這碗牛肉麵誰幫你煮的?分析機器人如何煮出一碗美味的麵
這碗牛肉麵誰幫你煮的?分析機器人如何煮出一碗美味的麵

說起機器人進軍餐飲業,這倒也不是甚麼新鮮事,像是在台中逢甲夜市,隨處可見機器人端坐麵店門口,就那麼一刀一刀將麵條削進湯鍋,除了麵食之外,機器人泡咖啡也很在行,不僅美味,還附上拉花呢!到了鄰近的日本,機器人當然得學會握壽司,行有餘力,順便翻烤一下章魚燒也行!

即使已經不是新手,但聽到台北街頭出現機器人煮起牛肉麵時,還是讓人豎起眉毛,畢竟牛肉麵稱得上是台灣的國民美食,南北口味、百家爭鳴,機器人真有本事在如此競爭強度下占有一席之地嗎?更何況這家去年底開幕、作為全世界第一家機器人牛肉麵店特別強調,店中的機器人絕對不是跑跑龍套、做做樣子而已,它就是擔任大廚的角色,下麵、煮麵全部一手包辦,我們不禁會好奇,以精準、穩定著稱的機器人真有可能和人類廚師抗衡嗎?最終想問的肯定是,機器人煮的牛肉麵好不好吃呢?

經過半年的考驗,機器人大廚看來已經站穩腳步,筆者趁著中午剛開店的時刻登門造訪,麵店座落在台北北區,一條不算太熱鬧的街上,門口直接擺上像是日本店家常見的食券販賣機,似乎是昭告來客,從點餐開始,你就已經進入自動化流程了。

熱情、爽朗的老闆也印證了這件事,的確如此,當顧客確認餐點後,機器人立刻收到指令,立馬備餐,出身金融界的他表示,當初引進機器人的出發點確實是有財務觀點、人事成本上的考量,但他也相當看好機器人科技的未來,由於真心喜歡機器人,所以就將店名取為愛羅吧(iRobot),至於被問及為何會剛好與艾西莫夫經典機器人科幻小說同名時,老闆表示,這就是個美麗的巧合吧!

3分鐘麵好上桌,機器人怎麼煮出美味牛肉麵?

我們就實地來看看機器人如何煮出一碗美味的牛肉麵。第一時間就讓人眼睛為之一亮,兩位機器人大廚竟然都是Fanuc公司的產品,說到來自日本的Fanuc,它可是機器人業界的龍頭,銷售量睥睨全球,所生產的機器人能力當然也不在話下,一向是黃色外裝,身軀精實、動作俐落的它,常常應用於焊接、噴漆、組裝等用途,基本上就是很「工程」,煮起麵來反而給人一種很秀氣的感覺,似乎只需用到三分力氣。

為何煮個麵需要用到這種等級、而且是工業用機器人呢?老闆豪氣的表示,要做就要做到最好,另一個理由倒很實際,目前市面上就是沒有在賣專門用來煮麵的機器人啊!

感覺上利用工業用機器人來煮麵似乎有點大才小用,但如果因此認為煮麵對於機器人來說,就是個輕鬆自在的工作,那您可要多三思!為了這碗麵,店家使用了兩部機器人,一部先備好碗在旁邊等著,另一部負責下麵、煮麵,等麵煮好後,得先甩甩麵勺、瀝乾水,這廂一放好麵條,另一邊馬上鋪上牛肉,再將碗推進注湯機,整個過程大約兩、三分鐘的時間,一碗熱騰騰的牛肉麵就此大功告成!

機器人煮的牛肉麵_愛羅吧(iRobot)
機器人煮的牛肉麵
圖/ 楊谷洋

除了兩部機器人各自的定位、排程,以及彼此之間的配合需要工程師仔細的調教與反覆的測試之外,另一項挑戰則是來自顧客的不同需求,比方說,是要細麵、粗麵,加蔥、不加蔥呢?麵的粗細還進一步影響到煮麵的時間,有的時候甚至是後面點的麵先煮好,整個流程就得跟著調整,相對於工廠較為固定的製程,機器人反而需要擁有更大的彈性來面對區區的一碗麵!

那機器人費盡心思煮出來的這碗牛肉麵到底好不好吃呢?仔細想想,機器人最下功夫的部分就在麵條身上,當然麵條的Q彈會影響到口感,但牛肉麵美味與否的關鍵還是落在牛肉的烹煮、湯頭的調製,但這些都是屬於店家的獨門配方,機器人一點都插不上手,畢竟它並沒有像人類一樣靈敏的味覺。

如此說來,機器人進軍牛肉麵界的優勢還是在於它的精準度與一致性,以及足以長時工作的耐操力。展望未來,機器人如果想要繼續在餐飲業立足,那可要好好善用它遠超過人類的手勁與速度,細細思量哪種餐點最能發揮自身的長才,就此走出一條不一樣的道路!

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #餐飲產業
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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