Eine Tasse Kaffee, der neue Anknüpfungspunkt für KI + Embodied Intelligence

Am 16. August standen viele Menschen Schlange vor einem neu eröffneten Café im Beijing Galaxy SOHO.

Im Laden gibt es keine Theke und keine sichtbaren Baristas. Nachdem ein Getränk zubereitet wurde, wird es von einem verkörperten Roboter gegriffen und in die Abholschränke gebracht. Die Leute halten ihre Handys durch das Glas, um die arbeitenden Maschinen zu fotografieren, nachdem sie das Getränk erhalten haben.

Dieses Lokal heißt Seven Fresh Coffee und ist 24 Stunden am Tag geöffnet. Am Eröffnungstag lieferte es innerhalb einer Stunde 202 Tassen Kaffee aus und brach damit erfolgreich den Guinness-Weltrekord für „die meisten Tassen Kaffee, die innerhalb einer Stunde in einem robotergesteuerten Café serviert werden“.

Bald breitete sich die Aufmerksamkeit von Peking bis ins Ausland aus. Medien wie das amerikanische CBS und das australische 7NEWS berichteten über dieses unbemannte Lokal mit ähnlichen Schwerpunkten: die Zubereitung eines Getränks in 30 Sekunden, der 24-Stunden-Betrieb und die Art und Weise, wie Roboter den Kaffee an die Verbraucher liefern. Der verkörperte Roboter ist nur der am leichtesten sichtbare Teil dieses Lokals.

Was den Betrieb des Lokals wirklich unterstützt, ist ein vollständiges System von KI-gestützter Bedarfsanalyse, Produktentwicklung, digitalen Rezepten, automatisierter Produktion und verkörperter Lieferung bis hin zu Verbraucherfeedback. Dass Seven Fresh Coffee schnell Aufmerksamkeit im In- und Ausland erregen konnte, liegt genau daran, dass KI und verkörperte Intelligenz in echten Gastronomieszenen implementiert und in einer vollständigen kommerziellen Kette auf die Probe gestellt werden.

Eine Tasse Kaffee wird dadurch zu einem hinreichend kleinen und vollständigen KI-Beispiel in der physischen Welt.

Das System hinter einer Tasse Kaffee

Der Betrieb von Seven Fresh Coffee wird gemeinsam von KI, intelligenter automatisierter Produktion und verkörperter Intelligenz unterstützt.

Bevor ein Getränk in den Herstellungsprozess eintritt, wurden Markttrends, Nutzerbewertungen und Konsumtrends bereits von KI analysiert, um dem Team zu helfen, zu beurteilen, welche Produkte und Geschmacksrichtungen die Nutzer mögen und sich für die Entwicklung lohnen. Die Entwickler und die Lieferkette erledigen anschließend die Abstimmung von Rohstoffen, Rezepten und Offline-Einstellungen, wandeln diese Beurteilungen in digitale Rezepte um, die von Geräten ausgeführt werden können, und beginnen mit der stabilen Produktion.

Konkret bei einer Bestellung wählt der Nutzer das Getränk in der JD App oder dem Mini-Programm von Seven Fresh Coffee aus, dann führt das System das Einlegen der Tasse, das Einfüllen von Eis gemäß Tassengröße, Temperatur und Eismenge durch, injiziert Kaffee, frische Milch, Saft usw. nach dem Rezept und erledigt nacheinander das Anbringen des Etiketts, das Aufsetzen des Deckels, das Andrücken des Deckels sowie die Qualitätskontrolle durch Wiegen. Die bestandenen fertigen Produkte werden von dem verkörperten Roboter gegriffen und in das vorgesehene Fach des Selbstabholschranks gelegt.

Nach den von Seven Fresh Coffee bereitgestellten Daten liegt die durchschnittliche Herstellungszeit pro Tasse Getränk unter 30 Sekunden, und die gesamte Produktionslinie kann maximal 7 bis 8 Tassen gleichzeitig herstellen.

Die Geschwindigkeit bestimmt die Obergrenze der Produktionskapazität von Kaffee- und Teehäusern.

Am Beispiel von Kaffee konzentriert sich der Konsum auf Spitzenzeiten wie den frühen Morgen, die Mittagszeit und die Nachmittagspause. Die Aufnahmekapazität bei Spitzenzeiten bestimmt direkt die Wartezeit in der Schlange und auch, ob die Nutzer bereit sind, weiter zu warten. Für manuelle Lokale gibt es normalerweise nur zwei Möglichkeiten, um mit Spitzenzeiten umzugehen: mehr Personal einzustellen oder mehr Geräte zu kaufen, und beide haben ihre Obergrenzen.

„Die Herstellungszeit pro Tasse auf 30 Sekunden zu senken, ist der Spielraum, den die automatisierte Produktionslinie für Spitzenzeiten lässt“, erklärte der technische Leiter von Seven Fresh Coffee gegenüber 36Kr. Die Produktionskapazität des Lokals kann auch die Anzahl der Geräte je nach Bedarf anpassen, um den Produktionsanforderungen zu verschiedenen Zeiten gerecht zu werden.

Eine solche Geschwindigkeit lässt den Geräten kaum Spielraum, und es gibt natürlich nicht wenige Schwierigkeiten.

Zum Beispiel frische Milch. Seven Fresh Coffee verwendet nur hochwertige frische Milch. Frische Milch hat bestimmte Lagerbedingungen: Die Lagertemperatur muss zwischen 0 und 5 ℃ gehalten werden; für die Ausgabe des Getränks muss die frische Milch auf etwa 60 ℃ erwärmt werden.

Das bedeutet, dass das Gerät den gesamten Prozess von dem Erwärmen bis zur Ausgabe innerhalb von etwa 30 Sekunden abschließen muss, ohne die Inhaltsstoffe und den Geschmack zu beeinträchtigen. Das feine Gleichgewicht zwischen Erreichen der Zieltemperatur und gutem Geschmack ist ein spezifisches Problem, das die Entwicklung lösen muss.

Nach Angaben des technischen Leiters kann Seven Fresh Coffee derzeit nahezu 100 % der Getränke nach digitalen Standardvorgaben ausgeben, wobei der Fehler bei den Mischungsverhältnissen auf 1 % bis 3 % kontrolliert wird. Unterschiede in diesem Bereich beeinträchtigen das Geschmackserlebnis der Verbraucher kaum.

Nachdem der Fehler verkleinert wurde, lockert sich ein altes Problem der Gastronomiebranche. Es ist üblich, dass dasselbe Getränk derselben Marke in zwei verschiedenen Lokalen unterschiedlich schmeckt. Im traditionellen Modell wird dies im Grunde durch wiederholte Kalibrierung mittels Personalschulung und Prozessaufsicht erreicht. Digitale Rezepte fixieren die Mischungsverhältnisse und Abläufe zu wiederholbaren Parametern, was die Grundlage für die Beibehaltung desselben Geschmacks in verschiedenen Lokalen bildet. Noch wichtiger ist, dass sich die Qualität pro Tasse unabhängig von der Anzahl der Bestellungen ändert, egal ob in Spitzen- oder Nebenzeiten.

Natürlich bedeuten digitale Rezepte nicht, dass man nur die Zahlen in die Maschine eingeben muss, um fertig zu sein. Bei den Mischungsverhältnissen gibt es viele Details zu berücksichtigen. Die Viskosität, Menge, Partikelgröße und Temperatur der Rohstoffe beeinflussen alle das Ergebnis.

Neben der Produktion steht die Vor-Ort-Lieferung durch den verkörperten Roboter.

In echten Lokalszenen gibt es weit mehr Variablen als im Versuchsraum. Der Roboter muss den Zustand der Tasse beurteilen, sie stabil greifen und dann die richtige Position finden, um sie genau abzulegen. An der Außenwand von kalten Getränkegläsern bildet sich Kondenswasser, das sie rutschig macht; der Belegungsstatus von fast 100 Fächern der Abholschränke ändert sich jede Minute, und manche Bestellungen umfassen mehr als eine Tasse.

In einer echten kommerziellen Umgebung kann die verkörperte Intelligenz „noch einmal versuchen“, aber das kostet alles Geld. Falsch abgelegte Positionen führen zu falschen Bestellungen, verschüttete Getränke bedeuten Verlust, und ein stillstehendes System bedeutet, dass das Lokal schließen muss. Die Lösung von Seven Fresh Coffee besteht darin, das System so weit wie möglich dazu zu bringen, Anomalien selbst zu erkennen und zu behandeln, nur in extremen Fällen greift ein Mensch ein. Im Produktionsprozess ist auch eine Qualitätskontrolle durch Wiegen vorgesehen: unqualifizierte Getränke werden automatisch neu zubereitet.

Diese automatischen Fehlerkorrekturen sind Teil des stabilen Betriebs des Systems.

Nach den Ergebnissen hat dieses Lokal von Seven Fresh Coffee die Prüfung bestanden. Das Ergebnis von 202 Tassen pro Stunde ist tatsächlich eine öffentliche Prüfung der gesamten Dispositionsfähigkeit des Systems und liefert ein anschauliches Ergebnis für die Zusammenarbeit von KI und verkörperter Intelligenz in echten Gastronomieszenen.

Auf Messeständen und in Veranstaltungsräumen haben wir zu viele scheinbar ausgezeichnete DEMO-Produkte gesehen, die ausreichen, um zu beweisen, ob KI + verkörperte Roboter „umsetzbar sind“. Ein Lokal, das täglich geöffnet ist, muss die Frage beantworten, ob es „dauerhaft betrieben werden kann“, und schließlich nachhaltige betriebliche Effizienz erzielen.

Dieser Punkt, den Seven Fresh Coffee zeigt, ist für die Branche möglicherweise wertvoller.

Der KI-Geschlossene Kreislauf einer Tasse Kaffee

Die Implementierung von KI bei Seven Fresh Coffee beschränkt sich nicht nur auf den Ort des Lokals.

„KI + verkörperte Intelligenz bilden bei Seven Fresh Coffee eine vollständige Kette“, erklärte der Geschäftsleiter von Seven Fresh Coffee gegenüber 36Kr. Nach seinen Angaben lautet der gesamte Geschäftsablauf von Seven Fresh Coffee: Nachdem die KI Marktchancen erkannt hat, können die Nutzer mithilfe der KI ihre eigenen persönlichen, maßgeschneiderten Rezepte erstellen, dann führt das Lokal die genaue Herstellung und Dienstleistungslieferung durch. Wenn Nutzer Feedback geben, fließt dieses wieder in die Beurteilungslogik des KI-Entwicklungssystems ein.

Entlang dieser Kette ist die KI schon sehr früh in die Getränkeentwicklung eingebunden.

Nachdem netzweite Trends, Nutzerbewertungen und Konsumtrends in das System eingegangen sind, hilft die KI dem Team zu beurteilen, welche Geschmacksrichtungen sich lohnen, und übernimmt einen Teil der Informationsaufbereitung und Richtungsbeurteilung in der Anfangsphase des Produktmanagements für Getränke.

Am Beispiel des kürzlich in der Branche beliebten „Little Butter“-Lattes: Dieser Name steht zunächst für ein Geschmackskonzept, der größte Teil der Bestandteile des Rezepts hat nichts mit echter Butter zu tun. Man muss weiter analysieren, was genau die Verbraucher mögen: die samtige, glatte Textur oder der Geschmack, der an Butter oder Popcorn erinnert. Hinter einem beliebten Begriff verbergen sich unterschiedliche Bedürfnisse, die die KI zunächst aus echten Bewertungen herausfiltern muss.

Danach kommt die Arbeit der Menschen. Die Lieferkette sucht nach Rohstoffen, die Entwickler kommunizieren mit Lieferanten, um Rezepte anzupassen, und führen dann Offline-Einstellungen und Tests an Geräten durch. Die KI verkürzt den Weg von riesigen Informationsmengen zur Produktrichtung, und der endgültige Geschmack wird schließlich durch die automatisierte Produktionslinie hergestellt und probiert.

Aber ein standardisiertes Rezept, das nach Probeversuchen entwickelt wurde, erfüllt möglicherweise nicht alle Anforderungen.

Das Team hat dazu einen internen Test durchgeführt: Es nahm ein vorhandenes Getränk, passte die Geschmacksintensität, das Süß-Sauer-Gleichgewicht und die Koffinkonzentration an, erstellte mehr als ein Dutzend Versionen und ließ das Team probieren. Die Verteilung der Vorlieben war unerwartet breit: Bei demselben Getränk mag einer die intensive Note, die ein anderer als zu süß und fettig empfindet.

Die interne Beurteilung von Seven Fresh Coffee lautet, dass Geschmackspräferenzen von Person zu Person unterschiedlich sind, die Verbraucher aber lange Zeit keine Möglichkeit hatten, diese auszudrücken, und keine passendere Auswahl fanden.

Über Jahre hinweg haben Kettengetränke durch feste SKUs und begrenzte Optionen die Standardisierung gewahrt. Die Kombination von KI und verkörperten Fähigkeiten eröffnet Seven Fresh Coffee neue Möglichkeiten über die Standardisierung hinaus. Es ist bekannt, dass das Unternehmen den Verbrauchern Parameter wie Zuckergehalt, Kaffeekonzentration und Saftkonzentration zugänglich macht, die zwischen 1 % und 100 % eingestellt werden können.

Die Umsetzung ist nicht einfach. Das bedeutet, dass jede Tasse Getränk ein eigenes Rezept sein kann. Die Kombination mehrerer Parameter kann zu zehntausenden verschiedenen Rezepten führen. Die Unterschiede zwischen den Rezepten sind so fein, dass Menschen sie sich nicht merken und auch nicht stabil ausführen können.

Aber wenn man es der Maschine überlässt, funktioniert es reibungslos.

Nachdem die Verbraucher ihr Getränk selbst zusammengestellt haben, können sie ihm sogar einen Namen geben und eine individuelle Karte erstellen.

Dieses Erlebnis wird ständig weiterentwickelt. Der Geschäftsleiter von Seven Fresh Coffee räumt ein, dass das nächste zu lösende Problem darin besteht, den Nutzern zu helfen, innerhalb von ein oder zwei Auswahlschritten den für sie passenden Geschmack zu finden. Die Freigabe der Parameter ist der erste Schritt: Um das Ausprobieren für die Verbraucher zu vereinfachen, braucht es noch Design auf Produkt- und Interaktionsebene.

Nachdem das Getränk verkauft wurde, läuft die Kette weiter. Auswahl, Speicherung und Wiederholungskäufe sowie die Verkaufszahlen und Nutzerbewertungen nach der Einführung neuer Produkte fließen zurück in das Entwicklungssystem. Seven Fresh Coffee verfügt über eine ständig aktualisierte Getränkebibliothek, in der die KI hilft zu beurteilen, welche Produkte angepasst werden müssen und was als Nächstes entwickelt werden soll.

Nach der Eröffnung des Lokals im Galaxy SOHO gab es bereits eine solche Produktanpassung. Das Team stellte fest, dass es in der Umgebung viele Bildungseinrichtungen und Schulen mit zahlreichen Kindern gibt. Daraufhin entwickelte es unter Berücksichtigung dieser Szeneninformationen, Markttrends und KI-Analysen ein Milchsäurebakterien-Getränk. Nach Angaben des Leiters hat sich das Produkt nach der Einführung gut verkauft.

Die Szenenbedarfsermittlung im Lokal, die Definition durch KI, die Umsetzung in der Entwicklung, der Verkauf nach der Einführung und die Rückführung neuer Daten schließen sich nun zu einem Kreislauf zusammen. Nach dieser Idee