熱炒多年的智慧廚房，為什麼還是離我們這麼遠？

前不久，在推特上看到一個段子。

大概意思是說，我根本不需要音箱告訴我地球到火星的距離，但廠商天天引導我這麼問；我急切需要微波爐告訴我每種食物的合適加熱時間，但微波爐卻是沉默的。

雖說是個段子，但裡面還是隱含了智能家居的某種尷尬：大家在爭搶以娛樂、休閒為主要目標的客廳場景，不惜推出很多意義不大的產品功能。 但在真正需要各種專業知識和技術解決方案的廚房，AI與智能家居卻顯得有點畏首畏尾。

事實上，在忍受過“給每台家電裝一個APP”的“尬智能”時代之後，在傳感器、語音交互平台和雲計算的幫助下，智能家居似乎悄然開啟了快車道模式。 智能鎖、智能燈、智能窗，以及智能空調、采暖和新風系統，這類應用性很強，對新技術貼合度較高的智能家居設備，隱隱開始在電視之外形成了自己的風口。

那麼類似的利好，是不是也能體現在廚房這個更考較應用性的場景？ 喊了很多年的智慧廚房，為什麼始終處在不溫不火的狀態裡？

剛剛過完年，想必大家都還處在對食物非常親切的狀態裡。 咱們來藉機聊一下，AI到廚房的距離到底還有多遠。

單體廚電的AI化，似乎不太好走

廚房實現AI化，最基本的方案當然是讓廚房電器搭載AI技術能力。 但問題是，這條路好像並沒有想像中順暢。

就像客廳場景一樣，廚房的智能化也經歷了幾次升級。 回頭看看，各種智能化方案爭奇鬥艷，可謂壯觀。

最開始的時候，智能抽油煙機、智能烤箱、智能電飯煲等產品相繼問世，但就跟大部分智能家居產品一樣，方案僅僅是在產品裡加入一個傳輸模塊，讓廚電可以用App控制。

顯而易見的是，普通人很少會用手機遠程控製家裡的電飯煲。 這類“偽智能”很快被市場證明純屬雞肋。

隨後，語音交互和智能識別等等AI帶來的能力開始加入廚房智能的大部隊。 而這類技術最初的載體，顯然非大家電莫屬。

大家電之中，與廚房關係最近的要屬冰箱。 不少品牌都推出過搭載語音交互技術，能夠連接雲服務的智能冰箱。 2016年也曾一度形成過小型風口。

但回頭看看，不難發現這類“能說話的冰箱”也沒折騰出太大動靜。 在電視、冰箱洗衣機的三大件競爭中，冰箱的智能化滲透率是最差的。

一般來說，這類冰箱的產品思路是在冰箱門上加一塊顯示屏。 冰箱會把食物的新鮮程度等數據顯示出來，並且提醒用戶哪些食物該補充了，還可以通過連接雲服務下單購買。 更有甚者會在冰箱門的顯示屏上加入音樂和遊戲功能…

可問題是，實際使用中用戶會發現，冰箱只能識別雞蛋、水果、蔬菜等小部分食材，且識別準確率不高。 而語音交互的解決方案就更尷尬了。

我真的要跟我的冰箱說話嗎？ 我要讓冰箱替我買東西嗎？ 站在冰箱門前玩遊戲不尷尬嗎？ 成為了智能冰箱的“疑問三連”。

奇怪的解決方式，讓我們難以在冰箱上看到AI大規模進廚房的希望，當然這也有賴冰箱產品本身的進一步發展。

另一種廚房電器AI化的思路，是在廚具中加入AI的識別和模式分析能力。 比如很多廚電廠商推出了“智能炒菜機器人”概念。 其實基本就是免炒鍋的進階版。 這類產品被宣傳為會用機器視覺等能力判斷食材的特質，智能計算出烹飪時間與烹飪方案。

但結果往往可以用三個字來概括：不好吃。

類似的解決方案，還出現在咖啡機、麵包機等產品中。 其中AI更多作為噱頭，實際使用還是傳統功能為主。 畢竟這些電器都無法解決人才是廚房主力的根本問題。

更激進的方案出現在國外，據說英國一家機器人公司，乾脆推出了模擬人類烹飪的機械臂。 讓機器人來操作廚房系統。 但這種構思距離商用還有些遙遠，並且歐美廚房與中國廚房的差異非常巨大。 更何況在灶台上伸出兩條機械臂，看著也是夠瘆得慌…

單體廚電一次次試水智能化，基本都以不溫不火宣告收場。 背後的根本原因，大概是始終沒有向市場證明，智能技術到底能給用戶帶來哪些必要價值。 畢竟錦上添花，甚至多此一舉的智能化，消費者是斷然不會買單的。

健康會成為廚房智能的依靠嗎？

讓AI代替人類炒菜不那麼容易。 那麼是不是可以換個思路證明智能廚房的價值呢？ 比如說，健康。

AI帶來的核心能力之一，是通過機器視覺對現實物體進行識別。 巧的是，給食物拍照是我們中華民族的傳統美德。 那麼把二者結合一下，讓AI來識別食物，給出營養與膳食建議似乎也是可行的。 畢竟營養這東西十分複雜，讓每個人都成為營養師，其實是很累心的一件事。

早些時候，日本一些企業已經開始通過AI來幫助用戶分析飲食中的卡路里含量，以及各種營養物質比例，並提供飲食評估與改善建議。 目前很多國內應用開發者也開始了類似項目，也有一些手機廠商嘗試把食物營養識別能力集成到手機基礎服務中。

但這裡有個盲點：等用戶對著已經上桌的食物拍照，再分析出營養的缺陷，似乎也於事無補了對不對？ 我也不能把做好的食物扔了重做一份啊。

於是有很多企業開始設想，是不是能把機器視覺系統直接安裝在廚房裡。 通過廚房中的攝像頭、傳感器來“監督”用戶的料理過程，通過語音及時提醒用戶。 還可以將用戶的飲食數據在廚房中記錄下來，形成獨立的數據檔案，自動分析並輸出營養改進建議。

這樣做雖然有點侵犯隱私的意思——用戶可能會想，我連吃什麼都要聽機器的嗎？ 但顯然可以把AI技術帶給用戶的實際價值放大，將“在冰箱門上玩遊戲”這種雞肋型功能，變成其他系統無法複製的使用價值。

目前來看，打食物監控、營養量化的健康牌，已經成為了眾多家電廠商、智能家居企業與廚電企業的共同方向。 但這種產品思路也有明顯的問題。

首先，營養監控系統到底安裝在什麼地方是個問題。 冰箱裡？ 抽油煙機上？ 櫥櫃上？ 好像都不太對。 更精準的方案顯然是在灶具、冰箱、料理台的相應位置安裝系列感應與視覺裝置。 但這給用戶帶來的成本壓力是非常大的。

其次，很多技術問題還有待進一步完善。 比如，適合中國家庭飲食習慣的食材與烹飪算法是個難題；每個家庭每個人的健康需求不同，如何準確制定營養方案也不得而知；中國菜非常複雜，機器視覺識別的準確率也有待提高。

此外，營養膳食的相關大數據系統等配套技術端口，目前來看也還有待完善。

讓AI來監控家庭營養攝取，給出健康方案，今天還是看起來比較美，實踐上比較難的一種設想。 雖然大家都在努力，但漫長的技術鏈需求很難由一兩家企業單獨攻克。

讓AI幫我們管住嘴之前，大概還是要靠自己啊。

圍繞廚房重新構建AI市場的夢與現實

在不久前的CES 2018上，雖然無人駕駛和手機搶占了最多的眼球。 但按比率來看，無論是歐美巨頭還是大批中國企業，智能家居都是絕對的“主旋律”。

而在令人眼花繚亂的AI+家庭IoT設備解決方案中，廚房場景又重新成為了主角之一。 在AI的自然交互和多模態數據能力下，把廚房打造成整體的AI場景，已經成為今天智能廚房的主要解決方案。

類似模式的基礎，是廚房中大量廚電，包括油煙機、灶具、洗碗機、微波爐等等，全都要植入傳感器和傳輸系統，並搭載自然語言交互模塊。 這樣做主要針對的核心需求，是廚房作為一個複雜環境，最重要的其實是即刻實現用戶指令的能力。

比如說炒菜的同時想要控制微波爐，洗碗的時候想要聽歌。 這些能力單個智能設備無法實現，卻可能是用戶的真實需求。

多設備聯動，還與廚房的自動感應需求息息相關。 比如我們經常會炒上菜之後才想起來沒開油煙機，而且油煙機開到什麼檔位也挺難操控。 那麼讓油煙機自動感應灶具的工作情況，進入無須手動操作的工作模式似乎不錯。 同時類似的智能感應也可以用在廚房設備報警斷電上。 這次CES，國內某品牌就展示了通過油煙機指揮灶具、消毒櫃、烤箱工作的場景解決方案。

雖然聽起來這種在廚房安裝一整套AI設備的想法很美好。 但想要進入現實還是挺多阻礙的。

首先廚房的工作環境複雜，聲音、煙霧、溫度的變化都比較大。 如何保證語音交互模塊、機器視覺系統與感應裝置的工作效率和工作壽命，是擺在廠商面前的一個難題。

其次，要求消費者為了一些“小方便”，更換整套的智能廚房設備，似乎也有點強人所難。 畢竟不智能的廚房也天天用得蠻好。 無論是廚衛還是客廳，成本壓力似乎始終都是智能家居生態的最大挑戰。

再次，目前我們能見到的，圍繞廚房場景構建全套AI設備的解決方案，最終交付的都還只是一些錦上添花的能力。 比如上面說的炒菜同時開烤箱，洗碗同時追劇之類的。 就像上一代智能家居的遠程遙控一樣，這些細枝末節的能力似乎難以構成充分的商業動機。

總之在AI進廚房這件事上，我們能看到方案很多、技術很多，產品也不少。 但真正抵達的時間目前可能還是未知數。 某個顛覆式的產品，或者某種難以替代的使用功能，也許才能奏響AI與廚房的邂逅進行曲。