2017 年,Raghav Gupta 为了解决个人问题而开始探索:他希望轻松享用童年时吃到的家常菜,而不必花时间烹饪,也不用花钱订外卖或者聘请私人厨师。他选择了机器人技术,这也促使他创立了初创公司 Posha。
Posha 曾参加过 TechCrunch Startup Battlefield,公司开发的台面机器人利用计算机视觉技术来烹饪美食。用户只需浏览食谱列表,选择想要的菜谱,加入要求量的食材,机器人便会从开始到完成全程制作这道菜。
Gupta 告诉 TechCrunch,该系统在设计上既可定制又宽容容错,因此用户可以进行食材替换,即使没有精确称量食材,Posha 依然能正常工作。
Gupta 表示,“它就像一台制作咖啡的机器,只不过是为食物服务。比如当你想喝一杯咖啡时,会在咖啡机上选择一种咖啡,用不同的容器分别加入咖啡豆、糖和牛奶,轻点‘萃取’键,一杯咖啡就现成了。Posha 也做类似的事情,不过是针对食物而设计。”
虽然将咖啡机与 Posha 相比是个不错的比喻,但还不完全贴切,因为使用 Posha 需要比使用咖啡机付出更多劳力。
虽然 Posha 在烹饪过程中完成了大量工作,但消费者依然要主动参与采购食材和事前准备工作。尤其是切菜环节,往往会耗费配方烹饪时长中的相当一部分。
Gupta 也承认,有些人不会选择一个依然要求他们自己动手烹饪的解决方案。他表示,到目前为止,Posha 在那些一周做饭两到六次、希望在某些晚上减轻负担的用户中获得了最大成功。
Gupta 说,“这些人每天都要在厨房花上一个小时,决定吃什么、采购食材、烹饪以及清理后续工作。而我们帮助他们至少节省 70% 的时间,使他们每天只需花大约 10 至 20 分钟。”
Gupta 称,Posha 最初名为 Nymble,原本只是一个机器人臂,但在 Bosch 的加速器项目中的经历促使他们改变方向。他们了解到消费者不希望有一个在厨房内四处移动或难以清洁的设备。此后,公司一直与早期客户保持紧密联系。
Gupta 说,“从第一天起,我们就非常专注并痴迷于客户。我们不用 Zendesk 与他们聊天,而是通过 WhatsApp 和超过 100 位客户保持对话。大多数客户都认识我本人。疫情期间,我甚至搬到了美国,只为了离客户更近。”这种方式虽然难以扩展,但目前对 Posha 来说效果显著。
Gupta 表示,到目前为止,Posha 的 1750 美元直销台面设备主要依靠口碑营销。最近,Posha 完成了一轮 800 万美元的 A 轮融资,由 Accel 领投,现有投资者 Xeed Ventures、Waterbridge Ventures 和 Flipkart 联合创始人 Binny Bansal 等也参与其中。
Gupta 表示,Posha 将利用这些资金继续开发产品。具体来说,公司希望增加更多食谱选项,并赋予用户提出食谱创意的能力,由生成式 AI 将这些创意快速转化为操作说明并整合进设备中。
该公司于 2025 年 1 月推出了 Posha 机器人,目前首批产品已售罄,第二批产品现正接受预订。
Gupta 说,“如果你看看微波炉、洗碗机、冰箱,在某个时间点,这些设备最初都是台面设备,但随着时间的推移,它们在消费者家庭中变得不可或缺,以至于建筑商开始在房屋中直接预装这些设备。我们相信,Posha 在不久的将来也会拥有相同的命运。”
好文章,需要你的鼓励
康奈尔大学研究显示,大语言模型驱动的流量转化率比传统搜索高出近9倍。预计到2028年,更多用户将通过ChatGPT等LLM发现产品信息,而非传统搜索引擎。这种转变正在加速发生。LLM流量表现更像个人推荐而非关键词查询,用户查询长度已达23个词,会话时长超6分钟。品牌需要从SEO转向答案引擎优化AEO,确保在LLM对话中被提及,否则将变得不可见。
泰国SCBX金融集团开发的DoTA-RAG系统通过动态路由和混合检索技术,成功解决了大规模知识库检索中速度与准确性难以兼得的难题。系统将1500万文档的搜索空间缩小92%,响应时间从100秒降至35秒,正确性评分提升96%,为企业级智能问答系统提供了实用的技术方案。
Meta豪掷150亿美元押注AI数据工厂Scale AI,19岁辍学的华裔天才如何用"认知套利"打造138亿美元独角兽?"当80%行业信息都是噪音时,独立判断比技术优势更持久。"
中科院和字节跳动联合开发了VGR视觉锚定推理系统,突破了传统AI只能粗略"看图"的局限。该系统能在推理过程中主动关注图片关键区域,像人类一样仔细观察细节后再得出结论。实验显示VGR在图表理解等任务上性能大幅提升,同时计算效率更高,代表了多模态AI"可视化推理"的重要进展。