当通用机器人走进厨房：CloudChef如何把“不会做饭”的机器人变成大厨

CloudChef联合创始人Nikhil Abraham分享了一个反直觉的结论：机器人做饭最大的难题不是硬件，而是软件。通过机器人基础模型、微调、强化学习与“菜谱状态机”，他们让通用机器人在真实厨房中接近专业厨师水准。

为什么“会跳舞的机器人”还做不了饭

这一分享一开始就抛出了一个重要问题：为什么我们已经见过能跳舞、能搬箱子的通用机器人，却迟迟没在厨房里看到它们？Nikhil Abraham 直接点名大家熟悉的例子——Tesla Optimus。在他看来，硬件本身已经“不是问题”，甚至“比人类厨师便宜得多”。真正缺失的，是让机器人理解厨房世界的“软件”。

他在台上说了一句颇有记忆点的话：“What's missing is actually… software.” 这并不是指简单的控制程序，而是让机器人在充满不确定性的真实厨房中，像厨师一样思考和决策的能力。厨房并不是工厂流水线，环境杂乱、食材变化、器具位置不固定，每一步都可能出现偏差。

这一判断奠定了 CloudChef 的整体方向：他们并不从零设计专用厨师机器人，而是选择一个原本“不为做饭而生”的通用机器人，通过软件让它学会做饭。这种路径更难，但一旦成立，扩展性会远超定制硬件。

从机器人基础模型到“还不够”的微调

在技术路径上，CloudChef 首先采用的是机器人基础模型（robot foundation models）。这类模型类似于大语言模型在文本领域的角色：先在大量通用任务上训练，再针对具体场景进行微调。Nikhil 提到，他们会对模型进行 fine-tune，让机器人掌握切、翻、倒等基础厨房动作，并覆盖大量边缘情况。

但他很快强调了一次关键转折：“But that's not enough.” 原因在于，做菜不是一连串孤立动作的集合。即便动作本身学得再好，机器人依然会在真实厨房里犯错，因为它缺乏对“做菜流程”的整体理解。

比如，食材是有季节变化的，同一道菜中洋葱的大小、水分都可能不同；锅具受热情况也因厨房而异。这些变化不是通过增加动作数据就能解决的，而需要更高层次的结构化认知。也正是在这里，CloudChef 把视角从“动作学习”转向了“烹饪理解”。

把菜谱变成状态机：厨艺其实是一种工作流

CloudChef 最具辨识度的做法，是他们对菜谱的建模方式。Nikhil 分享道，他们没有把菜谱当成静态文本，而是“modeled recipes as state machines”。状态机是一种工程概念，指由状态、转移条件和动作组成的系统。

在厨房里，这意味着每道菜都被拆解为一系列有条件约束的步骤：当前状态是什么？下一步是否满足条件？如果不满足，应该如何调整？这种方式让机器人不再只是“照本宣科”，而是能在执行中动态修正。

更有意思的是，Nikhil 提到，即便是经验丰富的专业厨师，在面对完全陌生的厨房环境时，表现也会明显下降；而基于状态机和工作流的机器人，反而更稳定。这并不是说机器人已经“比人类强”，而是说明系统化的烹饪理解，正在弥补感知和动作上的不足。

95%自主做饭：从演示视频看机器人离大厨有多远

在演示部分，CloudChef 展示了多个真实案例：机器人在不同厨房环境中，完成从取食材、烹饪到出菜的完整流程。Nikhil 明确给出了一个数字——当前系统“about 95% autonomous”，只在极少数情况下需要人工介入。

视频中，一个机器人正在按照菜谱制作鸡翅：它会自动取用原料，根据重量和状态调整动作，并在过程中持续感知环境变化。最终端出的，是“actual meals”，而不是实验室里的道具。

面对观众关于口味的提问，Nikhil 的回答也很直接：在某些维度上，系统已经能做到“better than what chefs are able to do”，尤其是在一致性和可重复性上。当然，他也承认“not as good as a human， but it is getting there”。这种坦诚反而增强了可信度。

强化学习、失败与真正的成功标准

在问答环节，Nikhil 多次提到强化学习（Reinforcement Learning）。简单来说，这是一种通过“试错—反馈”来优化策略的学习方式。他们正在逐步让更多动作和决策交由 RL 来优化，而不仅仅依赖人工规则。

但比技术更有意思的，是他对“成功”的定义。他说，对 CloudChef 来说，成功意味着两件事：第一，机器人能在真实世界中稳定做出可食用的菜；第二，系统能够持续获得学习信号，并且学习速度越来越快。

这意味着，哪怕当前版本仍处于实验阶段，只要数据和反馈回路存在，能力就会不断叠加。在厨房这样一个复杂却高频的场景中，这种飞轮一旦转起来，价值会非常惊人。

总结

CloudChef 的分享传递了一个清晰信号：机器人进入厨房，并不是硬件革命，而是软件范式的转变。从基础模型、微调到菜谱状态机，再到强化学习驱动的持续优化，他们正在把“做菜”变成一个可计算、可学习的过程。对读者最大的启发在于：真正困难的现实问题，往往不缺工具，缺的是对问题结构的重新理解。

关键词： 机器人厨师， CloudChef， 机器人基础模型， 微调， 强化学习

事实核查备注： Nikhil Abraham：CloudChef 联合创始人兼 CEO；提及机器人：通用机器人（以 Tesla Optimus 为例）；关键数字：系统约 95% 自主；技术名词：robot foundation models、fine-tune、state machines、reinforcement learning；原话引用："What's missing is actually… software."、"But that's not enough."、"not as good as a human， but it is getting there."