AI炒菜、配料、开拓新口胃……人类终于可以只认真吃了?

　 短视频，自媒体，达人种草一站处事

“呆板人餐厅”真的向我们走来了?

在深圳进行的第22届中国国际高新技能成就买卖营业会上，煲仔饭呆板人、汉堡呆板人、五谷豆乳呆板人、棉花糖呆板人、冰淇淋呆板人等多款智能餐饮呆板人云集，引起参展公众争相照相、体验。

今朝，佛山、广州、江门等地已经有13家呆板人餐厅落地;超200余台衷耘嗤饮呆板人单机装备，在北京、江西、陕西等10余个省市的医院、贸易中心、景区、大学和政企单元实现运营。

煎炸交给机器手 油烟烫伤不消愁

两年前由于事变举措太慢而被CaliBurger“卷铺盖”的自动化烹调呆板人Flippy，颠末改版后从头回归快餐店的后厨。

本年头，食物制备自动化公司Miso Robotics推出了新款产物Flippy Robot-on-a-Rail，简称Flippy ROAR。和前一代Flippy差异的是，Flippy ROAR不只能煎汉堡排，还可独立建造多种食品，包罗鸡柳、鸡翅、炸薯条、薯饼、洋葱圈、热狗、披萨等。

Flippy ROAR回收了计较机辨认、深度进修模子和智能传感器技能，通过烹调进修实习，让它把握差异食品的烹调方法、所需时长、温度，以及其他相干能力。在现实操纵进程中，厨房职员可通过触控面板节制Flippy ROAR，其配套的运行轨道，让它在厨房的移动越发安详利便。操作视觉辨认技能定位厨房器具、区分食品种类、监控食品熟度;以智能传感器检测烧烤板温度等外部信息，作为Flippy ROAR下一步举措的依据。若呈现煎糊或起火等不测状况，则会敏捷发出警报。

再者，Flippy ROAR毗连的MISO-AI体系可及时吸取订单，按照订单次序、菜品信息和建造时长，自主决定建造的优先级，在短时刻内最大化地完成多个订单。补充了以往“举措慢、服从低”及“无法随机应变”的弱点。Miso Robotics为Flippy ROAR拟定的价值比前一代低落了一半，并提供月租呆板和维护进级的处事。本年七月，Flippy ROAR和快餐连锁店White Castle相助开展试运营，试用乐成后将逐渐投入各门店。据VentureBeat报道，Flippy ROAR也将在CaliBurger的50家分店投入行使。

虽然，Flippy ROAR并非独一的商用厨房自动化装备。旧金山比萨连锁店Zume Pizza行使大量呆板人来压抑披萨面饼;汉堡连锁店Creator借助传感器和微型计较机来筹备餐点。波士顿餐厅Spyce Food设有半自动化厨房，切配、炒菜、装盘、洗碗所有由呆板人完成，可在1小时内出产近200份套餐。

自动化厨房呆板工钱烹调方法、内容大量一再且注重出餐服从的快餐规模提供了新的办理方案。白色城堡连锁店副总裁Jamie Richardson暗示，“自动化厨房呆板人可以包袱厨房里的那些一再、耗时又伤害的事变，让后厨员工不必在高温闷热的油锅前事变，可以在更安详的情形下，认真客户处事、食材筹备等此外营业，增进用人服从。”对餐厅而言，不单能节减很多本钱，也低落了食品病原体撒播的也许性，以及职员频仍打仗所带来的新冠传染风险。

“智能相对论”看到，很多食客会带着欢快的神色走进“呆板人餐厅”，但对付平凡家庭和小我私人而言，自动化烹调装备就没那么好用了。

一名FANLAI烹调呆板人的用户曾总结了智能炒菜呆板人的弱点:必需本身筹备配菜、必需本身节制好配料分量、必需本身放配菜到牢靠盒子、只能抄牢靠分量以内的菜肴，并且只能用来炒菜。 一些智能炒菜机公司会提供专用配菜包，但价值稍贵。“着实(炒出来)味道还可以，可是比本身炒的差远了。锅不消洗可是要洗濯装备也是贫困。而市面上许多这种装备厂家是没有提供配菜的，假如要本身洗菜和切菜也就很贫困了，并且分量节制也是没步伐增进的，只能多炒屡次!”

其次，自动化炒菜装备如出一辙的做法与味道，对付大都家庭和小我私人而言过于单调。 就像网友说的: “呆板人最大的上风应该是举措的同等性，但这个着实也成了呆板人最大的劣势，至少在炒菜这个规模来说。中国人照旧喜好本身每一次做出纷歧样的味道。”

自动烹调呆板人只能建造内置食谱上的菜色，还必需凭证规格筹备牢靠种类、分量的质料，这样有限的烹调方法、分量和口胃并不能满意一样平常家庭本性化的饮食需求。因此，自动化烹调装备并未在C端获得遍及。

看图认菜没题目，食谱辨认不轻易

2019年7月，北京大学开始试行识菜结算呆板人。 这款菜色辨认呆板人熟悉食堂内200多款菜色，运用AI图片辨认技能，可以按照食品纹理在2秒内辨认菜品，大幅进步了餐厅结账速率。

“感受食堂变得更高峻上了，呆板的收银速率和食堂阿姨差不多。”一名同窗说，“不外，假如人工收银和呆板人收银都空着，我照旧会选择食堂阿姨，由于食堂阿姨站得更前面，而且当你还没接近，她已经起劲地帮你算好了价格。”

一些同窗暗示，这款呆板人并不能很精确的区分馒头和包子、土豆烧鸡和红烧肉以及大碗米饭和小碗米饭的区别。购置这些菜品的时辰，常常必要再核实一下价值。

食堂阿姨广泛以为，呆板人虽能在人多的时辰减轻她们的承担，可是她们对很多菜的价值烂熟于心，计较起来很是快，识菜呆板人好像无关紧要。不只是大学食堂，已有越来越多餐厅开始行使AI辨认菜品自动结账的成果。如Microsoft的员工餐厅，一名员工暗示，自行使了自动识菜结帐体系，“结账时刻从五分钟酿成五秒。”既能大幅缩减结账时刻，又能镌汰人力本钱。识菜呆板人正逐渐成为餐饮业的新宠。

相对付学校食堂中数目有限的菜品辨认，运用AI来辨认食谱就坚苦很多。

人工智能想要乐成说明食谱，必需先弄清晰图片中是什么食品;再揣度出食材和配料的加工进程。但现有的AI在第一关就被卡住了。

2017年，麻省理工学院计较科学与人工智能尝试室(CSAIL)的研究职员依此思绪，建设了一款名为Pic2 Recipe的应用。Pic2 Recipe操作神经收集技能，能从食品图片说明食材的因素，反向推导出建造进程中行使过的原料，并向用户保举相同的食谱。研究团队借助内含上百万份食谱的Recipe 1 M数据库来实习Pic2 Recipe的神经收集体系，让它能在各个食品图像和其对应的因素和食谱之间成立接洽。但照片质量对辨认功效的影响较大，拍摄角度、远近、摆放和灯光等差异场景下的统一食品，也许得出差异辨认功效。

（编辑：湖南网）

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