當大模型成爲手機、電腦等消費電子的标配後，家電行業也開始出現了大模型的應用案例。
在深圳國際會展中心舉辦的 AGIC 大會上，萬得廚發布了首款搭載祝融烹饪自研大模型的廚房智能體。與傳統微波爐不同的是，該款廚房智能體搭載了英偉達的 GPU，可以通過 1300 萬像素的高清攝像頭識别食材，并自動基于模型算法，進行溫度控制和加熱時間控制。
" 從 2000 年開始，你會發現整個家電行業的創新陷入了瓶頸。我們希望可以在廚房場景中找到痛點，通過技術創新去解決它。"
萬得廚運營總監王甯表示，圍繞着用戶主動和機器主動的不同邏輯，傳統廚具多爲固定程序操作，缺乏個性化和學習用戶習慣的能力，都是用戶主動。一些高端的廚電，也僅限于菜譜的選擇，基于固定程序把菜做好，也是用戶主動。基于這個邏輯，萬得廚試圖研發一款能夠完全替代人類烹饪的産品，像人類廚師一樣去做飯，實現真正的機器主動。
2023 年初，ChatGPT 和大模型的出現，讓這一切成爲了可能。從 ChatGPT 的技術邏輯也可以看到，大模型找尋到了一條 " 大力出奇迹 " 的可行性路徑。OpenAI 通過不斷地增加算力和數據，模型的 AI 性能就可以不斷提升，且目前業界還沒有看到這種能力提升的 " 天花闆 "。
" 于是，我們決定将這種能力放在微波烹饪的創新升級上。普通微波是無法用于烹饪的，因爲加熱無法均勻。我們首先解決的第一個問題是如何讓微波加熱變成均勻，這裏涉及到加入大量傳感器和攪拌葉以控制微波的方式和邏輯。" 萬得廚應用算法部經理雒興晨對钛媒體 APP 表示，對于自研烹饪大模型而言，最難的就是數據訓練，然而目前市面上幾乎沒有直接可用的烹饪大數據。
爲了有高質量的可用的烹饪數據，萬得廚成立了幾百人的烹饪實驗團隊，利用溫探陣列、RGB 攝像頭、功率器件、氣味傳感器等工具去搜集每一道菜烹饪過程中的溫度、顔色變化、氣味等維度的數據。通過大量的傳感器，可以每秒采集整個烹饪過程中的數據。每個菜都有自己的溫度，例如雞蛋達到 72 度，保持三分鍾才能讓蛋白固化和大腸杆菌被殺滅。經過數據标注、清洗後，進行模型預訓練，最後調整模型參數和算法。
最終，萬得廚研發出了端到端的祝融烹饪大模型，該模型能夠将食材的感知、烹饪決策和設備控制集成在一個系統中，從而實現自動化烹饪。
萬得廚方面稱，萬得廚智能體通過四年研發，100 多位名廚菜譜菜品開發，針對 1000 道菜品進行了 100 萬次訓練，能識别 1500 種家常菜并完成自動烹饪。同時，通過傳感器和攪拌葉的疊加，該智能體還可以實現 " 同腔不同溫 " ——機器根據不同食材，進行不同區域的溫度控制。
爲了控制烹饪火候，萬得廚搭載了蛋巢 4D 超感溫控系統，利用高分辨率熱成像溫度傳感器和智能攪拌葉，實時捕捉食材表面的溫度變化，并自動調整烹饪參數，使不同食材在同一鍋内都能達到最佳烹饪效果。
據悉，萬得廚還将推出無人廚房商業解決方案，120 人同時就餐和 24 小時随時供應，預計到 2026 年覆蓋 1 萬個核心點位。同時，萬得廚将聯合三百家食品企業，開發 2000 道菜品，帶動 150 億食品銷售。（本文首發于钛媒體 APP，作者 | 饒翔宇 編輯 | 鍾毅））
