第一波大模型已经走进厨房了！实测方太Healthy CookingGPT

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福小贵 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

现在，第一波大模型已经走进厨房了！

它根据你的个人基础数据、饮食习惯、现有食材等定制健康膳食计划，联动各种设备帮助你完成烹饪全链路的操作。

比如通过有视觉感知的AI智慧眼识别食材及操作监测，帮你调控时间，控制食材的成熟度，简化烹饪环节。

厨房里的化学变化正在发生……

这是全球首个AI健康烹饪系统——Healthy CookingGPT，也是首个在厨房这一空间里落地应用的膳食大模型。

它来自高端全场景厨电领军品牌方太。目前，搭载Healthy CookingGPT的方太高端全场景厨电睿隐系列已经正式发布。

以往，厨房作为一个典型家庭场景，场景极为复杂。要想在这一空间运用大模型，各种模态数据实时处理，本身就是一个很大的挑战。

此前关于「食」的大模型，多停留在网页、APP端，烹饪时要一边看手机，一边炒菜，反而更加忙乱。如今，Healthy CookingGPT竟能直接打通与现实设备的联动，无需费心监管，而且补足了健康烹饪管理最后一环，不得不说非常令人期待了~

量子位率先开展了第一波实测，来看看方太是如何实现的？

第一波AI健康烹饪系统走进中国厨房

此次Healthy CookingGPT发布，大体可以总结出三个特点。

首先，聚焦于健康的需求。它能根据每个人的身体状况、能量消耗、口味喜好等提供精细化的健康膳食计划。

仅依据的信息就有个人基础信息、运动健康数据（每日能量消耗、步数、锻炼时长等）、理想摄入营养指标（涵盖20项营养元素）等众多细分维度。

除了普适人群，针对孕期这类健康需求更强、营养指标要求更严的特殊人群，Healthy CookingGPT也能轻松Hold住。

用户输入年龄、身高、体重、劳动强度、口味偏好、过敏食物及孕期数据，就可为孕妈们建档，并提供孕期全周期的膳食规划。同时，随着孕妇的体重增长变化，还能动态调整膳食计划。

放眼业内，这还是首个面向孕妇这一群体落地的膳食大模型应用。

Healthy CookingGPT第二个特点就是软硬件融合，并且直接上手使用。大模型突破了软硬件的限制，第一次在各种厨电设备之间进行协同调动。

Healthy CookingGPT搭载在方太高端全场景厨电睿隐系列产品上面，从现场来看，包括像集成烹饪中心、冰箱等设备都有智能屏。只需一句“你好，方太”，这些设备便可以被唤醒，充当你的小助手。

除了回答一些日常问题，它还能理解用户精细化健康场景需求，比如健身减脂、补气血等，通过大模型Agent联动冰箱生成菜谱推荐，并流转至烹饪设备一键烹饪。

而且不光会说，它还会做，这是此次方太Healthy CookingGPT展现出来的第三个特点。它搭载了Uchef2.0智动烹饪系统+AI智慧眼。

前者主要由智能烹饪锅、搅拌模块、加热控温模块、内置式称重模块、核心动力模块组成。在任意设备选定菜谱之后，数据就会流转到燃气灶上，显示出你需要的配菜和烹饪步骤。大家将食材、调料倒入时，烹饪锅会自动开始称重。

然后盖上锅盖，它就开始自主烹饪啦~

后者，AI智慧眼内置于下方的蒸烤烹饪机上，在蒸烤全过程提升用户体验感与参与感。烹饪前，AI慧眼可直接识别食材，传给系统定制食谱。烹制过程中，AI智慧眼持续监控食物的烹饪状态，智能调节烹饪时间，确保食材达到理想成熟度与最佳口味。

整个过程主打一个解放双手，如果你是个美食博主，它还能一键共享烹饪视频。

好了，以上就是此次Healthy CookingGPT所展现能力：不仅会Chat，还能Cook的GPT。懂你健康，能说会做，让健康、美味和好做不再难以兼顾。

从此次实测可以看到，大模型的确在厨电行业应用具有很大的潜力，直接解决核心痛点。

那么能率先打造并且直接落地应用的方太，是如何做到的呢？

带领AI走进厨房，方太如何做到？

从Healthy CookingGPT本身开始看起，不同于其他垂直大模型，第一个差异点在于，它真正落地在厨电产品上，而非PPT规划，也并非只是简单APP、网页端大语言模型。

并且其内测版本已经历过多轮优化，背后有海量的用户体验数据支撑。

第二个差异点就是它聚焦于健康这一厨房深度需求。可能之前的烹饪大模型只聚焦于个性化、怎么做，但在这基础之上，Healthy CookingGPT还回答了一个新的问题：

怎么做得健康？

这两个差异，对于企业来说其实提出了更大的数据和算法挑战，但却也构成了方太独特的优势。

底层数据方面，方太本身在厨电领域有28年的深耕和庞大的用户体量，因此，基于自研智慧菜谱数据库、健康营养领域的权威数据、文献，以及国家及行业标准和专业美食网站等信息，搭建起了千万级膳食健康常识图谱。

此外，它还有600万组健康配餐组合方案、超260组食材存储引导和380组烹饪技巧、海量烹饪曲线数据库等，这些与膳食健康常识图谱共同构成了千万级厨电常识图谱。

除了自身积累，他们还同专业权威机构合作。就以此次细分的孕期人群为例，他们联合国内知名妇幼保健医院，打造专属膳食模型，参照妇幼营养科的专业营养处方，为孕期人群提供超过600万种健康配餐选择。

面向更大众的健康需求，他们还同HUAWEI合作，打通手表手环上的运动数据。

值得注意的是，这里谈到的数据并非停留在表面的公域私域积累，而是在庞大数据基础之上打造了专属的模型和常识库。

在算法技术层面，作为深耕二十多年的垂直场景玩家，方太将Healthy CookingGPT理解为广义层面的大模型服务。

换言之，他们不做基础模型，而是根据场景功能来做具体的大模型应用。

以个性化推荐这一场景为例，就有包括多算法协同，实现个人个性化偏好、运动情况以及实际健康烹饪需求，实现动态的健康膳食规划。

最终通过APP及智能厨电设备屏端，将一日膳食方案推荐给用户，并支撑一键烹饪。

他们曾做过实际的调研，以随机五个用户进行分析计算推荐效果，各营养指标整体偏离百分比仅在1.39%，并且单项营养素指标偏离百分比不超过10%。

特别针对孕期人群，他们联合高校推出了孕期体重动态评估模成熟度评估算法。

它能根据孕妇身体活动水平、体重增长值、体重增长速率，来评估孕期体重增长是否异常，从而辅佐膳食方案的制定。

而像烹饪这一场景，就有包括成熟度评估算法、AI控温自学习算法等多种算法加持，他们能感知场景中温度、湿度等多维数据，从而做出决策自主调节。

针对这些细分场景的大模型赋能，其实正是源于方太一直以来对用户需求的深度洞悉。

2018年，方太就开启了“厨房大脑”计划。在这之后，他们深入洞察了10大厨房场景下的200个细分场景，构建了从普适人群到孕妇、健身、中医养生等多个特殊人群健康膳食模型，因人、因时、因地地去探索每一个个性化诉求。

其实大模型的概念已经诞生两年，为何现在才推出相关的应用？用方太集团联席实行总裁诸永定的话来说，“不会为AI而AI。因为有意义的AI才是消费者真正需要的。”AI只是手段，本质还是对消费者的服务。

此次Heathy CookingGPT的发布，解决的正是消费者健康烹饪并且方便好做的需求。厨电设备从一件器物变成真正的烹饪伙伴、烹饪助手。

而方太真正意义上将大模型带入厨房，其实还有更深层次的产业思考。

全场景智能，重构人与空间关系

今年大家都在谈大模型在千行百业的落地，人工智能的赋能正在由点及面，从单点场景逐渐扩展到现在热议的空间智能。

AI大模型的能力正在不断地拓宽，从文本推理到视觉洞察，如今再到所谓对3D世界的理解和行动，计算机和机器人正在给更多行业中的应用带来更多潜力。不难想象，在不久的将来，它能真正释放生产力，与人类和谐相处。

另一方面，随着落地进程越发深入，挑战比想象中更为艰巨，尤其在一些专业领域中形成一种共识，即这是件长期主义的事情。这当中有数据的挑战、know-how的挑战、算力的挑战等等。关于ScalingLaw的定律在行业中不断延伸和泛化。

这一次，方太在厨房这一空间的尝试，带来的是一种新的可能性。首先，它真正改变了厨电与人之间的关系，让这些设备真正成为人身边的烹饪伙伴。

这意味着，厨电不再是单纯的工具，而是能够理解用户需求、提供个性化建议和支撑的智能助手。这种转变将提升用户体验，使烹饪过程更加愉悦和高效。

这样一来，智慧厨电真正实现了从以场景为中心到以用户为中心的跨越。

过去，厨电数字化、智能化可能依赖单一设备上的一块屏幕，他们聚焦单个场景、单个功能，而现在，Healthy CookingGPT以大模型为内核，能够整合起多个智能场景，提供全场景的智能服务。

事实上，全行业也正在发生这样一个变化——

大模型应用加速，已经从单一场景、产品跳出，延展到全场景的智能空间。这一过程，不只有OpenAI这样的技术企业在推进，也有方太这样懂行业、懂场景、know-how的玩家在推进。


来源：网易