作为全球最大的食品饮料公司，雀巢是行业中申请AI应用专利最多的公司之一。雀巢首席技术官Stefan Palzer认为，作为一家全球食品公司，雀巢的目标是更快、更高效地工作，同时确保有关解决方案能适应各地环境和个人需求。另外，随着食品系统面临压力，雀巢必须找到能在口味、营养、可持续性和可负担性之间平衡的方法。

“这就是AI和数据科学的用武之地。”Stefan Palzer说，AI为雀巢的研发能力提供了补充，帮助公司有效地处理稳步增加的复杂性，并提高了创新过程的有效性和效率。例如，聊天机器人等工具可以通过执行各种任务、创建个性化内容以及确定复杂问题的解决方案，来提高生产力和创新过程。

“在雀巢，我们在全球研发组织中寻找数字化机会，希望能利用AI完成预测分析。”Stefan Palzer说，这让公司更快地将点点滴滴联系起来，获得有价值的见解，并为目前和未来持续提供新发现。

不少食品公司还利用AI寻找“空白”，为创新突破蓄能。对于法国食品公司达能来说，AI最新的应用之一是能帮助发现食物中的新营养素，并进行验证。在2020年，达能北美公司宣布和生物科技企业Brightseed合作，后者利用其AI平台来分析关键植物成分的健康益处。通过在AI平台对植物营养素进行索引，验证临床和生物试验中的发现，两者可以将专有发现商业化。据介绍，目前只有不到1%的植物营养素得到了鉴定或研究。

百事公司对AI的应用也有类似体现，用该公司的说法是使用AI来加速增长，方法是在考虑新产品类别时识别“空白”，包括分析消费者的情绪。例如，通过AI助力，百事公司在不到一年的时间里推出了“Off The Eaten Path”海藻零食，用6个月时间推出了声称含有增强免疫力成分的“Propel”品牌饮料。

拥有梦龙、家乐等品牌的联合利华，则利用AI优化产品组合，以推动业务增长。通过使用数据驱动技术，联合利华优化了在实体店货架和电商中的陈列，当中涉及SKU简化的过程，即确定特定商品是应该保留在货架上还是应该停产。具体来说，联合利华利用相关工具处理数据并根据对客户（零售合作伙伴）、消费者（通过查看购物者实际购买的商品）和联合利华（它是否推动盈利增长）的利益，建议哪些SKU需要下架、观察、保护或发展。

“这个功能汇集了我们的客户、购物者和企业的观点，以做出更好、更快的决策，从而为我们的业务和客户创造增长。”联合利华全球副总裁Morgan Vawter说。

在食品分析领域，以色列AI食品分析公司Tastewise通过筛选大量在线数据以辅助判断当下的消费趋势。该公司整合了超过220亿次社交媒体互动、超过500万份家庭食谱和超过100万份餐厅菜单，“海量数据”+“AI分析”使其更好地为消费品、香精公司和原料供应商提供解决方案。2022年12月，Tastewise与Givaudan Marketing & Consumer Insights团队针对“回答客户简报”项目进行合作，成功助其调研时间缩短10倍，回答简报数量增加3倍，同时带来额外的业务增长。

在农业生产领域，AI的应用更为广泛。随着现代信息技术与农业的深度融合发展，AI农业正在成为中国农业的新赛道。

在河南兰考葡萄架乡杜寨村蜜瓜产业基地，百度联动河南省政府、科普中国等打造了一场助农直播，一位“神秘人”展示了高超的听声识瓜、辨别虫害等技能，她就是百度的AI“探索官”度晓晓。

“俗话说得好，瓜挑得好才能留住回头客。很多人挑瓜的时候会通过拍瓜听声音判断熟度，AI数字人也能帮忙挑瓜吗？”助农直播主持人问道。

“当然啦！”度晓晓回答，“我之前尝试过挑西瓜，通过AI大脑智能分辨，仅靠听声音就能知道西瓜熟没熟，今天我也来试试蜜瓜。”随后，主持人和嘉宾拍击了5个不同熟度的蜜瓜，仅仅2秒钟，度晓晓就分别判断出生瓜与熟瓜，还辨别出了干扰项，令现场嘉宾惊讶不已。

据介绍，度晓晓的挑瓜能力依托百度飞桨EasyDL平台中的声音分类模型，前期只需对不同成熟度瓜的声音进行采集和分类，把声音数据上传平台进行模型训练，就可以形成AI挑瓜模型。

河南农业大学教授王吉庆介绍，蜜瓜种植过程中，辨认病虫害对生产防病十分重要，然而辨认起来却很有难度，无法精准判定是细菌性病害还是真菌性病害。杜寨村村支书李永建拿出一张粘有害虫的黄色板子，考验度晓晓鉴别病虫害的能力。

“这个是白粉虱，又名小白蛾子，是一种世界性害虫，我国各地均有发生，是菜地、田地、温室大棚种植作物的重要害虫。”短短1秒钟，度晓晓便给出了精准答案。据了解，在AI技术基础上，数字人自动识别常见虫害精度达到90%，不仅能第一时间发现害虫、降低损失，还能有针对性地调整农药、化肥配比与投放，有效进行虫害防控。

“鉴瓜、识别瓜果病虫害是瓜果培植过程中至关重要的能力，更让我们兴奋的是，AI数字人还能快速数出瓜果数量，大大节约了农民时间，让种植更高效，省时又省力。”李永建说道。

度晓晓拥有的强大“超能力”，要归功于百度的AI产业级深度学习平台——飞桨。目前，飞桨已具备显著标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，应用门槛持续降低。

位于北京市大兴区长子营镇的现代化水培植物工厂，新鲜蔬菜正在蓄力生长。农业专家李开介绍，植物工厂应用百度视觉技术和深度学习算法，实现自动识别蔬菜生长状态和克重，只需通过拍摄的图片就能判断蔬菜重量，进而判断蔬菜生长是否健康、能否采收，自动化识别效果准确率高达95%以上；使用百度飞桨上的目标检测模型，可自动识别黄蓝背景板下的小菜蛾、白粉虱、潜叶蝇、蝇四类常见昆虫，精度达到90%，便于第一时间发现害虫，降低损失。

“以前农业专家一个人只能照看20亩地，应用AI技术后，一个人能照看60—100亩地，工作效率提高3—5倍。”李开说，“相比传统大田种植，智慧植物工厂能节水90%，产出的蔬菜绿色无农药。”目前，智慧植物工厂应用百度飞桨AI技术的系统正持续落地全国各地智能温室中，不仅能提升从业人员工作效率，也极大保障了食品安全。

百事公司的全球高管表示，对于AI来说，2023年将是“充满希望和专注”的一年。这是不是意味着AI可以完全替代人类？

事实上，许多食品企业在应用中也都给AI划出了“边界”。

“我想强调的是，AI或机器学习并不能取代我们的自然智能或人类智能。”Stefan Palzer认为，它只是协助研发团队开展工作，使研发人员能够在复杂的创新环境中做出明智的决策。

对于似乎能给出SKU“生杀予夺”建议的AI，联合利华方面强调，这个系统是一个高度先进的数据驱动平台，但它仍然需要人性化，最终决定权在市场团队。而市场团队可能会决定保留表现较差的SKU，例如这个SKU可能是最近才推出的。

百事公司首席战略和转型官Athina Kanioura也表示，AI的使命是推动公司获得新一波的增长，但要在人类体验的背景下进行。她强调，无论AI在百事公司的什么领域内使用，所有员工都在同一个“负责任的AI框架”下运作。

她说，该公司有一个人人都要遵守的AI框架，从如何设计系统到如何输入数据、处理模型、在模型运行时审计模型，最后到后期处理，相关的原则适用于团队中的每个人。百事公司还有一个委员会，以确保这个过程在整个组织中以一致的方式运行。

对于农业生产而言，外界不确定性是影响最终收益的大难题。对于农作物而言，在生长过程中一些小失误极有可能是致命的，犯错之后即使补救往往也难以挽回产量。事先估算不同方案、减少操作疏忽、提高可靠性，人工智能的优势成为农业未来发展的最佳选择。

北京极星农业总经理徐丹介绍，AI作为数据模型，出错概率较小，面对规模化、标准化生产，某种程度上比协调人工团队更为可靠。同时，徐丹还将农业AI比作自动驾驶AI，可以辅助人们避开危险、及时提醒纠错。

“这并不意味着完全将‘方向盘’交给AI。”徐丹认为，经验丰富的农业专家仍然无法被代替，AI可以让他们减轻日常工作负担。在具体实践中，人机协作、相互训练，双方都可受益。

内容来源：《中国食品报》（2023年2月21日2版）

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