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北京店开业之后，林晨发现了一个问题——南北口味差异，比他想的大。
深圳的菜单，到了上海，要调整。上海的菜单，到了北京，又要调整。每次调整，都靠——林浩根据经验，调整配方。但林浩只有一个人，不可能每个城市都亲自调整。今天深圳、明天上海、后天北京，林浩的腿再长，也跑不过来。
那天晚上，林晨在办公室里，对着电脑上的三份菜单发了很久的呆。三份菜单，三个城市的味道，改来改去，都是林浩一个人的功夫。他想——要是再多开几个城市，林浩怎么办？总不能把一个厨师劈成八瓣。
林晨觉得——需要一套AI口味适配系统。输入城市，系统自动生成适配菜单——食材、调料、做法——全部自动调整。
第二天一早，他把技术团队叫到会议室，把想法一说。工程师们听完，眼睛都亮了——口味适配，这个词听着新鲜，可拆开一看，不就是用数据建模用户的偏好，再用偏好去反推产品参数嘛。这在算法上，是能做的。
他让技术团队开发了这套系统。系统核心——口味模型。模型根据每个城市的大众点评数据，学习当地人的口味偏好。然后，根据偏好，自动调整菜单。
那段时间，技术团队忙得脚不沾地。工程师们先是把每个城市的评论数据清洗了一遍，剔掉广告、剔除无效评论，再把关键词分门别类——咸的、甜的、辣的、油的、面的、米的，一个维度一个维度地建。林晨自己也扎了进去，跟着团队一起定口味维度的权重：盐度、糖度、辣度、油度、葱姜蒜的用量、主食的偏好，一个参数一个参数地调。模型的第一版上线，林晨拿深圳试了试，出来的结果跟他自己的判断差不多，但还不够准；改了半个月，出了第二版，准多了。
模型开发出来之后，林晨让林浩试了一下。
输入——。输出——咸鲜口味，增加酱油、豆瓣酱、蚝油用量，减少糖用量，增加面食品类。
林浩看了之后，说——叔，AI的建议——跟我调整的方向，差不多。
对。AI可以帮你做基础调整。你在这个基础上，再做精细调整。这样，你就不用每个城市都亲自去了。
林浩点了点头，又补了一句——那AI会不会哪天把我的活都干了？
林晨笑了——你的活，它干不了。它会照着数据给你配菜，但它不知道松露红烧肉里那块肉，今天该焖多久。口味这东西，数据能给你方向，可最后那一口，还得靠你的舌头。
为了验证模型，林浩又试了几个城市。输入——，输出——重麻重辣，增加花椒、辣椒用量，保留豆豉风味。输入——，输出——清淡提鲜，减少油盐，突出食材本味，增加汤品。林浩看完，连连点头——这几个方向，跟我在当地试菜试出来的，基本一致。
重口味AI模型上线之后，晨枫的跨城市扩张，变得简单了很多。以前——每到一个新城市，林浩要花几周时间，研究当地口味，调整菜单。现在——AI自动生成适配菜单，林浩只需要在AI的基础上，做微调就行。过去要几周，现在几天就能定下来。
正好那阵子晨枫在筹备成都店，林浩就用这套模型先跑了三版菜单，再飞到成都试了五天菜，回来微调了一遍就定了稿。要是搁在从前，这一套下来，少说要一个月。如今，一周出头就办妥了。
系统上线那天，林晨亲自盯了一下午。他让工程师把深圳、上海、北京三个城市的订单数据导进系统，跑了三遍，确认没有大的偏差，才放心签了两个字。他对手下说——模型这东西，不能信一次。得天天喂数据，天天看结果。好模型，是一点点养出来的。
那阵子技术团队内部流行一句话——我们做的不是菜，是。林晨听到，笑了笑。这话糙理不糙。做餐饮，说到底就是懂人——懂人的胃，也懂人的心。AI能帮的，就是先一步把人爱吃什么读懂。
小宇对这事的反应最直接——他跑运营的，最知道扩张的瓶颈在哪。大伯，以前开一个新城市，光是菜单就得折腾一个月。现在数据一喂进去，几天就出结果，我们敢多铺城市了。
林晨算了笔账——照这个速度，哪怕一年再进五个城市，菜品的适配也不再是瓶颈。真正卡住扩张的，反而成了别的——门店的人、供应链的腿。可至少，口味的这一关，被技术和数据打通了。
林晨看着这套系统，忽然想起当年在T厂，陈博士教过他的那句话——数据不是答案，是帮你逼近答案的路。他给陈博士打了个电话，说了说这个重口味模型。陈博士在电话那头笑了——小林啊，你这是把做菜也当成算法问题来解了。好事。能标准化的部分都让机器干，剩下的，才是你手里真正的护城河。
挂了电话，林晨又给团队划了一条线——模型只是一城一策的起点。每个城市跑出来的菜单，都要经过门店实际验证，再回填数据，让模型越用越准。这就像人学手艺——光看谱子不行，得上手炒两锅。
林晨把模型跑出来的几份基础菜单，打印出来贴在了总部墙上。有一回，一个来考察的供应商看到了，问这是什么。林晨说——这是我们厨师的眼睛。每个城市爱吃什么，都记在上面。菜要做到人心坎里，先得知道人家的舌头在哪儿。
他在笔记本上写了一行字——AI口味适配，不是替代厨师辅助厨师。厨师做的部分，AI做的部分。人+AI——跨城市扩张，更快、更准。