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人工智能作為一門新的技術科學，已經在各行各業進行應用涉獵，也包括我們的飲食行業。兩大截然不同的領域，要如何完美融合？35斗在本文中綜述了AI技術在食品各細分領域的應用，并盤點了12家食品科技企業，看AI技術如何革新食品領域。

新興技術的出現加速了行業滲透，同時AI技術也為食品行業帶來了巨大的改變。目前，AI技術在生產流程中的應用主要體現在計算機視覺方面，通過采集目標圖像進行圖像處理和識別，實現對產品品質檢測、產品分類等功能。

現在有公司已經開發基于計算機視覺檢測技術的食品分揀系統——利用照相機和近紅外傳感器拍攝照片，通過圖像識別技術實現篩選次品與異物，同時應用機器人技術實現物品的自動分揀與包裝。人工智能技術在食品分揀系統中的應用有助于解放勞動力，優化企業能耗，提高生產效率并改善產品質量，最終提升食品安全水平。

同時通過對食品加工生產全過程進行監測，采集多個傳感器的數據，構造出基于學習功能的生產過程監測器。該監測器主要是通過語音識別、視覺識別等方式來分析、調節和改進生產過程中的參數，預測產品質量，從而改進自動設置和調整加工過程的參數。

另一方面，為了提升冷鏈效率，利用大數據、人工智能算法及機器學習技術進行自動配載，有助于實現物流運輸路線優化，從而大大降低物流成本。此外，人工智能在供應鏈中還可以用來準確預測食品庫存，便于管理定價或食品溯源——跟蹤產品“從工廠到餐桌”的全過程，保證食品供應鏈的透明度。對供應鏈的智能管理還有利于提升企業經營效率，降低企業庫存和供應鏈成本。

在餐飲行業，人工智能可以進行全方位地分析整理，然后再為餐廳經營者提出更為合理的管理建議，從而調整餐廳的運營規劃，人工智能還可以通過大數據和云服務將每一位顧客在餐廳的用餐信息和用餐喜好記錄在數據庫中。餐廳通過人工智能提供的數據來判斷用戶的消費心理，把握消費動向，以便更好地服務消費者，并根據消費者之前的消費記錄智能地推薦菜品，甚至提供更個性化的推薦。

中國有一句話叫做“民以食為天，食以安為先”，食品安全歷來都是人們所關注的重點，不斷發生的食品安全問題反映出我國目前的食品安全監管存在一定的不足。食品安全的監管工作量巨大、食品安全事故頻繁發生，依賴傳統的人工監管模式很難實現對食品安全問題進行即時預警和全面監控。而應用AI技術監管模式能適應復雜多變的形式，通過智能檢索、專家系統等先進技術可完善對食品安全事件的預警監測，提升政府的監管效率，落實企業食品安全主體責任，保障食品安全。

隨著AI技術的發展，數字化提供了另一種快速而有效的方法，能夠在這個不斷變化的苛刻環境中創建為贏得市場份額所需的“精準敏捷性”。企業可對其整個產品線和流程進行數字化，使其成為單一的協作環境。公司現在可以通過一個單獨的平臺連接他們的系統，而無需依靠孤立的數據或員工的硬盤驅動器。這條“數字主線”可以貫穿從能夠激發創意的消費者趨勢，到配方計算、批處理、實驗室測試和結果、供應商網絡、質量控制檢查，甚至是用于產品發布的商標、包裝和圖案設計。

比如，Stiegl 啤酒廠于 20 世紀 70 年代開始采用 Siemens 電機。目前這家奧地利啤酒廠依賴自定義 Siemens 自動化系統，該系統是其在順利生產不同飲料的同時能夠保持嚴苛質量標準的關鍵所在。Stiegl 啤酒廠的薩爾茨堡總部的整個流程均實現了數字化，通過專用的酒窖、發酵設施和釀酒廠實現了出色的控制和可視化。在經歷了技術進步方面的重大飛躍之后，Stiegl 的釀造大師們意識到，他們現已具備充足的時間來揮灑自己真正的熱情：打造全新的配方。

隨著AI技術的高速發展，其應用場景日趨增多，給各行業帶來巨大的變化。為了吸引更多的年輕消費者及加快行業轉型升級，近年來，餐飲企業也將AI元素融入到行業當中，進行探索創新。

例如餐飲服務機器人、炒菜機器人、配菜機器人、煲仔飯機器人、煮面機器人等等，既提高了出餐效率，減少等餐時間，同時也提高了整個餐廳的經營效率，降低成本。據悉，某火鍋店耗時三年、花費1.5億元打造的智慧餐廳成了熱門“網紅”。從客人入座等位點餐，到廚房配菜、調制鍋底和送菜打掃所有流程，全部由機器人來完成，從下單到上菜最快只要2分鐘。可以說，有了AI技術的加持，該火鍋店實現了高度無人化體驗，傳統餐飲行業向智能化的轉型也正在進入“快車道”。 

下面我們來看一些將人工智能技術應用在食品和餐飲領域的典型案例。 

（數據來源：crunchbase數據庫，35斗整理）

Gastrograph使用可預測的風味特征引擎對每種產品進行調查，以預測新食品在不同市場中的表現。

NotCo利用人工智能從植物中創造出美味、可持續的食品。其將AI與食品科學相結合，制作出具有前所未有體驗的尖端植物性食品：希臘酸奶、牛奶、奶酪、蛋黃醬等，品嘗都像真品一樣（甚至更好）。

FlavorWiki幫助食品和飲料行業品牌商對消費者的偏好進行分類。該公司開發了一種獨特的數字感官技術，可以搜集消費者對食品風味、質地、香氣和口感的評估數據。FlavorWiki的口味和風味應用程序可幫助用戶開發食譜，發現新食品或提供有關其喜愛品牌的反饋。

Nuritas公司利用人工智能和基因組學來快速有效地進行食品分析，然后提供隱藏在食物中的最有益于健康的成分，即生物活性肽。

Tastewise將數據的力量帶入食品和飲料情報領域。Tastewise能夠實時捕獲食品創新，使行業專業人士能夠確定目標細分市場和競爭對手，了解新興趨勢并確定下一步應該提供哪種菜肴。

Spoonshot旨在為在線食品行業服務。利用食品科學和豐富的菜肴數據來理解和預測人們的口味偏好，并幫助食品行業應對主要挑戰，包括建議和個性化，菜單和產品開發以及洞察力和當前趨勢，使食客能夠做出絕佳的餐點選擇并享受美味食物，價格合理。

Journey Foods專注于為食品公司節省金錢和時間。其開發的軟件使食品公司能夠通過配置所需的消費者喜好，通過配料標簽生成改進的產品配方，獲得有關營養和可持續性指標的自動合規性和供應鏈見解，來使食品公司迅速更新想法或改進商業策略。Journey Foods數據庫保留了一個廣泛而標準化的數據庫，可以從數百萬種成分中提取數據，以便算法可以根據價格、供應鏈和營養參數來動態分析并有條理地推薦優化的產品組合建議。

國外食品AI公司發展迅速，在國內也有類似的將AI技術運用到食品行業的企業，如合肥泰禾光電自主研發的基于計算機檢測技術的AI色選機，通過圖像識別技術篩選次品和異物。

在蘋果的分選過程中，泰禾光電AI色選機首先采集蘋果相關的數據，讓算法尋找數據中本質性的、客觀存在、可驗證的區別，從而把它們分成不同的類別。通過計算機視覺技術和工業級高速計算平臺實現將蘋果中的霉心病、腐爛果、戳傷果等分選出來并剔除。

目前，泰禾光電AI色選機可實現水果、雜糧、堅果等三百余種食品的分選。計算機視覺技術與深度學習技術具有較高的識別精度，精準識別惡性雜質、病征，是名副其實的食品安全衛士。

2020年年初，中央強調加快新型基礎設施建設進度，人工智能再次迎來了“高光時刻”。各方均十分看好AI技術的發展，未來，在農業、食品、餐飲行業，可以帶來集專業化、科技化、創新化為一體的發展趨勢，人工智能技術還將在食品行業有更多用武之地，改變食品生產鏈條和消費方式。