添可冷泠：拥抱AI，拥抱真实的用户价值

　　在AWE2025期间，添可现场呈现了最新发布的全球首款具身烹饪大师“食万天工”，这款搭载AI大模型的创新产品正在引领中国厨房进入智能烹饪时代。在此期间，添可CEO冷泠与媒体展开了一场深度对话，着重探讨了AI带给家电创新的无限可能。

添可CEO冷泠

　　AI赋能，一人一味

　　冷泠提及，家庭中清洁、烹饪和整理收纳是最为复杂且任务繁重的“硬场景”，而添可秉持 “生活白科技，居家小确幸” 的理念，致力于以白科技解决用户场景痛点，带给他们全新的生活方式和体验，而烹饪是添可瞄准的首要方向之一。

　　“立足智能烹饪，食万在硬件方面表现出色，同时在软件与交互上也颇具亮点，通过自动投料，精准火候控制，以及模拟大厨颠勺翻炒，食万让用户在家就能品尝到烹饪大师级美味。在过去5年成果基础上，添可也十分关注AI技术发展，我们认为真正的AI应包括感知，思考判断和逻辑推理，以及执行力三重递进要素，能将用户想法转化为实际操作。”在这一思维框架下，添可最新推出的“食万天工”实现了更高维度的升级，“过去，在食万产品上，添可已为用户提供了丰富的烹饪食谱，但实际烹饪过程中，虽有补炊调味模式，但还是会面临‘众口难调’以及家中食材有限的真实场景，比如南北方的甜咸口之争，冰箱中只有某些配菜等，而AI大模型的出现，为用户‘因食制宜，一人一味’提供了可能。通过大模型的推理算法，食万可以依据用户的具体需求、现有食材，AI实时生成烹饪数据包，并将其导入机器，机器便可按照数据包提供的步骤、火候、调料克重等进行执行，实现个性化烹饪，可以实现海量菜谱的创新与选择。正因如此，我们认为食万天工是行业真正具备深度大模型介入，且具备判断、决策和执行能力的产品，实现了从单纯烹饪工具到辅助用户的具身机器人的角色转变。”

　　食万解决了烹饪的炒菜环节，但是面对最麻烦的备菜环节，AI能否为市场赋能呢?对此，冷泠认为，当前，诸如盒马、叮咚等平台已有众多品牌介入净菜产品，而用户即便购买回去，依然存在不会烹饪的情况，而有了AI 的助力，用户只需告诉食万手中已有的食材，便可自动生成菜谱烹饪。事实上，净菜与智能烹饪，已经形成了相对完善的产业链，尤其在年轻群体中渐成趋势。

　　多元布局渐成掎角之势

　　在智能烹饪赛道以外，净水“饮万”渐成添可又一新赛道。“从2024年开始，添可净水业务表现非常好，增长迅速，而我们也在引领家庭饮水新风尚”，冷泠提及，“以前大家要多喝水，但如何饮水其实非常讲究，现在添可‘饮万’能为用户提供12档精准控温的饮水选择，从气泡水到冰水，从泡茶到泡奶，再有包括大流量、滤芯更长寿命，都是添可挖掘的净饮水新价值。同时，我们的净水与智能烹饪业务也有望形成良好的互补和正向循环，因为烹饪场景需要调用大量净水，比如淘米、煮饭，再如烹饪汤品，以鲫鱼汤为例，汤色乳白稠密的关键在于鲫鱼需要先油煸，激发其蛋白质，第二步则是要加热水，不能是冷水，对于食万而言，不可能先将鱼煎出来后再煮热水，这时使用饮万直接出热水，场景难题便迎刃而解。可以说，烹饪和净水在底层逻辑上，存在强相关。而伴随AI的引入，这种场景间的正向激发会越来越普遍。”

　　当前，面对市场的增长困扰，很多家电企业选择跨界生长，其中既有大家电企业涉足小家电，也有小家电企业试水大家电业务。但对于添可的业务和品类拓展，冷泠保持了克制的审慎态度。

　　“添可的成功是从开创性地推出洗地机开始的，在地面清洁领域做到国内，甚至全球的遥遥领先。用户愿意为我们投票，原因是我们开发的每一代产品，都为用户提供了具有价值的生活方式和解决方案。现在市场上有各种产品，有的唯参数论，如我们说洗地机吸力20000Pa，别人一定要21000Pa，我们用85℃热水，别人一定要86℃，这就是‘参数领先派’。但用户到手后，发现体验并不好，因为参数只是工具，而场景才是标尺，体验才是衡量标准。还有‘全能战士派’，叠加很多功能，甚至功能过剩，但体验贫困。这是很多厂商容易犯的错误。”

　　冷泠不反对品类多元化，但他鼓励有效的品类多元化。“还以洗地机为例，添可初代产品解决了地面清洁场景的吸拖一体问题，以前吸尘器只能处理干垃圾，而添可可以处理残羹剩水等湿垃圾，这是一次体验跃升;接着，我们的二代产品解决了水处理和续航两大问题，以前消费者需要自己加清水排污水，还要将耗完电的机器插在插头上，这是三个步骤，而通过水电双续航充电座，自动上下水，自动排污水，自动充电，问题解决了;现在，添可的第三代洗地机要体现用户关怀，包括机身重、推拉费力、无法180度平放，甚至颜值要高，这就是我们新发布的Artist艺术家系列产品，它不再是冷冰冰的工具，而是在家中有一个合适位置的助手。”坚持用户价值，成为添可多年来保持成功的创新密码。

　　在智能时代，添可也在思考AI对于用户的真正价值，“当产品买回家时，用户分得清哪些是真AI，一款被称道的产品一定还需要大量的场景训练，需要软件、算法、传感器以及很多智能体经历的价值，这是一项系统工程。未来，一定会诞生一种像iPhone一样具有划时代意义的智能产品，我们还不知道它的具体形态，但是我们都将是这个形态的创造者。”