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第一波大模型已经走进厨房了!实测方太Healthy CookingGPT
4076点击    2024-10-25 15:11

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。我们将食材、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知识图谱。


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


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,他们还同华为合作,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知识库。


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,并支持一键烹饪。



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?用方太集团联席执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持的智能助手。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这样的技术公司在推进,也有方太这样懂行业、懂场景、know-how的玩家在推进。


文章来自于微信公众号“量子位”,作者“ 福小贵”


AITNT资源拓展
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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT