隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）的出現(xiàn)，食品和飲料（F&B）行業(yè)正在經(jīng)歷一場顯著的變革。Crayon 亞太區(qū) CoE 數(shù)據(jù)與 AI 總監(jiān) Armin Haller 闡明了這些技術(shù)的影響，他說：“AI 正在徹底改變農(nóng)業(yè)實踐并重塑食品和飲料制造業(yè)。
在我們最近的采訪中，Haller分享了他對這些技術(shù)如何徹底改變行業(yè)的見解。我們的對話涵蓋了一系列主題，從人工智能對農(nóng)業(yè)和制造業(yè)的影響到使用這些技術(shù)的道德考慮。
農(nóng)業(yè)和制造業(yè)中的人工智能
Haller指出了人工智能在食品和飲料行業(yè)應用的兩個主要趨勢：一個是食品種植，另一個是食品和飲料制造。
在農(nóng)業(yè)領域，人工智能已被整合到農(nóng)民使用的機器中。Haller強調(diào)了人工智能在農(nóng)業(yè)中的重要性，他說：“農(nóng)民現(xiàn)在可以使用尖端的人工智能集成機械，如配備傳感器甚至激光的自動拖拉機。這些進步使農(nóng)民能夠優(yōu)化資源利用，監(jiān)測作物生長，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)做出明智的決策。
然而，Haller指出了一個重要問題：這些機器收集的數(shù)據(jù)通常會返回給制造商，迫使農(nóng)民回購數(shù)據(jù)以深入了解他們的農(nóng)場。這引起了農(nóng)民的強烈反對。而這正是 Crayon 想要解決的問題——通過使用遙感技術(shù)和無人機將控制權(quán)交還給他們。
“我們有幾個蠟筆項目，實際上是使用這組圖像為農(nóng)民進行大規(guī)模的產(chǎn)量分析，了解他們在某些地區(qū)需要使用的水量。”
在糧食生產(chǎn)方面，農(nóng)民通過使用衛(wèi)星圖像和人工智能模型重新獲得控制權(quán)。在高分辨率圖像上訓練模型并利用免費的低分辨率衛(wèi)星圖像，使單個農(nóng)民、企業(yè)集團甚至整個國家都可以進行大規(guī)模分析。
這些信息對于購買香蕉、獼猴桃、菠蘿或椰子等特定產(chǎn)品的公司很有價值，因為他們可以評估他們采購的農(nóng)民的產(chǎn)量。此外，加拿大、巴厘島或印度尼西亞等國家可以利用衛(wèi)星圖像來確定甘蔗等各種作物的生產(chǎn)數(shù)量和范圍。
在制造業(yè)中，人工智能已被用于產(chǎn)品的視覺質(zhì)量檢測。計算機視覺和相機根據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量對產(chǎn)品進行分析和分類。該技術(shù)可以識別產(chǎn)品的不規(guī)則性，例如尺寸和形狀，確保只有最優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品才能到達消費者手中。
在產(chǎn)品識別和質(zhì)量分析方面，人工智能在兩個主要領域表現(xiàn)突出。一種方法使用傳感器讀取產(chǎn)品上的唯一標識符（例如條形碼），而另一種方法則利用計算機視覺來直觀地分析和評估產(chǎn)品質(zhì)量。這些方法使公司能夠使用人工智能技術(shù)精確地識別產(chǎn)品并分析其質(zhì)量。
除了這些具體的應用外，人工智能在各個行業(yè)都有更廣泛的應用，包括生成人工智能模型和處理文檔。這包括處理發(fā)票、采購訂單和報價請求等任務。光學字符識別 （OCR） 和生成式 AI 的結(jié)合允許從這些文檔中提取相關(guān)數(shù)據(jù)，簡化和自動化文檔處理任務。
知識和技能差距
當被問及最大的挑戰(zhàn)時，哈勒解釋說這是更根深蒂固的。公司可能擁有資源和獲得技術(shù)的機會。但主要問題是里面的人。
與許多其他行業(yè)一樣，在食品和飲料行業(yè)實施人工智能是獲得熟練人才的機會有限。為特定制造商或食品定制 AI 模型需要針對每種情況的獨特專業(yè)知識。例如，遙感需要根據(jù)香蕉或椰子等特定產(chǎn)品量身定制的產(chǎn)品?？赡苄枰煌臉撕灪?/span> AI 模型，并且實現(xiàn)需要數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師。
獲得這些專業(yè)人才是各行各業(yè)的共同斗爭，而來自科技公司的競爭使情況進一步復雜化。幸運的是，像 Crayon 這樣的公司擁有專門的數(shù)據(jù)和 AI 團隊，吸引了這些熟練的專業(yè)人士。將食品和飲料行業(yè)的主題專業(yè)知識與數(shù)據(jù)和人工智能方面的專業(yè)知識相結(jié)合成為一個關(guān)鍵因素。
這種專業(yè)知識和知識的交集是使餐飲公司能夠最大限度地發(fā)揮人工智能和機器學習優(yōu)勢的關(guān)鍵。
尋找彌合這一人才缺口的創(chuàng)新方法是尋求利用人工智能技術(shù)促進其增長和成功的行業(yè)的首要任務。
道德考量
雖然人工智能和機器學習提供了許多好處，但它們也引發(fā)了道德方面的考慮。Haller強調(diào)了在工作場所使用面部識別等技術(shù)時同意的重要性。他還強調(diào)需要遵循負責任的人工智能準則，以確保該技術(shù)不會被用來懲罰員工或侵犯他們的隱私。
Haller提到，“計算機視覺或攝像頭可以到位，以檢查車間工人是否遵守衛(wèi)生規(guī)程。但是，公司必須首先小心您存儲的內(nèi)容以及如何進行檢查。相反，這些員工當然是該公司的員工，他們需要簽署一份協(xié)議，表明他們正在接受衛(wèi)生合規(guī)流程的檢查，但他們在車間沒有被觀察到。
創(chuàng)新與未來趨勢
事實證明，人工智能在幫助人類開發(fā)食品和飲料產(chǎn)品方面很有價值。通過分析成分和風味的歷史數(shù)據(jù)，人工智能模型可以預測和指導設計師更有效地創(chuàng)造新的組合。雖然人工智能在指導產(chǎn)品設計師方面發(fā)揮著重要作用，但重要的是要注意人類的參與仍然至關(guān)重要。特別是風味，需要人類的評估和判斷，因為味道不能僅僅由化學性質(zhì)決定。
人類的定性反饋對于評估產(chǎn)品的口味質(zhì)量是必要的。AI 模型可以協(xié)助評估過程，包括使用生成式 AI 模型來填補數(shù)據(jù)空白。
然而，這些模型的有效性依賴于以前產(chǎn)品的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的可用性，包括有關(guān)成分、風味和消費者反饋的信息。
標記數(shù)據(jù)對于獲得最佳結(jié)果至關(guān)重要，包括有關(guān)成分-風味組合的精確信息以及相關(guān)的質(zhì)量反饋。雖然開發(fā)自動生成完美口味食品的人工智能模型仍在進行中，但當有大量相關(guān)數(shù)據(jù)時，人工智能可以顯著加快產(chǎn)品開發(fā)過程。
人工智能在食品和飲料行業(yè)的整合有望簡化產(chǎn)品開發(fā)。盡管如此，重要的是要認識到在確保口味質(zhì)量方面對人類專業(yè)知識和判斷力的持續(xù)需求。
通過將人工智能模型的優(yōu)勢與人類設計師的知識和經(jīng)驗相結(jié)合，公司可以有效地加快新食品的創(chuàng)造，前提是有一個強大的數(shù)據(jù)集可以從中汲取見解。
展望未來，Haller設想了衛(wèi)星圖像分辨率將取得重大進步的未來。隨著這些改進的展開，在農(nóng)業(yè)中進行更精確的產(chǎn)量預測和質(zhì)量評估的潛力變得越來越可行。有了更好的分辨率，企業(yè)將配備增強的工具來監(jiān)控和分析農(nóng)作物，從而實現(xiàn)更有效的供應鏈管理并減少浪費。
預計這些先進技術(shù)的可及性將隨著時間的推移而增加，從而在可用性和成本方面更容易為更廣泛的企業(yè)所用。隨著衛(wèi)星圖像變得更加精細和負擔得起，它將為小型農(nóng)場和個體農(nóng)民提供機會，利用人工智能模型的力量進行自己的運營。
這意味著不僅大型農(nóng)場和企業(yè)集團，而且中小型企業(yè)都可以利用這些技術(shù)來優(yōu)化其生產(chǎn)流程，做出明智的決策，并最大限度地提高產(chǎn)量。
此外，高分辨率衛(wèi)星圖像與人工智能模型相結(jié)合的可訪問性得到改善，也將使食品和飲料行業(yè)依賴特定產(chǎn)品信息的公司受益。例如，購買香蕉、獼猴桃、菠蘿或椰子等產(chǎn)品的企業(yè)可以獲得有關(guān)他們采購的農(nóng)民的產(chǎn)量和產(chǎn)量的準確數(shù)據(jù)。這些信息使他們能夠做出明智的采購決策，確保穩(wěn)定的供應鏈并促進有效的庫存管理。
隨著技術(shù)的進步和更容易獲得，預計個別企業(yè)和整個國家都可以將其用于農(nóng)業(yè)目的。政府和農(nóng)業(yè)機構(gòu)可以利用衛(wèi)星圖像和人工智能模型來深入了解其領土內(nèi)的特定作物產(chǎn)量和面積。這些數(shù)據(jù)可以為政策制定、資源分配提供信息，甚至可以支持促進可持續(xù)農(nóng)業(yè)和糧食安全的舉措。
給公司的建議
Haller對考慮使用人工智能和機器學習的食品和飲料行業(yè)的公司的建議很明確：擁抱這些技術(shù)，否則就有可能被拋在后面。他強調(diào)，這些技術(shù)可以提高產(chǎn)量，降低風險，提高客戶滿意度，甚至加快新產(chǎn)品的開發(fā)過程。然而，他也告誡公司要注意道德考慮，并確保他們擁有必要的人才來有效實施這些技術(shù)。
人工智能和機器學習正在以多種方式改變食品和飲料行業(yè)。從改進耕作方式和制造工藝到推動創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展，這些技術(shù)將在行業(yè)的未來發(fā)揮越來越重要的作用。
