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林浩的法式中餐融合菜大获成功之后，林晨开始思考一个更深层次的问题——能不能用AI来林浩的味道？
不是，是数字化。把林浩做菜的过程——食材、温度、时间、比例——全部数字化。然后，用机器来复刻。这样，不管谁来做，都能做出林浩的味道。
这个想法，是在一次跟陈博士的饭局上聊起来的。陈博士夹了一筷子油封鸭腿，咂了咂嘴，说——林总，你有没有想过，把这味道做成？林晨愣了一下，随即笑了——想过了。正好，我也在琢磨这事。
林晨让技术团队开发了一个AI调味模型。模型的功能——根据食材和做法，自动生成调味方案——放什么调料、放多少、什么时候放。
说起来容易，做起来难。技术团队第一步就卡住了——没有数据。AI要学习，得有标准答案。可林浩做菜，从来不用秤，不用计时器。问他这道菜放多少糖，他挠挠头——凭感觉。火候多大，他更干脆——看颜色。
林晨让团队在林浩的灶台旁边，架了一套传感器——温度探头、称重台、计时器。林浩每做一道菜，数据就自动记录下来。做了二十多道菜，攒下了几万条数据。技术团队这才把模型训练起来。
可数据一进去，问题又来了。同一道菜，林浩今天和明天做，放糖的分量能差出两克。模型学来学去，一会儿偏左，一会儿偏右。技术总监苦着脸来找林晨——林总，您这位大厨，太不稳定了。我们按他的数据训练，模型的输出，比我们预想的。林晨听完反倒笑了——这恰恰说明，他的是真的。人做菜，本来就不是精确到克。
模型开发出来之后，林晨让林浩试了一下。
林浩按照AI的调味方案，做了一道红烧肉。做完之后，尝了一口。
叔，AI的调味方案——太了。
标准——不好吗？
标准——好。但的味道，没有。我做菜的时候，会——今天应该多放一点糖，或者少放一点盐。AI不会。它只会按标准做。还有——你看这个红烧肉，火候、时间都对，但收汁的时候，少了点。机器算出来的温度，跟我手摸着锅边感觉到的温度，不一样。
林晨沉默了几秒。你说得对。AI可以，但不能。复刻——按标准做。创造——按感觉做。感觉，是AI做不到的。