2005年的某天，韓裔比利時兩星大廚Sang-HoonDegeimbre在與Foodpairing的創始人Bernard Lahousse共進晚餐時，望著一個獼猴桃出神：“你知道嗎，當我品嘗獼猴桃的時候，我總能嘗出海的味道。
”當時，獼猴桃還只是一種普通水果，還沒有人將它成功的融入歐式菜肴，更不要說海鮮菜品之中，所以即使Sang-Hoon非常確定在眾多海鮮中有一款會是獼猴桃的絕配，卻也久久不知該從哪一種開始試起。
Foodpairing 創始人之一Bernard Lahousse
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一直學習生物工程的Lahousse發現，他的第一單生意來了。據他回憶，在他讀大學時就聽說過學界的一個共識，即人類品嘗食物時產生的口感其實有75%到95%來自于嗅覺。
即使這個百分比被后來一些學者質疑，但是像Charles Spence這般的質疑者也仍然會在論文中再三肯定氣味在人類品嘗食物時起到的主要作用（可參見Spence在Flavour上的評論文章《Just how much of what we tastederives from the sense of smell?》）。
基于這一共識，米其林三星餐廳The Fat Duck的大廚提出了一個假說，如果兩種食物的氣味組成越相似，他們就應該越容易被搭配成一道成功的菜肴。
食物配對理論示意圖,
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雖然不能百分之百地確定這一假說的準確性，Lahousse決定和他的團隊放手一試。他們先利用高效液相色譜法和氣相色譜法去分析大量海產品的氣味組成，確定他們不同氣味的濃度及其嗅覺閾值（引起人嗅覺感覺最小刺激的物質濃度稱為人的嗅覺閾值）。因為只有高于嗅覺閾值的氣味才可以被人感知，所以Lahousse的團隊只用高于閾值的主要氣味來定義食物的口感。
在確定了這些食物的氣味組成之后，他們將信息輸入Foodpairing的數據庫，并將其一一與獼猴桃的氣味相對比。最終，Lahousse將實驗顯示最適合的生蠔推薦給了Sang-Hoon，大廚隨及用這兩樣食材創造了Kiw?tre。
這道菜要不僅引起了美食評論家的興趣，獲得了食客的好評，其菜譜更是在歐洲各大美食網站廣為流傳。
Kiw?tre
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Kiw?tre是Foodpairing通過化學手段分析，并通過算法配對來開發的第一道菜。在接下來的一段時間內，這種化學與算法相結合的模式加上他們不斷組織的線下大廚聚會在短時間內為他們吸引來了不少廚師顧客。
西班牙的斗牛犬餐廳和紐約的Eleven Madison Park就在這一時段成為了他們忠實的合作伙伴。
合作餐廳藍山餐廳提供的佳肴
可是這種簡單的配對并不能滿足這個逐步開始發力的團隊。在他們組織的數次大廚活動中，他們驚喜地發現，除了廚師，Foodpairing的服務似乎也引來了眾多食物企業的青睞。
可食品企業對于他們服務的要求和單打獨斗的廚師并不相同，他們希望得到的，與其說是科學顯示的食物配對比率，還不如說是預測某一地區的客戶對于特定品牌特定產品的接受程度，和改進產品口味的切實建議。
在這樣的實際要求下，Foodpairing開始了升級算法與服務的過程。他們深刻地意識到對于大型企業的零售食品，基于科學數據的口感創新并不是最重要的，如何能夠了解新時代日新月異的食品潮流與不斷改變的大眾口味才是幫助食品公司先發制人的關鍵。
于是，除了不斷向其日益龐大的數據庫中增加各式各類食品的分析數據，Lahousse還帶領團隊通過機器學習來自動抓取不同地區的消費者在社交網絡中關于菜色和潮品口感的討論，和大廚們放在網上的食譜。基于對這些零散數據的整合與分析，Foodpairing將其服務從科學至上轉化為了以消費者為中心。
在對不同社區，地域的人們進行分門別類的信息收集的過程中，這家公司幫助食品公司，了解著每一個人對于不同食物的喜好，試圖暖化那些冷冰冰的科學數據，讓普通人在每一個平常的日子里，吃到由大型企業為消費者私人訂制的食物時，也能心暖暖的。
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事實上，通過機器學習抓取的網絡數據和化學分析所得的科學數據只是Foodpairing最容易被外界獲得與模仿的兩種信息。
而讓他們的核心競爭力進一步增強的，是大廚們在Foodpairing網站上使用其食物搭配服務后創造的各式熱門的私家菜譜，和普通消費者在使用由他們為各大食品公司設計的應用程序來搭配自己的酸奶、沙拉等食物時創造的所有使用數據。
可見，Foodpairing在為廚師提供搭配建議，為食品公司提供市場預期的同時，逐漸將所有這些廚師和普通消費者聚集在一個以其為中心的閉環里，使其網站能夠獲得廚師和普通消費者無法為外界獲得的寶貴數據。其目的，就是要成為最能掌握廚師與食客的美味心思的人。
正是因為他們獲取數據來源的多樣，創始人Lahousse認為，與傳統的食品研發實驗室和市場營銷團隊比起來，Foodpairing可以為食物企業提供更具有時效性和銷量保證的產品創新建議與方案。
在分析，聚集，甚至逐步壟斷了食品零售業與餐飲業的寶貴數據之后，Foodpairing未來的道路很有可能會越走越穩。
現在，Foodpairing保持著與幾乎所有國際大型食品企業的密切合作。在訪談中，創始人Lahousse透露，在他們所有的收入中，為食品企業提供Customer FlavorIntelligence的利潤占到了60%，而剩下的40%則是由為第三方提供的食物搭配的Applicator和為大廚提供配對建議的費用平分。一步步地，Foodpairing成為了連接食品企業，大廚和消費者的重要平臺，并立志逐步在東西方食物交流中發揮出更加重要的作用。
在不斷提高產品質量的同時，Foodpairing也在快速的發展壯大。如今除了Foodpairing主公司之外，他們還在成立其他三家公司，其中最成熟的名為Tailor，專門生產機器人調酒師。
這些機器人不僅能夠精準地調出各種雞尾酒，還能夠為每一位顧客建立檔案，根據其點單歷史自動為其推薦符合其口味的新品，利用人工智能為新世代的食客提供更加“貼心的”餐飲體驗。如今這些機器人已經在比利時小范圍地投入使用，并將在不斷優化后進軍歐洲甚至是國際市場。
雖然規模在不斷擴大，Foodpairing卻對資本的介入十分謹慎。據創始人透露，當初他們成立Foodpairing，除了有幫助廚師創新菜品的渴望之外，更多的是希望能夠通過人工智能減少在研發新品中造成的食物浪費，并通過他們的系統加強食物安全管控，以期最終能夠優化顧客的飲食結構，讓大家吃的更加健康。所以，他們在選擇合作的資本時會非常小心的考察他們是否抱有相似的社會責任感。“我們不是為了賺錢而創新。我們是為了一個更好的世界，一個由更好的食物創造的更好的世界。”
Foodpairing主頁是食物的盛宴
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說了這么多，Foodpairing作為一個創建于西方并主要服務于西方客戶的創新公司對亞洲市場，尤其是中國市場有什么期待呢？
Lahousse是這么回答密探的：“越來越多西方的食品企業希望通過Foodpairing強大的數據庫和智能系統進入亞洲，尤其是中國市場，開發能夠獲得中國消費者青睞的食品。同時，也有一些亞洲國家的政府，大學和企業已經和他們建立了合作關系，開展了對于本地區食物和味覺偏好的科學分析，并逐步通過Foodpairing的服務精準有效地開拓國際市場。”
據其透露，韓國的一些機構就在通過他們尋找將一款韓國特有的醬料融入歐洲菜肴的方法，從而使其醬料可以更加通暢地進入西方大廚的廚房和平常百姓的餐桌。
然而，他們還沒有與任何中國國內的食品研究中心取得合作，也甚少取得中國的訂單。所以，如果有正在進行類似的食品分析的研究中心，Foodpairing希望可以與他們在市場成熟時進行合作。
同時，他們也相信由他們提供的Customer FlavorIntelligence的服務可以幫助有志于拓展國際市場的中國廠商制定更加合理的計劃，研發更加火爆的新品，從而更快速更有效的獲得不同地區消費者的喜愛。
他們也歡迎高端餐廳的大廚嘗試他們的服務，同時加入由Foodpairing構建的巨大的廚師網絡，互相學習，共創佳肴。
與Foodpairing合作的米其林星級大廚們
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文章來源
硅谷密探
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