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

Am 16. August standen viele Menschen Schlange vor der Tür eines neu eröffneten Cafés im Beijing Galaxy SOHO. 

Im Laden gibt es keine Theke und keinen Barista. Nachdem ein Getränk zubereitet wurde, wird es von einem verkörperten Roboter gegriffen und in die Abholschränke gebracht. Nachdem die Besucher das Getränk erhalten haben, halten sie ihre Handys durch das Glas, um die Arbeit der Maschine zu fotografieren.

Dieses Lokal heißt 7Fresh Coffee und ist 24 Stunden am Tag geöffnet. Am Eröffnungstag lieferte es innerhalb einer Stunde 202 Tassen Kaffee aus und brach erfolgreich den Guinness-Weltrekord für die meisten Kaffees, die in einer Stunde von einem Roboter-Café serviert werden.

Bald breitete sich die Aufmerksamkeit von Peking aus auf das Ausland aus. Medien wie das US-amerikanische CBS und das australische 7NEWS berichteten über dieses unmanned Lokal, und ihre Schwerpunkte waren ungefähr gleich: 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, das von der KI-gestützten Bedarfserkennung und Produktentwicklung über digitale Rezepte, automatisierte Produktion und verkörperte Lieferung bis hin zu Verbraucherfeedback reicht. Dass 7Fresh Coffee schnell nationale und internationale Aufmerksamkeit erregt hat, liegt genau daran, dass KI und verkörperte Intelligenz in echte Gastronomieszenarien implementiert und in eine vollständige kommerzielle Kette zur Prüfung aufgenommen wurden.

Eine Tasse Kaffee wurde damit auch zu einem ausreichend kleinen und vollständigen KI-Beispiel in der physischen Welt.

Das System hinter einer Tasse Kaffee

Der Betrieb der Filialen von 7Fresh Coffee wird gemeinsam von KI, intelligenter automatisierter Produktion und verkörperter Intelligenz unterstützt.

Bevor ein Getränk in den Herstellungsprozess eintritt, wurden Markthemen, Nutzerbewertungen und Verbrauchertrends bereits von KI analysiert, um dem Team zu helfen, zu beurteilen, welche Produkte und Geschmacksrichtungen den Nutzern gefallen und sich für die Entwicklung lohnen. Anschließend entwickeln die Entwickler und die Lieferkette Rohstoffe, Rezepte und Offline-Einstellungen, wandeln diese Beurteilungen in digitale Rezepte um, die von Geräten ausgeführt werden können, und beginnen mit der stabilen Produktion.

Konkret zu einer Bestellung: Wenn der Nutzer das Getränk in der JD App oder dem Mini-Programm von 7Fresh Coffee ausgewählt hat, führt das System das Einsetzen des Bechers, das Einfüllen von Eis nach Größe, Temperatur und Eismenge durch, injiziert Kaffee, frische Milch, Saft usw. gemäß dem Rezept und führt nacheinander das Anbringen des Becheretiketts, das Aufsetzen des Deckels, das Andrücken des Deckels sowie die Gewichtsprüfung durch. Die fertigen Produkte, die die Prüfung bestanden haben, werden von dem verkörperten Roboter gegriffen und in die vorgesehene Fächern des Selbstabholschranks gelegt.

Den von 7Fresh Coffee bereitgestellten Daten zufolge beträgt die durchschnittliche Herstellungszeit pro Tasse Getränk weniger als 30 Sekunden, und die gesamte Produktionslinie kann maximal 7 bis 8 Tassen gleichzeitig herstellen.

Die Geschwindigkeit bestimmt die Produktivitätsobergrenze von Cafés und Teeläden.

Nehmen wir Kaffee als Beispiel: Der Konsum konzentriert sich auf Spitzenzeiten wie den morgendlichen Spitzenverkehr, den mittäglichen Spitzenverkehr und die Nachmittagspause. Die Kapazität bei Spitzenzeiten bestimmt direkt die Wartezeit in der Schlange und auch, ob die Nutzer bereit sind, weiter zu warten. Bei herkömmlichen von Menschen betriebenen Lokalen gibt es normalerweise nur zwei Möglichkeiten, um Spitzenzeiten zu bewältigen: mehr Personal einzustellen oder mehr Geräte hinzuzufügen, und beide haben ihre Obergrenzen.

„Die Reduzierung der Zeit pro Tasse auf 30 Sekunden ist der Spielraum, den die automatisierte Produktionslinie für Spitzenzeiten lässt“, erklärte der technische Leiter von 7Fresh Coffee gegenüber 36Kr. Die Produktivität des Lokals kann auch die Anzahl der Geräte je nach Bedarf anpassen, um den Produktionsanforderungen zu unterschiedlichen Zeiten gerecht zu werden.

Eine solche Geschwindigkeit lässt den Geräten eigentlich nur wenig Spielraum, und es gibt natürlich nicht wenige Herausforderungen.

Nehmen wir zum Beispiel frische Milch. 7Fresh Coffee verwendet nur hochwertige frische Milch. Frische Milch hat jedoch bestimmte Lagerbedingungen: Die Lagertemperatur muss zwischen 0 und 5 ℃ gehalten werden; für die Zubereitung von Getränken muss die frische Milch auf etwa 60 ℃ erwärmt werden.

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

Laut diesem technischen Leiter kann 7Fresh Coffee derzeit eine fast 100%ige digitale standardisierte Zubereitung von Getränken erreichen, wobei der Fehler bei den Mischungsverhältnissen auf 1% bis 3% kontrolliert wird. Unterschiede in diesem Bereich beeinträchtigen das Geschmackserlebnis der Verbraucher praktisch nicht.

Nach der Verkleinerung des Fehlers lockert sich ein altes Problem der Gastronomiebranche. Es ist sehr üblich, dass man bei derselben Marke und demselben Getränk in zwei verschiedenen Filialen zwei verschiedene Geschmäcker erlebt. Das herkömmliche Modell stützt sich im Wesentlichen auf wiederholte Kalibrierungen durch Mitarbeiterschulungen und Prozessaufsicht. Digitale Rezepte fixieren die Mischungsverhältnisse und Abläufe zu wiederholbaren Parametern, was die Grundlage dafür schafft, den gleichen Geschmack über verschiedene Filialen hinweg beizubehalten. Noch wichtiger ist, dass sich die Qualität pro Tasse unabhängig von der Anzahl der Bestellungen nicht ändert, egal ob es sich um Spitzen- oder Normalbetriebszeiten handelt.

Natürlich bedeutet ein digitales Rezept nicht, dass man die Zahlen in die Maschine eingibt und fertig ist. Es gibt viele Details bei den Mischungsverhältnissen, die bearbeitet werden müssen. Die Viskosität, die Menge, die Partikel und die Temperatur der Rohstoffe beeinflussen alle das Ergebnis.

Neben der Produktion steht die vor Ort durchgeführte Lieferung durch verkörperte Roboter.

In einem echten Filialszenario gibt es weitaus mehr Variablen als in einem Labor. Der Roboter muss den Zustand des Bechers beurteilen, ihn stabil greifen und dann die richtige Position finden, um ihn genau abzulegen. An der Außenwand von kalten Getränkebechern entsteht Kondenswasser, das sie rutschig macht; der Belegungsstatus der fast 100 Fächer 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. Das Greifen der falschen Position führt zu falschen Bestellungen, Verschütten führt zu Verlusten, und ein Systemausfall bedeutet, dass das Lokal geschlossen ist. Die Lösung von 7Fresh Coffee besteht daher darin, das System so weit wie möglich dazu zu bringen, Anomalien selbst zu erkennen und zu bearbeiten, und nur in extremen Fällen menschliche Hilfe einzuschalten. Im Produktionsprozess wird auch eine Gewichtsprüfung durchgeführt, und unqualifizierte Getränke werden automatisch neu zubereitet.

Diese automatischen Fehlerkorrekturen bilden ebenfalls einen Teil des stabilen Betriebs des Systems.

Den Ergebnissen zufolge hat diese Filiale von 7Fresh Coffee die Prüfung bestanden. Die Leistung von 202 Tassen in einer Stunde ist tatsächlich eine öffentliche Prüfung der gesamten Planungsfähigkeit des Systems und liefert ein anschauliches Ergebnis für die Zusammenarbeit von KI und verkörperter Intelligenz in echten Gastronomieszenarien.

Auf Messeständen und in Hallen haben wir zu viele scheinbar hervorragende Demo-Produkte gesehen, die ausreichen, um zu beweisen, ob „KI + verkörperter Roboter machbar ist“. Ein Lokal, das jeden Tag geöffnet ist, muss die Frage beantworten, ob es „immer wieder machbar ist“, und schließlich eine nachhaltige betriebliche Effizienz erzielen.

Das, was 7Fresh Coffee zeigt, ist für die Branche möglicherweise wertvoller.

Der KI-Kreislauf einer Tasse Kaffee

Die Implementierung von KI bei 7Fresh Coffee findet nicht nur vor Ort in der Filiale statt.

„Bei 7Fresh Coffee ist KI + verkörperte Intelligenz eine vollständige Kette“, erklärte der Geschäftsbereichsleiter von 7Fresh Coffee gegenüber 36Kr. Laut seinen Angaben lautet der gesamte Geschäftsfluss von 7Fresh Coffee: Nachdem KI Marktchancen erkannt hat, können die Nutzer mithilfe von KI ihre eigenen persönlichen, exklusiven Rezepte erstellen, und dann führt die Filiale die präzise Produktion und die Dienstleistungslieferung durch. Wenn der Nutzer Feedback gibt, gelangt dieses wieder in die Beurteilungstechnologie des KI-Entwicklungssystems.

Entlang dieser Kette ist KI bereits in einem sehr frühen Stadium der Getränkeentwicklung beteiligt.

Nachdem netzweite Trends, Nutzerbewertungen und Verbrauchertrends in das System eingegangen sind, hilft KI dem Team, zu beurteilen, welche Geschmacksrichtungen sich lohnen, und übernimmt einen Teil der Informationsaufbereitung und Richtungsbeurteilung in der frühen Phase der Arbeit des Produktmanagers für Getränke.

Nehmen wir als Beispiel den in letzter Zeit in der Branche sehr beliebten „Little Butter“-Latte. Dieser Name ist zunächst ein Geschmackskonzept: Der größte Teil der Bestandteile des Rezepts hat nichts mit echter Butter zu tun. Man muss weiter analysieren, was die Verbraucher wirklich mögen: ist es die samtige, glatte Textur oder der Geschmack, der an Butter und Popcorn erinnert? Hinter einem beliebten Begriff stecken unterschiedliche Bedürfnisse, und KI muss diese Vorlieben zuerst aus echten Bewertungen herausfiltern.

Danach beginnt die menschliche Arbeit. Die Lieferkette sucht nach Rohstoffen, die Entwickler kommunizieren mit Lieferanten über Anpassungen und Modifikationen des Rezepts, und anschließend werden Offline-Einstellungen und Tests an Geräten durchgeführt. KI verkürzt den Weg von riesigen Informationsmengen zur Produktrichtung, und der endgültige Geschmack wird durch die automatisierte Produktionslinie tatsächlich hergestellt und verkostet.

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

Das Team hat dazu einen internen Test durchgeführt. Es nahm ein vorhandenes Getränk, passte die Geschmacksintensität, das Säure-Süße-Gleichgewicht und den Koffeingehalt an, erstellte mehr als ein Dutzend Versionen und ließ das Team sie probieren – die Verteilung der Vorlieben war unerwartet weit: Bei demselben Getränk gefiel manchen die intensive Note, die andere als zu süß und fettig empfanden.

Die interne Beurteilung von 7Fresh Coffee lautet: Geschmackspräferenzen sind von Person zu Person unterschiedlich, aber die Verbraucher hatten lange Zeit keine Möglichkeit, dies auszudrücken, und fanden keine passenderen Alternativen.

In den vergangenen Jahren haben Kettengetränkeläden die Standardisierung durch feste SKUs und begrenzte Optionen aufrechterhalten. Die Kombination aus KI und verkörperten Fähigkeiten bietet 7Fresh Coffee über die Standardisierung hinaus neue Möglichkeiten. Es ist bekannt, dass es den Verbrauchern Parameter wie Zuckergehalt, Kaffeekonzentration und Saftkonzentration freigibt und eine Einstellung von 1% bis 100% unterstützt.

Die Umsetzung ist nicht einfach. Das bedeutet, dass jede Tasse Getränk ein eigenes unabhängiges Rezept sein kann. Die Kombination mehrerer Parameter kann Zehntausende von Rezepten ergeben. 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 problemlos.

Nachdem die Verbraucher die DIY-Anpassung abgeschlossen haben, können sie ihrem Getränk einen Namen geben und eine individuelle Karte erstellen.

Diese Erfahrung wird ständig weiterentwickelt. Der Geschäftsbereichsleiter von 7Fresh Coffee gibt offen zu, dass das nächste zu lösende Problem darin besteht, den Nutzern zu helfen, ihren passenden Geschmack innerhalb von ein oder zwei Auswahlschritten zu finden. Die Freigabe der Parameter ist der erste Schritt. Um das Ausprobieren für die Verbraucher zu vereinfachen, sind noch Designarbeiten auf Produkt- und Interaktionsebene erforderlich.

Nachdem das Getränk verkauft wurde, läuft die Kette weiter. Auswahl, Speicherung und Wiederholungskäufe sowie der Umsatz und die Nutzerbewertungen nach der Einführung neuer Produkte gelangen zurück in das Entwicklungssystem. 7Fresh Coffee verfügt über eine ständig aktualisierte Getränkedatenbank, in der KI hilft, zu beurteilen, welche Produkte angepasst werden müssen und was als Nächstes entwickelt werden soll.

Nach der Eröffnung der Filiale im Galaxy SOHO gab es eine solche Produktanpassung. Das Team stellte fest, dass es in der Umgebung viele Ausbildungseinrichtungen und Schulen gibt und viele Kinder als Kunden kommen. Daher entwickelte es unter Berücksichtigung dieser Szenarien, Markttrends und KI-Analysen ein Milchsäurebakterien-Getränk. Laut