扔进模拟器里跑一遍，筛出赢面最大的两三个，再找 5 到 10 个真实人类做最终品尝。

真人测试不再是漫天撒网的盲测，它变成了一个校准用的锚点。增量市场可以根据感官算法通过去掉那些沉默成本来开启。

动察Beating：味觉数据的稀缺性和壁垒到底在哪里？是采集门槛极高，还是巨头的数据花钱也买不到？

Erik：结构性壁垒，其实和钱关系不大。结构性高维度感官数据在很大程度上还不存在。图像和文本可以从网上抓，味觉发生在每个人的嘴里和脑子里，你得先知道要问什么、怎么测，这份数据才生产得出来。

把壁垒拆成五层来看，第一是方法论。我们相信"风味 = 认知"，所以不做 top-down 统计，而是 bottom up 去测机制：感官、行为、食物记忆三层一起测。巨头手里的销售数据和 panel 数据是结果数据，能告诉你"喜不喜欢"，回答不了"为什么"。大数据外推不了未来，只有理解机制才能往前预测。

第二是 IP。方法论沉淀成量表、框架和理论模型，比如解释爆品如何在人群中扩散的感官传染理论，这是 TasteNET 的底座。

第三是数据量和颗粒度。我们有 110K+ 数字孪生样本，覆盖 38 个国家和地区。但颗粒度更关键：每条数据都落在一个具体的人身上，我们知道谁打了几分、为什么、会不会推荐给朋友。

第四是产业和学界合作。我们为食饮和大风味头部企业带来了针对新品失败率高的高价值的解决方案，并和新加坡A*STAR、哥伦比亚大学医学院、剑桥大学心理学院等带来方法和验证标准。

最后也最重要的，是团队。我们是几个非常好奇并对我们做的事情有热情的小伙伴，因此我们的组织架构允许我们在几周内把最新的感官科学、食物行为学、脑科学研究验证并工程化落地产品中。我们身处的行业是一个传统但持续发现的行业，有太多我们食物与人相关的研究是我们不知道的，我们希望用 AI 来将新的"人经验测量物"代入实际产业价值链中来。

动察Beating：在眼下这个赛道里，爱味觉在什么身位？

Erik：我对现在的发展状况特别有信心。

学术圈给的反馈比我们预想的要快。我刚从伦敦的 Future Food-Tech 回来。前不久感官科学顶级学术会议 EuroSense，1000 多篇论文投稿里选了 80 多个主题报告，最后只有 10 篇拿到 spotlight，爱味觉是其中之一。至少在学界眼里，使用数字孪生创造一个“虚拟社会” 来测感官的 thesis 是新颖并成立的。

商业化上，我们最近还在努力推进。新技术被 B 端接受，需要一定的时间周期，但我们希望结果导向，让客户具体看到用了之后能省多少钱、能达到什么价值，再继续去推市场这一端。

动察Beating：在专有数据越来越贵的周期里，算法和数据链路接下来应该怎么迭代？

Erik：先看数据本身是什么。风味数据拆开全是极高维的生物变量。人类有大约 400 个功能性嗅觉受体基因，任意两个人之间约有三成的受体功能不同，纵向是神经回路，横向是唾液、口腔菌群这些口腔耳鼻喉微环境。变量多到没法穷举，所以靠堆问卷和销售数据去拟合表层，天花板很低，样本再大也只是在描述已经发生的事。

迭代的方向是把数据链路往机制层压。问卷和评分是感知过程的最后一道输出，中间已经被语言和社会期望过滤过一遍。真正有信息量的是过滤之前的信号：EEG 看神经响应的时间进程，面部肌电看愉悦度的即时反应，面部表情编码和眼动看注意和情绪，再用小规模的 fMRI 做机制验证。这些通道各自都有盲区，但对齐到同一套刺激上之后，交叉的部分就是模型要抓的底层结构。

然后算法的任务变了。不再是从一堆标签里找相关性，而是从多通道生理信号里学出一个从分子、受体到情绪、偏好的映射。DREAM 嗅觉挑战已经证明从分子结构预测气味感知是可行的，我们做的是把这条链往后接，接到情绪和决策。只要机制层的骨架稳了，上层的品类、场景、人群都是参数，不需要每次从头采数据。

这涉及神经科学、感官科学、分子化学、机器学习太多学科，没人能靠单打独斗把整套体系吃下来。所以我们的位置是搭底层的对齐框架和模型，机制研究和高精度采集靠和头部机构一起做。

动察Beating：在技术层面，你们已经形成了哪些独特的门槛？下一步最想突破的是什么，突破之后会给业务带来什么变化？

Erik：切成两半看，一半是产品，一半是数据。

产品层要做到 plug and play。我们见过太多做发酵、做替代蛋白、做前沿食品科技的研发团队，技术很硬，但新原料一进真实市场，不知道大家的接受度和喜欢程度如何。我们希望做到任何一项新的分子或食品科技 IP 出来，系统能瞬时匹配出最契合消费者心智的商业场景。

数据层，我们投入最多的是深度。

不管是味嗅触的底层生理信号，还是群体层面的社会学传播，行业过去用的都是各自割裂的传统工具。我们需要用算法把生物变量与消费心理咬合在一起。

这涉及太多跨学科的灰色地带。这个主体到底该怎么定义、怎么分类，在科学界都还没被彻底穷尽。这也是为什么我们一定要跟顶级学院绑在一起做研究。

动察Beating：接下来一年，你们最希望和哪类客户合作？

Erik：我们还是希望跟更多的食品饮料、香精香料、化妆品和香氛品牌合作。香气和味觉是我个人最大的 passion，做好吃的也是我的生活方式。能在消费者这一端产生一些价值，我会非常开心。

玛德琳蛋糕

1910 年，普鲁斯特让人用软木把巴黎奥斯曼大道 102 号的卧室墙壁整个包裹住，以此挡住街面上的噪音。

这个长年被严重哮喘折磨的病人，在接下来的十多年里习惯昼伏夜出，把自己封闭在软木房间里，写一本叫《追忆似水年华》的书。书中写了一块浸在热红茶里的玛德琳蛋糕，叙述者咽下去的那一瞬间，整个童年的贡布雷小镇突然从茶水里浮了上来。

1927 年全书最后三卷出版时，普鲁斯特早已下葬。

图源：爱味觉

科学界日后借走了这个名字，把由微弱气味和风味瞬间击穿时空、唤醒深层记忆的神经机制，命名为「普鲁斯特效应」。

与 Erik 聊到这里，这场对话已经离开了一笔 deal 到底该怎么定价的商业算盘，开始碰触到一个更隐秘、也更难被数字化的事实，味觉从来不是纯粹的物理感知，它是一个人意识与记忆最底层的入口。

动察Beating：在味觉数据这件事上，地理风土与人群偏好之间，底层到底存在什么映射关系？

Erik：讲简单一点，就是一方水土养一方人，底层其实是人文地理学。

人类吃进肚子里的物理分子其实极其有限，动物的脂肪与蛋白，植物的根、茎、叶、果实，再算上磨碎的种子。真正把风味拉开巨大差距的，是工艺，例如发酵、腌渍和烹饪技法，这是整个环节中最具人文属性以及最有意思的。因为它奠定了每个人、每个群体的感官锚点和波动周长。

但风味从来不是静态的。

1492 年哥伦布大交换之前，意大利披萨上没有番茄；川渝地区很早以前也没有辣椒，那是南美作物伴随着经济与移民潮慢慢嵌入的结果。饮食习惯的演变，本质上是一整套复杂的社会学与经济学连锁反应。

我们目前正在跟学术机构联手攻克一个更隐秘的课题，感官的传染机制。

感官就像压力和焦虑一样，是会群体共振的。最简单的场景是，在食堂排队，前一个人点的菜会在多大程度上诱导你的选择？在饭桌上点单，你是被同桌人的社会地位牵引、被他的 taste 绑架，还是单纯受某种外显形态驱动？

这些社会学维度的未解之谜，我们正试图用沙盒实验把它一条条跑通。

动察Beating：这也解释了为什么「健康叙事」能强行把牛油果推成全球爆款。口味从不只是舌头的生物反射，它被流行文化和社会阶层反复塑造。

Erik：对，可以这么理解。

味觉分两层。狭义的是 perception level，单纯是生物受体对分子的物理化学反应；广义的味觉，则是个人记忆、社会身份与阶层标签的外显。

英语里讲「You are what you eat」。看一个人的餐盘，跟翻看他的网易云歌单一样，能直接还原这个人的人格底色。

比起视觉和听觉，味觉是最高维度的具身感知，因为你必须允许外部世界的物理分子真正穿透口腔、融进血液、变成你身体的一部分。它是窥探人类决策机制最直接的物理入口。

动察Beating：这很像学界之前做的「斯坦福小镇」，把一群 Agent 扔进虚拟沙盒看群体演化。只是你们把它搬进了真实的消费市场？

Erik：底层逻辑是通的。

我们的核心假设是，一个人的风味偏好，真的只属于他自己吗？

你突然爱上某种味道，是因为舌头真的喜欢，还是因为你在信息流里看见别人都在吃？食物从不是孤立的。一家新餐厅在一座城市引爆，最先是被谁带火的？谁在种草？那群被种草的人又是哪种心理结构？

我们在沙盒里模拟的，正是这种社交裂变（学名是联级传播）的真实通路，帮品牌提前推演新品到底用哪种包装、哪种风味切口、以什么叙事发出来，才能在真实社会里打出最大的传播涟漪。

动察Beating：你怎么看世界模型，以及现在大家认知里的世界模型？这类模型基本全盘押在视觉与空间生成上。如果缺少了嗅觉和味觉，它还能算是一个完整的世界模型吗？

Erik：上次在新加坡的时候我当面问过李飞飞这个问题。

所谓世界模型，必然是基于人类的主观感知，对物理世界展开的一场数字孪生重构。我们在里面跑物理规则、跑游戏场景，试图让 AI 理解现实。

但我当时追问了一句，如果一套自称是还原真实世界的大模型，五感里直接缺席了味觉、嗅觉和微观触觉，它到底还算不算一个完整的「世界模型」？

李飞飞当时部分认可了这个判断。

但光在哲学层面挑刺没有意义，最难的是怎么把这些非标的化学分子真正洗成数据。

叫不叫「世界模型」根本不重要。纯打概念在真实的商业世界里一文不值。最要紧的，是先在眼下的快消产业链里跑出真金白银的经济价值。

动察Beating：再往长远看，你觉得你们在做的事情，会变成食品行业乃至更多相关行业的标配吗？还是只有行业里比较头部的公司才会用？

Erik：我们当然希望成为标配，因为我们对自己的技术和数据非常有信心。但行业的标配和标准，都是用结果说话的。我们希望交付结果，也希望通过产学研的合作，做出一个产业通用的、底层的数据和工具方法论的模式。

就像当年李飞飞搭出的 ImageNet，成了日后整个计算机视觉的开源地基，背后是超高质量的数据。我们现在和学术机构做的事，本质上是想在这个混沌的行业里，搭出一套属于风味的 FlavorNet。

所谓的 FlavorNet 不光只是有挥发性有机物（VOCs），同时也是把 VOCs 的分子轨迹数据拉齐，再对应到不同人群的感官、情绪与记忆图谱，做大规模的端到端映射。

从高维的风味感知里学出一套低维的通用表征，再去下游开发出各种垂直子模型。

这套基础设施搭完，能长出来的应用绝不仅是给披萨调味，个性化营养、食品保鲜与腐败预警，甚至农业端的植物病害早期筛查，全是这套化学感知模型的延展面。

动察Beating：除了食品饮料，你觉得还有哪些领域机会很大，而且你们能做？

Erik：情绪疗愈。这是一个我个人非常喜欢的场景。

现在的职场人和年轻人普遍处于一种紧绷、高压的常态。食疗、香气疗愈、所谓药食同源，本质上都是在拿物理分子去撬动大脑的神经介质。

气味和风味对情绪的干预是极其强烈的，但过去最大的痛点是「千人一面」，没有工具能测算出不同人对特定香气和口感的敏感度阈值。一旦颗粒度能切到足够细的个性化，这个市场会比单纯做零食大得多。

动察Beating：刚才你列的那几个例子，感觉更偏数据理性，是对一些理性指标的监测和预测。你们更想往这个方向走，还是更想往大众文化这类偏感官的方向走？

Erik：情绪本身就是一种功能性触发事件。

在神经学上，所谓的愉悦、治愈，本质上都是具体的 event trigger，这两件事从不割裂。归根结底，消费行为最后全要落回肉身。

人类的底线是健康；在健康之上，我们贪恋口腹之欲，想要愉悦。最性感的商业机会永远是「既好吃、又健康」。

如果系统能算清二者之间的分子交叉点，我们就能在超市货架前，替每个具体的人找到最匹配他当下生理状态与生活方式的组合。

动察Beating：把想象再放远一些。你希望爱味觉最终发展成一家什么样的公司？当这套预测系统大规模成为标配，消费世界会发生什么？

Erik：长远来讲，我还是希望爱味觉能成为一家端到端的预测公司。也就是说，在任何高价值的决策之前，我们都能在“市场模拟器”中跑一遍。

造车有风洞，航天有飞行模拟器，但在体量几千亿美元的消费品大盘里，此前几乎没有任何像样的沙盘工具。每一笔几千万的推新预算，开动前都该在成百上千个平行的虚拟社会里先跑一遍，测出胜率最高的那种组合。

对产业来说，是把盲赌的风险压到最低；对普通人来说，货架上的东西能少一些工业套路，多一点真正贴着自己心智的设计。

如果再往前走一步，我坚信味嗅觉是一种比视觉、听觉更具备意识外显性的感官。你必须允许世界的物质通过化学感官进入，成为塑造自身的一部分，所以它本质上是人类做出决策的最前沿的信任协议入口。看一个人和食物的关系，往往能看出这个人和世界的关系。

今天整个科技圈都在狂热讨论智能和意识。但人类研究自身意识几百年，一直缺一个极具外显性的测量标尺。

感官科学此前积累的大量范式，很可能会成为解码意识的关键锚点。我们希望能横跨感官科学、快消工业与 AI，通过一个人「吃」的动作，去反向推演人类意识深处那片最大的未解之地。

动察Beating：所以味觉只是一个抓手，后面连着的是一个关于智能和意识的宏大叙事。

Erik：一开始其实没想这么大，出发点非常产业痛点导向。只是越做越发现，人类进食的动作，它的时间性、生理的有限性，以及把外部物质吞进胃里的整套过程，是意识最外显、最具有体验的测量属性，也最难伪造的心理物理表象。

商业上这叫消费者科学。但如果要往深处推演通用智能，必须先搞懂人类意识是怎么运作的。搞懂意识，就需要一个可被物理测量的外显主体，进食行为具备天然的外显人类体验的可测量特征。

之前公众号写了一篇这个主题的，欢迎大家批判交流。

旨味

1907 年，东京帝国大学化学教授池田菊苗在妻子熬的一碗昆布豆腐汤里，尝出了一种无法被归入酸、甜、苦、咸任何一类的味道。

池田从几十公斤海带里反复熬煮萃取，转年分离出谷氨酸，给这种神秘风味命名为「旨味」（umami）；1909 年，他拉来商人铃木三郎助入伙，把这套提纯工艺打包成一罐白色结晶，起名「味之素」。

傲慢的西方主流科学界整整近百年拒绝承认这个发现。

图源：爱味觉

直到 2000 年，迈阿密大学的神经研究者终于在人类舌头上明确锁定了感知它的专门受体，鲜味才正式被盖章为第五种基本味觉。

一位化学家敏锐的舌头，一锅家常热汤，外加一个敢在无人区下注的商人，一门延续了一百多年的巨大生意就此开场。

回到今天。没有大厂的兵力，也没有巨大的算力，爱味觉眼下的处境更像是一场极度轻量化的冒险，全职加兼职只有四个半人，要在巨头林立的消费品世界里，撬动另一门关于味觉的古老生意。

动察Beating：现在能被具象化想到的东西，基本都被 AI 大厂抢得差不多了。像 OpenAI 刚开完的 DevDay，又推出了一大堆新功能，把办公、视觉这些很具象的活都揽了过去。所以做现在大家还觉得比较抽象的东西，空间可能反而很大。这种非标业务在招人时，最稀缺的是什么特质？

Erik：我们团队极小，4 个人。其中 2 个是我的联创。

一个联创做底层后端与大数据的，另一个联创主要负责产品形态；还有一位负责市场的同事，我主要负责算法和感官科学，把复杂的生理、心理和行为变量，翻译成机器学习可以处理的结构化数据。

眼下最卡脖子的，是跨学科的复合能力。

懂机器学习的工程师一抓一大把，但绝大多数根本没踩进过真实的消费产业的决策链条；反过来，食品科学和感官评价领域在前线的资深专家，又普遍没有经历过机器学习工程上的结构化训练。

两边都懂的人极度稀缺。但今天的开源工具和基础模型，恰恰给了这种跨界者一个把两三门学科快速拼装在一起的跳板。

动察Beating：池田菊苗身边有一个敢在无人区下注的铃木三郎助。爱味觉这边，最早下注的人是谁？

Erik：说来有点巧。最早投我的人，投的其实不是爱味觉，是我在加拿大玩乐队时出的一张后摇专辑。

那个人叫李荣彬，英文名 Eraser。他自己做过地下朋克乐队的主唱，也开过厂牌。最近他出来做了自己的基金 First Rule Ventures，爱味觉是他投的公司之一。

他这支基金的规矩定得很窄：只投 AI 应用，只投第一轮，一年只出手 5 个项目。他算过一笔账，真想在早期陪一个创业者，一周至少得给对方一整天，一年最多也就陪得过来 5 家。

名字取自《搏击俱乐部》。他觉得投资人就该处在一种又反抗、又遵从的状态里，既尊重回报，也怀疑共识。大钱都追着基础设施跑的时候，他偏偏押注应用层，看好的是握有独特渠道、在细分行业扎了十年以上、能靠业务不断积累专有数据的这几类公司。

他把投资当成一种表达，有点像做厂牌签乐队，签的不一定是已经火了的，而是正好在做他想听的那种声音的。他不太看你的故事讲得多漂亮，更看你到底信什么。风味这件事在很多人眼里就像地下音乐，小众，说不清楚。他听懂了那张没有歌词的专辑，后来也看懂了爱味觉。

（李荣彬为什么一年只投 5 家，为什么觉得味觉数据花 1 亿美金也买不到，可以看动察Beating对他的。）

动察Beating：方便介绍一下你创业之前的学术和工作背景吗？

Erik：我本科学的是物理和数学，在多伦多大学。毕业后进了 BCG 和德勤，做了三年数字化转型咨询。后来又零零散散做过一些小项目，卖过葡萄酒，做过个性化电商平台等等。

但我骨子里是个重度吃货。业余时间全在研究吃喝和做饭，把这当成生活方式。最终自然而然地把这几段经历结合起来，做了爱味觉。

早餐

采访结束在 9 月 30 日下午，国庆假期前的最后一个工作日。

Erik 人在新加坡，还有另一个会要开。那通语音的最后几分钟，话题离开了数据和模型，落到一些更零碎的事情上。

比如，Erik 早年在北京玩过乐队，做的是后摇，还出过一张专辑。

后摇大多没有人声。一首曲子动辄七八分钟，吉他一层层铺上去，鼓点一点点收紧，情绪攒到最满的时候，往往也没有一句歌词。听的人知道发生了什么，却很难复述出来。

吃这件事，大家每天都在经历，可里面还有很多东西没有被发现，像一个大众盲点。

Erik 随口举了两个例子。

一个是饺子。为什么三分之一的文化里都有饺子，包饺子的时候，人是一种什么样喜欢 “包” 的心理。

格鲁吉亚有 khinkali，波兰有 pierogi，尼泊尔有 momo，日本有煎饺。隔着山和海，不同地方的人在做同一个动作，擀一张面皮，把一点东西包进去，再把口捏紧。

在中国北方，这个动作最郑重的时刻是除夕。一张桌子围满了人，有人擀皮，有人调馅，有人捏褶，有时还会往其中一个里面藏一枚硬币，看谁能吃到。

那一年的饺子是什么馅，很少有人还记得。记得的是那张桌子边坐着谁，后来又少了谁。

另一个是早餐。为什么早餐可以天天吃同一样东西，不腻，晚餐连吃两天就不想重复。

这个问题听上去很小。可它关乎的，是人在一天之内对「新」和「旧」的两种需要。也许早上的人更需要确定，一份熟悉的东西，让新的一天从一个不会出错的地方开始；到了晚上，人才有余力去要一点变化。

如果按一天三顿算，一个人活到八十岁，要吃将近九万顿饭。如果一件事情被重复了九万次，那就值得被认真对待。

味觉是人类出生前第一个被激活的感官。当大模型正以前所未有的速度把视觉、听觉、语言具象化。只要人还在吃，味觉就永远可以成为那个需要去被理解的通往生命体验的管道，并通过这样的管道，去理解人。