2012年7月28日，一个叫“黄太吉”的煎饼果子餐饮店开始营业，也宣告着现在已经变性的“互联网思维”正式进入餐饮行业。黄太吉等互联网餐厅在当时代表着一种全新的商业模式：利用外卖平台扩大客群范围，利用社交媒体包装情怀，进而企图让消费者支付溢价：原本5元的煎饼果子，黄太吉卖到了20元。
今天我们已经知道这种模式行不通，商业模式来说，餐饮，尤其是面向普罗大众的餐饮，性价比依然是消费者真正关心的事情。
另一方面，互联网餐饮起势，虽然确实利用到外卖、冷链运输等新业态的起势，客观上推进了餐饮的标准化流程。但仍不能掩盖其主要利用互联网概念营销，而没有走一条通过技术革新烹饪、招待等餐饮核心要素的正路。
随着上一轮的泡沫破裂，以及又一轮人工智能热潮的来临，又一轮围绕“智慧餐饮”的潮流兴起。这一回，市场玩家终于开始直面那个原本避而不谈的挑战：可以让机器人来做菜，并且提供餐饮服务吗？
01
机器与锅气之争
让机器参与到食物的制作这件事情并不新鲜，在肯德基和麦当劳的后厨，机器配合流水线式的人工模式，将制作汉堡包的时间压缩到了最少，满足着许多人“快些将一顿饭吃完”的需求。
后来，中餐领域也诞生了类似的效仿者，无论是百胜旗下的东方既白，还是真功夫，都是个中典范。
这一类流水线作业的连锁快餐虽然满足都市人群需求，并提高了食物的生产效率，产生了不俗的经济效益，但并不妨碍国内挑剔的食客对其拥有近乎于偏见的评价：方便，但确实谈不上好吃。
除了中国人对“吃”方面往往多有研究，饮食文化丰富且多样，原本对吃要求就比较高之外，机器化的生产流程，对于产品（食物）的打造，也确实存在着负面影响。
将变通性不足的机器引入生产，也就意味着食材和制作流程的标准化。这本身是一件好事。但呆板的标准不仅限制了食物的种类与菜单上的SKU，而且使得事先就知道快餐生产流程的食客，认为这种生产流程缺乏人情味，最终呈现的食物也缺少“锅气”。
在由安倍夜郎的漫画改编为电影和电视剧的美食类IP《深夜食堂》中，我们可以看见这种“锅气”对食物的重要意义：位于新宿后街的“深夜食堂”其实并非什么名餐馆，挂出的菜单上更是只有“豚汁套餐”这一道正经菜。
但一方面，老板可以根据客户的需要做超出菜单的独特食物，另一方面，作为厨师的他会和顾客闲聊，并将顾客的情绪、故事反映到菜色上面，最终使顾客喜欢上这家店。
对食物的情感认同，和对厨师的喜爱敬重，共同构成了中餐乃至整个东方文化中对食物“锅气”的追求。
在第二次工业革命兴起的“流水线”，和第三次工业革命兴起的“互联网”均无法让机器生产出有“锅气”的情况下，深度学习、云计算和大数据等新技术带来了潜在的第四次工业革命（AI、机器人革命），它们，能改变这一现状吗？
02
命运多舛的机器人餐厅
目前先行者并不少，尽管有时候并不都尽如人意：据报道，在北京，号称全国首家机器人餐厅的星际驿站，开业三个月就拆除了店内的取餐机器人，恢复为一家普通餐厅。魔力机器人餐厅作为湖南省首家机器人餐厅，仅运营了1年就面临倒闭。
在广州，曾约有10家餐厅曾经使用过机器人，目前2家已经关门，还有一家餐厅的机器人已被“炒鱿鱼”。
这并不是说机器人餐厅本身被看衰，实际上在全球范围内，机器人餐厅都是大趋势。《福布斯》杂志在《机器人餐厅的崛起》一文中指出，无论是像Spyce餐厅这样使用烹调机器人，还是像Bear Robotics公司研发的招待机器人，或是诸如Smartender研发的调酒机器人系统，都会彻底的改变食客在餐厅中的体验。
在中国，机器人餐厅之所以走过许多弯路，有比较现实的客观原因：相比于品类单一，套路简单的西餐，中餐标准化的难度早在机器人出现之前就人所共闻。另一方面，第一波机器人餐厅的尝试，或者是出于营销噱头考量，挂羊头卖狗肉；或者依赖技术水平较低的机器人，客户体验较差，自然难以成功。
而与第一波机器人餐厅偏向创业者依靠新概念突围不同，从2019年开始的新一轮机器人餐厅试水中，我们可以看到许多熟悉的名字：盒马鲜生、京东、碧桂园、海底捞等等，掌握资本、技术和多元化产业布局的这些大厂，拥有着正面解决机器人餐厅核心难题的可能。
在机器人餐厅的技术链上，诸如冷链保鲜、外卖配送、餐具清洗、买单收银等技术上，在移动互联网普及过程中，不同公司已经拥有相当的积累，因此目前真正的难点，最后聚焦在两个最为核心的问题上：烹饪和招待。
烹饪，尤其是中餐烹饪，必然是机器人餐厅需要克服的第一道，也是最高的一道门槛。这里的挑战有二：其一，如何在食客已经知晓“这是机器人做的菜”的情况下，依然让他们觉得好吃。其二，如何保证食品安全。
招待，就是指点菜、传菜以及解决在就餐过程中需要解决的任何问题。某种程度上，这是机器人最不擅长的领域：需要共情，需要满足各种非标准化的需求，即“人情味”。
此外，原本餐厅中的工作人员：厨师、服务员的角色如何设计，也成为了需要思考的问题。很显然，上到菜谱的发明，下到帮食客多拿一双筷子，都依然少不了人类的身影，但他们，又如何与机器人分工协作，使效益最大呢？
而这一切，又是围绕着统一的目的：降低餐厅的生产、运营成本，使消费者吃上性价比足够高的饭。
这些棘手的问题曾经是许多机器人餐厅回避的对象，但现在，他们正在被逐渐拆解，并在各种尝试中，有了一个初步的答案。
03
机器人会让厨师消失吗？
先直接说结论：机器人餐厅中，无论是厨师，还是招待人员，人类依然起重要的作用。但他们的角色和所处环境，将与过去截然不同。人类与机器人协作运营一家味道受到认可，服务品质到位，同时产生不菲经济效益的餐厅，可能是未来的主流。
以目前研发技术程度较高，开始面向普通人进行门店化运作的碧桂园Foodom机器人餐厅，以及海底捞智慧餐厅为例，他们解决问题的方式有相同之处，也有许多差异。
招待部分最能体现人与机器的协作。限于语音智能、人脸识别等AI技术的发展，接人待客，尤其是直接与客户打交道的部分，目前基本无法让渡给机器人，因此无论是海底捞还是碧桂园，都选择保留一部分人力在餐厅中，实现人与人之间没有障碍、带温度、有情感的交流。
而机器人则完成那些重复性，可量化的工作，比如说在传菜这个环节，海底捞主要使用机械臂进行分拣，并使用地面机器人游走于餐厅各处最终由食客自行取菜，或者由服务员完成最后将菜上桌，甚至帮忙下锅的最终环节。
碧桂园的Foodom机器人餐厅则充分利用餐厅天花板的空间，布置了一套空中云轨系统进行传菜。菜品装盘之后，由空中的传送带运到食客所在餐桌的上方，然后将菜直接下吊至食客面前。与此同时，也保留了一部分地面送餐机器人，用于传递易洒的汤水饮料。
在烹饪方面，所有的机器人餐厅都会面临一个问题：我们到底是否需要厨师？
在比较特殊的火锅品类中，真正负责最终烹饪的，其实是每个食客自己。因此在火锅店里，顾客更重视的是食材的新鲜，锅底的美味，而不执着于“厨师”这一角色。这一特点也决定了，火锅是目前机器人最容易进入的领域。情况也的确如此，无论是海底捞，还是碧桂园，都已经推出了自己的机器人火锅品牌。
而普通餐厅问题就比较复杂，相比于火锅只有“涮”，炒，煮，蒸，炸，烤，焖，炖等等烹饪技巧每一项需要转化为机器作业，都专项的研发，并需要针对口味进行细致的调教，可以说是机器人餐厅，尤其是面向中餐的最终难题。
为了解决这一问题，碧桂园2019年成立了一家名为“千玺机器人餐饮集团”的全资子公司，并针对机器人中餐进行了全流程的构建。
在今年1月开始营业，广州珠江新城核心商区花城汇广场，主推顺德菜的Foodom机器人中餐厅里，墙壁上挂上十大名厨的照片，但他们并没有出现在餐厅的后厨。在怎样把厨师的经验通过机器人应用到每道菜方面，Foodom采取了听起来非常合乎情理，但此前却少有人真正尝试的办法：让知名厨师参与到菜品的调校之中。
简单来说，就是先将厨师的菜谱输入到机器人电脑，然后大厨们试吃机器人的试作品，找出问题，再不断改良提升。当品质达到一个稳定水准之后，方才应用到餐厅之内。以一个普通炒菜心为例，尝试了上千次，才达到目前的大厨级水平。
可以确定的是，机器人在食物标准化制作上，肯定比人来得精确，也因为标准化，食品安全可以得到更好的保证。但缺点是尚且无法通过机器学习来完成菜谱的创造。
从这个角度来说，Foodom同样是将烹饪过程分解为“机器做得更好”和“人做得更好”两部分，从而实现了二者的有机合作，达到最佳平衡点。
厨师依然是那个掌勺者，只不过未必在店里，而是去实验室或中央厨房，像科学家那样参与研发。
04
机器人终将改变餐饮？
对于吃惯了复杂中餐的我们来说，可能很难想象这一天：那些业已成为日常景象，端着炒锅，在炎热后厨环境中颠勺的厨师，有一天会与机器融合，变为机器人掌厨，而且味道还没有太多差别。
通常我们会觉得，中餐可能不在被科技改造的范围之内，因为中餐复杂，因为中餐向来以不是那么标准化，以富于变化而闻名于世。只是不要忘记，闻名于世的除了中餐，还有中国科技互联网行业已经迈入顶级的科技水平和运营能力。
在餐饮涉及的各个环节，无论是机器人硬件、AI、物流，还是将这一切集成应用的能力，随着各家大公司的重视和投入，尤其是像碧桂园这样的跨界进入者带来全新玩法，都正在解决种种的“不可能”。
在看似最不可能发生改变的中餐上，改变也正在发生。Foodom机器人餐厅有效地节省了一个餐厅所需的人力、运营成本，并且使得整个流程在自动化的流程变得更加安全。
同时，那些有口皆碑的“名厨”也得以将自己的经验和知识最大化的应用，尽管他们不在店里，但他们的作品，依然留在食客的口中。
– END –
来源 | 虎嗅APP
整编 | 餐饮O2O—小贝
更多精彩干货
▼
点击关键词，关注更多精彩内容
▼
中国餐饮精英交流学习社群
▼
合作/投稿/咨询等，欢迎骚扰O2O君！
电话/微信号：13332662349
原创文章，作者：餐饮O2O，如若转载，请注明出处：https://www.qiyu88.com/55960.html
