智能厨房该什么模样？方太发布Healthy CookingGPT

　　长沙晚报掌上长沙11月14日讯（通讯员　高藤）不久前，方太发布高端全场景厨电睿隐系列时，推出了行业首个健康烹饪大模型Healthy CookingGPT，将厨房带进了AI时代。

　　趋势大家都看在眼中，然而行业对厨房变革的实践却进入误区。

　　有的智能厨房解决方案过于注重烹饪结果，用整齐划一的“烹饪标准”去把握火候，控制烹饪流程，如此一来，做出的菜缺少个人口味的偏好。

　　有的智能厨房解决方案面向商业场景，注重于提升效率，用智能体替代人类烹饪，“去人化”虽然解放了双手，却忽略了用户最为关心的健康。

　　还有的有关“食”的大模型，大多停留在网页、APP端，机械地提供菜谱，用户烹饪时要一边看手机，一边炒菜，原本是为烹饪提供便捷，实际体验反而更加忙乱。

　　智能厨房的升级中，“健康、美味、好做”这三项要求，单独做好一项，每个企业都有自己的心得，但如果要求这三项协同统一，事情就变得复杂起来。

　　显而易见，解开“健康、美味、好做”这道不可能三角成为破局的关键。

　　用大模型改造厨房的第一步，需要海量的数据作为训练的“养料”，有研究估算，OpenAI训练ChatGPT时是基于8000亿个单词的语料库，其中包含了1750亿个参数。

　　在厨电这类细分场景中，大模型除了在数据规模上同样有比较高的要求外，同时还要求数据的精准度，即在健康饮食、特定人群饮食等方面的数据支持。

　　Healthy CookingGPT相对于其他智能厨房方面的大模型，数据积累厚度是其优势之一。Healthy CookingGPT的数据优势不仅体现在方太对行业公域数据的全链路覆盖和私域自研数据的精细化处理，更在于对孕妇、中医养生等高健康需求人群的深入研究。通过为他们研发专属知识库，方太进一步提高了Healthy CookingGPT膳食管理方案的精准性和定制性。

　　数据是基础，大模型好不好用，还得看算法，具体到厨电场景，则是针对不同人群，在满足用户口味偏好的基础上，提供个性化健康饮食方案。

　　Healthy CookingGPT内置了大量算法模型，将库内知识与数据融汇打通，结合用户实时需求进行重组分析。

　　比如，你今天进行了运动健身，那么系统会根据你运动时长，消耗的热量等进行综合考量，再结合你的口味偏好，提供适合你当天身体状态的食谱建议。

　　在烹饪类型算法中，Healthy CookingGPT内置有成熟度评估算法、AI控温自学习算法等，能学习用户的烹饪习惯，对烹饪过程中的温度、湿度等条件进行监测计算，并自主调节，实现了对烹饪过程的精准控制，确保食物最佳风味口感。（推广）