介绍： 你好，我是李攀，欢迎来到硅谷新发现。今天是我们的硅谷情报局时间，每期一个话题，为你搜罗最前沿的科技情报，解读最新最热的行业话题。

今天啊，我想和你一起聊一聊“人工智能当大厨”这个话题。而你一听，呀，又是一个人工智能，是不是有点老掉牙了！可是，你能想象当一向以严谨逻辑著称的人工智能，进军和我们日常生活最为息息相...

介绍： 你好，我是李攀，欢迎来到硅谷新发现。今天是我们的硅谷情报局时间，每期一个话题，为你搜罗最前沿的科技情报，解读最新最热的行业话题。

今天啊，我想和你一起聊一聊“人工智能当大厨”这个话题。而你一听，呀，又是一个人工智能，是不是有点老掉牙了！可是，你能想象当一向以严谨逻辑著称的人工智能，进军和我们日常生活最为息息相关的餐饮业，还用大数据和机器学习主动为每位顾客悉心打造最私人化的食谱吗？

哎，你可别觉得这事儿不靠谱。一些科学家和工程师们用机器学习的方法，一步一步教会机器如何运用全世界的美食数据库，并且根据每个客人的饮食偏好，设计出最为诱人食谱。对他们来说，未来的超级大厨，一定就是这些，掌握了世界食谱，比食客还了解自己的胃的人工智能系统。

让我们从第一家提出人工大厨这一概念的Foodpairing 开始。这是一家来自于比利时的创业公司，于2005年成立。最初他们创立的契机，是一段创始人Bernard 和一位米其林厨师的对话。“你知道吗，当我品尝猕猴桃的时候，我总能尝出海的味道。”那位大厨这样对Lahousse说道。

可是，当时，猕猴桃还只是一种普通的水果，还没有人能将它成功的融入欧式菜肴，更不要说海鲜的菜品当中，所以即使那位大厨非常确定在众多海鲜中会有一款会是猕猴桃的绝配，却也久久不知道该从哪一款开始试起。

一直学习生物工程的Bernard发现，他的第一单生意来了。一直以来啊，生物学界就有一个共识，即人类品尝食物时所产生的口感其实绝大部分来啊自于嗅觉。基于这一共识，米其林三星餐厅The Fat Duck的大厨提出了一个假说，如果两种食物的气味组成越相似，他们就应该越容易被搭配成为一道成功的菜肴。

于是，Bernard决定和他的团队放手一试。他们先利用化学仪器分析了大量海产品的气味组成。在确定了这些食物的气味组成之后，他们将信息输入Foodpairing的数据库，并将其一一与猕猴桃的气味相对比。最终，Bernard将实验显示最适合的生蚝推荐了给了那位大厨，大厨随即用这两道食材创造了一道广为流传的创新美食。

在打响了第一炮以后，Foodpairing这种化学与算法相结合的模式，加上他们不断组织的线下大厨聚会，在短时间内为他们吸引来了不少厨师顾客。西班牙的斗牛犬餐厅和纽约的Eleven Madison Park就在这一时段成为了他们忠实的合作伙伴。

同时，他们惊喜地发现，除了厨师，Foodpairing的服务似乎也引来了众多食物企业的青睐。为了能够进一步抓住这些大企业的关注，Foodpairing除了不断向其日益庞大的数据库中增加各式各类食品的分析数据，还通过机器学习来自动抓取不同地区的消费者在社交网络中，关于菜色和潮品口感的讨论，还有各位大厨放在网上的食谱。

基于对这些零散数据的整合与分析，Foodpairing将其服务从科学至上转化为了以消费者为中心。

就这样，通过与厨师群体和食品企业的不断互动，在成立13年后的今天，Foodpairing已经拥有了世界最大的食物气味数据库，和最为成熟的机器学习模型。他们不仅拥有了一大批拥有着米其林称号的大厨作为他们的忠实拥护者，还在欧洲的食品产业里面建立起了属于自己的金字招牌。

“很快，绝大多数畅销的新款零食就都是人工智能的杰作了。”Bernard在一次接受采访时说到。听到这儿，你还能否认，人工大厨、智能美食时代的到来吗？

只有这一个公司，你觉得还不足够说明问题？好的，那我们接下来来看一个人工智能美食领域的大佬，IBM Watson研究院创造的 Chef Watson。

据Chef Watson项目的研究人员透露，当初进入美食届，是IBM Watson生活领域最重要的决定之一。在开始项目之前，他们几乎咨询了人工智能，生物，化学等等领域的知名教授和研究人员，向他们询问如何建造最与时俱进，同时贴近个人口味的“厨师算法”。

终于，在2013年，Chef Watson千呼万唤始出来，而在上线的那一天，它就立刻变得忙碌起来，频繁地追随着研发人员出现在了各地的美食科技展览会上。2014年，这位华森大厨和著名的美食网站 Bon Appetite 合作，成功打入手机客户端，简洁的使用方法令原来许多对智能美食系统望而却步的普通食客都眼前一亮。

为了进一步改进系统，也让更多人了解到这位人工智能大厨的威力，2015年，IBM和Culinary Institute of America，也就是美国的蓝带大厨学校的各位教授合作了一本在美国风靡一时的菜谱书籍，吸睛无数。

而随着其功能越来越健全，背后的数据支撑越来越大，Chef Watson已经有了一帮支持者。上线数年，这位智能大厨不仅为职业厨师提供了数之不尽的创新食谱，还为没有任何烹饪技巧的普通人提供了千千万万的烹饪小贴士，保证他们可以轻松烹制出健康美味又让人眼前一亮的私人食谱。

如果要来比较一下Foodpairing和IBM这两家公司的系统，我们可以发现其工作原理大多是相似的，借鉴的科学成果也都不尽相同。那他们拼的是什么呢？数据！对机器学习来说，拥有越多的训练数据，机器就可以变得更加智能。而没有数据，那么就像是看着无米之炊的巧妇，再有一身好本领也没有用武之地。

那么现在称霸智能美食领域的两家公司谁更强一些呢？答案是，各有千秋。虽然Foodpairing更早入局，拥有了成次方增长的用户数据，但是毕竟IBM是世界级的大公司，其实力呀不言而喻。再加上这一领域才刚刚开始发展，潜力还没有被完全挖掘出来，未来的战局还不是很明显。

这也是我今天介绍这一创新产业趋势的原因。食物产业啊，如今是众多硅谷和纽约投资者重点关注的领域，毕竟，全球人口不断地攀升，人们对更为精细的食物的需求只会越来越多。而如果投资者可以把握住这个方向，这不仅有可能在技术定性垄断前尽占先机，还可以在饮食文化领域获得更多的文化资产，建立更令人仰视的生活智能品牌。

当然了，人工智能大厨的到来不只是对于投资者有着非常特殊的意义，作为个人，我们的生活也可能会发生天翻地覆地变化。想象一下，以后我们每个人的手机上都活着这样一个手机大厨，可以通过我们冰箱里的存货，我们当时的身体情况和口味喜好来设计最为贴心的菜单，是不是每天都有了新的小期待呢？

如果碰巧我们要宴请宾客，我们也不用自己抓耳挠腮地想着究竟要煮什么，而是在人工智能的指导下，或经由交由智能大厨点拨的厨师，好好犒劳自己，还能宾主尽欢！

说到这儿，你对人工智做大厨还有哪些期待？欢迎在留言区跟我们分享！

好了，本期节目就先到这里，我们下期见！