文：Miriam
來(lái)源：Foodaily每日食品（ID：foodaily）
自從去年11月Chat GPT橫空出世，人工智能技術(shù)在全社會(huì )掀起新一輪熱潮。智能對話(huà)、精準搜索、文本處理......普通人的工作和生活方式正在悄然改變。甚至有網(wǎng)友戲稱(chēng)“不知道做啥飯，讓人工智能給我出個(gè)菜譜吧”，輸入現有食材和想要的口味即可生成個(gè)人專(zhuān)屬“佳肴”。
圖源：小紅書(shū)
當然，人工智能的意義絕不僅在于為日常辦公和生活飲食提供幫助。Foodaily看到：AI在輔助產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、提高生產(chǎn)效率、管理安全風(fēng)險上的應用案例也日漸增多。Polaris Market Research的數據表明，2021年，全球人工智能在食品和飲料市場(chǎng)的價(jià)值為44.9億美元，預計在預測期內將保持45.4%的年均增長(cháng)率。
圖源：Polaris Market Research
隨著(zhù)人工智能滲入到食品產(chǎn)業(yè)的方方面面，如何看待AI在食品領(lǐng)域的積極作用與負面影響，也成為當前產(chǎn)業(yè)界、科學(xué)界的討論熱點(diǎn)。今年5月在美國進(jìn)行的一項在線(xiàn)調查顯示：61%的受訪(fǎng)者認為人工智能會(huì )對人類(lèi)構成威脅，僅有22%的人保持積極態(tài)度。
日漸成熟的人工智能究竟為食品行業(yè)帶來(lái)怎樣的變化？AI面臨的挑戰與質(zhì)疑，會(huì )不會(huì )影響它在食品產(chǎn)業(yè)中的推進(jìn)？當前尚處于探索中的AI新應用，又將為食品行業(yè)勾勒出怎樣的未來(lái)畫(huà)卷？
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設計配方、創(chuàng )新口味、繪制包裝：AI無(wú)所不能？
食品與飲料公司正在借助AI技術(shù)加速包裝食品開(kāi)發(fā)、原輔料創(chuàng )新與包裝設計。在開(kāi)發(fā)速度、創(chuàng )意新穎度、對口味偏好的把握度上都展現出驚人的效率。
7月初，全球首款完全由人工智能開(kāi)發(fā)的能量飲料HELL ENERGY上市。該款飲料在配方設計、口味評估、安全性管理、營(yíng)銷(xiāo)等每個(gè)環(huán)節中都由人工智能系統精心打造。
圖源：HELL ENERGY
在設計該款飲料時(shí)，AI創(chuàng )造了三種風(fēng)味，并利用紐約一家公司的技術(shù)對口味進(jìn)行微調和數字化。
通過(guò)分析能量飲料成分、銷(xiāo)售數據、消費者反饋、營(yíng)養健康研究和行業(yè)趨勢等相關(guān)數據，AI可以?xún)?yōu)化產(chǎn)品的營(yíng)養標準。甚至為了保護配方秘訣，AI還將其保存在HELL ENERGY匈牙利工廠(chǎng)的電腦中，并采取足夠的安全保護措施。此外，AI還負責包裝設計，為飲料罐注入年輕時(shí)尚的美感，令品牌形象與人工智能自身的數字風(fēng)格協(xié)調一致。新品經(jīng)過(guò)嚴格的質(zhì)量控制，在盲評中獲得出色的成績(jì)，進(jìn)一步驗證了人工智能的非凡能力。
另一個(gè)引發(fā)行業(yè)關(guān)注的AI產(chǎn)品則是今年6月8日，由日本札幌啤酒廠(chǎng)和 IBM 日本公司聯(lián)合推出的首款使用人工智能開(kāi)發(fā)的含氣酒精飲料Salty Plum。在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，被命名為N-Wing Star（新翼之星）的AI系統對現有170種產(chǎn)品進(jìn)行分析，評估了約1200種配方和700多種原料后，生成這款酒飲的基礎配方——包括推薦的原料組合、每種材料的配比和味道。
圖源：Food Navigator
實(shí)際上，AI“涉獵”的不光是飲品。早在去年10月，卡夫亨氏就發(fā)布了基于A(yíng)I技術(shù)開(kāi)發(fā)的植物基奶酪NotCheese。產(chǎn)品由水、椰子油、改性玉米淀粉和鷹嘴豆蛋白制成。為了達到接近乳基奶酪的可融化性和特有的風(fēng)味與質(zhì)地，卡夫亨氏與智利科技公司NotCo合作，借助NotCo創(chuàng )建的人工智能程序Giuseppe，在包含30萬(wàn)種植物的數據庫中尋找與酪蛋白具有相似分子結構的植物。在制出樣品后，NotCo的廚師進(jìn)行人工感官測試，以確定AI配方與動(dòng)物乳奶酪的吻合程度，并不斷向 Giuseppe 提供反饋，指導Giuseppe如何改進(jìn)產(chǎn)品。在反復試驗和人機合作下，最終創(chuàng )造出口感逼真、營(yíng)養密度也相差無(wú)幾的NotCheese。據了解，這款植物基奶酪去年在美國克里夫多蘭進(jìn)行了為期8周的測試，取得銷(xiāo)量第一的優(yōu)異成績(jì)。
圖源：thedailymeal.com
與包裝食品異曲同工，AI同樣可以加速原輔料的開(kāi)發(fā)。
就在今年7月初，加州合成生物學(xué)公司 Shiru 宣布其基于人工智能開(kāi)發(fā)的第一種食品成分OleoPro?實(shí)現商業(yè)化。這是一種新型的植物蛋白脂肪成分，能夠減少植物肉中高達 90% 的飽和脂肪，同時(shí)提高植物肉的加工性能。
圖源: shiru
Shiru 公司搭建了一個(gè)人工智能平臺 Flourish，包含自然界中發(fā)現的近4.5億種蛋白質(zhì)的結構數據。Shiru 的生物化學(xué)家和計算生物學(xué)家通過(guò)人工智能和生物信息學(xué)在不到 3 個(gè)月時(shí)間里掃描并篩選了近萬(wàn)種配方，最終確定出植物蛋白分子的精確結構。這些分子具有與動(dòng)物脂肪“抓油”結構類(lèi)似的獨特結構，能與油結合產(chǎn)生結構化脂肪。
為了提高植物肉產(chǎn)品的食用體驗，芬美意在2022年7月創(chuàng )造出第一款用AI制作的香精。通過(guò)與微軟合作，芬美意利用自有的原材料數據庫，找到各種風(fēng)味成分間的搭配方案，最終獲得“輕炙牛肉”的味道組合，集肉香、肥美、久燉和輕炙等風(fēng)味于一體。芬美意公司首席數字與信息官Eric Saracchi表示：“AI香精通過(guò)提供準確的配方構架起點(diǎn)，加快并改進(jìn)調味師的創(chuàng )作過(guò)程，可以比以往更快地創(chuàng )造出定制的感官體驗?！?/p>
圖源：GettyImages
在包裝設計方面，AI更是得心應手。
6月13日，在“杭州亞運會(huì )倒計時(shí)100天”之際，伊利推出「亞運定制純牛奶」AI憶江南限定系列包裝。產(chǎn)品以AIGC技術(shù)輔助包裝設計，通過(guò)“科技感、自然生機、東方美學(xué)、未來(lái)感、極簡(jiǎn)和童真”6個(gè)關(guān)鍵詞，讓傳統古典美與前沿科技充分碰撞，給消費者帶來(lái)全新視覺(jué)體驗。
圖源：伊利
5月10日，王老吉以“中國風(fēng)”為主題，推出飲料行業(yè)首批AI自主設計包裝。AI以筆墨為基，結合春夏秋冬四季概念，以及山水、林木、飛鳥(niǎo)等傳統國風(fēng)元素，快速整合成多款包裝提案，在設計團隊評估后，選定四款落地。
更早的3月，鐘薛高推出低價(jià)雪糕品牌“Sa'Saa”，包裝也均由AI生成。AI共設計綠豆冰、紅豆冰、牛奶冰和可可冰4種口味，并生成不同的設計圖案。據悉，“Sa'Saa”的設計開(kāi)發(fā)使用了包括ChatGPT、文心一言在內的多款主流AI產(chǎn)品。
圖源：鐘薛高
除了提高研發(fā)效率和精準度外，目前全球范圍內，人工智能在食品基礎科學(xué)、農業(yè)生產(chǎn)、消費者行為分析、生產(chǎn)控制、供應鏈管理和零售渠道等方面有許多尚未大規模商業(yè)化的研究正在如火如荼地進(jìn)行當中。
1、智慧農業(yè)
與傳統農業(yè)相比，智慧農業(yè)由于人工智能的參與能夠對種植的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后階段進(jìn)行全局優(yōu)化。借助AI技術(shù)得到的精確數據，能夠給農民提供資源配比最大化的建議和意見(jiàn)，從而更好地掌握每一次播種、澆水、施肥，實(shí)現農作物最大產(chǎn)出量。國內外不少院校等科研機構在致力于農業(yè)與人工智能的應用，便利億萬(wàn)農業(yè)從事者。在機械作物和農業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，收割機器人領(lǐng)域的多位作者做出了杰出的工作貢獻，Robocrop 雙臂機器人適用于水果采摘，性能取決于輸入圖像特征，可以自動(dòng)識別對象并成功完成采摘。
在未來(lái)，農業(yè)工作者還可以在最佳的生長(cháng)因子下培育出更好的食物。美國Sentinent公司就發(fā)明了一種可以創(chuàng )造羅勒生長(cháng)條件的系統。該系統能夠仔細檢查光照強度、溫度、鹽度和水分脅迫等因素對羅勒的影響。
到目前為止，雖然僅在實(shí)驗室層面取得了一些進(jìn)展，但Sentinent正在尋找制作完美食物的特定“成分”，以更好地適應未來(lái)農場(chǎng)所需。
圖源：analyticsinsight
今年6月，英國農業(yè)收割領(lǐng)域的自動(dòng)化技術(shù)公司UPP開(kāi)發(fā)出一款載入人工智能系統的收割機器，能夠準確識別出農田里的花椰菜頭。收割機將整顆花椰菜提升到拖車(chē)上，在拖車(chē)上將葉和莖分離。收割的花椰菜被加工成新型蛋白質(zhì)，作為大豆和豌豆蛋白的替代品。
圖源：bakeryandsnacks.com
在食品安全控制領(lǐng)域，下一代測序（NGS）和電子鼻（EN）被認為是最有前途的兩項技術(shù)。下一代測序正在取代傳統的DNA檢測，可以更準確地制定數據采集和實(shí)驗室試驗。電子鼻則比人更精確地識別出各種氣味，并將感知到的數據傳輸給數據中心，AI在訪(fǎng)問(wèn)這些數據后做出決策，警報信號就會(huì )反饋給食品生產(chǎn)企業(yè)。
圖源：inimitablee.wordpress
愛(ài)爾蘭技術(shù)開(kāi)發(fā)商Bia Analytical將快速蒸發(fā)電離質(zhì)譜法 (REIMS) 與AI技術(shù)結合，能夠快速進(jìn)行肉類(lèi)真實(shí)性分析。在Foodaily看來(lái)，引入AI并不會(huì )改變檢測步驟與分析判據，但會(huì )提高測試系統的靈敏度和可靠性。據悉，這項可在幾分鐘內就能向生產(chǎn)商或零售商提供肉質(zhì)測試結果的技術(shù)已被申請專(zhuān)利，也許很快就能成為肉類(lèi)食品管理體系中的重要角色。
此外，通過(guò)圖像識別和機器學(xué)習算法，研究人員正在開(kāi)發(fā)能夠自動(dòng)檢測食品質(zhì)量和安全性的系統，包括識別食品中的有害物質(zhì)、檢測食品中的微生物污染。2022年10月，瑞士研究人員開(kāi)發(fā)出一種基于A(yíng)I和算法驅動(dòng)的應用程序，利用紅綠藍深度圖像進(jìn)行食物分割、識別與體積估計。AI算法使用兩張圖片或一段短視頻來(lái)創(chuàng )建膳食的虛擬 3D 圖像，估計體積，然后分析其營(yíng)養價(jià)值。
機器學(xué)習同樣可以預測食品加工程度。今年5月，哈佛大學(xué)與美國東北大學(xué)合作開(kāi)發(fā)出一種可預測任何食品加工程度的機器學(xué)習算法工具FoodProX。研究人員將食品中的關(guān)鍵營(yíng)養素數值輸入經(jīng)過(guò)訓練的FoodProx中，通過(guò)跟蹤一個(gè)連續指數即可判斷出此種食物的加工程度，這一算法的出現讓消費者可以獲取無(wú)法獲得到的加工程度信息，有助于改善人群健康。
傳統的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)手段已經(jīng)不能滿(mǎn)足企業(yè)需求。利用AI技術(shù)對消費者行為進(jìn)行精準分析和預測，成為企業(yè)制定更加有效市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略的重要手段。
2021年3月，奇華頓Taste & Wellbeing推出一款突破性的全新數字感官洞察工具 Aroma Kiosk，旨在收集各類(lèi)商業(yè)場(chǎng)景中的消費者感知、洞察并進(jìn)行實(shí)時(shí)產(chǎn)品推薦。
Aroma Kiosk結合了一個(gè)界面簡(jiǎn)單友好的觸摸屏，與奇華頓最先進(jìn)的人工智能算法 ATOM 2.0和 VAS 技術(shù)相連。消費者聞聞并評價(jià)不同的香氣特征，然后使用基于人工智能的算法將數據轉換為個(gè)性化的風(fēng)味偏好。
圖源：foodanddrinktechnology.com
印度Clootrack Software Labs公司開(kāi)發(fā)的Clootrack 是一個(gè)基于人工智能算法驅動(dòng)的數據分析平臺，旨在通過(guò)基于深度學(xué)習和可靠數學(xué)模型的人工智能算法來(lái)實(shí)現對品牌認知的實(shí)時(shí)評估。Clootrack可以從廣泛的數據源中獲得開(kāi)放式的客戶(hù)對話(huà)，可為企業(yè)和高風(fēng)險決策者設計、執行更有效的策略、產(chǎn)品改進(jìn)以及更好的客戶(hù)服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)。此外它還可以通過(guò)分析客戶(hù)對話(huà)來(lái)辨別客戶(hù)的正負面情緒，可以更深入了解客戶(hù)需求，帶來(lái)更好的客戶(hù)體驗。
圖源：martechseries.com
加工產(chǎn)線(xiàn)也是AI大顯身手的地方。美國ABB公司推出了食品和飲料評估系統，該公司表示，該系統旨在幫助食品和飲料制造商改進(jìn)流程，降低生產(chǎn)成本，讓他們更好地了解他們的工廠(chǎng)，從電力到自動(dòng)化再到數字化準備。
圖源：oboticsandautomationnews.com
值得注意的是，這些仍處于實(shí)驗室開(kāi)發(fā)或小規模試用階段的AI新技術(shù)，能否走向更大的商用市場(chǎng)，推動(dòng)食品產(chǎn)業(yè)的智能化革命，不僅取決于技術(shù)本身的成熟度和應用成本，也取決于各個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條上的企業(yè)、機構擁抱AI的決心和勇氣。
任何一項新技術(shù)的出現，都帶有兩面性。AI也不例外。
早在2019年，微軟聯(lián)合創(chuàng )始人、知名慈善家比爾?蓋茨就指出：AI技術(shù)“類(lèi)似于核能與核武器，既危險又有前途”。當下，大量報道在列舉AI崛起導致一些職業(yè)工種面臨消失的風(fēng)險，比如人工客服、記賬員、售票員，甚至程序員。的確，在信息檢索、內容編輯、咨詢(xún)決策、創(chuàng )意設計等傳統腦力工作領(lǐng)域，AI正展現出強大算力與設計能力。
AI給人類(lèi)社會(huì )帶來(lái)的新挑戰，遠不止人工替代這樣簡(jiǎn)單。
美國商業(yè)研究公司Everest Global Inc.,在2019年發(fā)布的AI應用報告《Recalibrate Your AI Impact – Insights From 230 AI Use Cases Across Industries》中指出：82%的企業(yè)很難將AI系統擴展到公司運營(yíng)和業(yè)務(wù)層面，并獲取有價(jià)值的商業(yè)結果。究其原因無(wú)外乎：不能跨業(yè)務(wù)部門(mén)交互共享的大量的“數據孤島”、掌握AI系統運行所需的員工培訓成本、沒(méi)有構建與AI系統相適應的運營(yíng)策略、管理層對AI缺乏理解和信任等等。
圖源：everestgrp.com
跳出企業(yè)應用過(guò)程中遇到的實(shí)際問(wèn)題，站在整個(gè)人類(lèi)社會(huì )層面看，AI面臨的挑戰則更讓我們深思。
第一個(gè)挑戰是如何確保AI系統安全可靠。隨著(zhù)AI日益復雜，理解和預測它們的行為將變得更加困難，極有可能導致不可預見(jiàn)的錯誤或事故。
例如，AI無(wú)人機測試失控，試圖“殺死”操作員；AI自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò )攻擊甚至控制核彈發(fā)射井......過(guò)去幾個(gè)月里，AI在軍事領(lǐng)域頻頻出現的“失控”傾向，不斷加重著(zhù)全球各界對AI風(fēng)險的擔憂(yōu)。
第二個(gè)挑戰是如何確保AI系統公平且公正。AI系統通常依賴(lài)于現實(shí)世界的數據，而這些數據可能存在偏差。將存在偏差的數據用于訓練AI系統，偏差就會(huì )多次重現，可能讓結果“謬之千里”。當“基底數據”有問(wèn)題，由此做出的預測或商業(yè)決策又有多大的可信度呢？
第三個(gè)挑戰是使用AI時(shí)的的道德約束。例如，人類(lèi)可以通過(guò)訓練AI進(jìn)行欺騙來(lái)獲得普遍認可。大眾汽車(chē)開(kāi)發(fā)了一項編程功能，該功能使得他們的發(fā)動(dòng)機只在被監控時(shí)才會(huì )減少排放。AI成了少數企業(yè)、少數人獲取不當利益（評價(jià)）時(shí)的“作惡工具”。
圖源：enisa.europa.eu
上述挑戰是任何應用場(chǎng)景都會(huì )碰到的問(wèn)題，依此類(lèi)推：食品行業(yè)中的AI也并非只有美好的一面。
AI可以用來(lái)創(chuàng )造更高效、更環(huán)保的食品生產(chǎn)方法。但如果監管不當，也可能適得其反——運行一種對環(huán)境更具破壞性和能源密集型的加工方法。AI也可以創(chuàng )造新食品，而這些食品是否一定對人類(lèi)健康有益？產(chǎn)品設計程序當然可以被有效監管，但如何確保監管程序被正確執行？如何確保AI所學(xué)習的海量數據都是有用且真實(shí)的？如何讓AI的輸出符合現有的道德規范？
此外，過(guò)分依賴(lài)AI系統，還存在數據泄露（如個(gè)人隱私和敏感信息等）問(wèn)題；AI系統強化了企業(yè)各經(jīng)營(yíng)環(huán)節的數據整合與聯(lián)動(dòng)，也使得任何一個(gè)環(huán)節的疏漏和失誤都迅速影響到整個(gè)企業(yè)，此時(shí)的AI又成了“風(fēng)險放大器”。
盡管看上去困難重重，挑戰不斷，AI技術(shù)依舊在改變著(zhù)世界面貌。
客觀(guān)、全面地認識一項新技術(shù)的優(yōu)劣利弊，是讓新技術(shù)得以長(cháng)遠發(fā)展的必備條件。
坦率地講，目前食品行業(yè)正在利用的只是AI的初級能力。在未來(lái)，AI帶給食品行業(yè)的改變，將超過(guò)過(guò)往歷次技術(shù)革命。它有巨大潛力創(chuàng )造出更科學(xué)、更健康的生產(chǎn)力；能最大限度減少制造過(guò)程中的人為錯誤，顯著(zhù)減少加工副產(chǎn)品，降低包裝和運輸成本，營(yíng)造更綠色環(huán)保的產(chǎn)業(yè)形象；同時(shí)增加客戶(hù)滿(mǎn)意度，完成精準到個(gè)體的個(gè)性化訂單。
食品行業(yè)需要熱情擁抱呼嘯而來(lái)的AI，盡管它有可能把我們帶向難以預知的遠方。
