大型モデルの最初のバッチがキッチンに到着しました。

個人データ、食習慣、入手可能な食材に基づいて健康的な食事プランをカスタマイズし、さまざまなデバイスに接続して調理プロセス全体を完了するのに役立ちます。

たとえば、視覚認識機能を備えた AI 搭載のスマートアイは、食材を識別して操作を監視し、調理時間を調整したり、食材の焼き加減を制御したり、調理プロセスを簡素化したりすることができます。

キッチンで化学反応が起こっています...

これは世界初の AI を活用した健康的な調理システム「 Healthy CookingGPT」であり、キッチン空間に実装される初の大規模な食事モデルでもあります。

これは、高級オールシーンキッチン家電のトップブランドであるFotileの製品です。現在、ヘルシークッキングGPTを搭載したFotileの高級オールシーンキッチン家電シリーズが正式に発売されています。

かつて、典型的な家庭空間であるキッチンは非常に複雑でした。この空間に大規模なモデルを適用し、様々なモーダルデータをリアルタイムで処理することは、それ自体が大きな課題でした。

これまで、「食」の壮大なモデルは主にウェブサイトやアプリに限定されており、ユーザーは調理中にスマートフォンを見守る必要があり、混乱を招くばかりでした。しかし、Healthy CookingGPTは現実世界のデバイスと直接接続できるようになり、面倒なモニタリングが不要になり、健康的な料理管理における最後の穴を埋めることができます。これは本当に楽しみなことです！

QuantumBitは実世界テストの第一波を主導しました。Fotileがどのようにこれを達成したかを見てみましょう。

AI を活用した健康的な調理システムの第一波が中国のキッチンに登場。

Healthy CookingGPT のリリースは、主に 3 つの特徴にまとめられます。

まず、健康ニーズに焦点を当てています。一人ひとりの体調、エネルギー消費量、味の好みなどに基づいて、洗練された健康的な食事プランを提供することができます。

利用される情報には、基本的な個人情報、スポーツと健康に関するデータ（1日の消費エネルギー、歩数、運動時間など）、理想的な栄養摂取指標（20種類の栄養素を網羅）など、数多くの細分化された項目が含まれます。

Healthy CookingGPT は、一般の人々に適しているだけでなく、より強い健康ニーズとより厳しい栄養要件を持つ妊婦などの特別なグループにも簡単に対応できます。

ユーザーは、年齢、身長、体重、活動レベル、味の好み、食物アレルギー、妊娠データを入力するだけで、妊婦のプロフィールを作成し、妊娠期間全体にわたる包括的な食事プランを作成できます。さらに、妊婦の体重増加に合わせて食事プランを動的に調整することも可能です。

業界に目を向けると、妊婦向けに特別に設計された大規模な食事モデルの応用はこれが初めてです。

Healthy CookingGPTの2つ目の特徴は、ハードウェアとソフトウェアの統合により、すぐに実践的な使用が可能になることです。この大規模モデルは、ハードウェアとソフトウェアの限界を打ち破り、初めて様々なキッチン家電間の連携操作を可能にしました。

Healthy CookingGPTは、Ruiyinシリーズを含むFotileのハイエンドオールシーンキッチン家電シリーズに搭載されています。イベントでは、一体型クッキングセンターや冷蔵庫などのデバイスにスマートスクリーンが搭載されていることが確認できました。 「こんにちは、Fotile」と話しかけるだけで、これらのデバイスが起動し、パーソナルアシスタントとして機能します。

日常的な質問に答えるだけでなく、フィットネスや減量、気血の補給など、ユーザーのより繊細な健康ニーズも理解できます。ビッグモデルエージェントを通じて、冷蔵庫と連携してレシピの提案を生成し、調理器具に転送してワンクリックで調理できます。

さらに、会話だけでなく調理もできます。これはFotile Healthy Cooking GPTの3つ目の機能です。Uchef 2.0インテリジェント調理システムとAIスマートアイを搭載しています。

前者は主にスマート調理鍋、撹拌モジュール、加熱・温度制御モジュール、内蔵計量モジュール、コア電源モジュールで構成されています。任意のデバイスでレシピを選択すると、データがガスコンロに転送され、必要な材料と調理手順が表示されます。材料と調味料を注ぐと、調理鍋が自動的に計量を開始します。

蓋をすれば、自動的に調理が始まります。

後者は、下部のスチームベイク調理ユニットにAI搭載のスマートアイを搭載し、蒸し焼きのプロセス全体を通してユーザーエクスペリエンスとエンゲージメントを向上させます。調理前にはAIが食材を直接識別し、カスタマイズされたレシピをシステムに送信します。調理中は、AIが食材の調理状況を継続的に監視し、調理時間をインテリジェントに調整することで、食材が理想的な焼き加減と最適な風味になるようにします。

プロセス全体はあなたの手を自由にするように設計されており、フードブロガーであれば、ワンクリックで料理ビデオを共有することもできます。

さて、Healthy CookingGPTの能力についての説明は以上です。GPTは会話だけでなく料理もします。あなたの健康状態を理解し、コミュニケーションと実用化の両方に対応することで、健康、美味しさ、そして調理の手軽さはもはや相反するものではなくなります。

このテストは、大規模モデルがキッチン家電業界での応用に大きな可能性を秘めており、主要な問題点に直接対処できることを示しています。

では、Fotile はどのようにしてこれらのテクノロジーを初めて開発し、直接実装することができたのでしょうか?

Fotile はどのようにして AI をキッチンに導入するのでしょうか?

まず、Healthy CookingGPT 自体についてですが、他の大規模な垂直モデルとは異なり、最初の違いは、PPT プランやアプリや Web ページ用の単純な言語モデルではなく、キッチン家電に実際に実装されていることです。

さらに、ベータ版は複数回の最適化を経ており、膨大な量のユーザー エクスペリエンス データによってサポートされています。

2つ目の差別化要因は、キッチンにおける健康というより深いニーズに焦点を当てていることです。これまでの大規模な調理モデルは、パーソナライゼーションと調理方法にのみ焦点を当てていたかもしれませんが、Healthy CookingGPTはそれを超え、新たな問いに答えます。

健康を維持するにはどうすればいいですか?

これら 2 つの違いは、実際には企業にとってデータとアルゴリズムの大きな課題となりますが、Fotile 独自の利点も生み出します。

基礎データに関して、Fotileはキッチン家電業界で28年の経験と大規模なユーザーベースを有しています。そのため、自社開発のスマートレシピデータベース、健康と栄養分野における権威あるデータと文献、そして国家および業界標準や専門の食品ウェブサイトからの情報に基づき、数千万人のユーザーを擁する食生活と健康に関するナレッジグラフを構築しています。

さらに、600 万通りの健康的な食事の組み合わせプラン、260 セット以上の食品保存ガイドライン、380 セットの調理テクニック、大規模な調理曲線データベースも備えており、食事の健康に関する知識グラフと合わせて、数千万のエントリを持つキッチン家電の知識グラフを構成しています。

独自の蓄積された知識に加え、専門機関や権威ある機関とも連携しています。今回のケースで対象とした妊婦を例に挙げると、国内の著名な母子保健病院と提携し、母子栄養部門の専門的な栄養処方を参考にした独自の食事モデルを開発し、妊婦に600万種類以上の健康的な食事の選択肢を提供しています。

より幅広い人々の健康ニーズを満たすために、同社はHuaweiと提携し、時計やフィットネストラッカーからの運動データを統合した。

ここで言及されているデータは、単に公的領域および私的領域のデータの蓄積ではなく、大規模なデータ基盤に基づいた専用のモデルと知識ベースの作成である点に注目すべきです。

Fotile は、アルゴリズム技術レベルでは、20 年以上の経験を持つ垂直シナリオのプレーヤーとして、Healthy CookingGPT を広い意味での大規模モデル サービスとして理解しています。

つまり、基本的なモデルを作成するのではなく、シナリオの機能に基づいて特定の大規模モデルアプリケーションを開発します。

パーソナライズされた推奨を例にとると、複数のアルゴリズムを連携させて、個人の好み、運動状況、実際の健康的な調理のニーズに基づいた動的な健康的な食事計画を実現します。

最終的には、アプリとスマートキッチン家電の画面を通じてユーザーに毎日の食事プランが推奨され、ワンクリック調理がサポートされます。

彼らは実践的な調査を実施し、ランダムに選んだ5人のユーザーを対象に推奨効果を分析・計算しました。その結果、各栄養指標の全体的な偏差率はわずか1.39%で、いずれの栄養指標も10%を超えませんでした。

特に妊婦を対象として、大学と連携し、妊娠中の動的体重評価のための成熟度評価アルゴリズムを開発しました。

妊婦の身体活動レベル、体重増加値、体重増加率に基づいて妊娠中の体重増加が異常かどうかを評価でき、食事計画の策定に役立ちます。

調理などのシナリオでは、成熟度評価アルゴリズムや AI 温度制御自己学習アルゴリズムなど、複数のアルゴリズムがあり、シーン内の温度や湿度などの多次元データを感知し、自律的に調整する決定を下すことができます。

大規模なモデルを使用してこれらのニッチなシナリオを強化できるのは、Fotile がユーザーのニーズを深く理解しているからです。

Fotileは2018年に「キッチンブレイン」プロジェクトを立ち上げました。以来、10の主要なキッチンシナリオに基づく200のサブシナリオについて詳細な調査を実施し、一般の人々から妊婦、フィットネス愛好家、漢方医の実践者まで、様々なグループを対象とした健康的な食事モデルを構築し、人、時間、場所に応じた個々のニーズを探求してきました。

大規模AIモデルという概念は実のところ2年前から存在していたにもかかわらず、なぜ今になって関連アプリケーションが登場したのでしょうか。Fotile Groupの共同社長である朱永定氏は、 「私たちはAIそのものを追求するつもりはありません。消費者が真に求めているのは、意味のあるAIです」と述べています。AIは単なる手段に過ぎず、その本質は消費者への貢献にあります。

Heathy CookingGPTの発売は、消費者の健康的で便利な調理ニーズに応えるものです。キッチン家電は、単なる調理器具から、真の調理パートナー、そしてアシスタントへと進化を遂げます。

Fotile がキッチンに大型模型を持ち込むという動きは、実は業界のより深いレベルの考え方を反映している。

フルシーンインテリジェンスで、人と空間の関係を再構築

今年は、様々な業界における大規模モデルの応用が話題になっています。人工知能の活用は、特定の分野からより広範な分野へと拡大し、単一点のシナリオから、現在議論の的となっている空間インテリジェンスへと徐々に広がっています。

大規模AIモデルの機能は、テキスト推論から視覚的洞察、そして今やいわゆる3D世界の理解と行動へと、絶えず拡張しています。コンピューターとロボットは、より多くの業界のアプリケーションにさらなる可能性をもたらしています。近い将来、AIが真の生産性を解き放ち、人間と調和して共存するようになることは想像に難くありません。

一方、実装プロセスが進むにつれて、課題は想像以上に困難になります。特に、長期的な取り組みであるというコンセンサスが形成されている専門分野においては顕著です。これらの課題には、データ、ノウハウ、計算能力などが含まれます。スケーリング則の原則は、業界内で拡張され、一般化され続けています。

今回、Fotileのキッチン空間における実験は、新たな可能性をもたらします。まず、キッチン家電と人間の関係を真に変革し、これらの機器を人々の生活における真の調理パートナーへと変化させます。

つまり、キッチン家電は単なるツールではなく、ユーザーのニーズを理解し、パーソナライズされた提案やサポートを提供できるインテリジェントなアシスタントへと進化するということです。この変革により、ユーザーエクスペリエンスが向上し、調理プロセスがより楽しく、効率的になります。

このように、スマートキッチン家電は、まさにシナリオ中心からユーザー中心へと飛躍を遂げたのです。

これまで、キッチン家電のデジタル化・インテリジェント化は、単一のデバイス上の単一の画面に依存し、単一のシナリオと単一の機能に焦点を当てていました。現在、Healthy CookingGPTは、大規模なモデルを中核として、複数のインテリジェントシナリオを統合し、あらゆるシナリオにわたってインテリジェントなサービスを提供できます。

実際、業界全体がこのような変化を経験しています。

大規模モデルの応用は加速しており、単一のシナリオや製品にとどまらず、あらゆるシナリオを網羅するインテリジェント空間へと広がっています。このプロセスは、OpenAIのようなテクノロジー企業だけでなく、業界やシナリオを理解し、ノウハウを持つFotileのような企業によっても推進されています。