文：Miriam  

來源：Foodaily每日食品（ID：foodaily）

自從去年11月Chat GPT橫空出世，人工智能技術在全社會掀起新一輪熱潮。智能對話、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。甚至有網友戲稱“不知道做啥飯，讓人工智能給我出個菜譜吧”，輸入現有食材和想要的口味即可生成個人專屬“佳肴”。

圖源：小紅書

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在輔助產品開發、提高生產效率、管理安全風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的價值為44.9億美元，預計在預測期內將保持45.4%的年均增長率。

圖源：Polaris Market Research

隨著人工智能滲入到食品產業的方方面面，如何看待AI在食品領域的積極作用與負面影響，也成為當前產業界、科學界的討論熱點。今年5月在美國進行的一項在線調查顯示：61%的受訪者認為人工智能會對人類構成威脅，僅有22%的人保持積極態度。

日漸成熟的人工智能究竟為食品行業帶來怎樣的變化？AI面臨的挑戰與質疑，會不會影響它在食品產業中的推進？當前尚處于探索中的AI新應用，又將為食品行業勾勒出怎樣的未來畫卷？

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設計配方、創新口味、繪制包裝：AI無所不能？

食品與飲料公司正在借助AI技術加速包裝食品開發、原輔料創新與包裝設計。在開發速度、創意新穎度、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發的能量飲料HELL ENERGY上市。該款飲料在配方設計、口味評估、安全性管理、營銷等每個環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，AI創造了三種風味，并利用紐約一家公司的技術對口味進行微調和數字化。

通過分析能量飲料成分、銷售數據、消費者反饋、營養健康研究和行業趨勢等相關數據，AI可以優化產品的營養標準。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尚的美感，令品牌形象與人工智能自身的數字風格協調一致。新品經過嚴格的質量控制，在盲評中獲得出色的成績，進一步驗證了人工智能的非凡能力。

另一個引發行業關注的AI產品則是今年6月8日，由日本札幌啤酒廠和 IBM 日本公司聯合推出的首款使用人工智能開發的含氣酒精飲料Salty Plum。在開發過程中，被命名為N-Wing Star（新翼之星）的AI系統對現有170種產品進行分析，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

實際上，AI“涉獵”的不光是飲品。早在去年10月，卡夫亨氏就發布了基于AI技術開發的植物基奶酪NotCheese。產品由水、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味與質地，卡夫亨氏與智利科技公司NotCo合作，借助NotCo創建的人工智能程序Giuseppe，在包含30萬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的廚師進行人工感官測試，以確定AI配方與動物乳奶酪的吻合程度，并不斷向 Giuseppe 提供反饋，指導Giuseppe如何改進產品。在反復試驗和人機合作下，最終創造出口感逼真、營養密度也相差無幾的NotCheese。據了解，這款植物基奶酪去年在美國克里夫多蘭進行了為期8周的測試，取得銷量第一的優異成績。

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發。

就在今年7月初，加州合成生物學公司 Shiru 宣布其基于人工智能開發的第一種食品成分OleoPro?實現商業化。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，同時提高植物肉的加工性能。

圖源: shiru

Shiru 公司搭建了一個人工智能平臺 Flourish，包含自然界中發現的近4.5億種蛋白質的結構數據。Shiru 的生物化學家和計算生物學家通過人工智能和生物信息學在不到 3 個月時間里掃描并篩選了近萬種配方，最終確定出植物蛋白分子的精確結構。這些分子具有與動物脂肪“抓油”結構類似的獨特結構，能與油結合產生結構化脂肪。

為了提高植物肉產品的食用體驗，芬美意在2022年7月創造出第一款用AI制作的香精。通過與微軟合作，芬美意利用自有的原材料數據庫，找到各種風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香精通過提供準確的配方構架起點，加快并改進調味師的創作過程，可以比以往更快地創造出定制的感官體驗。”

圖源：GettyImages

在包裝設計方面，AI更是得心應手。

6月13日，在“杭州亞運會倒計時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。產品以AIGC技術輔助包裝設計，通過“科技感、自然生機、東方美學、未來感、極簡和童真”6個關鍵詞，讓傳統古典美與前沿科技充分碰撞，給消費者帶來全新視覺體驗。

圖源：伊利

5月10日，王老吉以“中國風”為主題，推出飲料行業首批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、飛鳥等傳統國風元素，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”的設計開發使用了包括ChatGPT、文心一言在內的多款主流AI產品。

圖源：鐘薛高

除了提高研發效率和精準度外，目前全球范圍內，人工智能在食品基礎科學、農業生產、消費者行為分析、生產控制、供應鏈管理和零售渠道等方面有許多尚未大規模商業化的研究正在如火如荼地進行當中。

1、智慧農業

與傳統農業相比，智慧農業由于人工智能的參與能夠對種植的產前、產中、產后階段進行全局優化。借助AI技術得到的精確數據，能夠給農民提供資源配比最大化的建議和意見，從而更好地掌握每一次播種、澆水、施肥，實現農作物最大產出量。國內外不少院校等科研機構在致力于農業與人工智能的應用，便利億萬農業從事者。在機械作物和農業自動化領域，收割機器人領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，可以自動識別對象并成功完成采摘。

在未來，農業工作者還可以在最佳的生長因子下培育出更好的食物。美國Sentinent公司就發明了一種可以創造羅勒生長條件的系統。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，雖然僅在實驗室層面取得了一些進展，但Sentinent正在尋找制作完美食物的特定“成分”，以更好地適應未來農場所需。

圖源：analyticsinsight

今年6月，英國農業收割領域的自動化技術公司UPP開發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上，在拖車上將葉和莖分離。收割的花椰菜被加工成新型蛋白質，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。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在訪問這些數據后做出決策，警報信號就會反饋給食品生產企業。

圖源：inimitablee.wordpress

愛爾蘭技術開發商Bia Analytical將快速蒸發電離質譜法 (REIMS) 與AI技術結合，能夠快速進行肉類真實性分析。在Foodaily看來，引入AI并不會改變檢測步驟與分析判據，但會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商或零售商提供肉質測試結果的技術已被申請專利，也許很快就能成為肉類食品管理體系中的重要角色。

此外，通過圖像識別和機器學習算法，研究人員正在開發能夠自動檢測食品質量和安全性的系統，包括識別食品中的有害物質、檢測食品中的微生物污染。2022年10月，瑞士研究人員開發出一種基于AI和算法驅動的應用程序，利用紅綠藍深度圖像進行食物分割、識別與體積估計。AI算法使用兩張圖片或一段短視頻來創建膳食的虛擬 3D 圖像，估計體積，然后分析其營養價值。

機器學習同樣可以預測食品加工程度。今年5月，哈佛大學與美國東北大學合作開發出一種可預測任何食品加工程度的機器學習算法工具FoodProX。研究人員將食品中的關鍵營養素數值輸入經過訓練的FoodProx中，通過跟蹤一個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。

傳統的市場營銷手段已經不能滿足企業需求。利用AI技術對消費者行為進行精準分析和預測，成為企業制定更加有效市場營銷策略的重要手段。

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，旨在收集各類商業場景中的消費者感知、洞察并進行實時產品推薦。

Aroma Kiosk結合了一個界面簡單友好的觸摸屏，與奇華頓最先進的人工智能算法 ATOM 2.0和 VAS 技術相連。消費者聞聞并評價不同的香氣特征，然后使用基于人工智能的算法將數據轉換為個性化的風味偏好。

圖源：foodanddrinktechnology.com

印度Clootrack Software Labs公司開發的Clootrack 是一個基于人工智能算法驅動的數據分析平臺，旨在通過基于深度學習和可靠數學模型的人工智能算法來實現對品牌認知的實時評估。Clootrack可以從廣泛的數據源中獲得開放式的客戶對話，可為企業和高風險決策者設計、執行更有效的策略、產品改進以及更好的客戶服務和營銷。此外它還可以通過分析客戶對話來辨別客戶的正負面情緒，可以更深入了解客戶需求，帶來更好的客戶體驗。

圖源：martechseries.com

加工產線也是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流程，降低生產成本，讓他們更好地了解他們的工廠，從電力到自動化再到數字化準備。

圖源：oboticsandautomationnews.com

值得注意的是，這些仍處于實驗室開發或小規模試用階段的AI新技術，能否走向更大的商用市場，推動食品產業的智能化革命，不僅取決于技術本身的成熟度和應用成本，也取決于各個產業鏈條上的企業、機構擁抱AI的決心和勇氣。

任何一項新技術的出現，都帶有兩面性。AI也不例外。

早在2019年，微軟聯合創始人、知名慈善家比爾?蓋茨就指出：AI技術“類似于核能與核武器，既危險又有前途”。當下，大量報道在列舉AI崛起導致一些職業工種面臨消失的風險，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、咨詢決策、創意設計等傳統腦力工作領域，AI正展現出強大算力與設計能力。

AI給人類社會帶來的新挑戰，遠不止人工替代這樣簡單。

美國商業研究公司Everest Global Inc.,在2019年發布的AI應用報告《Recalibrate Your AI Impact – Insights From 230 AI Use Cases Across Industries》中指出：82%的企業很難將AI系統擴展到公司運營和業務層面，并獲取有價值的商業結果。究其原因無外乎：不能跨業務部門交互共享的大量的“數據孤島”、掌握AI系統運行所需的員工培訓成本、沒有構建與AI系統相適應的運營策略、管理層對AI缺乏理解和信任等等。

圖源：everestgrp.com

跳出企業應用過程中遇到的實際問題，站在整個人類社會層面看，AI面臨的挑戰則更讓我們深思。

第一個挑戰是如何確保AI系統安全可靠。隨著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的錯誤或事故。

例如，AI無人機測試失控，試圖“殺死”操作員；AI自動化網絡攻擊甚至控制核彈發射井......過去幾個月里，AI在軍事領域頻頻出現的“失控”傾向，不斷加重著全球各界對AI風險的擔憂。

第二個挑戰是如何確保AI系統公平且公正。AI系統通常依賴于現實世界的數據，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，偏差就會多次重現，可能讓結果“謬之千里”。當“基底數據”有問題，由此做出的預測或商業決策又有多大的可信度呢？

第三個挑戰是使用AI時的的道德約束。例如，人類可以通過訓練AI進行欺騙來獲得普遍認可。大眾汽車開發了一項編程功能，該功能使得他們的發動機只在被監控時才會減少排放。AI成了少數企業、少數人獲取不當利益（評價）時的“作惡工具”。

圖源：enisa.europa.eu

上述挑戰是任何應用場景都會碰到的問題，依此類推：食品行業中的AI也并非只有美好的一面。

AI可以用來創造更高效、更環保的食品生產方法。但如果監管不當，也可能適得其反——運行一種對環境更具破壞性和能源密集型的加工方法。AI也可以創造新食品，而這些食品是否一定對人類健康有益？產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所學習的海量數據都是有用且真實的？如何讓AI的輸出符合現有的道德規范？

此外，過分依賴AI系統，還存在數據泄露（如個人隱私和敏感信息等）問題；AI系統強化了企業各經營環節的數據整合與聯動，也使得任何一個環節的疏漏和失誤都迅速影響到整個企業，此時的AI又成了“風險放大器”。

盡管看上去困難重重，挑戰不斷，AI技術依舊在改變著世界面貌。

客觀、全面地認識一項新技術的優劣利弊，是讓新技術得以長遠發展的必備條件。

坦率地講，目前食品行業正在利用的只是AI的初級能力。在未來，AI帶給食品行業的改變，將超過過往歷次技術革命。它有巨大潛力創造出更科學、更健康的生產力；能最大限度減少制造過程中的人為錯誤，顯著減少加工副產品，降低包裝和運輸成本，營造更綠色環保的產業形象；同時增加客戶滿意度，完成精準到個體的個性化訂單。

食品行業需要熱情擁抱呼嘯而來的AI，盡管它有可能把我們帶向難以預知的遠方。