作者：植提桥 Tony

随着人工智能AI技术的不断更新迭代，食品饮料行业也开始“借势”，通过大数据的测算和AI技术的辅助去推动产品的快速创新。目前，许多食品饮料公司也在AI技术方面投入持续的研发，包括减少浪费、产品开发、风味改善和趋势越等。未来，人工智能将改变食品行业的游戏规则。

随着AI技术的发展，以算法为核心的数字化提供了另一种快速而有效的方法，能够在这个不断变化的竞争环境中提供“精准的敏锐性”，以期占领更多的市场份额。

对于企业而言，产量、质量、食物浪费等问题的低效制造过程是一件高成本事情。在这种情况下，人工智能可用于识别供应链中产生的问题，并降低这些成本。

以色列初创企业Seebo主要关注生产垃圾问题，该公司采取专有的基于流程人工智能^TM统一所有的数据源。其收集与原料、生产线和质量结果相关的数据，将这些数据嵌入到人工智能算法中的流程中，来解决生产流程效率低下的问题，并通过一个易于使用的界向客户提供建议和警报。

Seebo服务食品、烘焙食品、化学用品、玻璃、水泥等行业，以食品行业为例，该技术平台能降低产品生产过程中废弃物的产生，提高整个生产效率，减少食品资源浪费。

图源：Seebo

日本饮料公司三得利（Suntory）正在试用富士通（Fujitsu）的人工智能解决方案，以检查其产品（茶饮、水）是否在运输至存储期间受损。如果产品内的内容物有损坏，需要退货并由三得利公司更换。但是，检查损坏是否只是在外盒上，或者物品是否也损坏了。

到目前为止，这是由人工完成的，并且需要很长时间。借助新的AI技术，三得利希望了解更多有关其产品在送往商店时如何损坏以及需要退还多少进行更换的信息。三得利的目标是将商品退货减少30-50%，并减少食物垃圾的成本。这些努力的目标是开发一种可以与其他食品制造商和运输其产品的公司共享的系统。

目前，许多日本公司正在寻求人工智能来解决食物浪费问题。政府数据显示，日本每年有600万吨食物被浪费，损失约2万亿日元（190亿美元）。

水果的采收严重依赖于季节性和流动性的水果采摘工人，他们通常专门从事这一领域。即使在所有国家都实施新冠肺炎旅行限制之前，该领域劳动力短缺也在加剧，新鲜产品需要及时收获和销售。为解决这个问题，以色列公司Tevel Aerobotics Technologies推出了一款飞行自主机器人（无人机），包括：

定位果树的人工智能感知算法；

视觉算法在树叶中寻找果实，并对其大小和成熟度进行分类。

图源：Tevel Aerobotics Technologies

无人机计算出接近水果的最佳路径，并在手臂抓住水果时保持稳定。该公司表示，这些机器人不是为了取代工人，只是为了补充他们。在各个国家，季节性农业工人都不足以填补数以百万计的农业工作。

浪费不仅发生在农场和供应链上，大量发生在食品杂货店，特别是新鲜食品区。对于食品杂货店来说，最大的难题是如何在新鲜食品在合适时间供应之间找到平衡，同时减少因处理旧食物而造成的损失。Afresh Technologies是一个基于人工智能的食品优化平台，专门关注新鲜食品问题。

图源：Afresh Technologies

杂货优化工具已经出现了一段时间，但大多数都与可以使用条形码扫描的产品相链接。新鲜食品根据季节、可获得性甚至计量单位不断变化。Afresh利用人工智能根据过去的趋势和其他指标预测未来需求，比如物品的易腐程度和当前库存等。这可以帮助超市更好地规划他们的新鲜食品库存，同时最大限度地减少浪费。

在产品研发过程中，许多公司也在利用人工智能来推动食品和饮料的创新过程。

智利替代蛋白质公司Notco利用其人工智能平台Giuseppe研究公开数据集和自己的专有数据集，寻找植物成分以及有助于模仿真正肉类或乳制品特征的加工组合。肉类模拟公司最关心的是如何保证肉类的口感和质地，NotCo产品组合包括牛奶、蛋黄酱、汉堡和冰淇淋，所有这些都是植物性的。

图源：Notco

另一家智利公司Live Green Co使用其推荐软件Charaka来分析人工的、以动物为基础的、高度加工日常食物元素。然后，AI工具会找到基于植物营养和生物技术的替代品来取代这些元素。据说，这个过程只需要一小部分研发时间和资金。该公司的产品组合包括清洁和植物基汉堡混合料，煎饼混合料，香料混合料和冰淇淋。

图源：Live Green Co

调味巨头奇华顿推出一款内部人工智能工具，简化了“端对端”菜谱制作，减少反复试验和错误所花费的时间。该工具称为高级建模工具或ATOM，它考虑产品需求，并使用数据科学为制定提供概念和方向。

此外，哥伦比亚Demetria公司正在使用人工智能来自动分析咖啡豆的味道、香气和其他一系列特征。该公司使用近红外传感器来分析绿咖啡豆的生化标记，并使用其人工智能工具来匹配行业标准口味的咖啡豆。这将允许种植者在生产的任何阶段评估他们的咖啡质量，并获得一个公平的价格。

对于食品和饮料产品而言，消费者最关注的还是口味问题。如何越来越懂消费者的口味，制造出更受消费者欢迎的食物，这就需要AI技术的辅助。

AnalyticalFlavor Systems 是一家来自纽约的公司，它专注于通过人工智能探索人类味觉的潜意识感知，进而预测未来的风味潮流并帮助食品企业优化产品。AFS研发的手机应用Gastrograph 可以帮助使用者分辨所品尝食物的具体风味和成分，并根据用户不断反馈的风味品尝数据，逐渐了解各地人群的口味偏好。在明确了不同地区口味偏好后，与其合作的食品公司可以根据AFS的数据进行建模模拟，寻找到最可能受消费者欢迎的食品配方，从而最大程度保证食品的市场欢迎度。

图源：Gastrograph

相信，未来以大数据和AI为核心的工具使用将成为“品牌商”创新的重要优势之一。

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