疫情期间，重灾区许多餐饮企业停摆，医护人员由于轮班, 常常错过饭点, 吃饭成了大难题。人工智能如何解决这一难题呢？
2月28日，碧桂园公司向湖北捐赠了一批煲仔饭机器人，除了可移动性和灵活性，该机器人烹饪煲仔饭的整个过程也无需人工参与。该机器人能同时烹饪36个煲，每15分钟即可出锅36份煲仔饭，菜品经过高温烹饪后移送到保温柜，从保温柜出餐只需15秒。医护人员在自助扫码下单后，即可在窗口提取从保温柜里出来的热乎乎的煲仔饭。与此同时，该机器人还能24小时无间断工作，能够满足用餐时间分散的医护人员随时的用餐需求。煲仔饭的食材是由专用厨房预先处理分装，由专车配送到机器人集装箱，因此人员交叉感染风险低。
更精巧的烹饪机器人还能由智能手机控制，根据系统的食谱，透过机械臂和灵巧手使用各种炊具完成食品制作，实现全自动化的烹饪体验。
许多机器人背后都用到了一个共同的软件平台，就是机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）。ROS好比机器人的中枢神经系统，这个系统把原本松散的功能模块耦合在一起，为他们提供了通信架构。这样机器人的各个零部件就可以协同工作，完成复杂的任务。ROS机器人具备更高级的思维框架和控制系统。标准的机器人操作系统包括硬件抽象、底层设备控制、常用功能实现、进程间消息以及数据包管理等功能，一般而言可分为低层操作系统层和用户群贡献的机器人实现不同功能的各种软件包。
事实上，ROS 和Android 一样是开源的，功能上也是相差无几，它可以提供硬件抽象，底层设备控制，常用功能实现，进程间消息以及数据包管理。其独特之处在于，能够支持多种语言，如C++、Python、Octave 和LISP，甚至支持多种语言混合使用，这可以简化开发者的工作。因为它是基于Linux 的系统，其可靠性也会更高，体积可以做到更小，适合嵌入式设备。另外，ROS 是一种分布式处理框架，开发者可以单独设计可执行文件。不同节点的进程能接收、发布各种信息(例如传感，控制，状态，规划等等)。ROS允许开发者灵活添加各个功能模块而无需整体设计，增加了便利性。其次，ROS包括大量的库，方便搭建原型。并且由于ROS是学界和业界最常使用的软件，容易衡量产品性能。随着目前机器人开发的流行，ROS是机器人厨师开发的首选框架之一。
机器人厨师一般由机械手臂和灵巧手组成。手臂上配有马达、接合点和感应器，在马达的动力和传感器的感应下，机器人厨师可以模仿人类双手的动作，通过灵巧手实现抓住食材、调味用品、灶具、餐具等器物，从而进行食材处理、烹饪、装乘等工序。
机器人厨师的关键技术在灵巧手。灵巧手并不是“看起来像人”的手，而是指手上有较多的自由度、关节独立驱动无耦合关系。甚至对于人类来说，大多数使用手的情况中关节运动也是处于耦合形式。灵巧手在以下两个方面有突出的作用：1. 对手中物体进行细微的调节和操作。对于厨师，常见的例子如转刀叉、捏面团等。这些工作需要手指运动独立且灵巧，各个手指协同合作，根据实际的力或视觉反馈做细微的调整。2. 触觉感知方面。比如厨师感知食材时会很自然地用几根手指一起“捏一捏”、“碾一碾”。在这个过程中能自然地感知到物体的形状、硬度、粘度等重要信息。这个过程需要手指间高精度的协同和细微且精密的运动控制。
机器人厨师发展的最大挑战在于如何复制人类精准的触觉和嗅觉。各种食材的差异微妙难言，在烹饪过程中，人类厨师会根据菜品的颜色、气味、触感决定是否按时起锅，这是机器人无法临时应变的。况且，许多大厨都会有自己的“秘方”，其也会进行不同的尝试和菜品的研发，在创造性上，烹饪机器人更是相距甚远。
首先，AI“辩味”需要清晰的数据边界，比如食物配方，化学成分，消费者口味信息等等，这显然违背了味觉与嗅觉的基本逻辑。人类在感知气味的时候，就不需要将其分解成各种成分来进行单独感知，而是依赖于现场实时感受到的一种整体氛围，比如香氛，就是以整体信息来进行表征的。“气味”本身的整体性，会使得高度依赖结构化数据的AI模型准确度有待提升，只能应用在一些高度机械化的场景，比如食物测试当中。
另外，AI“辩味”依赖于交互感知、材料学、动力学等多种技术的集成和协作，比如电子舌、电子鼻、组合化学等等，AI本身起的作用并不十分突出。显然，要保证AI机器人对气味有充足的感受，仅凭AI一己之力是无法搞定的，复杂可靠的传感器阵列和其他学科的辅助也至为关键。
