「外语披萨」英式口感,口感犹未尝尽

外语披萨:英式口感,口感犹未尝尽

外语披萨是一家专注于披萨制作的连锁店,其特色在于提供不同国家的风味披萨,如意大利、日本、美国等。而英式口感的披萨则是其最受欢迎的品种之一。这种披萨的味道虽然被众多食客称为美味,然而,依旧有很多人对其口感了解不够深入。在这篇文章中,我们将从四个方面对「外语披萨」英式口感的披萨做详细的阐述,希望能够为你的味蕾带来新的体验。

1.英式口感披萨的口感特点

英式口感披萨的特点是口感酥脆,味道浓郁。相较于其他风味的披萨,英式口感披萨会在饼底上加上牛油,使得饼底更加酥脆。而在馅料方面,英式口感披萨的主要特点是在酥脆的饼底上放置浓郁的酱汁,加上口感丰富的奶酪和蔬菜,使得整个口感层次更加丰富。

总的来说,英式口感披萨又酥又脆,口感温和且层次感强,味道浓郁。这种披萨的风味和意大利风味的披萨相比有很大的不同,因此其深受消费者的喜爱。

2.英式口感披萨的配料搭配

英式口感披萨的配料搭配较为简单,主要包括番茄酱、奶酪、意大利辣香肠和鸡蛋。这些配料的选取,使得英式口感披萨的味道更加浓郁。番茄酱可以为披萨增添酸味和甜味,奶酪可以使披萨更加丰富,辣香肠与鸡蛋则为披萨增加口感和蛋白质。此外,英式口感披萨中的蔬菜多样,可根据自己的口味选择搭配。

总之,英式口感披萨的配料搭配简单明了,每种配料都有其独特的味道和营养成分,既能满足味蕾的需求,也能保证身体的健康。

3.英式口感披萨的烹饪方式

英式口感披萨的烹饪方式主要有两种,分别是传统烤炉和烤箱。传统烤炉的温度较高,可以使披萨中的奶酪和配料快速熔化,从而使披萨味道更加浓郁。而烤箱则是将整个披萨放入烤箱中进行烘烤。相较于传统烤炉,烤箱能够更好地保留披萨中的营养成分,并且更加方便使用。

对于家庭制作英式口感披萨的朋友,建议使用烤箱进行烘烤。首先将饼底放在烤盘中,再放上番茄酱和奶酪,然后进行烤箱烘烤。等到披萨饼底微微变脆,奶酪和配料熔化后即可取出食用。

4.英式口感披萨的适宜人群

英式口感披萨适合所有爱好美食的人士食用。其丰富的营养成分,使得其成为了餐桌上的美食。而对于喜欢口感丰富、浓郁的人来说,英式口感披萨更是一种不可错过的美食体验。

此外,对于需要进行长时间脑力工作的人士,如学生、程序员等,适当食用英式口感披萨能够为身体提供足够的能量和蛋白质,增强身体的活力和免疫力。

总结

「外语披萨」英式口感的披萨是一种口感独特、味道浓郁的美食。其酥脆的饼底和丰富的配料搭配,让其成为了餐桌上不可或缺的美食品种。对于想要尝试不同口感披萨的人士,不妨去一趟「外语披萨」,体验一下英式口感披萨的魅力。

问答话题

1. 英式口感披萨与其他披萨有什么不同?

英式口感披萨的主要特点是酥脆、味道浓郁。相较于其他风味的披萨,英式口感披萨在饼底上加上牛油,使得饼底更加酥脆。而在馅料方面,英式口感披萨主要放置浓郁的酱汁,加上口感丰富的奶酪和蔬菜,使得整个口感层次更加丰富。

2. 英式口感披萨适合哪些人群食用?

英式口感披萨适合所有爱好美食的人士食用。其丰富的营养成分,使得其成为了餐桌上的美食。而对于喜欢口感丰富、浓郁的人来说,英式口感披萨更是一种不可错过的美食体验。此外,对于需要进行长时间脑力工作的人士,如学生、程序员等,适当食用英式口感披萨能够为身体提供足够的能量和蛋白质,增强身体的活力和免疫力。

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前(qian)言(yan):隨(sui)著(zhe)中(zhong)國(guo)數(shu)字(zi)經(jing)濟(ji)的深(shen)入(ru)發(fa)展(zhan),產(chan)業(ye)数字化(hua)進(jin)程(cheng)不(bu)斷(duan)加(jia)速(su),大数據(ju)在(zai)产业決(jue)策(ce)中的比(bi)重(zhong)越(yue)来越高(gao)。天眼查(zha)数据研(yan)究(jiu)院(yuan)特(te)此(ci)推(tui)出“天眼新知”專(zhuan)欄(lan),以(yi)天眼查大数据為(wei)依(yi)托(tuo),梳(shu)理(li)产业格(ge)局(ju)及(ji)发展脈(mai)絡(luo),解(jie)讀(du)产业領(ling)域(yu)最(zui)新動(dong)態(tai)和(he)投(tou)融(rong)資(zi)風(feng)向(xiang),为各(ge)方(fang)决策提(ti)供(gong)參(can)考(kao)。

本(ben)文(wen)为天眼新知·产业分(fen)析(xi)系(xi)列(lie),第(di)三(san)十(shi)七(qi)篇(pian)。

机器人,多(duo)数人的第壹(yi)次(ci)“親(qin)密(mi)接(jie)觸(chu)”源(yuan)於(yu)科(ke)幻(huan)大電(dian)影(ying),源于對(dui)超(chao)越現(xian)實(shi)生(sheng)活(huo)的無(wu)盡(jin)想(xiang)象(xiang),机器人逐(zhu)漸(jian)从“單(dan)純(chun)工(gong)具(ju)”逐步(bu)进化成(cheng)为“亲密夥(huo)伴(ban)”。

年(nian)初(chu)爆(bao)紅(hong)的“大模型”以及再(zai)次“走(zou)红”的人形(xing)机器人,讓(rang)人們(men)再次驚(jing)呼(hu)科技(ji)对于生活方式(shi)的改(gai)變(bian)。

未来,随着AI技術(shu)的不断成熟(shu),人形机器人研发的突(tu)破(po),让“机器人走进普(pu)通(tong)人生活的願(yuan)景(jing)”越来越逼(bi)近(jin)现实。

一、机器人:从“自(zi)动化”向“智能(neng)化”演(yan)进

国際(ji)机器人協(xie)會(hui)(International Federation of Robotics,IFR)提出,机器人是(shi)可(ke)在兩(liang)個(ge)或(huo)多个軸(zhou)上(shang)进行(xing)編(bian)程的驅(qu)动机制(zhi),具有(you)一定(ding)程度(du)的自主(zhu)性(xing),在特定環(huan)境(jing)中移(yi)动以執(zhi)行預(yu)定的任(ren)務(wu)。

1.机器人應(ying)用(yong)場(chang)景逐步由(you)“簡(jian)单,初級(ji)”向“復(fu)雜(za),高级”邁(mai)进

最初机器人的核(he)心(xin)功(gong)能是替(ti)代(dai)人进行重复的、危(wei)險(xian)的工作(zuo),同(tong)時(shi)提高效(xiao)率(lv)与精(jing)度;之(zhi)後(hou)以“服(fu)务人”为功能的机器人走入人们的眼簾(lian),用于迎(ying)賓(bin)接待(dai)等(deng)与人類(lei)距(ju)離(li)更(geng)近的场景,娛(yu)樂(le)/掃(sao)地(di)机器人等大規(gui)模进入家(jia)庭(ting);接着其(qi)高精度的特性被(bei)用于物(wu)流(liu)、醫(yi)療(liao),自动取(qu)件(jian)、輔(fu)助(zhu)護(hu)理机器人開(kai)始(shi)出现。

2.机器人逐步由“自动化”向“智能化”演进

机器人的发展经歷(li)了(le)三代的演进,第一代为程序(xu)控(kong)制机器人:通過(guo)编程或示(shi)教(jiao)將(jiang)动作指(zhi)令(ling)輸(shu)入机器人中,而由于缺(que)之外(wai)部(bu)傳(chuan)感(gan)器,机器人只(zhi)能刻(ke)板(ban)地完(wan)成程序规定的动作,一旦(dan)环境情(qing)況(kuang)略(lve)有变化,机器人的工作就(jiu)会出现問(wen)題(ti);第二(er)代为自適(shi)应机器人:其帶(dai)有視(shi)覺(jiao)、力(li)觉等传感器,能据传感器獲(huo)得(de)的信(xin)息(xi)調(tiao)整(zheng)工作狀(zhuang)态:第三代为智能机器人:其擁(yong)有更豐(feng)富(fu)的传感器,不僅(jin)能获取並(bing)處(chu)理外部綜(zong)合(he)信息,甚(shen)至(zhi)能据此自己(ji)制定行动目(mu)標(biao),其智能主要(yao)體(ti)现在感知交(jiao)互(hu)、獨(du)立(li)决策、自我(wo)優(you)化三个方面(mian)。

二、大模型:多个城(cheng)市(shi)持(chi)續(xu)发力,主攻(gong)通用人工智能

2023年4月(yue)中共(gong)中央(yang)政(zheng)治(zhi)局会議(yi)指出,要重视通用人工智能发展,營(ying)造(zao)創(chuang)新生态,重视防(fang)範(fan)风险。區(qu)別(bie)于此前中央经济工作会议等重要会议中泛(fan)指的“人工智能”,此次政治局会议明(ming)確(que)強(qiang)调“通用”,即(ji)Chat-GPT自去(qu)年11月以来引(yin)领的通用性AI大模型技术路(lu)線(xian)。

圖(tu)表(biao)1 主要城市人工智能政策列示(不完全(quan)統(tong)計(ji))

以人工智产业发展高地,北(bei)京(jing)为例(li)。北京市《若(ruo)幹(gan)措(cuo)施(shi)》的发布(bu)是国內(nei)首(shou)个地方政府(fu)緊(jin)貼(tie)AI大模型产业化发展提出的专項(xiang)措施,北京打(da)響(xiang)了地方大模型競(jing)賽(sai)的第一槍(qiang)。當(dang)下(xia)正(zheng)值(zhi)Chat-GPT引发的“千(qian)模大戰(zhan)”打响,大模型可能为各行各业带来新的效率革(ge)命(ming)和体驗(yan)升(sheng)级。随着AI第一城北京行动了,上海(hai)、深圳(zhen)、成都(dou)等地区都已(yi)陸(lu)续采(cai)取行动,搶(qiang)占(zhan)发展的“窗(chuang)口(kou)期(qi)”。

三、人形机器人:人与机器的“不期而遇(yu)”

从定義(yi)和使(shi)用目的出发,人形机器人是具有与人类似(si)的外觀(guan)和運(yun)动方式的智能机器人。人形机器人(humanoid robots)又(you)譯(yi)“仿(fang)人机器人”,字面意(yi)思(si)是模仿人的形态和行为設(she)计制造的机器人。目前人形机器人并沒(mei)有普遍(bian)定义,但(dan)根(gen)据专业書(shu)籍(ji)《Humanoid Robots》的歸(gui)納(na),人形机器人应当能“在人工作和居(ju)住(zhu)的环境工作,操(cao)作为人设计的工具和设備(bei),与人交流”。在此前提下,人形机器人最終(zhong)应具有与人类似的身(shen)体結(jie)構(gou),包(bao)括(kuo)頭(tou)、軀(qu)干和四(si)肢(zhi),使用雙(shuang)足(zu)行走,用多指手(shou)执行各種(zhong)操作,并具有一定程度的認(ren)知和决策智能。

人形机器人起(qi)步于1960年代后期,以日(ri)本的研究成果(guo)最为矚(zhu)目。1973年日本早(zao)稻(dao)田(tian)大學(xue)的加藤(teng)一郎(lang)教授(shou)研发出世(shi)界(jie)上第一款(kuan)人形机器人 WABOT-1 的 WL-5 號(hao)两足步行机,嚴(yan)格講(jiang)类屬(shu)于仿生机械(xie),是人形机器人的雛(chu)形。1986年日本本田开始进行人形机器人 ASIMO 的研究,并成功于2000年发布第一代机型。

图表2 人形机器人信息展示(不完全统计)

四、人形机器人与AI大模型:通用场景加速C端(duan)革命性推进

随着集(ji)成设计技术、运动管(guan)理控制技术、传感器感知技术等關(guan)鍵(jian)技术的不断突破,以及人工智能、5G等新一代信息技术的融合应用持续深入,特种机器人加速应用于煤(mei)礦(kuang)、深海、極(ji)地等场景,釋(shi)放(fang)出巨(ju)大的生产和科研價(jia)值,而其中最让前沿(yan)科技公(gong)司(si)、普通消(xiao)費(fei)者(zhe)“着迷(mi)”的是以人形机器人为代表的智能移动机器人的出现,叠(die)代。

目前,AI技术通过构建(jian)全面感知、实时互聯(lian)、分析决策、自主学習(xi)的智能系统,使机器人自主作业成为可能。AI通过机器人视觉技术强化机器人的感知能力,通过构建算(suan)法(fa)模型提升其分析决策、自主学习的能力,从而使机器人能夠(gou)独立完成作业。

1.感知世界的能力(机器人的眼睛(jing))

机器人自主移动的感知和定位(wei)技术中激(ji)光(guang)和视觉導(dao)航(hang)是主流应用方案(an)。计算机视觉的发展经历了基(ji)于以特征(zheng)描(miao)述(shu)子(zi)代表的传统视觉方法、以CNN卷(juan)積(ji)神(shen)经網(wang)络为代表的深度学习技术,目前通用的视觉大模型正处于研究探(tan)索(suo)階(jie)段(duan),人形机器人的场景相(xiang)对工业机器人更通用、更复杂,视觉大模型的All in One 的多任务訓(xun)練(lian)方案能使得机器人更好(hao)地适应人类生活场景。

一方面,大模型的强擬(ni)合能力使得人形机器人在进行目标識(shi)别、避(bi)障(zhang)、三維(wei)重建、語(yu)义分割(ge)等任务时具备更高的精确度;另(ling)一方面,大模型解决了深度学习技术过分依賴(lai)单一任务数据分布,场景泛化效果不佳(jia)的问题,通用视觉大模型通过大量(liang)数据学到(dao)更多的通用知识,并遷(qian)移到下遊(you)任务中,基于海量数据获得的预训练模型具有較(jiao)好的知识完备性,提升场景泛化效果。

典(dian)型产品(pin):特斯(si)拉(la)“Optimus(擎(qing)天柱(zhu))”

感知層(ceng)面,特斯拉机器人头部使用8个攝(she)像(xiang)头采集视觉信息。计算层面,机器人将采用目前特斯拉汽(qi)車(che)使用的FSD(Full Self-Driving,全自动駕(jia)駛(shi))电腦(nao)、运用神经网络等模型实时处理信息。特斯拉将使用超算“Dojo(道(dao)场)”训练机器人使用的AI模型,使其更有效的识别外界物体并做(zuo)出反(fan)应。

2.思考和决策的能力(机器人的大脑)

目前的机器人都是专用机器人,只能在限(xian)定场景中应用,即使是机器人抓(zhua)取,基于计算机视觉,仍(reng)然(ran)是在限定场景中,算法仅用于识别物体,如(ru)何(he)做、做什(shen)麽(me)仍需(xu)要人的定义。要让机器人通用,叫(jiao)他(ta)去澆(jiao)花,他就知道去拿(na)水(shui)壺(hu),接水,然后浇花,這(zhe)是需要常(chang)识才(cai)能完成的事(shi)情。如何能让机器人拥有常识?在大模型出现之前,这个问题幾(ji)乎(hu)是无解的。大模型让机器人可以拥有常识,从而具备通用性去完成各种任务,徹(che)底(di)改变通用机器人实现的模式。人类工具和环境的适应性,不用再为了机器人而造工具。

典型产品:首个机器人公民(min)“索菲(fei)亞(ya)”

2017年,索菲亚成为世界上第一个获得公民身份(fen)的机器人。她(ta)說(shuo)她会用她的智慧幫(bang)助人类发展,让我们不要害(hai)怕(pa)她,她很(hen)友(you)善(shan)。2018年,她還(hai)成为全球(qiu)首位开展在线教育(yu)課(ke)程的AI老(lao)師(shi)。索菲亚表示,未来的机器人完全勝(sheng)任教师的工作,能够基于与学生的互动,有效解决学生遇到的心理和情感问题。

3.执行能力(机器人的四肢)

行动能力(腿(tui))+精細(xi)操作(手)。把(ba)机器人做成人形,就是为了让机器人的执行能力更加通用。机器人执行任务时所(suo)处的环境是按(an)照(zhao)人类的体型建造起来的:建築(zhu)、道路、设施、工具等,这个世界是为了方便(bian)人类这种人形生物才这樣(yang)设计。如果出现了某(mou)种新形态的机器人,人们就必(bi)須(xu)重新设计一套(tao)机器人适应的全新环境。设计在某个特定范圍(wei)内执行任务的机器人相对容(rong)易(yi),如果想要提高机器人的通用性,就必须選(xuan)擇(ze)可以作为分身的人形机器人。此外,人类与人形机器人更容易有情感上的交流,人形机器人会让人感到亲近。

典型产品:波(bo)士(shi)頓(dun)动力Atlas

2020年12月,波士顿动力发布了Atlas跳(tiao)舞(wu)的视頻(pin),动作流暢(chang)且(qie)富有表现力。在舞蹈(dao)中,机器人需要在起跳懸(xuan)空(kong)状态下调整姿(zi)勢(shi),以保(bao)持平(ping)衡(heng)并精确做出动作。2021年8月,在官(guan)方最新视频中,Atlas可以在障礙(ai)环境内“跑(pao)酷(ku)”,做出跳躍(yue)、俯(fu)沖(chong)翻(fan)滾(gun)、空翻等一系列高難(nan)度全身动作。

4.“具身智能”+机器人:人工智能的终极形态

如何让电脑有如一歲(sui)小(xiao)孩(hai)般(ban)的感知和行动能力的问题,誕(dan)生了“具身智能”的概(gai)念(nian)。其可以简单理解为,各种不同形态的机器人,让它(ta)们在真(zhen)实的物理环境下执行各种各样的任务,来完成人工智能的进化过程,比如:人形机器人、智能驾驶汽车,或者未来的“变形金(jin)剛(gang)”。

英(ying)偉(wei)達(da)创始人黃(huang)仁(ren)勛(xun)在 ITF World 2023 半(ban)导体大会上表示,具身智能(Embodied AI)是能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统,是人工智能的下一个浪(lang)潮(chao)。

具身智能最大的特質(zhi)就是能够以主人公的视角(jiao)去自主感知物理世界,用拟人化的思维路徑(jing)去学习,从而做出人类期待的行为反饋(kui),而不是被动的等待数据投餵(wei)。人形机器人提供了各种基于人类行为的学习和反馈系统,为实现更复杂行为语义提供了迭代的基礎(chu)和試(shi)验场。因(yin)此,人形机器人的逐步完善也(ye)为具身智能的落(luo)地提供了方向,是具身智能的重要应用场景,也将为具身智能的迭代优化提供方向和空間(jian)。

五(wu)、专利(li)技术:机器人、大模型专利申(shen)請(qing)逐年增(zeng)加

1.机器人专利:

近年来,机器人与前沿科技产业,諸(zhu)如:大数据,人工智能等结合愈(yu)加紧密,特别是人形机器人的出现,让机器人作为科技产业的“技术”含(han)量日益(yi)提升。

从数量来看(kan),机器人专利保持穩(wen)定增長(chang),2022年申请专利2.3萬(wan)余(yu)项;从类型上来看,发明专利与实用新型占比较高,两者之和占總(zong)数的9成。

2.大模型专利:

大模型的“爆发”也并非(fei)没有征兆(zhao)。在人工智能领域,作为其“皇(huang)冠(guan)上的明珠(zhu)”,自然语言处理是理解人类语言、情感和思想的技术,从其“寥(liao)寥数语”的介(jie)紹(shao)中,就可以发现它对于“机器”到底“因何为人”的重要性与超高的难度。

从近年来专利申请的数量来看,还是保持了较为稳定快(kuai)速的增长,自2018以来,其申请量的复合增长率达到61.2%;

从类型上来看,发明专利占据絕(jue)对的领先(xian)地位,占比近98%。

天眼查研究院认为,大模型技术推动人工智能实现了一次历史(shi)性跨(kua)越,未来仍有廣(guang)闊(kuo)的持续创新空间。中国经济社(she)会高质量发展为大模型创新提供了丰富场景和数据基础,人工智能在中国发展潛(qian)力巨大。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查看更多

責(ze)任编輯(ji):

发布于:山西晋中昔阳县