文：Orient Ye
來(lái)源：Foodaily每日食品（ID：foodaily）
在預(yù)告發(fā)出的十個(gè)月后，12月10日凌晨OpenAI（ChatGPT的研發(fā)公司）正式發(fā)布Sora，一時(shí)間點(diǎn)燃了整個(gè)科技圈。僅憑用戶(hù)的文字或圖片輸入，Sora便能直接生成一段20秒的1080p視頻，再一次引發(fā)全世界的關(guān)注和討論熱潮。
圖片來(lái)源：OpenAI
而在食品行業(yè)，AI技術(shù)也正深入到研發(fā)、生產(chǎn)、質(zhì)量控制和供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)中，并悄然改變著食品飲料企業(yè)的創(chuàng)新流程和人們的飲食體驗(yàn)。
去年7月，F(xiàn)oodaily發(fā)布《AI食品：更可口，還是更燙手？》一文，系統(tǒng)總結(jié)了AI技術(shù)在食品飲料行業(yè)中的應(yīng)用前景。一年多過(guò)去，AI對(duì)于行業(yè)創(chuàng)新的推動(dòng)作用日益明顯，在國(guó)內(nèi)，AI的商業(yè)化應(yīng)用也不再只是隔岸觀火，而是真正的落地到企業(yè)的經(jīng)營(yíng)策略里。
國(guó)內(nèi)食品企業(yè)應(yīng)用AI到了怎樣的程度？在傳統(tǒng)食品飲料制造業(yè)推進(jìn)AI應(yīng)用，會(huì)遇到哪些挑戰(zhàn)？未來(lái)AI會(huì)向哪些方向發(fā)展？日前Foodaily走訪了國(guó)內(nèi)知名AI解決方案供應(yīng)商Profet AI與數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)先鋒企業(yè)友達(dá)數(shù)位，針對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了深入探討，以期給食品飲料從業(yè)者更多啟發(fā)。
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越刮越猛的AI食品風(fēng)潮
正在顛覆行業(yè)創(chuàng)新
根據(jù)麥肯錫的2024 年人工智能現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告顯示，過(guò)去一年內(nèi)人工智能的實(shí)施案例呈顯著增長(zhǎng)：72% 的組織報(bào)告在至少一項(xiàng)業(yè)務(wù)功能中使用人工智能，遠(yuǎn)高于過(guò)去六年的 50% 左右。
中國(guó)食品行業(yè)的AI之路起步雖晚，但短短兩年間，從營(yíng)銷(xiāo)到包裝，再到設(shè)計(jì)，涌現(xiàn)出一大批跨界AI的食品飲料產(chǎn)品。各大食品廠商紛紛推出自己的AI共創(chuàng)產(chǎn)品，不斷加注AI的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用深度。
比如去年11月，聯(lián)合利華宣布計(jì)劃開(kāi)設(shè)首個(gè)專(zhuān)注于人工智能的實(shí)驗(yàn)室，其員工將在這里利用AI優(yōu)化后的數(shù)據(jù)，增強(qiáng)洞察力以探索新趨勢(shì)?？煽诳蓸?lè)則利用AI設(shè)計(jì)全新口味和包裝，于去年9月推出“未來(lái)3000年”的限定款可樂(lè)。
初創(chuàng)企業(yè)也在利用AI工具革新傳統(tǒng)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)模式。越是專(zhuān)注于細(xì)分賽道，AI所帶來(lái)的顛覆能力可能會(huì)越大。
國(guó)內(nèi)AI+蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)計(jì)算與設(shè)計(jì)平臺(tái)型企業(yè)智峪生科其首個(gè)產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目——天然香蘭素，已完成美國(guó)FDA和歐洲EFSA GRAS “天然風(fēng)味”標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)證，價(jià)格遠(yuǎn)低于天然提取物，并且產(chǎn)能不受種植產(chǎn)量和氣候限制。
圖片來(lái)源：智峪生科
TraceGains 的全球調(diào)查數(shù)據(jù)顯示：大多數(shù)食品飲料品牌都在今年尋求人工智能技術(shù)來(lái)提高競(jìng)爭(zhēng)力——36% 的品牌已經(jīng)在新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中測(cè)試該技術(shù)，53% 的品牌在考慮將其用于成分采購(gòu)和產(chǎn)品配方。
AI賦能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)僅是其巨大潛能中的一個(gè)方面，近年來(lái)AI針對(duì)食品飲料制造端口的升級(jí)改造更是來(lái)勢(shì)洶涌。
10月8日，世界經(jīng)濟(jì)論壇公布最新一批“燈塔工廠”名單，蒙牛集團(tuán)旗下寧夏全數(shù)智化超級(jí)工廠成功獲得 “燈塔工廠”認(rèn)證，成為中國(guó)乳業(yè)首家獲批的燈塔工廠，也是全球首家獲批的液態(tài)奶工廠。
圖片來(lái)自：蒙牛官網(wǎng)
該工廠創(chuàng)新性地實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)與AI決策的深度融合，通過(guò)數(shù)智化應(yīng)用完成從牛奶到餐桌的產(chǎn)業(yè)鏈、工廠內(nèi)所有設(shè)備的接口連接以及整個(gè)系統(tǒng)集成三個(gè)全鏈條打通。在牛奶加工、包裝和檢測(cè)等環(huán)節(jié)，將交付周期縮短了55%，經(jīng)營(yíng)成本降低32%，極大改善了經(jīng)營(yíng)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
在看到一些企業(yè)應(yīng)用AI后產(chǎn)生巨大價(jià)值的同時(shí)，Profet AI 大陸總經(jīng)理鄭詩(shī)懷則指出：國(guó)內(nèi)食品飲料行業(yè)推進(jìn) AI 的進(jìn)度在整個(gè)制造行業(yè)里仍顯較慢，大部分還是比較拔尖的企業(yè)，主要因?yàn)?strong>食品飲料制造業(yè)整體的自動(dòng)化和數(shù)字化程度較低。
從配方到參數(shù)，到整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，再到企業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分析，這一系列數(shù)據(jù)都會(huì)在AI應(yīng)用當(dāng)中會(huì)發(fā)揮至關(guān)重要的核心價(jià)值。時(shí)下，每一條工業(yè)賽道都在重新布局，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈在加速重組。企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力就是在大量工業(yè)數(shù)據(jù)積累下對(duì)AI能力的掌握。
友達(dá)數(shù)位總經(jīng)理趙麗娜則表示：從友達(dá)數(shù)位及旗下子公司友達(dá)智匯、艾聚達(dá)服務(wù)的1,000多家客戶(hù)來(lái)看，未來(lái)具備競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)，必定是AI應(yīng)用出色的企業(yè)，這也是眾多優(yōu)秀企業(yè)的共同特征。
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AI賦能食品飲料行業(yè)
既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)
當(dāng)前利用AI進(jìn)行產(chǎn)業(yè)賦能已是大勢(shì)所趨，但大多數(shù)食品企業(yè)并不清楚如何用好這個(gè)工具，或者如何將AI引入產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和制造產(chǎn)線中。同時(shí)，AI的應(yīng)用不該只是巨頭的游戲，也是中小品牌翻盤(pán)的機(jī)遇所在。
在以AI為核心的新一輪產(chǎn)業(yè)競(jìng)賽中，其價(jià)值要素逐漸放大，值得企業(yè)迅速地投入資源和人力去推進(jìn)AI落地。
1、助力產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，AI應(yīng)用數(shù)據(jù)是關(guān)鍵
過(guò)往在設(shè)計(jì)新產(chǎn)品時(shí)，從想法到產(chǎn)品發(fā)布可能需要很長(zhǎng)時(shí)間。AI的出現(xiàn)，正在逐漸改變?cè)械漠a(chǎn)品設(shè)計(jì)思路。
例如，味全借助Profet AI平臺(tái)建立起風(fēng)味圖譜，通過(guò)AI發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的感官認(rèn)知與配方成分的邏輯關(guān)系，從而加速開(kāi)發(fā)出新風(fēng)味產(chǎn)品。目前味全已與Profet AI合作培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家，在咖啡感官、需求預(yù)測(cè)、配方解析等方面進(jìn)行應(yīng)用。
圖片來(lái)自：味全
伊利利用AI對(duì)其搜集到的世界各地消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，掃描出四個(gè)最感興趣市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，即中國(guó)、東南亞、日本和美國(guó)，并根據(jù)來(lái)自不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)出針對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)的產(chǎn)品。
伊利幾年前便開(kāi)發(fā)出自己的人工智能平臺(tái) Chat-GPT 內(nèi)部版本，稱(chēng)為 Yili-GPT，曾試圖在內(nèi)部使用它來(lái)解決各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的問(wèn)題。但最終認(rèn)為其在產(chǎn)生結(jié)果方面“有用但有限"，AI在解決產(chǎn)品和概念創(chuàng)建相關(guān)問(wèn)題時(shí)非常有效，但不能僅僅依靠AI來(lái)創(chuàng)造所需結(jié)果。
總結(jié)大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)后伊利發(fā)現(xiàn)：AI的優(yōu)勢(shì)在于加快創(chuàng)新和提高效率，能夠更準(zhǔn)確、更快速地分析和理解數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包括社交媒體上發(fā)現(xiàn)的消費(fèi)者趨勢(shì)，還包括成分、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)、風(fēng)味概況等信息，所有這些都可以使用AI進(jìn)行分析，以加快基于新趨勢(shì)的配方制定。
Profet AI認(rèn)為：借助AI分析區(qū)域消費(fèi)者的喜好和趨勢(shì)，甚至將其應(yīng)用在私域用戶(hù)數(shù)據(jù)分析上，推出有針對(duì)性的產(chǎn)品，正成為食品飲料界推出創(chuàng)新產(chǎn)品的全新工作流程。
在這個(gè)過(guò)程中，企業(yè)需要構(gòu)建全價(jià)值流數(shù)據(jù)的應(yīng)用，最終形成企業(yè)策略和戰(zhàn)略級(jí)的調(diào)整。即基于細(xì)分市場(chǎng)的用戶(hù)數(shù)據(jù)分析，形成從設(shè)計(jì)，到產(chǎn)品研發(fā)，再到生產(chǎn)制造的整個(gè)企業(yè)層面的應(yīng)對(duì)措施，這樣才能夠使企業(yè)擁有更好的市場(chǎng)表現(xiàn)。
聯(lián)合利華便借助AI強(qiáng)大的計(jì)算能力，針對(duì)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和工廠配方迅速迭代，徹底改變了其生產(chǎn)食品的方式，加速了生產(chǎn)過(guò)程，最終推出包括 Knorr Zero Salt Cube和Hellmann’s 純素蛋黃醬在內(nèi)的多款新產(chǎn)品。
圖片來(lái)源：Hellmann's
在AI應(yīng)用上搶占先機(jī)的企業(yè)，都擁有極其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資源作為支撐，以訓(xùn)練和優(yōu)化AI系統(tǒng)。友達(dá)數(shù)位趙麗娜表示：在未來(lái)的工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，AI將扮演至關(guān)重要的核心角色。而有效利用AI的關(guān)鍵則在于數(shù)據(jù)，無(wú)論是通過(guò)外部咨詢(xún)機(jī)構(gòu)獲取的數(shù)據(jù)，還是企業(yè)內(nèi)部積累的數(shù)據(jù)資源。
當(dāng)前國(guó)家正在推行“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”的相關(guān)政策，在此結(jié)構(gòu)變化下大眾消費(fèi)型產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)在未來(lái)也一定具有非常關(guān)鍵的價(jià)值。
食品飲料企業(yè)只有站在具有大量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上才能夠?qū)I的力量充分發(fā)揮。那些自動(dòng)化和數(shù)字化程度高的企業(yè)，多年積累的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，也使得其在AI的升級(jí)改造中遇到的阻力會(huì)小很多。
2、制造端口升級(jí)，借助AI如何發(fā)力？
除了在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中引入AI的力量，對(duì)于傳統(tǒng)制造過(guò)程中依靠人工經(jīng)驗(yàn)的這一部分，食品企業(yè)也在嘗試?yán)肁I將其可替代化，并且形成可以傳承的數(shù)據(jù)模型，提高效率并減少對(duì)人的依賴(lài)。
Profet AI在給徐福記設(shè)計(jì)AI系統(tǒng)時(shí)，對(duì)工藝參數(shù)的優(yōu)化就是一個(gè)重點(diǎn)。徐福記的沙琪瑪沒(méi)有用一滴水，全部采用雞蛋液，中間的很多烘烤工藝過(guò)去大多以來(lái)是通過(guò)工程師的經(jīng)驗(yàn)調(diào)控，現(xiàn)在可以借助AI搞清楚眾多工藝參數(shù)如何優(yōu)化獲得最佳效果。
在食品制造中，AI被普遍用來(lái)檢測(cè)和識(shí)別食品中的潛在問(wèn)題，改進(jìn)質(zhì)量控制流程。例如，三只松鼠在產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中引入AI實(shí)現(xiàn)了對(duì)各類(lèi)異物和缺陷（例如脫氧包異常、包裝異常、開(kāi)口器缺失等）的自動(dòng)識(shí)別和剔除。
雀巢的越南Bong Sen工廠依靠AI檢測(cè)生產(chǎn)線中的缺陷并最大限度減少浪費(fèi)。自從實(shí)施該質(zhì)量控制系統(tǒng)以來(lái)，生產(chǎn)效率提高了60%，浪費(fèi)則減少了15%。
圖片來(lái)源：雀巢
友達(dá)數(shù)位指出，智能工廠建設(shè)是旗下子公司友達(dá)智匯的核心服務(wù)項(xiàng)目之一。根據(jù)友達(dá)智匯在助力企業(yè)構(gòu)建智能工廠過(guò)程中積累的豐富經(jīng)驗(yàn)，智能工廠的建設(shè)通常涵蓋五個(gè)層級(jí)：首層為自動(dòng)化（Automation），緊接著是物聯(lián)網(wǎng)（IoT）集成，第三層實(shí)現(xiàn)信息化，隨后進(jìn)入AI應(yīng)用階段，最終頂層構(gòu)建企業(yè)級(jí)監(jiān)管平臺(tái)，如企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）管理軟件。唯有全面實(shí)現(xiàn)這五個(gè)層級(jí)的建設(shè)，方能真正被定義為智能工廠。
3、優(yōu)化供應(yīng)鏈，疊加效率和可持續(xù)的雙重Buff
當(dāng)前，食品飲料行業(yè)的供應(yīng)鏈管理已不再僅僅依賴(lài)傳統(tǒng)的物流數(shù)據(jù)，而是融合了多維度的動(dòng)態(tài)信息來(lái)源，包括IoT設(shè)備監(jiān)測(cè)、貨物交付狀態(tài)、天氣變化、社交媒體趨勢(shì)以及宏觀經(jīng)濟(jì)狀況等。
這些數(shù)據(jù)如同供應(yīng)鏈管理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在AI輔助下為企業(yè)提供了前所未有的洞察力，顯著提升了庫(kù)存管理的精確度，降低了運(yùn)營(yíng)成本，并加快了供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈變革為客戶(hù)提供了更為優(yōu)質(zhì)的購(gòu)物體驗(yàn)。
例如，沃爾瑪正通過(guò)AI創(chuàng)建一個(gè)更敏捷、更有彈性的供應(yīng)鏈，確保始終如一的高質(zhì)量服務(wù)。趙麗娜透露，全家也正在他們的幫助下對(duì)整個(gè)臺(tái)灣的倉(cāng)庫(kù)物流系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)改造。百勝中國(guó)也在進(jìn)行的AI驅(qū)動(dòng)的智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃系統(tǒng)升級(jí)，通過(guò)使用混合整數(shù)規(guī)劃，該系統(tǒng)能夠建議最有效的物流解決方案，確保整個(gè)工作流程中的門(mén)店運(yùn)營(yíng)順暢。
人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)還能夠通過(guò)分析材料、使用模式和回收過(guò)程的數(shù)據(jù)，幫助確定減少包裝浪費(fèi)、優(yōu)化回收包裝設(shè)計(jì)以及采用更環(huán)保做法的機(jī)會(huì)，提升產(chǎn)業(yè)鏈的可持續(xù)性。
比如，IBM 開(kāi)發(fā)了一種名為IBM Food Trust的人工智能系統(tǒng)，可以通過(guò)供應(yīng)鏈跟蹤食品，更快、更準(zhǔn)確地識(shí)別污染源，監(jiān)控產(chǎn)品浪費(fèi)、損失程度和對(duì)有效期的跟蹤，每年能節(jié)省1500億美元的食物浪費(fèi)。
圖片來(lái)源：IBM Food Trust
在得到充分的數(shù)據(jù)訓(xùn)練之后，AI能夠?qū)?yīng)鏈的調(diào)度策略進(jìn)行優(yōu)化，提升了整體供應(yīng)鏈的效率，對(duì)于供應(yīng)鏈的價(jià)值已被證明。但是如何整合供應(yīng)鏈的全鏈路數(shù)據(jù)，并將其調(diào)度和決策能力下放給AI對(duì)于大多數(shù)企業(yè)仍是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
4、實(shí)際AI應(yīng)用，企業(yè)需要做好哪些認(rèn)知準(zhǔn)備？
由于AI的當(dāng)前技術(shù)應(yīng)用仍處于產(chǎn)業(yè)前沿階段，一些企業(yè)擔(dān)憂(yōu)AI實(shí)施造成的成本負(fù)擔(dān)過(guò)大，多處于觀望狀態(tài)。
友達(dá)數(shù)位表示，根據(jù)以往實(shí)際實(shí)施的案例來(lái)看，企業(yè)應(yīng)用AI的初期投入成本，相較于應(yīng)用后所節(jié)省的總成本而言，僅占很小比例。而AI為企業(yè)帶來(lái)的邊際效益則極為顯著，一旦部署完成，其正面影響能迅速擴(kuò)展至整個(gè)業(yè)務(wù)范疇。
Profet AI在輔助一家企業(yè)數(shù)字化的過(guò)程中，一年里共實(shí)施了900余個(gè)項(xiàng)目(并非每個(gè)項(xiàng)目看起來(lái)都很大，其中有些可能只是建立了一個(gè)模型），最終幫助企業(yè)節(jié)省了數(shù)億成本，而這家企業(yè)的年產(chǎn)值也不過(guò)百億。
在采訪中，趙麗娜指出，企業(yè)對(duì)于AI常存在一些誤解，例如認(rèn)為一旦AI系統(tǒng)建立便能一勞永逸。然而，實(shí)際上，AI并非一個(gè)僅需短期投入的成本項(xiàng)目。鑒于AI技術(shù)的快速發(fā)展，系統(tǒng)的建立僅是起點(diǎn)，后續(xù)還需企業(yè)不斷投入以進(jìn)行產(chǎn)品迭代，這要求企業(yè)具備持續(xù)投入的堅(jiān)定決心與毅力。此外，AI的應(yīng)用并不會(huì)立即產(chǎn)生巨大價(jià)值，它要求企業(yè)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與認(rèn)知層面具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，方能推動(dòng)技術(shù)落地并取得實(shí)效。
企業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化和AI進(jìn)程中，常面臨四大導(dǎo)致失敗的關(guān)鍵因素：一是高層缺乏共識(shí)，這會(huì)阻礙企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展；二是缺乏明確的推進(jìn)路徑，缺少專(zhuān)業(yè)的操盤(pán)手或團(tuán)隊(duì)來(lái)引領(lǐng)；三是團(tuán)隊(duì)能力不足，企業(yè)內(nèi)部缺乏掌握AI技能的新型數(shù)字人才；四是缺乏持續(xù)指導(dǎo)，企業(yè)在學(xué)習(xí)現(xiàn)有案例后，未能獲得對(duì)后續(xù)更新迭代的分析與指導(dǎo)。若能有效解決這四個(gè)障礙，企業(yè)構(gòu)建AI系統(tǒng)的道路將更為順暢。
圖片來(lái)源：友達(dá)數(shù)位
圖注：友達(dá)數(shù)位企業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究院基于豐富的最佳實(shí)踐研究，針對(duì)上述四大挑戰(zhàn)，為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型精心提煉出一套極具指導(dǎo)意義的【W(wǎng)模型】。該模型通過(guò)【IIA工作坊】認(rèn)知升級(jí)激活組織，確立共同愿景與方向；通過(guò)【FDI】診斷規(guī)劃，構(gòu)建轉(zhuǎn)型藍(lán)圖、實(shí)施路徑、具體項(xiàng)目及所需資源；通過(guò)【UAD九套拳】裂變式賦能，實(shí)現(xiàn)全員數(shù)字能力的構(gòu)建；并通過(guò)【數(shù)字化SIP】能力提升、持續(xù)改進(jìn)與效益增長(zhǎng)的CBI循環(huán)，驅(qū)動(dòng)體系變革。這一模型旨在引領(lǐng)企業(yè)穩(wěn)步踏上正確的轉(zhuǎn)型之路。
總體來(lái)看，目前企業(yè)在AI上能走得多遠(yuǎn)，主要是看其數(shù)據(jù)擁有量，產(chǎn)線自動(dòng)化程度以及企業(yè)下注AI的決心。但不可否認(rèn)的是，在AI加持下，商業(yè)價(jià)值信息差的權(quán)重進(jìn)一步被放大，搶先利用AI的玩家無(wú)疑會(huì)憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)搶占市場(chǎng)先機(jī)。
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食品×AI
? 未來(lái)的想象空間還有多大？
友達(dá)數(shù)位企業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究院提出了一套獨(dú)家方法論，將企業(yè)的信息化、智能化升級(jí)歷程分為4個(gè)階段，即企業(yè)核心要素升級(jí)路徑 “TeiM”。
“T”為體系驅(qū)動(dòng)時(shí)代，就是給每個(gè)工作場(chǎng)景找到一個(gè)根，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化體系，人員管理的根是TWI、設(shè)備管理的根是TPM、品質(zhì)管理的根是TQM；e為流程驅(qū)動(dòng)時(shí)代，即利用IT技術(shù)實(shí)現(xiàn)線下到線上的轉(zhuǎn)變，T時(shí)代構(gòu)建的體系最終落地于流程，e時(shí)代就是用信息化系統(tǒng)固化流程，包括正常流程的IT信息化和異常流程的IoT數(shù)據(jù)追蹤；i為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，即AI應(yīng)用的時(shí)代，把e時(shí)代產(chǎn)生的數(shù)據(jù)加以分析、建模和應(yīng)用，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化經(jīng)營(yíng)中心；M 則是模型驅(qū)動(dòng)時(shí)代，即元宇宙時(shí)代，在T、e、i三個(gè)時(shí)代基礎(chǔ)上，運(yùn)用大模型、數(shù)字人、數(shù)字孿生等多種前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型驅(qū)動(dòng)和賦能人，創(chuàng)造虛實(shí)融合的智能企業(yè)。
注：TWI(Training Within Industry)：二戰(zhàn)期間美國(guó)戰(zhàn)爭(zhēng)部制定的一系列培訓(xùn)計(jì)劃，旨在快速培訓(xùn)工人，以提高生產(chǎn)效率并滿(mǎn)足戰(zhàn)爭(zhēng)物資的需求，該計(jì)劃在戰(zhàn)后繼續(xù)在歐洲和亞洲進(jìn)行幫助重建，并之后成為豐田生產(chǎn)系統(tǒng)和美國(guó)國(guó)防部資源開(kāi)源管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)；TPM（Total Productive Maintenance，全面生產(chǎn)維修）設(shè)備管理是一種以設(shè)備綜合性能提升為核心，以全員參與的維修方式為手段的管理制度。它強(qiáng)調(diào)預(yù)防重于治療，通過(guò)系統(tǒng)、規(guī)范、科學(xué)的管理，使設(shè)備始終處于最優(yōu)狀態(tài)，從而提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本；TQM(Total Quality Management)：即“全面質(zhì)量管理”，是以質(zhì)量為中心，全員參與的一種企業(yè)管理手段，通過(guò)讓所有員工受益，提高產(chǎn)品質(zhì)量，讓客戶(hù)滿(mǎn)意來(lái)使企業(yè)得到長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。
趙麗娜指出，當(dāng)前國(guó)內(nèi)大多數(shù)企業(yè)仍處于信息化到AI應(yīng)用的第二至第三階段，僅有少數(shù)企業(yè)開(kāi)始關(guān)注元宇宙時(shí)代。然而，隨著革命性技術(shù)突破的不斷涌現(xiàn)，企業(yè)邁向TeiM模型第三乃至第四階段的速度有望大幅加快。
OpenAI今年發(fā)布的GPT-4o模型可以實(shí)時(shí)對(duì)音頻、視覺(jué)和文本進(jìn)行推理，彰顯著多模態(tài)交互的AI新時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。AI將不再是只能處理單一數(shù)據(jù)來(lái)源的技術(shù)解決方案，而是能夠同時(shí)處理文字、聲音以及圖像等多個(gè)信號(hào)輸入并及時(shí)給予反饋，其應(yīng)用價(jià)值進(jìn)一步放大。
多模態(tài)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，標(biāo)志著面對(duì)更多過(guò)去工況復(fù)雜且只能通過(guò)人力解決的生產(chǎn)制造流程，或許可以完全被替代和改善，從而進(jìn)一步解放生產(chǎn)力。
近年來(lái)，機(jī)器人技術(shù)也伴隨著AI技術(shù)同步發(fā)展，如Tesla剛于10月發(fā)布的Optimus機(jī)器人其已初步具備高度智能化人形機(jī)器人的雛形，或許在未來(lái)幾年內(nèi)便會(huì)真正實(shí)現(xiàn)。
圖片來(lái)源：Tesla
Statista的數(shù)據(jù)顯示，到 2030 年全球食品行業(yè)應(yīng)用的機(jī)器人數(shù)量將增至約 54 億臺(tái)。人工智能與機(jī)器人的無(wú)縫集成將重新塑造食品行業(yè)的未來(lái)，從而刺激創(chuàng)新、提高效率和更多可持續(xù)性。
機(jī)器人將在生產(chǎn)線上扮演更靈活的角色，比如在精確切割、裝瓶、分揀等環(huán)節(jié)，機(jī)器人能夠快速適應(yīng)不同規(guī)格的生產(chǎn)需求，精準(zhǔn)度和效率遠(yuǎn)超人工。更為智能的機(jī)器人將能夠依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整生產(chǎn)速度、優(yōu)化生產(chǎn)步驟，大幅降低生產(chǎn)線的停工時(shí)間。
2023 年，澳大利亞食品企業(yè)Kilcoy Global Foods 率先推出首創(chuàng)的 AI 機(jī)器人肉類(lèi)切割系統(tǒng)，旨在重復(fù)的切割任務(wù)中提高產(chǎn)量、安全性和準(zhǔn)確性。
圖片來(lái)源：Rockwell
自動(dòng)化解決方案國(guó)際巨頭Rockwell也在今年6月宣布，將整合 Nvidia 的人工智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)平臺(tái)到 Rockwell 的 Otto 自主移動(dòng)機(jī)器人中，這些代號(hào)為 Isaac 的機(jī)器人將適用于各類(lèi)生產(chǎn)制造場(chǎng)景中。
通用型人工智能（AGI）的實(shí)現(xiàn)則是AI發(fā)展的下一個(gè)重要階段，據(jù)Deepmind CEO 德米斯·哈薩比斯（2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主）的保守估計(jì)，十年內(nèi)AGI時(shí)代就會(huì)到來(lái)。而大多數(shù)人工智能從業(yè)者則認(rèn)為，5年內(nèi)AGI便可實(shí)現(xiàn)。
AGI可以通過(guò)基因組學(xué)、代謝組學(xué)等多學(xué)科數(shù)據(jù)，自動(dòng)探索和研發(fā)新型食品配方或生產(chǎn)技術(shù)，極大縮短產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期。AGI與未來(lái)機(jī)器人相結(jié)合后，食品制造工廠極有可能會(huì)變成一個(gè)真正意義上的無(wú)人工廠，所有食物都將由其開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)制造和配送。
在不久的將來(lái)，具有實(shí)時(shí)感知、實(shí)時(shí)思考、實(shí)時(shí)決策的AGI，或許將從科幻走進(jìn)現(xiàn)實(shí)，開(kāi)啟人類(lèi)與人工智能協(xié)同進(jìn)化的新紀(jì)元。而我們的飲食方式和產(chǎn)品形態(tài)也將發(fā)生重大改變，最終重塑整個(gè)產(chǎn)業(yè)。
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小結(jié)
今年3月發(fā)布的《國(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告》首次提出“人工智能+”行動(dòng)，并將“大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”列為2024年政府工作的首要任務(wù)。
Mordor Intelligence發(fā)布的報(bào)告顯示，全球人工智能在食品和飲料行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2024年達(dá)到96.8億美元，并以38.3%的速率增長(zhǎng)，2029年將逼近500億美元。
在當(dāng)下如火如荼的第四次工業(yè)革命浪潮中，不少企業(yè)在面對(duì)如何應(yīng)用AI存在著數(shù)據(jù)積累、認(rèn)知缺乏以及人才密度低等諸多不足之處。然而Profet AI、友達(dá)數(shù)位等人工智能解決方案商及數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商的入場(chǎng)，無(wú)疑加速了AI向傳統(tǒng)制造業(yè)落地、融合的進(jìn)程。Foodaily期待未來(lái)有更多的AI參與食品飲料制造的案例出現(xiàn)。
