□ 魯鄒堯 施曉予 北京明略軟件系統有限公司

這是2040年尋常的一天：清晨時分，采摘機器人準備出發了，它今天要完成的任務是采摘5000個番茄。自動識別果實成熟度后，采摘機器人熟練、輕巧地伸出機械手臂進行采摘并將番茄運輸到加工車間。番茄被輕輕地倒在了流水線上，迎接它的首先是一臺攝像機——通過圖像識別，個頭偏小、顏色不夠紅潤、有蟲洞的“同伴”被篩選分流出來。幸運的是，它是一顆優秀的番茄，沒有任何瑕疵與缺陷，經過清洗它被送進了粉碎機。通過對番茄漿的實時在線檢測發現，這批番茄甜度較高，而甜度定級就此自動完成。番茄醬罐裝封瓶后被送上了駛向餐廳的貨車，貨車上搭載的智能冷鏈系統為番茄醬提供了既保鮮又節能的環境。接著，路徑規劃系統結合實時路況，為它們規劃了最便捷的行駛路線。

到了餐廳，已經變身為番茄醬的番茄發現餐廳里擺放著一臺電視機，從屏幕中能夠看見廚房工作人員的操作情況：一位幫廚進入廚房忘了帶口罩，隨即廚師長收到了提醒，找到幫廚并提醒他，幫廚匆匆忙忙帶上口罩后繼續操作手中的工作。番茄看到來來往往的點餐、送餐機器人，當顧客不知道該點哪些具體食物時，點餐機器人會指引顧客選擇想吃的食物類型，結合顧客的身高體重進行分析就能得到一份膳食均衡的推薦菜單。終于，有一位客人選擇了番茄醬，番茄激動不已，自己的使命馬上就能完成了，作為一顆從無人種植大棚里采摘出來的番茄，它對自己的一生感到無比驕傲。

雖然這只是一個想象的故事，但故事來源于生活，而它的實現離不開人工智能技術。近幾年，隨著人工智能的高速發展，其應用場景也愈發廣泛，讓傳統行業如農業、食品行業得益于此并逐漸進行產業轉型的同時，也改變著大眾對其的傳統認知。

1 什么是人工智能技術

人工智能(Artificial Intelligence)，也就是人們常說的“AI”，其早在1950年就被提出，計算機科學先驅Alan Turing將AI描述為：“未來終將有那么一天，人類能夠與機器進行無障礙交流。”AI是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，該領域的研究包括：自然語言處理(natural language processing)，即接收知識、理解知識;知識表示(knowledge representation)，即存儲知識;自動推理(automated reasoning)，即運用存儲的信息回答問題并得出結論;機器學習(machine learning)，即與現有知識的連結，長期、持續地適應新變化;計算機視覺(computer vision)，即感知外界;機器人學(robotics)，即操縱移動對象及與外界的交互等。簡而言之，人工智能就是指讓機器像人一樣思考，像人一樣決策，像人一樣行動。人工智能技術善于收集、分析與闡釋大量的數據，而如此體量的數據是人類窮極一生都無法完成的，所以有人稱“人工智能將引領人類第四次工業革命——智能化”。人工智能可以分為3類——弱人工智能、通用人工智能及強人工智能。弱人工智能可完成包含基礎的、特定場景下的角色型任務;通用人工智能可完成包含人類水平的任務，涉及機器的持續學習;強人工智能則是指比人類更聰明的機器。目前，弱人工智能是人類創造的唯一一種人工智能，它擅長語音和圖像識別，能完成一些簡單的單項任務，如Siri聊天機器人和AlphaGo下棋機器人等。

那么，這些機器人又是如何完成這些簡單任務的呢?這就源于機器學習，其是指讓計算機在不斷獲取更多數據的情況下，隨著時間的推移能夠改善軟件性能的算法。與預先編寫好、只能按照特定邏輯去執行指令的軟件不同，機器學習用算法解析數據，并從中汲取知識與經驗，然后對某些事物做出決定或預測。機器學習算法包括決策樹、歸納邏輯編程、聚類算法及貝葉斯網絡等等，但目前大部分科學家認為模擬人類大腦運作過程的人工神經網絡算法是使機器學習取得進步的最好算法。

2 人工智能在食品行業中的應用

2.1 人工智能在優化生產流程中的應用

目前，人工智能在優化生產流程中的應用主要體現在計算機視覺方面，即通過采集目標圖像進行圖像處理和識別，實現對產品品質檢測、產品分類等功能。

2.1.1 食品分揀

在接收新鮮食品原材料的過程中，分揀程序可以說是最耗時的環節之一。在傳統食品行業中，往往采用人工方法篩選病果、蟲果和異物，但這種做法效率較低，而且有可能造成食品的二次污染。因此，目前有公司正在開發基于計算機視覺檢測技術的食品分揀系統——利用照相機和近紅外傳感器拍攝照片，通過圖像識別技術實現篩選次品與異物，同時應用機器人技術實現物品的自動分揀與包裝。如此看來，人工智能技術在食品分揀系統中的應用有助于解放勞動力，優化企業能耗，提高生產效率并改善產品質量，最終提升食品安全水平。

2.1.2 食品加工

通過對食品加工生產全過程進行監測，采集多個傳感器的數據，構造出基于學習功能的生產過程監測器。該監測器主要通過機器學習、語音識別、視覺識別等方式來分析、調節和改進生產過程中的參數，預測產品質量，從而改進自動設置和調整加工過程的參數。傳統食品由于生產過程中缺少有效監控，僅基于經驗進行產品加工控制，不能按需調整參數，往往導致能源浪費嚴重。利用人工智能優化控制系統對食品生產全過程進行監測，能在保證產品質量和提高生產效率的同時顯著降低企業生產成本，進而提高企業的市場競爭力。

2.1.3 供應鏈管理

目前，國內冷鏈物流的應用較國外而言，覆蓋面較小且效率低下。為了提升冷鏈效率，利用大數據、人工智能算法及機器學習技術進行自動配載，有助于實現物流運輸路線優化，從而大大降低物流成本。此外，人工智能在供應鏈的應用中還可以用來準確預測食品庫存，便于管理定價或食品溯源——跟蹤產品“從農場到餐桌”的全過程，保證食品供應鏈的透明度。此外，對供應鏈的智能管理還有利于提升企業經營效率，降低企業庫存和供應鏈成本。

2.2 人工智能在餐飲行業的應用

隨著人工智能逐漸成為當今的熱點話題，不少餐飲公司也將其融入到自身的服務中，這一做法為他們帶來了不小的收益。一方面，人工智能技術在給餐廳帶來特色服務的同時吸引了更多的年輕顧客;另一方面，其讓餐飲行業實現智能化，而智能化又可以幫助餐飲業節約人工成本，降低經營成本，以及提升管理績效。

2.2.1 產品標準化

以炒菜機器人為例，其通過機器學習、圖像識別等技術能夠模仿食品的風味并進行控制，從而獲得一致性更高的大眾風味。較傳統餐飲業的菜品口味由廚師自身經驗決定相比，炒菜機器人更容易控制調味品用量，且能輕易地做到統一標準化口味，使產品更加精細化的同時也節約了人工成本。

2.2.2 增進消費者洞察

每一家餐廳都有自己的餐廳云系統——可以對當天的盈利進行總結和分析，為餐廳的整體發展方向做出有效指導。對比傳統餐廳，人工智能可以進行全方位的分析整理，然后再為餐廳經營者提出更為合理的管理建議，從而調整餐廳的運營規劃，比如，運用機器學習技術開展用戶關系管理、對人流的監測實現餐廳布局優化等等?？梢?，人工智能如果運用得當，可以在很大程度上提高餐飲企業的運行效率。

人工智能還可以通過大數據和云服務將每一位顧客在餐廳的用餐信息和用餐喜好記錄在數據庫中。餐廳通過人工智能提供的數據來判斷用戶的消費心理，把握消費動向，以便更好地服務消費者，并根據消費者之前的消費記錄智能地推薦菜品，甚至提供更個性化的推薦。人工智能對消費者的管理包括對顧客的分析、鎖定目標顧客、分析目標顧客的潛在需求、精準推送等。

2.3 人工智能在食品安全監管中的應用

正所謂“民以食為天，食以安為先”，食品安全歷來都是舉國關注的重點，然而，不斷發生的食品安全問題反映出我國目前的食品安全監管存在一定的不足。食品安全監管工作量巨大、食品安全事故頻發且原因多變，因此依賴人工的傳統監管模式難以實現對食品安全問題的即時預警和全面有效的監控。而應用人工智能監管模式能適應復雜多變的形式，通過智能檢索、智能代理、專家系統等先進技術可完善對食品安全事件的預警監測，提升政府的監管效率，落實企業食品安全主體責任，保障食品安全。

構建食品安全智能監管信息平臺，利用人工智能的智能檢索技術以自然語言為基礎，可對使用者提供的自然語言進行快速分析，并形成檢索策略進行所需信息的廣泛搜索。智能監管平臺擁有幾大優勢：第一，可快速高效地收集和共享食品安全信息，如實現食品溯源、促進食品全流程監管等;第二，加強輿情監測，建立重大輿情收集、分析，推進快速響應機制的建立，完善食品安全事件預警監測;第三，可以增強信息透明度，提升監管效率。

為了確保食物安全，良好的操作衛生條件十分必要。一款全天候360°的智能監管系統通過攝像頭監控后廚操作環境，使用圖像識別和衛生環境合規性智能識別算法能有效監管后廚人員的穿戴與操作規范、食品存儲條件與環境消毒衛生情況等。如發現有違規行為，該系統會提取屏幕圖像進行查看，實現遠程智能監管?？偠灾?，智能監管系統能自動辨識并發現后廚的食品安全風險點，預防不可預估的食品安全風險，并針對風險提供解決策略，從而提高監管效率。

3 未來發展展望

在不久的將來，人工智能技術在食品行業中的應用將包含從食品原材料到消費者手中的全流程環節，并可圍繞從原料采購、食品生產加工、物流運輸、銷售等環節經常出現的問題展開監測——通過先進的傳感器技術與大量數據分析軟件的結合運用，利用人工智能的智能檢索、圖像識別、語音識別，自然語言處理、模式識別、機器學習等技術，實現如食品原材料分揀、食品加工儲運全過程的實時動態檢測和質量控制，優化供應鏈個性化食品配方研發以及個性化營養定制等等單調、頻繁和重復的長時間、個性化要求高的工作。與傳統人工操作相比，人工智能技術可以明顯提高食品行業的產品質量和生產效率，使食品行業更具創造力、個性化的同時，降低企業的生產成本，提高其市場競爭力，在保障食品安全的同時還能迎合消費者的喜好。因此，加強我國食品行業人工智能在食品工業及食品安全監管中的應用具有重大實踐意義。