AI技术走进食品安全

这是2040年寻常的一天：清晨时分，采摘机器人准备出发了，它今天要完成的任务是采摘5000个番茄。自动识别果实成熟度后，采摘机器人熟练、轻巧地伸出机械手臂进行采摘并将番茄运输到加工车间。番茄被轻轻地倒在了流水线上，迎接它的首先是一台摄像机——通过图像识别，个头偏小、颜色不够红润、有虫洞的“同伴”被筛选分流出来。幸运的是，它是一颗优秀的番茄，没有任何瑕疵与缺陷，经过清洗它被送进了粉碎机。通过对番茄浆的实时在线检测发现，这批番茄甜度较高，而甜度定级就此自动完成。番茄酱罐装封瓶后被送上了驶向餐厅的货车，货车上搭载的智能冷链系统为番茄酱提供了既保鲜又节能的环境。接着，路径规划系统结合实时路况，为它们规划了最便捷的行驶路线。

到了餐厅，已经变身为番茄酱的番茄发现餐厅里摆放着一台电视机，从屏幕中能够看见厨房工作人员的操作情况：一位帮厨进入厨房忘了带口罩，随即厨师长收到了提醒，找到帮厨并提醒他，帮厨匆匆忙忙带上口罩后继续操作手中的工作。番茄看到来来往往的点餐、送餐机器人，当顾客不知道该点哪些具体食物时，点餐机器人会指引顾客选择想吃的食物类型，结合顾客的身高体重进行分析就能得到一份膳食均衡的推荐菜单。终于，有一位客人选择了番茄酱，番茄激动不已，自己的使命马上就能完成了，作为一颗从无人种植大棚里采摘出来的番茄，它对自己的一生感到无比骄傲。

虽然这只是一个想象的故事，但故事来源于生活，而它的实现离不开人工智能技术。近几年，随着人工智能的高速发展，其应用场景也愈发广泛，让传统行业如农业、食品行业得益于此并逐渐进行产业转型的同时，也改变着大众对其的传统认知。

1 什么是人工智能技术

人工智能（Artificial Intelligence），也就是人们常说的“AI”，其早在1950年就被提出，计算机科学先驱Alan Turing将AI描述为：“未来终将有那么一天，人类能够与机器进行无障碍交流。”AI是研究、开发用于模擬、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，该领域的研究包括：自然语言处理（natural language processing），即接收知识、理解知识;知识表示（knowledge representation），即存储知识;自动推理（automated reasoning），即运用存储的信息回答问题并得出结论;机器学习（machine learning），即与现有知识的连结，长期、持续地适应新变化;计算机视觉（computer vision），即感知外界;机器人学（robotics），即操纵移动对象及与外界的交互等。简而言之，人工智能就是指让机器像人一样思考，像人一样决策，像人一样行动。人工智能技术善于收集、分析与阐释大量的数据，而如此体量的数据是人类穷极一生都无法完成的，所以有人称“人工智能将引领人类第四次工业革命——智能化”。人工智能可以分为3类——弱人工智能、通用人工智能及强人工智能。弱人工智能可完成包含基础的、特定场景下的角色型任务;通用人工智能可完成包含人类水平的任务，涉及机器的持续学习;强人工智能则是指比人类更聪明的机器。目前，弱人工智能是人类创造的唯一一种人工智能，它擅长语音和图像识别，能完成一些简单的单项任务，如Siri聊天机器人和AlphaGo下棋机器人等。

那么，这些机器人又是如何完成这些简单任务的呢？这就源于机器学习，其是指让计算机在不断获取更多数据的情况下，随着时间的推移能够改善软件性能的算法。与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同，机器学习用算法解析数据，并从中汲取知识与经验，然后对某些事物做出决定或预测。机器学习算法包括决策树、归纳逻辑编程、聚类算法及贝叶斯网络等等，但目前大部分科学家认为模拟人类大脑运作过程的人工神经网络算法是使机器学习取得进步的最好算法。

2 人工智能在食品行业中的应用

2.1 人工智能在优化生产流程中的应用

目前，人工智能在优化生产流程中的应用主要体现在计算机视觉方面，即通过采集目标图像进行图像处理和识别，实现对产品品质检测、产品分类等功能。

2.1.1 食品分拣

在接收新鲜食品原材料的过程中，分拣程序可以说是最耗时的环节之一。在传统食品行业中，往往采用人工方法筛选病果、虫果和异物，但这种做法效率较低，而且有可能造成食品的二次污染。因此，目前有公司正在开发基于计算机视觉检测技术的食品分拣系统——利用照相机和近红外传感器拍摄照片，通过图像识别技术实现筛选次品与异物，同时应用机器人技术实现物品的自动分拣与包装。如此看来，人工智能技术在食品分拣系统中的应用有助于解放劳动力，优化企业能耗，提高生产效率并改善产品质量，最终提升食品安全水平。

2.1.2 食品加工

通过对食品加工生产全过程进行监测，采集多个传感器的数据，构造出基于学习功能的生产过程监测器。该监测器主要通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、调节和改进生产过程中的参数，预测产品质量，从而改进自动设置和调整加工过程的参数。传统食品由于生产过程中缺少有效监控，仅基于经验进行产品加工控制，不能按需调整参数，往往导致能源浪费严重。利用人工智能优化控制系统对食品生产全过程进行监测，能在保证产品质量和提高生产效率的同时显著降低企业生产成本，进而提高企业的市场竞争力。

2.1.3 供应链管理

目前，国内冷链物流的应用较国外而言，覆盖面较小且效率低下。为了提升冷链效率，利用大数据、人工智能算法及机器学习技术进行自动配载，有助于实现物流运输路线优化，从而大大降低物流成本。此外，人工智能在供应链的应用中还可以用来准确预测食品库存，便于管理定价或食品溯源——跟踪产品“从农场到餐桌”的全过程，保证食品供应链的透明度。此外，对供应链的智能管理还有利于提升企业经营效率，降低企业库存和供应链成本。

2.2 人工智能在餐饮行业的应用

随着人工智能逐渐成为当今的热点话题，不少餐饮公司也将其融入到自身的服务中，这一做法为他们带来了不小的收益。一方面，人工智能技术在给餐厅带来特色服务的同时吸引了更多的年轻顾客;另一方面，其让餐饮行业实现智能化，而智能化又可以帮助餐饮业节约人工成本，降低经营成本，以及提升管理绩效。

2.2.1 产品标准化

以炒菜机器人为例，其通过机器学习、图像识别等技术能够模仿食品的风味并进行控制，从而获得一致性更高的大众风味。较传统餐饮业的菜品口味由厨师自身经验决定相比，炒菜机器人更容易控制调味品用量，且能轻易地做到统一标准化口味，使产品更加精细化的同时也节约了人工成本。

2.2.2 增进消费者洞察

每一家餐厅都有自己的餐厅云系统——可以对当天的盈利进行总结和分析，为餐厅的整体发展方向做出有效指导。对比传统餐厅，人工智能可以进行全方位的分析整理，然后再为餐厅经营者提出更为合理的管理建议，从而调整餐厅的运营规划，比如，运用机器学习技术开展用户关系管理、对人流的监测实现餐厅布局优化等等。可见，人工智能如果运用得当，可以在很大程度上提高餐饮企业的运行效率。

人工智能还可以通过大数据和云服务将每一位顾客在餐厅的用餐信息和用餐喜好记录在数据库中。餐厅通过人工智能提供的數据来判断用户的消费心理，把握消费动向，以便更好地服务消费者，并根据消费者之前的消费记录智能地推荐菜品，甚至提供更个性化的推荐。人工智能对消费者的管理包括对顾客的分析、锁定目标顾客、分析目标顾客的潜在需求、精准推送等。

2.3 人工智能在食品安全监管中的应用

正所谓“民以食为天，食以安为先”，食品安全历来都是举国关注的重点，然而，不断发生的食品安全问题反映出我国目前的食品安全监管存在一定的不足。食品安全监管工作量巨大、食品安全事故频发且原因多变，因此依赖人工的传统监管模式难以实现对食品安全问题的即时预警和全面有效的监控。而应用人工智能监管模式能适应复杂多变的形式，通过智能检索、智能代理、专家系统等先进技术可完善对食品安全事件的预警监测，提升政府的监管效率，落实企业食品安全主体责任，保障食品安全。

构建食品安全智能监管信息平台，利用人工智能的智能检索技术以自然语言为基础，可对使用者提供的自然语言进行快速分析，并形成检索策略进行所需信息的广泛搜索。智能监管平台拥有几大优势：第一，可快速高效地收集和共享食品安全信息，如实现食品溯源、促进食品全流程监管等;第二，加强舆情监测，建立重大舆情收集、分析，推进快速响应机制的建立，完善食品安全事件预警监测;第三，可以增强信息透明度，提升监管效率。

为了确保食物安全，良好的操作卫生条件十分必要。一款全天候360°的智能监管系统通过摄像头监控后厨操作环境，使用图像识别和卫生环境合规性智能识别算法能有效监管后厨人员的穿戴与操作规范、食品存储条件与环境消毒卫生情况等。如发现有违规行为，该系统会提取屏幕图像进行查看，实现远程智能监管。总而言之，智能监管系统能自动辨识并发现后厨的食品安全风险点，预防不可预估的食品安全风险，并针对风险提供解决策略，从而提高监管效率。

3 未来发展展望

在不久的将来，人工智能技术在食品行业中的应用将包含从食品原材料到消费者手中的全流程环节，并可围绕从原料采购、食品生产加工、物流运输、销售等环节经常出现的问题展开监测——通过先进的传感器技术与大量数据分析软件的结合运用，利用人工智能的智能检索、图像识别、语音识别，自然语言处理、模式识别、机器学习等技术，实现如食品原材料分拣、食品加工储运全过程的实时动态检测和质量控制，优化供应链个性化食品配方研发以及个性化营养定制等等单调、频繁和重复的长时间、个性化要求高的工作。与传统人工操作相比，人工智能技术可以明显提高食品行业的产品质量和生产效率，使食品行业更具创造力、个性化的同时，降低企业的生产成本，提高其市场竞争力，在保障食品安全的同时还能迎合消费者的喜好。因此，加强我国食品行业人工智能在食品工业及食品安全监管中的应用具有重大实践意义。

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