第185章 逆熵的“黑科技”灶具（1/2）
午后的阳光斜照进古迹，在忙碌的众人身上投下长长的影子。
灶台区已经初具规模。传统土灶、简易烧烤架、临时搭建的料理台……但最引人注目的，是空地中央那个散发着淡蓝色光芒、不时发出轻微嗡鸣的金属装置。
“逆熵最新研发的‘生态友好型高能烹饪单元’，”特斯拉双手叉腰，一脸骄傲，“代号‘普罗米修斯’，意思是——给人类带来烹饪之火的现代神明！”
装置整体呈流线型，银白色外壳上镶嵌着复杂的能量导管。正面是八个可独立控温的加热区域，每个区域上方都有一个全息投影界面，显示着温度、时间、功率等参数。侧面伸出几条机械臂，有的末端是锅铲形状，有的是夹子，还有一条顶端是个……注射器？
“那个注射器是干什么的？”德丽莎警惕地问。
“精确添加调料！”特斯拉按下遥控器，机械臂灵活地做了个“注射”动作，“可以根据菜谱预设，在特定时间点注入特定量的液体调料——比如酱油、料酒、高汤！误差不超过0.1毫升！”
芽衣盯着那个装置，表情复杂：“很……精密。但烹饪有时候需要根据食材状态实时调整……”
“所以有人工操作模式！”特斯拉切换界面，“看，这个模式允许厨师手动控制一切参数，设备只是辅助。还有半自动模式，混合模式，甚至……”
她神秘兮兮地压低声音：“还有根据历史数据自我优化的‘学习模式’！只要让它观察一次完美烹饪过程，下次就能自动复现！”
渡鸦绕着装置走了一圈，用军刀刀背敲了敲外壳，发出沉闷的金属声：“挺结实。扛得住爆炸吗？”
“喂！这是烹饪设备！不是防爆装置！”特斯拉瞪眼。
“但有时候烹饪也会爆炸。”渡鸦认真地说，“比如压力锅没处理好……”
“那是操作失误！我的设备有三十六重安全防护！过热保护、压力监测、能量溢出自动切断……”
眼看特斯拉又要开始滔滔不绝的技术讲解，姬子赶紧打断：“好了好了，我们都知道它很厉害。问题是——”
她指了指装置旁边堆积如山的食材：“——这些，和那个，怎么结合起来？”
现场安静了一瞬。
传统料理台那边，芽衣和丽塔已经准备好了各种刀具、砧板、锅碗瓢盆。烧烤区，渡鸦生好了炭火，肉串正在腌制。甜点区，德丽莎和奥托在研究蛋糕模具——虽然奥托大部分时间是在用激光刻刀在模具上雕刻复杂的花纹。
而逆熵的高科技设备……看起来像从外星飞船里拆下来的。
小识蹦跳着过来，戳了戳装置的外壳：“哇！摸起来凉凉的！”
“外壳是主动散热材料，确保表面温度不会烫伤人。”特斯拉解释。
“那它能做包子吗？”琪亚娜问。
“理论上可以控制蒸汽温度和时间……”
“能做麻婆豆腐吗？”
“麻辣味型的数据我有收录……”
“能烤吼姆形状的饼干吗？”德丽莎期待地问。
特斯拉卡壳了：“这个……模具形状需要定制，但加热功能是没问题的……”
“所以它本质上还是个加热设备。”符华平静地总结。
“是精密的、多功能的、智能化的加热设备！”特斯拉强调。
爱因斯坦的声音从装置内置的扬声器里传来——她本人还在休伯利安上，通过远程连接参与：“特斯拉博士，根据目前的食材种类和烹饪需求分析，我建议将设备主要用于需要精确控温的工序。比如低温慢煮、恒温油炸、以及某些需要特定温度曲线的炖煮。”
“那不就是个高级电磁炉吗！”琪亚娜说。
“是普罗米修斯！”特斯拉怒吼。
眼看又要吵起来，明轩适时插话：“各位，我认为我们可以采用融合方案。”
所有人都看向他。
“传统烹饪有它的优势——灵活性、即时判断、以及……”明轩看向芽衣，“厨师的经验与直觉。而高科技设备可以提供传统方法难以实现的精准控制。”
他走到装置前，调出全息投影界面。
“比如，炖‘凤凰鸡’。传统方法是文火慢炖数小时，需要有人一直看着火候。”明轩在界面上操作着，“但用这个设备，我们可以设定精确的温度曲线：前半小时高温沸腾去腥，之后三小时保持98度微沸状态让肉质酥烂，最后半小时加入野菜，温度降至85度保留蔬菜口感。”
界面上出现了一条漂亮的温度曲线。
芽衣眼睛一亮：“这个思路……确实可行。有些菜品需要长时间炖煮，但人不可能一直守在灶台前。”
“而且可以同时处理多道菜。”明轩继续展示，“八个加热区域可以独立控温，我们可以一边炖鸡，一边煮汤，一边准备需要预处理的食材。”
布洛妮娅走过来，重装小兔的眼睛与装置对接：“布洛妮娅可以帮忙编程。根据芽衣姐姐提供的菜谱，为每道菜设定最佳烹饪参数。”
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“我也可以贡献数据。”符华说，“根据记忆，某些传统菜品有固定的温度和时间要求。”
小识兴奋地举手：“我知道我知道！‘八宝海珍羹’要先大火煮沸，再转小火炖两个时辰——也就是四小时！中间不能开盖！”
“数据化就是：100度保持15分钟，然后降至95度保持240分钟。”布洛妮娅迅速换算。
“对！就是这样！”
众人开始七嘴八舌地讨论起来。高科技设备不再是孤立的“外星装置”，而是融入了整个烹饪体系的一环。
特斯拉看着这一幕，表情有点复杂。
“喂，鸡窝头，”她小声对通讯器说，“我们造这东西的时候……想过会用来做年夜饭吗？”
通讯器里沉默了片刻。
“没有。”爱因斯坦如实回答，“但根据现有数据，它在当前场景下的应用效率，比在实验室里测试时提高了37%。”
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