杜絕舌尖上的浪費，大資料、人工智慧、物聯網能做些什麼？

THU数据派發表於2020-09-01
原文網址 : http://www.jiqizhixin.com/articles/2020-09-01-2
大資料人工智慧
今年，全球糧食生產面臨著疫情、蟲害等多種不利因素威脅。據聯合國最新調查資料顯示，在新冠肺炎衝擊下，全球各國糧食產量、運輸、儲存等均受到較大影響，再加上蝗災、極端天氣等因素，原本一些產糧大國豎起了貿易壁壘，收緊了戰略糧食的出口，可能導致全球飢餓人數在2020年新增1.3億人，達到8.1億人。今年共有25個國家面臨嚴重飢餓風險，世界瀕臨至少50年來最嚴重的糧食危機。為此，聯合國呼籲世界各國警惕糧食危機。在此背景下，我國開始提倡節約糧食，並要求加強立法，強化監管，採取有效措施，建立長效機制，堅決制止餐飲浪費行為。
 
事實上，糧食浪費不只存在於餐飲方面，美國食品供應鏈技術解決方案服務商Zest Labs的CEO Peter Mehring說：“食物在收穫後，仍然會有30-40％的食物被浪費，其中一半的浪費發生在食物消費之前。”比如，在收穫季節因風雨等自然條件造成的糧食損失，糧食儲存過程中，因鼠害和運輸損耗造成糧食浪費等。這種浪費同樣會造成重大損失，並且因為難以解決而顯得無法避免。那麼，利用大資料、人工智慧、物聯網等新興技術，能否幫助解決糧食在種植、加工、運輸、儲存、食用全過程中的浪費問題呢？
 
一、糧食種植
 
一直以來，糧食在種植方面會遇到人力物力消耗大，農產品質量相對不高等問題，這大多與農業經營者對種養技術和對天氣變化情況，病蟲害、疫情資訊把握不足有關係，也跟人力成本上升、使用假冒偽劣的農資產品有關。現代化農業中，需要準確掌握生態環境資料，包括氣象、水文、土壤和病蟲害、動物疫情資料，有助於做到精準種植、養殖，減少資源浪費和成本投入。杜絕舌尖上的浪費，大資料、人工智慧、物聯網能做些什麼？
全球最大的農產品出口國美國是最早提出精準農業概念的國家，早在20世紀70年代實現了農業全面現代化之後，充分利用高新科學技術，尤其是資訊化、數字化技術的進步及其在農業中的應用。美國聯邦政府透過財政支出構建了農業資訊平臺，為了便於農業資訊的採集和處理，建設了國家級農業和農村科技資訊中心，實現了農村資訊資源的長期積累、高效管理與廣泛應用。另外，農業科技公司也在嘗試用大資料、人工智慧等技術幫助解決種植問題。比如專注於為農業提供氣候資料的AWhere公司，早在2016年就已經建立了一個全球氣候資料平臺——氣候地帶（Weather Terrain），該平臺將往年的天氣資料進行了整理統計，從而幫助農夫們更好地預測和計劃。據稱，該平臺擁有20年內地球上所有農用地、每天的天氣記錄。在這些資料基礎上，可以建立更多模型，甚至包括天氣預報模型和蟲害、疾病預測模型。這些模型既可以用於大規模耕種，也可以縮小成超本地化的水平，適用於執行小農經濟模式的農民。
 
如今，數字農業已成為全球數字經濟範疇下用數字化重組方式對傳統產業進行變革和升級的典型應用之一。在數字農業模式中，透過數字化裝置比如田間攝像頭、溫度溼度監控、土壤監控、無人機航拍等，以實時“資料”為核心來幫助生產決策的管控和精準實施，並透過海量資料和人工智慧對裝置的預防性維護、智慧物流、多樣化風險管理手段進行資料和技術支援，進而大幅提升農業產業鏈運營效率並最佳化資源配置效率等。
 
在種植領域，機器學習技術可以被用來分析來自無人機和衛星的影像、氣象資料、土壤樣本和溼度感測器的資料，並幫助確定播種、施肥、灌溉、噴藥和收割的最佳方法。在精準農業中的各個環節中，機器學習都能發揮重要的作用，從而提高糧食的產量。在養殖領域，利用人工智慧可以有效降低疾病造成的損失。此外，在實驗室和研究中心，機器學習演算法能夠幫助培育更好的植物基因，創造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，並且開發更多的農產品。實際上，人工智慧在這些領域的介入更加成熟，因為這一領域的資料更加豐富，資料獲取的速度也更快。根據2016 年Philips McDougall 的分析，將一種新的作物保護產品推向市場需要11年的發現和發展時間，分析16萬份化合物，每個產品商業化支出超過2.8億美元。在新農化產品的開發中，整個行業每年的花費超過26億美元。而人工智慧的採用可以提高這一過程的效率。
 
不過，當前我國農業大資料技術多數還處在起步階段，未能做到足夠的智慧化；承載農業大資料的農業物聯網、智慧監測裝置等售價過高；另外，由於推廣力度尚不大，農業經營者尚未有足夠認識。當前無論是“電商下鄉”還是大資料產業，都處於初級階段。依託大資料技術廣泛推動農業發展，在短時間內並不現實。農業大資料市場還是一個充滿機遇、有待開發的市場。為此，需要政府部門、涉農企業、大資料企業和農業生產經營主體多方合力，共同推進農業大資料的示範與推廣。
 
對政府而言，首先應當推動大資料的基礎設施建設。這包含兩個方面，一是要大力推動通訊基站、電信寬頻的建設，為各類農業經營者“觸網”、聯通大資料提供基礎；二是要儘可能開發政府掌握的各類涉農大資料，包括天氣資料、農業用地的各類元素含量資料、病蟲害和動物疫情的監測資料，以供農資企業合理調配生產，並制定針對各區域各品種的農資解決方案。

其次，政府需要提供政策支援，引導涉農企業、大資料企業構建以品種或區域為中心的農業大資料平臺。讓農業大資料服務成為企業的直接盈利專案或配套的增值服務。此外，還需要引導農業經營者主動向大資料農業轉型，對優秀案例做示範推廣，引導農業經營者學習“雲上的示範田”。
 
二、食品生產加工
 
事實上，將減少食物浪費寫進法律的不止我們國家。日本農業部表示，2016財年日本浪費的643萬噸食品中，55％是企業浪費的。僅食品生產商就佔了近40％，大大超過了零售商和餐館。為此，根據一項於去年10月1日生效的法律，日本地方政府制定了減少食品浪費的行動計劃，尋求企業部門的合作。其中，日冷食品（Nichirei Foods）和卡樂比（Calbee）等公司已經搶佔了先機。
 
日冷食品開發了一套人工智慧系統，用於檢測雞肉中難以去除的骨頭。舊系統使用的X射線有時會給出假陽性結果，導致肉被白白扔掉。該公司希望在三年內將雞肉加工過程中的食品浪費減少80％；卡樂比則將大部分薯片的保質期從4個月延長至6個月。該公司還將開始在產品上印上“最佳”月份，而不是具體的過期日期，以減少質量控制所需的人手；豆腐生產商相模穀食品（Sagamiya Foods）選擇利用日本氣象協會的資料來預測受溫度影響的產品銷量。該公司表示，減少過剩產能將使每年成本減少約9.25萬美元。
杜絕舌尖上的浪費，大資料、人工智慧、物聯網能做些什麼？除了日本，美國也存在食物浪費問題，每年大約浪費6000萬噸糧食，估計價值為1620億美元。為此，很多農業科技企業試圖藉助物聯網和大資料在食品供應鏈環節透過效率提升來減少浪費。
 
比如全球軟包裝生產領先企業希悅爾公司（Sealed Air）藉助亞馬遜的AWS物聯網平臺使食品生產與加工過程更加高效。工廠中的數碼攝像頭可以監控火雞的剔骨過程，並實時向食品操作人員反饋資訊，以幫助改善加工效率，從而減少浪費。同時，希悅爾公司藉助亞馬遜的AWS物聯網平臺為公司的“清潔網際網路” (Internet of Clean)提供可擴充套件且高效的連線，支援數百萬聯網清潔裝置，幫助公司建立更清潔、健康的生產環境。
 
在食品生產與包裝過程中，物聯網技術也正在使蔬菜與水果能夠儲存得更長久。例如，當來自農場的一大堆草莓到達加工廠時，並不意味著所有的草莓都是一樣的，即使是在同一天採摘，也有不同的新鮮度。利用物聯網感測器可以監控水果呼吸速率和新鮮度，從而可以在包裝點對水果進行定製包裝，以匹配水果的呼吸速率，從而延長水果的貨架壽命並減少浪費。
 
紐約創業公司Crisp的目標則是打造“一種更高效的食物供應鏈”。Crisp表示，食品行業資源浪費的根本原因在於從食物來源到零售品牌，太多廠商參與了食物的製作流程。因此，Crisp希望透過大資料來解決這個問題。Crisp將蒐集並分析大量的資料，幫助餐飲品牌預測食物的需求量——從而讓其他企業做出更合理的決策，例如原料和員工的數量。這些資料包括歷史銷售資料、購買訂單、推廣活動、庫存資料和POS系統等，該系統也支援Salesforce、 Netsuite 、QuickBooks、Seasoft和CSB等軟體的整合。
 
還有許多公司正在從不同角度處理食物浪費。例如，位於倫敦的Winnow使用計算機視覺來幫助商業廚房測量他們處理的食物量，而Full Harvest和Misfits Market等公司則專注於尋找畸形(但完全可食用)水果和蔬菜的家園。總之，當前世界各地，無論已開發國家還是發展中國家都存在食物浪費問題，包括法國和義大利都制定了法律以防止超市丟棄過剩的農產品，但通常很難將供需與需求相匹配，而這正是大資料和預測分析可以提供幫助的地方。
 
三、食品購買消費
 
在食品購買環節，大資料能分別針對消費者和商戶進行賦能。在廣東，有部分學校、社群和機構飯堂正在與網際網路科技公司合作，運用資訊化、大資料系統來精準加工、生產和配餐。比如，很多食堂引進的“智慧廚房”系統，它作為一個大資料平臺，可以實時監控營業資料、菜品銷售排行、顧客新增資料、就餐實時效率等運營資料。透過菜品銷售排行，可以清晰看到哪些菜品受歡迎、哪些菜品滯銷，經營者可以根據這些資訊對菜品進行調整，備物採購也可運用大資料分析，利用品類、品種、數量等指標來精準採購和供應。另外，在採購食材方面，系統能夠根據訂單數量判斷需要多少公斤大米、蔬菜和肉類，倉庫會按電腦裡計算的資料備料，再送到自動生產線進行生產，有效減少團餐所造成的浪費。使用者表示，人工智慧裝置可讓食堂廚餘垃圾減少90%。
 
至於個體餐飲商家，也可以使用大資料平臺系統。例如，佛山的“陽光餐飲”平臺過程控制裡面，有一項內容是“餐廚廢棄物處置”，設定這個板塊是為了督促企業落實主體責任，加強餐廚廢棄物的管理和處置。佛山市市場監督管理局相關負責人表示，佛山“陽光餐飲”平臺、“網際網路+明廚亮灶”等智慧監管方式，讓廣大市民直觀地看到餐飲企業的後廚，直接參與食品安全、餐廚垃圾管理、減少鋪張浪費等方面的監督，實現了社會共治的效果。另外，因為“陽光餐飲”平臺在後臺建立了資料流彙總、分析，“光碟行動”社會共治內容由此實現擴充。食客在平臺上透過公眾評價，可以反映餐飲經營者是否有效推動“光碟行動”，也從一個側面倒逼企業提高服務水平。
 
目前，“陽光餐飲”平臺已成為佛山建立國家食品安全示範城市、實施食品安全戰略一項創新內容。藉助佛山“陽光餐飲”平臺工程，在《2019年廣東省餐飲業質量安全群眾滿意度調查報告》中，佛山市城市綜合滿意度評分位居全省第一。截至今年6月底，佛山市共有15053家餐飲單位上線佛山“陽光餐飲”平臺，數量居全省第一、全國前列，這其中1779家學校食堂（含托幼機構食堂）和74家養老機構食堂實現全覆蓋。下階段，佛山還將新增1萬家餐飲單位上線“陽光餐飲”平臺，進一步提升餐飲服務智慧管理水平。
 
除了這些針對B端的系統平臺，年輕人喜愛的外賣平臺也積極參與減少餐飲浪費行動。比如在本月國家提倡減少餐飲浪費後，美團平臺針對商家從資訊化、場景化、互動化方面進行升級。
 
第一是資訊化，利用大資料能力去豐富和完善線上套餐的菜品資訊，在菜品上增加鹹淡、甜辣等口味資訊，包括菜品克重資訊，線上上標準化地傳遞給消費者，更省事地決策；

第二是場景化，平臺一直在雙人餐，四人餐的套餐場景上保證豐富度，會進一步建設單人餐場景，滿足一人食大眾就餐需求。同時增加小份菜套餐，按顧客食量做分級。讓套餐分級做的更精細，讓消費者到店都有適合的套餐可用。據美團平臺不完全統計，使用者消費套餐的打包率比單點餐食的打包率低15-20%，套餐一方面可以降低使用者點餐的試錯成本，另一方面也是商家基於店鋪過往使用者消費情況給予的科學搭配，這一產品形態可在防浪費方面發揮重要意義；

第三是互動化，在套餐上增加消費者的反饋，基於他們的反饋和套餐上很多評價的資料做演算法的推薦，幫助商家更好的理解消費者，去調整套餐的菜品，更準確的備菜，預估菜品的需求，在進貨備貨的時候減少浪費。
 
而針對消費者，美團目前在消費者線上檢視門店、線上下單、收到簡訊等觸點上，也都在加強宣傳，提倡節約、抵制浪費。除了宣傳，平臺還透過大資料方式，掌握消費者的習性與消費心理。根據不同年齡階段的消費者喜好，提供更好、更精準的服務，更安全、更健康、更豐富的菜品。
杜絕舌尖上的浪費，大資料、人工智慧、物聯網能做些什麼？儘管用技術手段可以從生產到餐桌各個環節儘可能減少浪費，但對於我們個人而言，杜絕浪費的根本還是要從改變思想模式做起。譬如傳統習俗中婚喪嫁娶、添丁滿月，都會舉辦大型家庭聚餐。這些傳統習俗，在於交往、體面和排場，就會導致鋪張浪費。餐飲浪費行為更多時候是因為“要面子”，只有從思想開始轉變，認識到在21世紀，飢餓和營養不良的資料依然觸目驚心，才會在日常生活中時刻謹記“豐年不忘災年，增產不忘節約”。

相關文章