本报记者 贾 丽

　　2026年以来
，机器人正以前所未有的速度切入各大行业的实际应用市场
。在餐饮这一传统行业，炒菜机器人
、咖啡机器人已从概念走向火热的细分赛道 ，成为先进制造业与现代服务业深度融合的创新缩影。

　　然而，随着资本快速涌入
，这些细分领域的餐饮机器人也面临着考验 。比如炒菜机器人能否真正实现从“盲炒”向“视觉决策
”的跨越，产业如何跨越泛化难点与商业化门槛
。

　　近日 ，橡鹿机器人（北京）有限公司（以下简称“橡鹿机器人”）创始人、董事长杨建成接受了《证券日报》记者专访。他表示
，AI炒菜机器人已经不是传统意义上的“炒菜机 ” 。一台机器，向上牵引着两千多个零部件的制造链条 ，向下嵌入餐厅后厨与家庭厨房的服务运转
，连通制造业的“硬
”与服务业的“软”，资本与产业正共同寻找餐饮机器人的“GPT时刻 ” ，即像ChatGPT一样实现现象级突破的临界点
。

　　协同解决具身智能泛化难点

　　过去几年
，市场对炒菜机器人的反应较为冷淡。究其原因，核心痛点在于传统的炒菜机器人大多是基于口令的自动化设备 ，缺乏反馈系统 。一旦输入端发生变化
，输出端的菜品口感就会大打折扣
。这也是具身智能在细分场景落地时面临的普遍难点：真实场景的动态变化，让预设程序频频失效。

　　“加了视觉之后 ，AI炒菜机器人有了反馈系统，并通过算力进行智能调整 。
”杨建成表示
，炒菜机器人经历了两个阶段的迭代，分别是标准作业程序自动化与智能判断决策阶段。

　　“在这台加装了摄像头的新一代机器人上 ，AI大模型底座将菜谱文本理解转化为端到端的闭环
。”杨建成指着一台AI炒菜机器人向记者表示
，它能以每秒30帧的速度捕捉锅内画面，其视觉信息处理需要经过识别 、分割、建模
、追踪、干预五个步骤。

　　这背后是一条被加速拉动的制造业链条 。餐饮机器人不仅是AI技术的试金石 ，更是拉动产业链条的强力引擎
。一台炒菜机器人涉及磁传感器 、矩阵温度传感器
、定位传感器、角度传感器 、嗅觉传感器等2000多个零部件
，涵盖精密加工
、AI芯片、运动控制 、传感器等多个制造环节。

　　同时，炒菜机器人进入后厨 ，对接食材供应链
、出餐并面向食客时
，又深度嵌入了现代服务业的运转流程 。这背后，制造业的“硬 ”支撑了服务业的“软
” ，服务业的数据则反哺了制造业的迭代
。

　　但技术落地的难度不容低估。杨建成坦言
，烹饪场景中物体不断变形、变色，味道与熟度还包含大量视觉难以直接观测的信息 。“麻婆豆腐收汁模型迁移到红烧肉后 ，准确率会降到60%多；把收汁与夹生同时纳入判断，模型又要重新训练
。”烹饪AI的“泛化 ”难题
，正是行业当前需要攻克的核心瓶颈。

　　“材料变化和具体应用的泛化要求极高，这也是我们基于开源基模 ，重点攻克数据集调优和模型架构的原因所在 。
”杨建成说
。

　　加速跨越商用家用鸿沟

　　从市场规模看
，《中国商用AI炒菜机器人报告》显示，2025年 ，中国商用AI炒菜机器人市场规模已达77.2亿元
，预计到2030年将突破1096亿元。全国可应用AI炒菜机器人的餐饮门店达700万家，合计潜在市场规模高达4722亿元 。

　　资本闻风而动。2026年4月份 ，橡鹿机器人宣布完成3亿元融资
，由亦庄国投管理的产业升级基金领投，琥珀 、九安等跟投
。

　　国金证券发布研报称 ，随着餐饮企业自研炒菜机器人
，更多资金融入产业链细分领域，行业投融资正在形成商业化落地与资本投入的良性循环。

　　与此同时 ，中餐“出海”正为餐饮机器人带来爆发式增量市场 。杨建成透露，目前
，橡鹿机器人在新加坡使用炒菜设备的连锁餐厅中普及率已达70%至80%
。

　　他表示，炒菜机器人在海外市场解决了“中餐菜谱无法标准化复制 ”的痛点。过去中餐出海是包装食品 ，现在是品牌“出海”
，通过菜谱分发与本地化执行，企业炒菜机器人在海外市场的订单量大幅提升 。

　　谈及AI炒菜机器人行业的“GPT时刻
” ，杨建成表示
，这一拐点有望在两大条件成熟时到来：一是无论食材如何变化，将师傅研发的菜谱直接“扔进去” ，机器就能自动烹饪并达到大师的标准；二是整个供应体系实现自动化
，让人真正不需要长期守在灶前
。