从植物蛋白切入，NUVELL想构建下一代智能厨房生态

36氪品牌·2026年11月05日 15:42

当 AI 开始理解食物，厨房设备能否成为家庭营养管理的新入口？

“有效地生活，就是拥有充分的信息。”

控制论奠基人诺伯特·维纳在《人有人的用处》中的论述，奇妙地在几十年后的今天有了回响。

过去几年，人工智能的应用正从数字世界延伸至真实生活。硬件产品的价值，也逐渐取决于能否持续理解用户需求，并以更低的交互成本提供服务。

在健康科技领域，以Oura为代表的新一代智能硬件，已经开始通过低打扰的数据采集提供服务。厨房仍有大量尚未被充分数字化的信息。尽管智能厨电已经能够自动加热、精准控温和程序化烹饪，但大多数设备仍然围绕独立的制作功能展开，很少理解食物与人的营养需求之间的关系。

在 NUVELL 看来，这可能是下一代智能厨房值得探索的方向。

未来的厨房设备，应当在完成食物制作的同时，逐渐理解它们正在为用户提供什么营养。

2026年，中国消费科技公司NUVELL（纽未科技）在柏林国际消费电子展（IFA）首次展示了家用植物蛋白系统Plantein。

NUVELL 家用植物蛋白系统 Plantein，机身顶部料仓用于投入整粒豆类、燕麦或杏仁

从植物蛋白制作切入，NUVELL正在探索更长期的方向：让食物制作设备成为低打扰的营养数据入口，并逐步构建能够连接家庭饮食需求、营养信息与食物生产的智能厨房生态。

AI 时代，硬件的价值正在被重新定义

过去，消费电子行业的创新主要围绕功能展开，产品升级往往体现为功能与交互的扩展。消费者更希望设备能够自然融入日常生活，在不增加使用负担的情况下，持续提供有价值的信息与服务。以Oura为例，智能戒指能够通过日常佩戴持续采集睡眠、活动及部分生理信号，并将这些数据转化为相对直观的健康信息。

有价值的智能化，应当让设备在尽可能不打扰用户的情况下，持续提供服务，并减少额外的交互。

功能数量并不必然等于实际获得的价值。即使产品具备丰富的分析能力，每天记录和整理的负担也可能妨碍长期使用。当数据在日常行为中自然产生，并在适当的时候转化为有用的信息，智能服务才更有机会融入生活。随着感知能力与AI模型的发展，设备可能同时承担数据获取、需求理解和物理执行的角色。

硬件的价值，正在从完成某项功能，逐渐延伸至理解用户需求并持续提供服务。

身体数据的获取已经有了可穿戴设备，饮食数据能否也在日常使用中自然产生？NUVELL将目光投向了厨房。

数据获取，营养管理的未解难题

AI技术正在降低营养分析的门槛。通过拍照识别、食品数据库和个性化推荐，营养管理软件已经能够帮助用户了解食物的营养组成，并根据不同目标提供饮食建议。但与可穿戴设备持续采集的睡眠、心率和运动数据相比，饮食数据的获取仍面临一个问题：

用户往往需要主动记录自己吃了什么。

从手动输入到拍照识别，用户都需要在正常饮食行为之外，额外完成记录。即使AI能够简化流程，长期记录仍需要用户持续投入时间和注意力。营养管理的挑战也在于如何以更低的成本持续获得数据。

理想的营养管理，应当让数据尽可能自然地产生于日常生活，使用户沿用原有生活方式即可完成记录。

食物制作设备天然参与食品生产。原料用量、加工工艺与最终产出原本用于完成制作，同时也与营养组成密切相关。随着传感器、食品工艺模型和AI技术的发展，设备有机会利用这些数据估算营养组成。例如，植物蛋白系统可以根据原料重量、豆水比例、过滤及凝固工艺，对最终食品的蛋白质含量进行估算。

当然，制作数据并不直接等同于实际摄入数据。营养产出仍需要经过模型估算与验证，而用户实际摄入量也需要结合食用量等信息进一步确认。用户照常使用设备制作食物，过程中自然产生的数据便可用于营养管理，减少为记录而进行的额外操作。

NUVELL 家用植物蛋白系统 Plantein，可指导用户营养管理

从数据入口到执行入口，厨房可能是 AI 营养管理缺失的一环

目前，大多数营养管理产品主要围绕记录、分析和建议展开。但从知道自己需要什么，到真正吃到符合需求的食物，中间仍然存在一段距离。例如，当营养管理系统提示用户需要增加蛋白质摄入时，用户仍然需要自行决定食物种类、准备食材并完成制作。智能厨房设备能够将配方和制作参数转化为实际的食物，从而有机会参与饮食建议的执行。

在 NUVELL 设想的系统中，AI 与智能厨房设备的结合，有机会让营养管理从单纯的信息服务，进一步延伸至实际的食物生产。这一过程可以被理解为五个环节：

Record → Understand → Recommend → Make → Learn

设备通过正常的食物制作过程获取原料、配方和加工数据。系统结合营养模型与用户主动提供的饮食目标，生成配方建议，再由厨房设备执行制作。制作数据与用户反馈又可以用于优化后续方案。当用户希望增加植物蛋白摄入时，未来的系统可以结合其饮食目标、食材条件和口味偏好，推荐合适的植物蛋白食品。在用户确认后，设备按相应配方完成制作。

过去的营养管理主要帮助用户理解自己吃了什么，而未来的智能厨房有机会进一步帮助用户决定并制作符合自身需求的食物。厨房设备同时具备数据获取和物理执行的能力，这也构成了营养建议落到日常饮食的基础。

厨房设备作为饮食的开端，能够提供最为权威真实的数据信源

为什么 NUVELL 选择从植物蛋白开始？

对于一家早期硬件创业公司，挑战仍然是找到能够落地的产品切入点。NUVELL选择了植物蛋白。

以美国为例，GFI公布的2025年市场数据显示，38%的家庭购买过植物奶；这些家庭中，91%也购买普通牛奶。植物性食品与原有饮食并存，消费群体早已超出严格素食者的范围。

植物奶在美国家庭的渗透（来源：Good Food Institute 2025 市场数据）

与咖啡、面包等已有成熟家用设备的品类相比，部分植物蛋白食品的家庭制作仍有较高门槛。豆腐从浸泡到凝固、压制，需要多个步骤，也需要时间和操作经验。消费者也希望在新鲜度之外，掌控原料和配方，并按个人偏好调整豆腐的软硬程度与口感。

NUVELL将制作不同植物蛋白食品的能力整合起来，形成家庭植物蛋白系统（Home Plant Protein System）。

Plantein在IFA 2026展台的产品展示与现场演示

植物蛋白制作涉及大量能够被量化和控制的工艺参数。

原料重量和豆水比例，连同加热、过滤与凝固条件，共同影响最终产出。这些可控制的参数，也为建立食品工艺模型和营养估算模型提供了基础。

IFA 2026 柏林展会上，NUVELL 展台前观众驻足

在过去的IFA2026展会上，NUVELL展台前观众络绎不绝。有意思的是，展会现场交流常常围绕适配原料、植物蛋白摄入和日常备餐时间展开。观众索要食谱和教程，也希望更清楚地了解自己每天吃进了什么。自主制作的吸引力，已经延伸到了对日常饮食的安排。

在NUVELL官网公布的早期体验记录中，柏林生活方式社群体验者Sophie Wagner对选择原料、做出不同成品印象很深，认为这让制作更贴近个人偏好。曾经手工制作豆腐的Lara Kühnel则提到，过去的流程耗费太多时间和精力，自动化让在家制作新鲜豆腐轻松了许多。

Yanko Design记者Sarang Sheth的现场报道，记录了另一种转变。他此前从未认真想过豆腐是怎样制成的，听过介绍后，却开始琢磨抹茶豆腐配吐司的味道。豆腐由此接入了他熟悉的早餐，一套开放的制作工具，也有了适应不同饮食习惯的可能。

IFA期间，NUVELL还获得了BFM TV、Sat.1 Frühstücksfernsehen和ARD Morgenmagazin（ARD MOMA）等欧洲媒体与节目的关注。科技媒体讨论产品形态，大众新闻与晨间节目则让这一品类接触到更广泛的家庭受众。

法国媒体 BFM Tech 的报道视频

IFA 2026现场，NUVELL获颁inside digital编辑选择奖

该产品将植物蛋白食品制作过程中原本分散的步骤整合到自动化系统中。用户可以利用大豆等植物原料，制作植物奶、豆腐脑以及不同质地的豆腐等食品。此外，用户还可以通过调整原料比例和制作工艺，改变食品的配方与口感。这些能力首先服务于食品制作，也为更加精细的营养模型提供基础。更长期的目标，是探索如何让家庭食品生产变得更加标准化、可定制和数据化。

当设备能够相对准确地控制制作过程，并持续积累经过验证的工艺与营养数据时，系统才有机会进一步根据用户需求提供更加个性化的食品制作方案。植物蛋白则是NUVELL探索智能厨房生态的第一个产品入口。

植物蛋白食品已成为日常餐桌不可或缺的一部分

从植物蛋白到智能厨房，NUVELL 希望建立一个由营养节点组成的生态

单一设备很难覆盖家庭全部的饮食需求。在NUVELL的长期设想中，不同食物制作设备将共同构成一个连接营养数据与用户需求的系统，每类设备围绕各自擅长的制作场景，提供数据获取和执行能力。

咖啡设备可结合制作过程探索咖啡因含量估算，并用于饮用习惯管理。智能厨师机则可通过谷物、面团和主食的食材配比，提供碳水化合物等营养信息。果蔬处理设备也有机会补充其他类型的数据。

这些设备并不需要与某一种营养成分严格对应。它们真正的共同点，在于能够参与食物制作，并在制作过程中获取与营养相关的信息。

在这一体系中，每一台厨房设备，都有机会成为家庭营养系统中的一个智能节点。

而不同节点之间的连接，则可能逐步形成覆盖更多家庭饮食场景的数据网络。这也是 NUVELL 对未来智能厨房生态的基本设想。

风味多样的植物奶可作为日常饮食的蛋白质摄入补充

在传统智能家居体系中，不同设备之间的连接主要围绕远程控制、自动化场景和设备管理展开。而 NUVELL 希望探索的是另一种系统连接方式：以用户的饮食需求为中心，让不同设备围绕营养目标协同工作。

系统可以结合用户主动设定的营养目标，以及不同设备产生的制作数据和已确认的饮食记录，提供更加个性化的饮食建议。再将建议转化为相应设备能够执行的制作方案，完成制作后的数据反馈至统一的营养管理体系，用于优化后续推荐。在这一过程中，不同设备之间的价值不再只是简单叠加。随着覆盖的食物制作场景增加，系统有机会获得更加丰富的饮食信息，并逐步提升对家庭营养需求的理解能力。

这也意味着，NUVELL 未来的产品扩展，不应只是增加更多厨房电器，更重要的是，通过不同设备之间的数据与能力协同，逐步扩大智能系统能够理解和参与的家庭饮食场景。

当然，这一生态仍然属于 NUVELL 的长期发展方向。不同设备之间的数据标准、营养模型、用户授权机制以及跨品类的产品体验，都需要通过后续研发与实际使用逐步验证。

现阶段，NUVELL 的重点仍然是将首款家用植物蛋白系统打磨成能够真正进入家庭、持续创造价值的消费产品。但从长期来看，其显然希望以这一产品为起点，逐步探索从单一食品制作设备向智能厨房生态发展的可能性。

AI 时代的下一代厨房，不只是制作食物

回顾厨房电器的发展历史，技术创新始终围绕一个重要目标展开：让食物制作变得更加简单。当设备能够获取食物制作过程中的数据，并逐步理解这些数据与营养需求之间的关系，厨房就有机会成为连接家庭饮食与个性化营养管理的重要场景。

但这一变化的核心，并不在于让用户购买更多设备，或者学习更加复杂的操作方式。恰恰相反，下一代智能厨房的价值，可能来自进一步降低用户管理饮食的成本。用户应当能够延续原有习惯，无须为营养管理添置更多设备，或学习更复杂的操作方式。用户仍然可以按照自己的喜好制作食物。设备在完成这些任务的同时，逐步承担与数据获取、营养估算和个性化推荐相关的工作。当用户真正需要帮助时，系统再将相关信息转化为有价值的建议，并通过厨房设备参与实际制作。

当然，从一台家用植物蛋白系统到完整的智能厨房生态，仍然需要长期的产品研发、技术积累和市场验证。NUVELL的长期路线，仍要从眼前具体的产品开始。把一杯植物奶、一块豆腐做好，让用户掌控原料，同时把制作和清洁的负担降到足够低，设备才有机会稳定地留在每天的厨房里。只有先把食物做好，理解食物才有现实基础。