焦点热文：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

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图片来源：pixabay

自2022年12月推出以来，ChatGPT引爆全网风潮，似乎ChatGPT已经成为人工智能（AI）带来的所有潜在生产力提高和许多问题的象征，继而令人们思考人工智能（AI）将如何改变我们的生活。事实上，它已然应用在了与日常生活密不可分的领域，例如食品行业。

(资料图片仅供参考)

在谈论食品时，AI通常不是首先映入脑海的。但是，通过将AI应用到食品制造过程，公司可以最大限度地提高质量控制效率。根据Mordor Intelligence的数据，食品和饮料市场中的人工智能在2020年的价值为30.7亿美元，预计到2026年将达到299.4亿美元；2021-2026年的预测期内，复合年增长率（CAGR）超过45.77%。

从“土地”到“饭桌”，AI无处不在。

一、上游

农业，特别是在精准农业中，AI可以通过以下方式使用：

作物监测：例如通过分析卫星、无人机图像和传感器数据监测作物健康状况并预测产量，例如瑞士的Gamaya。该公司创立于2014年，总共融资2000 万瑞士法郎；去年9月宣布与先正达（Syngenta AG）合作，推出了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。

销售预测：根据市场的发展情况，帮助农民在最佳时间销售农产品。

投入管理：帮助农民判断作物所需的水量或肥料量。

牲畜监测：监测动物的健康和行为，特别是识别和预防疾病，例如总部位于阿姆斯特丹的Connecterra。该公司的数据平台为两个应用程序提供支持，使整个价值链中的客户能够做出决策，从而促进更高效、高产和最终可持续的乳品运营。其中，面向农民的解决方案Ida for Farmers在18个国家/地区销售；农场顾问应用程序Enterprise已在全球农民和顾问中使用。近日，全球 RFID（无线射频识别）牲畜管理解决方案公司Datamars收购了Connecterra的“Ida for Farmers”。

农场自动化：AI可用于在田间驾驶机器人，主要用于收割作物和控制杂草。例如加州农业技术和机器人公司Farmwise的自动机械除草机，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。

Farmwise的自动机械除草机

图片来源：Farmwise官网

二、中游

AI可用于食品科学的应用转化，例如配方优化。它可收集消费者偏好数据并创建新食谱，以及创建膳食计划。这是一个非常年轻的领域，但非常有前途，特别是对于这个在平衡成本、加工和口味上尤其复杂的行业中。

AI应用于食品研发的垂直领域之一是替代蛋白：

识别自然界中有趣的特性：许多植物尚未被“探索”。有些可能具有有趣的属性，可以用来发展清洁、低碳食品。例如，Live Green用AI寻找植物性肉类甲基纤维素的替代品，而由Jeff Bezos等人支持的智利的NotCo凭借现已获得专利的工具Giuseppe，使用人工智能和机器学习算法来寻找动物蛋白的最佳植物性替代品。

合成生物学，更准确地说，在精密发酵中：从微生物中“重建”人们所需的蛋白质并且扩大生产规模，这一过程可能需要数年时间。多家公司正在设计更快的流程，有的还在概念期，有的已进入半工业规模。在规模上，AI将是一个真正的游戏规则改变者，使任何食品公司都能识别出具有所需特性的蛋白质并予以“定制”，然后在几周内对其进行实验。

管理生物反应器，特别是细胞农业：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智能生物反应器来加速这一过程来解决这个问题。

NotCo官网截图

图片来源：NotCo官网

三、下游

下游的AI更接近消费者，虽然大多数对消费者是不可见的，但涉及许多方面，例如质量和食品安全控制、供应商和零售商之间的数据共享（主要痛点）、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、食物浪费，无论是在零售店（创建某种收益管理，以便在新鲜产品临期面临丢弃时实时调整价格，例如Smartway），还是在餐馆（通过图像识别来检测丢弃的食物，然后修改之后的订购计划）。

另一方面，AI面向消费者的应用可以有：

为了透明：向消费者提供有关所购买（或希望购买）的食品的相关数据；

个性化：分析消费者的健康和饮食偏好，然后定制营养计划。Spoon为此目的测试了让ChatGPT给出特定食谱的能力，结果令人满意。

在上述两种情况下，使用ChatGPT之类的对话式AI工具可以大大提高效率。

AI无处不在。这项技术只是达到目的的一种手段，所有参与者都可以使用它来产生更大的影响，降低成本或提高研发效率。而当该技术面对用户时，它必须是隐形的才能成功——就像ChatGPT之所以成为改变游戏规则的一项产品。

当然，虽然AI对食品技术的影响将是巨大的，但实现起来相当缓慢，因为它还需要适应和协调整个供应链的变化。

参考来源：

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