没有舌头的AI，也能左右人类味觉？
文｜张舒
提起菜品口味，全国各地的“老吃家”们必然能为心爱的菜系吵上3天3夜。
北方人爱酱香，南方人爱甘甜，沿海的老手艺人最爱海产的鲜味。糖醋酱油，花椒五香，大厨们拿出各色调味料，能做出无数种酸甜香辣。而堪称“国人必备好物”的老干妈辣酱，曾经一度统治了辣味这个赛道，定义了几代人对辣味的记忆。
但这个浑身都是回忆滤镜的古早品牌，最近一次冲进大众讨论，却不是靠情怀，而是靠AI。
10月13日，“79岁老干妈陶华碧用AI一年营收54亿元”的话题登顶热搜。老干妈常务副总李鑫表示，2025年老干妈全年营收达到54亿元，是品牌30多年中的历史新高。据报道，54亿元营收背后，是一套用于统一品控、还原经典味道的AI视觉质检系统。
消息一出，不少网友表示震惊，念叨起了自己与老干妈的旧情和旧账。有人感叹“老干妈的味道早就变了，好多年不吃了。”有人质疑，“AI连舌头都没有，它懂什么做菜？”
但当网友深挖后发现，连身躯和感官都没有的AI，已经成了不少大公司的另一条舌头。就连主打潮流先锋的可口可乐、雀巢咖啡和一众零食品牌，都在新品研发室和生产车间里装上了AI 。
没有感官、没有情绪的数字体，凭什么左右人的味觉？AI在不靠算力盈利的味觉行业，还能掀起什么样的变化？
01
瞪大双眼
筛原料
不少网友看到老干妈用上AI ，第一反应都是感到奇怪。老干妈诞生30年以来，风味鸡油、干煸肉丝、豆豉牛肉等经典口味常年霸占畅销榜，新品口味反而常常遇冷。用上AI，难不成是为了拯救惨淡的新品销量？
其实，老干妈的AI系统和它的保守气质一脉相承，最大的作用是守住消费者熟悉的老味道。
根据李鑫介绍，老干妈的AI系统主要负责筛选原料。系统通过利用高速工业相机扫描传送带上的辣椒，质检机器快速识别霉变、带有黑斑的坏果，并通过气流装置自动剔除。李鑫提及，AI视觉质检系统落地之后，老干妈关键工序产品不良率降至0.02%。
消息传开后，不少网友的第一反应是疑惑：这套视觉识别系统，听起来和传统的筛选方法并没有本质区别，老干妈为什么非要大费周章用上AI？
其实，这套AI质检系统背后，正是老干妈近年来遇到的大难题。
2014年，老干妈创始人陶华碧退居公司二线后，二代掌门人曾将部分贵州辣椒换成成本更低的河南辣椒，直接导致口味争议和业绩下滑。直到2019年，陶华碧回归一线，全面恢复贵州优质辣椒原料，才化解了这场危机。
今年1月，老干妈再度爆出口味争议，不少消费者称其“又变味了”。有工作人员回应称，原料、配方、工艺均未改变。但“老干妈变味”的话题，仍然在社交媒体上经久不息。
对于调味品而言，它们的加工链条较浅，原料好坏几乎直接决定了最终产品的味道，这种不确定性尤为刺眼。在原料不变的情况下，老干妈的质检系统，是靠稳定品控，固定住所有流水线上理想的味道。
从20世纪90年代开始广泛应用的色选机，能靠原料颗粒的颜色、纹理和形状判断质量好坏，再由气流喷嘴将坏果剔除。但食材的产地、收获批次、甚至年份不同，都可能导致风味有差异。
AI色选机正是针对这一难点的升级。它依靠的是多光谱视觉系统和深度学习算法，用海量标注样本（例如好辣椒和坏辣椒的照片）训练模型，让模型自己去处理更加微小、肉眼容易误判的瑕疵。
在更加精确的AI筛选的基础上，最有经验的老师傅们再做最终判断，两重保险之下，“变味”的风险被大大缩减。对老干妈而言，守住味觉的一致性，本身就是守住复购率。
除了平日里闷不做声、几乎退网的老干妈，还有许多依靠老味道拴住顾客的食品企业，在这条路上走得更远。
正昇食品的豆腐乳产线上，也实装了AI鹰眼。过往，豆腐乳的熟成判断依赖老师傅每6小时进发酵室，肉眼观察白毛菌的生长程度。但人的进出本身就会扰动温湿度，导致批次变异。AI鹰眼的监控让豆腐乳的熟成更加稳定，趋近于理想的风味和口感。
镇江香醋与高校联手，开发了一套固态发酵闭环智控系统。AI做的不仅是监控香醋的酿造过程，还能提前12到24小时预警风味劣变，并主动调整发酵器皿内的状态。微调之下，不同批次的香醋之间，风味的差异再度被压缩。
在味觉行业的下游，AI确实不懂感官，也不懂调味，但它能将老师傅们的手与眼固定在产线上，依靠量化只可意会、难以言说的经验，为产品质量守关。
但门槛以内、边界之外，还有一个更大的问题。AI的严防死守只是不断复制过去，当消费者们吃腻了老味道，下一个让人念念不忘的味道，还能从哪里诞生？
02
没有舌头，
怎么创造美味？
实际上，当调味品企业们还在为复刻经典焦头烂额时，食品行业的另一端，已经有人用AI创造味道了。
对这些企业来说，AI真正的商机不是让机器当大厨和质检员，而是把口味研发从概率游戏变成可控的流水线。
在口味的开发和预测领域，AI的参与，靠的是模拟人类的感受。它将无数食客的感官数据结合起来，并学习配方参数与感官评价之间的关系，总结不同性格的消费者，在哪些情境下，会对什么味道产生特定的反应。
换句话说，在口味研发领域，AI做的事，就是通过海量数据计算，猜测未来的消费者最想要、最需要什么风味。
2023年，可口可乐推出新品Y3000 Zero Sugar，官方对它的描述是“由人类和人工智能共同创造”。AI通过理解粉丝对未来情绪、愿望、颜色的想象来设计口味，将飘忽不定的感受具象化为一瓶可乐。
雀巢咖啡的做法，则是用AI扫描网络文本中有关口味和健康需求的信息，再由研发人员筛选可以做出产品的方向。2025年，官方发言人透露，雀巢的AI概念生成器已产出约1300个产品构想，其中至少30个进入了试产管线，大大压缩了产品的开发周期。
但成千上百个AI配方做出来之后，它们在真实世界里会不会被人类接受？这是AI在味觉创造的链条上，遇到的第二个问题。
传统的预测路径是靠专业人员组成的评价小组，再加上小范围投放的反馈测试。但全靠人力的测评不仅昂贵，还有市场的迟滞性，测试结果出来后，当下流行的口味可能早已变化。
这个环节内，另一种AI负责模拟人类对新品口味的反应，决定下一个大规模投产的配方究竟是哪一个。
爱味觉（上海）科技有限公司的CEO杨煜表示，人对食物风味的感觉中，嗅觉约占70%，味觉和触觉约占30%。周围的噪音、和谁吃、甚至包装颜色都会影响感知，“例如黄色的包装可能会让甜味感觉更甜一些。”
因此，在更大范围的风味推测中，AI能将人类的视觉、嗅觉、心理因素和对某种风味的熟悉程度一并纳入考量。
在产品投入生产前，把配方和市场定位输入系统，AI集群化身微型全景社会，预测哪些组合有爆品可能性、哪些人群喜欢什么、不喜欢什么。
食品行业的研发失败率极高，真实创新命中率的大约在5%到10%之间。AI主导的模拟测试，省去了不少麻烦还不讨好的徒劳功夫。
杨煜回忆道，在与必胜客（海外）的合作中，“原本他们想做的市场调研可能要几千美元，还比较慢。但用AI系统做，最后只花了几百美元，市场反馈的误差也在可以接受的范围内。”
2023年，时任雀巢大中华区董事长兼CEO的张西强表示，雀巢内部的大模型NesGPT，在口味研发和预测中，带来了不少新鲜的突破点，“这是以往通过调查小组、问卷调查很难发现的。但当我们使用更高级的技术手段，就能够很快看到结果。”
杨煜也强调，AI模拟器与人工测评的关系是相辅相成，不是替代。AI负责把“几万种不可能”先删掉，剩下来那几十种可能性，还是交给舌头来评判。
不过，AI深入味觉行业，并非一帆风顺。当流水线上的AI能精准预测什么味道能让人念念不忘、反复回购时，风险也随之而来。
自1970年代起，食品工业就发现，只要将食品中的要糖、盐、脂肪做到最佳配比，就能让人对美食欲罢不能，又感觉不到饱腹，渴望再来一口。自那以后，薯片、饼干、油炸食品的配方纷纷改头换面，成了肥胖和慢性病的推手。
AI顺应消费者的食欲而创造、预测和大范围塑造的味道，也有可能卡在让消费者多吃一口、再买一包，但又不涉及有害原料的临界点。不少学者都在前沿实验中表示担忧，AI针对的可能不再是人体的营养需求，而是大脑奖赏系统的弱点。
如今，在消费者的视线之外，AI已经在无数食品工厂的车间中扎根。不论是挽留一个经典的口味，还是带来超乎想象的新配方，AI重新书写味觉的时代才刚刚开始。
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