过去几年里，疫情带来的经济下行使得食品饮料行业一直处于各种全球性挑战中，另一方面消费需求持续升级，各路玩家降本增效，可持续的环境命题被提上日程……
越是处于不确定性的变局，面对社会、环境带来的各种挑战时，食品行业就越迫切地需要底层技术的创新，探索出更多新的解决之道。宏观环境的压力和行业赛道的动态变化，都为食品技术价值的凸显带来了新的机会。
近日，一款先进的语言模型聊天机器ChatGPT热度火爆全球，也让人工智能技术（AI）再次收获不少行内外从业者的关注。事实上，在去年，Innova发布的2022全球食品饮料行业十大趋势报告中，“技术进入餐桌（Tech to Table）”就已经位列第三位，仅次于“同一个地球”与“植物基创新”两大热议趋势。
与此同时，数食主张发现，目前海内外多家食品饮料强企也已经从不同方面运用人工智能进行创新与促进业务增长。
根据Mordor Intelligence的数据显示，人工智能在2020年的食品饮料市场中应用价值达到30.7亿美元，预计到2026年将达到299.4亿美元；而在2021-2026年的预测期内，复合年增长率将超过45.77%。
简单来说，人工智能 （AI)）是指可模仿人类智能来执行任务，并基于收集的信息对自身进行迭代式改进的系统和机器。
AI具有多种多样的形式，例如：使用AI更快速高效地理解客户问题并提供更有效回答的聊天机器人；使用AI来解析大型自由文本数据的智能助手；可以根据用户的观看习惯自动推荐喜好内容的推荐引擎。
AI更多的是一种为超级思考和数据分析而服务的过程和能力，而不是一种格式或功能。
在不少人看来，AI意味着高功能的类人机器人即将接管世界。事实上，AI的初衷并不是要取代人类，而是大幅增强人的能力和贡献。这一特点使它成为了现代企业的一项非常宝贵的资产。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过计算机技术来实现人类智能的技术。它包括了一系列的技术和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，以及相应的硬件设备和系统软件。
人工智能技术已经广泛应用于许多领域，包括医疗、金融、交通、教育、制造业、能源等，为人类带来了巨大的便利和效益。但同时也带来了一些新的挑战和风险，如数据隐私、失业风险、人工智能决策的公正性等，需要社会各方面共同关注和解决。
1、食品生产和加工：人工智慧可以用于食品生产和加工过程的自动化和优化，例如自动化生产线、预测质量问题、优化产能。
2、质量控制：人工智慧可以分析食品的成分、营养价值、口感等，以及检测食品的质量问题，从而帮助农产品提供高品质。
3、个性化营销：人工智慧可以分析客户的购买历史、喜好和偏好，并为他们推荐合适的产品和促进营销活动。
4、餐厅运维：人工智慧可以利用于优化餐厅的运维，例如预测菜品销售量、管理库存、优化员工排班等。
5、食品安全监测：人类智能可以对食品进行追踪和检测，发现可能存在于的食品安全隐患，从而帮助保障公众的健康安全。
6、个性化餐饮：人类智能可以根据顾客的口味、饮食习惯、过敏史等信息，提供定制化的餐饮服务，为顾客提供戚提供更添。
7、新产品研发：人类智能可以分析市场趋势和顾客需求，辅助食品饮料企业开发新产品，提高企业的竞争力。
总而言之，人工智能在食品饮料行业的应用非常广泛，可以帮助企业提高效率、降低成本、提高产品质量和提供更好的效果。
1、提高产能：人工智能可以自动化生产线，降低产能，同时提高产能和产品质量。
2、优质产品质量：人工智慧可以通过分析食品成分、营养价值、口感等信息，优质产品配料和工艺，提供优质产品质量。
3、个性化营销：人工智慧可以根据客户的采购历史、偏好和行为，为其他推荐合适的产品和促进营销活动，提供高额销售额和客户满。
4、现实智能餐厅运营：人工智能可以和自动化餐厅运营，例如预测菜品销售量、管理库存、优化员工排班等，提携餐厅。
5、食品安全监测：人类智能可以对食品进行追踪和检测，知道可能存在的食品安全隐患，帮助保障公众的健康安全。
6、提高研发效率：人工智慧可以快速分析市场趋势和顾客需求，辅助食品饮料企业开发新产品，提高研发效率和降低左右。
7、个性化餐饮服务：人类智能可以根据客户的口味、饮食习惯、过敏史等信息，提供定制的餐饮服务，为顾体更提供。
总而言之，人工智能的应用可以帮助食品饮料企业提供更高的效率、降低成本、提供更高的产品质量和提供更好的服务。
如果将食品行业的供应链纵向整合，不难发现，从农业耕种的上游，到加工研发的中游，再到消费落地的下游，人工智能渗透当中的应用场景不仅多样多变且可塑性极高。
接下来，我们将结合海内外市场中优秀的企业案例，为大家解析当前人工智能为整个食品技术供应链带来的无穷机会。
针对上游端，人工智能目前的发力点集中农业，尤其是在精准化智能农业上，具体可细分为以下方向：
·作物监测：通过分析卫星、无人机图像和传感器数据监测作物健康状况并预测产量，进一步优化生长条件。
来自瑞士的Gamaya公司创立于2014年，目前共融资2000 万瑞士法郎；去年9月宣布与先正达（Syngenta AG）合作推出全球首个针对线虫病害的商业数字诊断解决方案。该独特且首创的技术将成为其数字技术平台CROPWISE的一部分。目前公司面向甘蔗农户开发的先进数字农业解决方案CaneFit，由人工智能与遥感技术支持完成，能有效提高农户运营效率，优化作物投入的应用，提高每公顷土地的生产力。
总部位于阿姆斯特丹的Connecterra，致力于成为全球乳制品行业的AI助手。该公司的数据平台由传感器和人工智能提供支持，将原始数据有效转化为效率洞察建议，帮助乳制品价值链中的客户做出明智决策，从而促进更高效、高产和最终可持续的乳品运营。
·农场自动化：人工智能可用于在田间驾驶机器人，主要用于收割作物和控制杂草。
位于美国加州的农业技术和机器人公司Farmwise推出的一款自动机械除草机，可将尖端的计算机视觉集成到轻巧的开放式耕耘机框架中，由视觉系统（AVS）提供支持，该系统是相机、照明和计算元件的高性能、紧密集成的组合；再加上先进的机器学习和驱动控制软件，可实现可靠且一致的亚英寸除草精度。
它主要通过收集全球消费者偏好数据，基于喜好特点创建新的配方以及膳食计划。这是一个相对而言新颖且年轻的方向，但在当前食品行业对于平衡成本、加工和口味的要求愈发复杂的环境下，其发展前景是较为良好的。
另一方面，人工智能应用于食品研发的垂直领域之一则是近年来尤为火热的赛道：替代蛋白。
作为解决环境资源问题，维持人类与自然平衡的最优解，替代蛋白成为当前一种全新的蛋白质供给方式，重塑着全球现有的蛋白质供给系统，人工智能较大程度上推进其发展，主要可细分为以下方向：
·成分开发：在过往受技术限制的问题，大自然现存的许多植物仍然没有被“完全开发”，当中可能存在各种各样可塑的成分或结构特性，能够应用于创造更优质的植物蛋白产品。
由Jeff Bezos等人创立的智利食品科技公司NotCo，凭借其已获专利的人工智能平台Giuseppe，加速植物基行业发展，致力于寻找动物蛋白的最佳植物性替代品。在去年的12月中旬，它已经完成由Princeville Capital领投的7000万美元的D1轮新融资。
这个名为Giuseppe的专有人工智能（AI）平台，为肉类和乳制品替代品的配方带来了新的高度，它能通过爬取大量植物原料数据，从分子水平上分析各种蛋白质结构，为每一种匹配出来的植物基配方打分并进一步提出优化建议。
NotCo正在研究的一个重要领域就是蛋白质结构预测，该公司表示，在食品领域，了解蛋白质结构是非常重要的。动物产品中的许多功能特性来自蛋白质的结构，因此，要想提出具有相同行为的植物产品，目前唯一的办法是借助人工智能加深了解蛋白质的三维结构，了解在蛋白质随着不同过程变性的过程中，结构如何随时间而变化，从而更好地构想植物基食品开发配方。
·合成生物：该方向主要是围绕替代蛋白的其中一项生产技术——精密发酵，即从微生物中“重建”人们所需的蛋白质并扩大生产规模。
去年11月底，全球原料供应商ICL Food Specialties宣布与Protera Biosciences合作，此次合作建立在ICL于2021年通过ICL Planet Startup Hub对Protera进行投资的基础上。此次合作，ICL和Protera将使用精准发酵开发和推动可持续蛋白质成分的商业化，还将改善植物基食品应用中的感官特性。
据悉，Protera正在通过名为madi的人工智能深度学习平台提升影响力。该平台可以预测和匹配植物蛋白质的结构和功能，能够从超过15亿可食用蛋白质序列的数据库中智能设计蛋白质，并应用到精准发酵来生产它们。
这些研究成果可以满足消费者对食品标签上简单成分清单的需求。除此之外，该平台还可以发现未开发的高性能植物蛋白，这些新成分可以取代基于植物蛋白的质构剂、稳定剂、防腐剂等。这种简化植物蛋白开发和生产的方式将使植物基替代变得更加容易。
·生物反应：该方向针对细胞农业为主，该领域的许多公司都有示例产品，但没有一家公司有能力扩大生产规模，初创公司正试图通过创建人工智能生物反应器来加速这一过程提升生产效率。
成立于2018年的食品科技公司Future Meat Technologies，旨在开发一个针对植物肉类产品的分销平台，实现可持续成本效益农业的愿景，满足子孙后代对蛋白质的需求。其中关键的生物反应技术是基于创始人、来自耶路撒冷希伯来大学的Yaakov Nahmias教授的一项研究。
Nahmias发现，荷兰科学家Mark Post（现为Mosa Meat的联合创始人）于2013年发起的第一个由细胞培养物制成的植物汉堡项目失败的最大原因是来自，所有优化生产的努力都有自然的局限性。由于驱动细胞生长的自然发酵过程会产生大量氨和乳酸等废物，当它们在生物反应器中积累时自然会导致细胞死亡。
当他思考时想到了一个方法：在自然界中，肝脏会将污染物过滤出体外。也许这可以在实验室中复制？于是乎Nahmias设计了一个基本上具有同等功能的人工智能系统，实现生物反应器中自主去除氨和乳酸等废物。
在2021年12月的最近一轮融资中，Future Meat 筹集了3.47 亿美元的B系列资金，其投资者包括泰森食品和ADM。
下游端，人工智能的应用更多地是服务于促进产品接近消费者，涉及各种方面，包括：食品质量和安全控制、供应商和零售商之间的数据共享（寻找消费痛点）、B2B市场（2023年投资者和创始人感兴趣的关键领域之一）、供应链优化、减少食物浪费等。
Butter由Winston Chi和Shangyan Li在2020年疫情期间联合创办，是一家提供食品分销智能管理平台的初创公司。
由于许多中小型食品分销商仍在用纸笔管理库存这种落后的方式，不仅无法为企业提供相关决策数据，可能导致客户流失，而且无法满足美国食品和药物管理局提出的对“可追溯性”的要求。
针对以上问题，Butter设计了一款多合一的人工智能食品分销业务操作系统，帮助食品分销商经营业务、记录库存周转、遵守食品安全合规要求。Butter还能满足美国食品和药物管理局对食品“可追溯性”的最新要求。在新法规出台之前，只有牡蛎等少数产品有着严格的可追溯性规定。但现在的新法规对30多个类别的食品都做出了可追溯性要求。
研究表明，美国每年约有40%的食物被扔掉，Project Drawdown也将减少食物浪费列为遏制气候变化的首要手段，食物浪费问题导致很多食品杂货商损失惨重，并对环境造成重大影响。
使用Afresh的食品杂货商表示，Afresh可帮助将新鲜食品的销售量提高3％，将店内食品浪费减少多达50％，并将毛利率提高4%。在2022年底统计，Afresh帮助零售商减少约3400万磅的食物浪费。
Spoon Guru是一家总部位于伦敦的全球AI营养技术初创公司，它开发了一个独特的Health & Wellness平台，以满足具有特定饮食要求或健康目标的个人。
据悉，Spoon Guru将人工智能和机器学习与营养专业知识相结合，使食品零售商能够根据每位消费者独特的饮食、健康和保健需求，为他们提供高度个性化的体验。
该平台每天处理数十亿个数据点，分析每种成分及其营养价值，为每种产品或食谱分配适当的饮食标签，从而能够轻松搜索和准确过滤大型非结构化数据集，以提供相关选择。
国内市场以个性化定制营养品牌LemonBox为例，以“定制化”为核心亮点的LemonBox，是一个依靠专业算法技术与营养师团队，为消费者提供定制化营养方案的DTC（Direct-to-consumer）营养健康品牌。
LemonBox内核是一家健康大数据科技公司，品牌以定制维生素为载体，提供数字化的健康解决方案。它以数字化营养科学的品牌理念，为用户提供私人营养解决方案。用户完成健康问卷，即可得到AI营养师的专业建议，以及按月定制的每日营养补充包。
基于精准营养背后的数据支撑，目前LemonBox的产品也从定制延伸到了更丰富的产品形态，精准满足用户更多元的需求，渠道也打通了微信小程序、抖音、天猫、京东等多个平台。
过去几年，对于人工智能技术应用于食品、餐饮行业，许多人总是抱有怀疑态度，质疑其可实施性以及消费者的可接受度。但随着新冠这场“黑天鹅”事件的突如其来，或多或少地催生了“远距离社交”、“劳动力短缺加剧”等众多社会问题，而人工智能技术恰恰很好地解决了这些问题。
因而，人们开始更加关注人工智能如何影响食品行业，甚至更多其他行业。在上文中，我们已经介绍了海内外不少已经开始灵活应用人工智能的企业，但仍然存在许多公司还在谨慎地考虑着AI的优点或缺点。
在食品行业，供应商有着很大的议价能力，因为他们对生产过程至关重要。另一方面，消费者也有很大的选择权——他们可以选择不购买产品，或者在不同的产品中作出选择。
随着人工智能辅助食品生产的市场迅速增长，其具备提高食品生产效率和准确性的潜力也在不断吸引企业入局，但背后高昂的成本也在一定程度上阻碍了它变得更加广泛。
大部分行业在应用人工智能技术时的成本都颇高，因为无论是前期的系统开发，还是后期的平台运营维护，都需要大量人力、物力的投入。换言之，人工智能想要在食品行业实现普及化，打破成本门槛是首要。
然而，人工智能对食品行业更为重要的潜在影响之一，在于它有可能使目前由人类工人执行的工作全面实现自动化。
这就意味着，随着公司采用人工智能技术，可能会导致食品行业出现大量工人失业的问题，大规模的失业难免造成社会动荡，“机器是否会取代人类”的问题将再次被提上议程。
但是，不要忘记这项技术能帮助人类从繁琐基础的工作中解放出来，就能为更重要的任务创造时间，换言之它也将创造更多高新专业技能方向的就业机会。
食品行业是世界上最重要的行业之一，它负责每天为数十亿人提供食物。与此同时，该行业也面临着用更少的资源生产更多食物的巨大压力。
为了应对这一挑战，许多公司正在求助于人工智能。然而，物极必反，如果食品行业全面依赖人工智能就会造成许多风险。
最大的风险之一是人工智能可能做出不符合消费者或环境最佳利益的决定。例如，如果一家公司使用AI来优化其生产流程，可能会导致食物营养减少或环境污染加剧。
另一方面，也会存在公司将使用人工智能来操纵消费者行为的风险。例如，一家公司可能会使用来自社交媒体的数据来针对易患肥胖症的人针对性投放不健康产品的广告，或者一家公司可能会使用人工智能生成的风味特征来创造令人上瘾的产品，让消费者再次光顾。
人工智能的潜能越大，企业需要背负的风险与责任也越大，全盘接受显然是行不通的，相反应该更加理智谨慎地对待人工智能的应用，更多地以消费者角度出发考虑，从人类与数字能力之间实现相辅相成，通力协作。
人工智能具备高度自主学习能力，但同时也缺乏对外透明度，以至于人们常常难以理解究竟人工智能是如何做出决策的，又是基于什么理由做出决策的；此外食品行业受到社会严格监管，人们也会担心人工智能的决策是否满足遵守法律法规的前提，以上种种都容易导致企业难以建立起对人工智能的信任。
另一方面，在信息滥用愈演愈烈的当下，消费者也容易对人工智能输出的各项数据持怀疑态度，他们不仅顾虑数据的收集方式是否合法合规，也对人工智能系统为数据安全所做的工作是否全面而感到担忧，更为关键的是他们不清楚数据的具体用途以及去处，这些忧虑都一定程度上限制了消费端对人工智能的可接受度。
目前，这不是一个我们能回答的问题。但我们当下的每一个作为、每一步行动，都将决定今后我们能否与这个近乎无所不能的技术工具实现和谐共存。
说到底，人工智能的灵魂在于人，在于挖掘人类创造力的无限可塑性，我们仍然十足期待在不久的将来食品行业有更加融合、更有创意的AI算法产品的诞生。
3、人工智能将如何颠覆食品技术？预计其在食品饮料中的价值3年后将近300亿美元-生辉Agri Tech
4、在冬奥餐厅放大招的AI，会成为食品行业的神助攻吗？-FBIF食品饮料创新
5、透过全球最值得关注的技术展CES，捕捉食品技术的未来轨迹-FDL数食主张
本文由FDL数食主张 （ID：foodatalink）原创首发，作者：阿戳，版权归原作者，已获得授权转载。
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