机器人学习年轮蛋糕制作技艺
在神户，一台名叫Theo的机器人正在接受培训，学习制作年轮蛋糕。这种环状德国蛋糕在日本的糕点文化中已有一个多世纪的历史。这台机器旨在模仿熟练糕点师傅的动作和判断，包括每一层薄薄的面糊应烘烤多久，才能加入下一层。
目录
这一项目展现了人工智能如何从办公软件和工厂装配线拓展到更多领域。在日本，AI正与摄像头、图像传感器、烹饪设备和食品生产记录相结合，以保存那些过去需要师徒多年传承的技艺。
3月25日，开发Theo的神户糕点公司Juchheim Co.在总部开设了一处机器人培训设施和展示厅。该公司曾在2025年大阪关西世博会上展示这套系统，目前正将其借给日本各地约20家企业使用。Juchheim计划在本财年结束前将这一数字提高到100家。
年轮蛋糕于1919年由德国糕点师Karl Juchheim引入日本，他也是这家公司的创始人。制作这种蛋糕的要求格外严苛：先将面糊涂在旋转的烤叉上烘烤，再一层层重复操作，直到形成独特的树木年轮纹理。温度、湿度和烘烤时间的细微变化都会影响成品，因此工人往往需要数年练习才能掌握制作过程。
Theo如何模仿糕点师的判断？
Theo利用摄像头和图像传感器观察Juchheim资深员工的操作。系统会记录每一层的颜色、厚度和质地等可见特征，并将这些观察结果与烤箱内的状况以及旋转烤叉的运行情况关联起来。
这些信息让机器人能够判断一层面糊何时烤好，并根据不断变化的条件调整制作过程。人类糕点师可能会根据面糊的手感、表面的样子或厨房里的环境作出反应。Theo则试图将这些判断转化为机器可以分析的数据。
这项技术依赖深度学习，这是一种大致模拟人脑神经网络的AI训练方式。AI系统不会事先收到一份涵盖所有可能情况的完整指令清单，而是通过研究大量案例来识别规律。完成训练后，它可以将新的图像或传感器读数与这些规律进行比较，并作出合适的响应。
Juchheim表示，Theo只需几天就能学会一项新技艺，远短于人类积累同等经验通常所需的时间。这台机器并非只会重复一种固定动作，其价值在于能在温度、湿度或食材发生变化时调整制作过程。
日本为何转向烹饪机器人？
食品行业面临的劳动力短缺问题，比许多其他经济领域更为严峻。日本厚生劳动省的数据显示，2月餐饮服务行业每名求职者对应2.31个职位空缺。所有行业的平均水平为1.13个。
这一比例较高，意味着雇主正在争夺数量有限的劳动者。餐馆、面包店和食品制造商还必须应对劳动力老龄化，以及进入技术岗位的年轻人减少等问题。一些企业面临的并非只是如何为今天的班次招人，而是如何在资深员工退休后找到接替者。
Juchheim总裁Hideo Kawamoto表示，这种机器人可以帮助难以找到接班人的行业。他的说法点明了企业在厨房测试AI的核心原因：当受过培训的工人不足以承担所有岗位时，自动化有助于维持生产。
日本人口持续减少，也让这些试验具有全国性意义。政府曾讨论到2040年在18个行业部署约1000万台配备AI的机器人。实体AI的发展计划着眼于能够理解周围环境并在现实世界中采取行动的机器，而非只能生成文字或图像的系统。
什么是隐性知识？它能数字化吗？
许多烹饪技艺被称为隐性知识，意思是人们能够正确完成一项任务，却未必能在正式的操作手册中解释每一个判断。一位资深厨师可能知道，食材释放了更多水分时需要更快地转动平底锅；也可能只凭颜色的细微变化，就判断出蛋糕的一层已经烤好。
传统学徒制通过反复观察和实践来传授这类知识。在日本的饮食文化中，通过观察专家来学习技艺的观念一直根深蒂固。这种方式能够带来出色的成果，但当学徒和可供请教的资深员工都越来越少时，这种传承方式就会变得脆弱。
京都橘大学专攻AI开发的教授Hitoshi Matsubara表示，早期的AI系统并不擅长处理这类知识。他说，如今技术进步让人们能够记录并复现过去难以描述的动作。
在深度学习出现之前，AI无法传授隐性知识；但随着技术进步，现在已经可以将熟练工人的动作数字化，而这些动作中包含隐性知识。
这并不意味着所有手艺都已被记录下来。AI的表现取决于训练数据的质量、它观察过的条件范围以及传感器的准确性。在一家厨房接受训练的机器人，到了另一处使用不同烤箱、食材或生产目标的场所，可能还需要进一步训练才能稳定工作。
从年轮蛋糕到炒饭和炒面
Juchheim是将AI用于食品制作的更广泛趋势中的一员。总部位于东京的TechMagic开发了用于烹制炒饭、炒面等炒菜的机器人。2025年，该公司推出一款应用程序，可根据用户选择的食谱计算锅具旋转速度和其他设置。
这些机器人借助系统学习各种食材所需的烹饪时间和火力大小。TechMagic表示，这提高了机器制作成品的一致性。这类工作的重点并非取代一位完整的厨师，而是控制一系列实体动作，让它们在每个班次都保持同样的精度。
日本其他公司也在利用AI保存厨房之外的技艺。2019年，电通开发了Tuna Scope，它可以分析手机拍摄的金枪鱼尾部照片并评估其品质。该系统旨在复现目利き（mekiki），即判断金枪鱼品质的专家眼光。人类专家可能需要十年才能练就这种能力。
此后，藏寿司在旗下回转寿司门店推出了经该系统评估的金枪鱼，称为AI Tuna。在广岛，御多福酱汁公司于2023年为其酱汁配方档案开发了一款AI搜索工具。该系统以超过1.5万种产品和原型为训练数据。过去查找一份配方最多要花两小时，现在约五分钟就能完成。
实体AI将机器人与现实世界连接起来
Theo的工作是让机器更了解周围环境这一更大努力的一部分。传统工业机器人通常只在受控环境中执行事先定义好的动作。实体AI则加入摄像头、传感器和AI模型，使机器人能够应对物体、热度、时间和空间的变化。
日本机器人企业正与英伟达、富士通、发那科、安川电机和川崎重工业等公司合作推进这一领域。这些合作将日本在精密机械方面的经验与先进计算能力和AI模型结合起来。英伟达已推出相关工具，旨在帮助机器人理解物理环境并适应变化的任务。
本地计算能力还可能让企业在不将所有信息传往海外的情况下，利用敏感的生产数据训练AI系统。这对食品制造商很重要，因为它们可能希望保护配方、生产记录和客户信息。要让这些系统普及，仍需要安全的网络、可靠的传感器和受过培训的技术人员。
多年来，日本食品机械行业一直在建设这类配套体系。Nikko等公司为水产、肉类和农产品加工提供自动化系统。Nikko还运营北海道机器人实验室，学生和工人可以在那里接受机器人培训，企业也可以测试自动化是否适合某一生产场所。
这些培训中心针对的是可能制约自动化的一项难题：企业或许拥有机器，却缺少懂得如何安装、监管、维修和升级设备的人。机器人可以减少完成一项任务所需的工人数量，但也会增加对工程师、操作员和维修专家的需求。
食品自动化为何比工厂自动化更难？
与许多工业厂房相比，餐馆和糕点厨房的情况更难预测。食材每批都有差异，菜单各不相同，空间往往拥挤，顾客也希望食物看起来经过精心制作。温度和湿度同样会影响面团、酱汁和烹饪时间。
成本也是一道障碍。企业必须为机器人、传感器、软件、安装、维护和员工培训支付费用。小型餐馆可能没有足够的空间放置大型设备，日常产量也可能不足以让这笔支出物有所值。旧设备也可能难以接入现代AI系统。
日本的服务文化又带来了另一层难题。待客之道往往依赖个性化关怀、呈现方式以及对特殊需求的迅速响应。机器人可以承担重复性的烹饪或配送任务，但还达不到人类服务人员所需的整体水准。机器人或许能高效完成一项范围狭窄的任务，却未必适合应对需求繁多、节奏紧张的厨房。
其他服务场景的案例显示，这项技术正在逐步普及。在成田机场，一家无人纪念品商店试用了猫形机器人，作为减少用工需求的示范项目之一。餐馆和咖啡馆也曾测试用于送餐、制作煎饼、卷寿司和烹制御好烧的机器人。
机器人会取代熟练糕点师吗？
Theo这类系统近期更可能发挥辅助作用，而非彻底取代人类。机器人可以重复制作流程、监测各种条件并保存配方；人类员工则继续负责准备食材、检查成品、处理特殊情况和开发新品。
这种分工可以帮助企业保护传统食品制作技艺，同时减少熟练生产对少数个人的依赖。资深糕点师也可能因此有更多时间培训他人、测试配方和监管多台机器，而不必亲自完成每一个重复步骤。
谁来掌控手艺的数字记录，也令人担忧。一旦工人的动作和判断被转化为训练数据，企业就可能拥有一套以个人经验为基础、具有价值的生产系统。工人和雇主可能需要就数据的采集同意、署名、报酬和使用方式达成明确协议。
顾客也可能用不同标准看待机器制作的食品。对于需要在多家门店保持外观和口味一致的产品而言，稳定性是一种优势。不过，一些顾客可能更看重传统糕点背后的人情故事。企业需要说明AI如何参与制作，以及哪些环节仍由人来判断。
日本的尝试具有更广泛的意义
日本正将食品自动化作为应对人口压力的务实举措。同样的做法也出现在物流、农业、零售、医疗保健和制造业。其目标是让劳动力规模更小的社会也能维持必要服务，而不是等待人口趋势逆转。
日本在机器人领域的实力为这一努力提供了有利基础。长期以来，日本一直生产精密度很高的工业机器，其制造商也积累了大量运营经验。实体AI旨在将这些硬件和经验与能够从视觉及传感器数据中学习的系统结合起来。
这项技术能否成功，取决于企业能否衡量实际成效。机器人必须缓解劳动力压力、维持食品质量、在人员身边安全工作，并证明其成本合理。此外，这项技术还需要教育体系、可靠的数据基础设施，以及能够管理相关技术的劳动者提供支持。
Theo计划将用户数量从约20家增加到100家，这将实际检验通过AI学习的糕点制作技艺能否走出企业展示厅。如果这套系统能在不同厨房中稳定运行，就可能成为保存其他濒临失传的烹饪技艺的范例。
要点
- Juchheim的Theo机器人使用摄像头和传感器，学习熟练工人制作年轮蛋糕的技艺。
- 年轮蛋糕需要反复分层，并精细控制火候、时间、温度和湿度。
- 日本餐饮服务行业2月每名求职者对应2.31个职位空缺，而所有行业的平均水平为1.13个。
- TechMagic、电通和御多福酱汁公司正将AI用于烹饪、海鲜评级和配方搜索。
- 日本计划扩大实体AI的应用，并力争到2040年在18个行业部署约1000万台配备AI的机器人。
- 机器人或可保存熟练技艺，但监管、创新、维护和客户服务仍需要人类员工。
