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ACE2025|让用户说了算 添可食万数字美味研究院要做中餐数字标准化
2022.08.02

随着食万生态体系不断完善,添可食万对中餐的研究也愈发深入,对中国消费者的饮食习惯、生活方式有了更深入的洞察,行业引领者的红利正在显现。但添可食万如果想要更进一步,则绕不开困扰中餐大产业发展的“中餐标准化”难题。

数字美味研究院的正式成立是添可食万给出的关键解决方案,通过与在食品感官科学研究上国际领先的浙江工商大学食品感官科学实验室展开产研战略合作,共建实验室、推动科研成果应用,从学术端研发入手、从用户口感的标准化入手、从食材生长环境入手,以数字化探寻中餐美味的奥秘,将成为引领行业发展、创造消费者美好生活的重要推动力量。

图片包含 室内, 瓶子, 桌子, 照片
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添可食万生态四位一体 数字美味研究院成“中枢”

添可食万洞察到当代年轻人的吃饭困局,因此利用科技创新优势研发出食万智能料理机。食万1.0和2.0解决了厨房小白不会做饭的难题,添可生活APP开始解决一日三餐“吃什么”的问题,实现了初步的数字化;食万3.0首创的全链路智能化烹饪闭环以及推出食万净菜,则全面解决了国人吃什么、不会做、没时间、不想洗锅等一系列难题,围绕食万净菜和菜谱库的数据包让食万生态的数据标准化有了巨大提升食万生态也初步成型。

但要真正做到为用户提供“简单、快、好吃”的生活方式,则必须正面解决中餐标准化难题。数字美味研究院的成立,就是要以数据化的方式实现中餐的标准化。同时数字美味研究院也让食万生态系统更加完善,成为继食万3.0、食万净菜、添可生活APP之后的“第四极”,将以学术端的科研成果为其它三个板块以及整个中餐上下游相关行业、企业进行赋能,成为食万生态的“中枢”。

中餐标准化“难于上青天” “食万模式”应运而生

与西餐、日餐能较快实现标准化不同,中餐作为中华食物的泛称,客观上包含了不同地域、不同人群、不同食材、不同烹饪方式的复杂组合,广袤的地域也让存储及运输成本大大提升,阻碍了中餐的标准化。寻根究底,则是对中餐的内核研究还非常薄弱,主要表现在缺乏对食材风味形成的基础科学研究,以及缺乏不同种类用户口感变化的基础研究。

目前,中餐的标准化正在三个主要方向上发力,一个是净菜领域,主要是针对B端餐饮业;一个是预制菜,作为当下国内风口之一,主要服务C端消费市场;另外还有对上游种植业的标准化,其直接服务对象仍是B端企业为主。但由于上述难题的存在,无论是哪一种途径,最终传递给C端消费者的使用体验尚未能达到令人满意的程度。

添可食万则在总结西餐标准化正反面经验以及对中餐标准化发展现状的深入思考基础上,提出了中餐标准化的“食万模式”。首先,中餐标准化要确定用户美味口感标准的最大公约数;而这种标准又需要由各种美味的基础研究来支撑,因此中餐标准化的核心在于要快速强化复合中餐的美食反应的基础科学研究,也就是数字美味研究院的使命所在。

桌子上放着食物和餐具
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在这两个前提下,“食万模式”以食万智能料理机和食万净菜为载体来实现中餐美味的数字标准化,包括了从食材选择标准、食材加工过程的参数控制、烹饪食材标准、烹饪过程的参数控制再到用户有直观感受的菜品风味标准等各环节。其涉及范围从田间地头延伸到用户餐桌,也从学术端、行业端、企业端再延伸到大数据分析的用户端,形成一个包括用户在内的产销研各环节持续优化的闭环。

把握关键环节 中餐数字标准化一日千里

添可食万数字美味研究院通过与浙江工商大学食品感官科学实验室深度合作,将以食品感官层面的研究推进我国科研成果在科技领域的应用。目前针对中餐标准化的困境也以专项课题的形式进行针对性研究,将能够高效科学地掌握中餐美味的数字标准化关键因素。

以中餐食材的复杂性这一难题为例,数字美味研究院设置了“美食URD和人体舒适感的神经反应关系——感官嗜好模型”课题,来了解中餐用户所偏好的美味标准究竟是怎样的。

根据中餐URD为复合性,即复合色、复合香、复合口味、复合口感这一特点,数字美味研究院要确定每一种复合口感对应的不同神经反应给人体带来的舒适感评价,并建立食万复合URD的感官嗜好模型,以及建立食万川菜、鲁菜、粤菜、苏菜等风味轮模型。

图示
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而针对中餐复杂的烹饪方式,数字美味研究院则结合食万智能料理机的烹饪方式设置了新的课题,研究“食万烹饪模式下各种美味反应发生的分子层面的变化”;针对常温存储的食万净菜标准化,则要研究“常温干制食材为核心在食万烹饪模式下的口感变化”。

像这样非常有针对性的课题设置在未来还会有很多,中餐的数字标准化随着添可食万数字美味研究院研发的不断深入和拓展,也终将揭开实现中餐美味的神秘面纱。在添可食万的大力推动下,大规模中餐市场化需求将得到充分满足,也倒推中餐产业各环节的数字化、产业化和标准化,从而让大规模用户在家就能轻松获得大厨美味。添可食万也将势必推动中餐的全球化实现井喷式发展,未来大有想象。

(添可食万)




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