美国Chef Robotics日前发布新一代餐食装配机器人Chef+，定位为其“迄今最先进”的AI赋能柔性装配设备，面向预制餐、即食/即热餐等食品制造场景，核心目标直指食品工厂的三类“硬约束”：产线空间紧张、补料与换线频繁带来停机，以及清洁消杀与食品安全要求极高。

该公司称，Chef+的设计经验来自已在真实产线累计“超过8000万份餐食”的运行数据，并结合多年客户反馈与超过10万小时的生产经验迭代而来。

从产品工程视角看，Chef+的升级更偏“面向量产现场”的系统性改良，而非单点堆料。在不扩大占地的前提下将食材容器体积提升至上一代的2倍，以减少补料频次、降低补料对节拍的扰动；同时仍保持“与一名工人相当”的占地尺度，便于在拥挤工位间部署，甚至支持两条产线背靠背布置以提升单位面积产能密度。

Chef+把“稳定运行”拆解为电气防护、视觉硬件、气路干燥与网络连接等可工程化指标：包括将线缆收纳进密封结构、减少裸露走线以提升平均故障间隔；将相机从更易受冷环境影响的连接方案升级为IP相机；在气动系统加入集成式水分离器以降低冷库/潮湿环境下的水汽风险；并通过天线阵列提升Wi-Fi连接质量。

Chef+把“可清洁性”作为食品制造装备的第一性原则之一：例如以更利于冲洗与擦拭的开放式结构思路改造框架，减少隐藏缝隙与残留积聚点；在操作体验上，则通过滑入式食材盘与锁止机构减少搬抬重盘的负担，通过P-CAP触控屏提升戴手套操作的可用性，并提供可串联供电、集成把手与一键自调平支脚等细节，降低换线、移机、调平的时间成本。

在“AI含量”方面，Chef Robotics强调Chef+提升了CPU/GPU算力，并引入三摄视觉系统用于更精确地跟踪输送带速度与托盘位置，以适应食材形态、密度与状态的波动并实现更稳定的落点与份量控制。该公司同时表示，Chef+已在其冷库实验环境完成测试，并已在多个客户现场投入生产，目前面向美国、加拿大与英国市场供货。

Chef Robotics总部位于旧金山，成立于2019年，聚焦食品制造端的“AI驱动餐食装配”，并以Robotics-as-a-Service（RaaS）模式降低客户一次性资本开支压力；其技术叙事的关键在于用真实产线数据持续训练与迭代“具身智能”能力。该公司创始人兼CEO Rajat Bhageria在2025年融资阶段曾概括其飞轮逻辑：部署越多机器人、获得越多训练数据，系统自治与泛化能力就越强。

值得一提的是，食品装备的“可用、可洗、可认证”往往与算法同等重要。美国Chef Robotics此前披露其部分机器人模块已获得美国国家卫生基金会（NSF）相关食品设备标准认证，这类认证体系通常被视为食品工厂引入自动化装备时的重要合规门槛之一，也解释了Chef+在结构卫生、密封防护与冷环境可靠性上的密集工程取舍。

用机器人和人工智能革新食品行业

我们相信，食品是具身人工智能能够产生最大影响的地方。我们世界一流的AI、软件和硬件专家团队开发了全球最智能的食品处理模型，迄今已为北美超过7000万份食品提供动力。

我们的使命与总体规划

在人工智能领域，存在一个冷启动问题：要拥有一个高性能的人工智能，你需要训练数据。对于纯云人工智能（如LLMs），你可以直接下载开放的互联网。你经常可以用仿真来生成自动驾驶汽车的数据。但在食品行业，没有现成的训练数据，也没有基于物理的仿真引擎，因为食品是可变形的，且通常不遵循牛顿力学。换句话说，要生成有价值的训练数据，你需要在生产环境中部署机器人。鉴于每个人准备和烹饪食物的方式都不同（如今制造的食物很可能再也不会用同样的方式），有必要：1）在各种客户处部署机器人，以获得最广泛的食物种类;2）在全球范围内部署大量机器人。

为了生成这些训练数据，Chef 从一个可以部分自动化食品作的环境开始，从而在生产过程中为客户增值，而无需从一开始就拥有100%的完全自主权：食品生产。我们可以帮助这些客户克服劳动力短缺，提升产量;与此同时，随着Chef部署越来越多的机器人，Chef看到的食材更丰富、更丰富，使我们的AI模型更具能力。这些机器人本质上充当数据摄取引擎，以改进我们的人工智能模型。此外，这些在工业环境中的部署还使Chef能够大幅提升可靠性，扩大全国乃至全球的客户支持业务，减少物料清单，并加快批量生产。

随后，我们可以利用这些系统，从低混合和大批量的食品生产应用，发展到高混合和低产量的应用，如幽灵厨房，最终在全国每个商业厨房部署具备人工智能的机器人。在每一个环节，Chef都将变得更加灵活，能够处理更大范围的边缘案例，最终为更广泛的客户和应用创造更多价值。