植物蛋白|在冬奥餐厅放大招的AI,会成为食品行业的神助攻吗?( 四 )
以色列个性化营养数据平台Nutrino的首席科学家认为,随着消费者开始增加对自身健康的投资,个性化营养定制和基因定制食谱将成为业内常态。[4]
如今,AI技术的出现,让专攻个性化定制的品牌也能拍着胸脯说,我家的营养配方是有科学数据支撑的。
从国内市场看,个性化定制营养品牌lemonbox是一个典型例子。基于营养学和大数据分析,lemonbox打造了一个免费的AI营养师,用户这头刚填好咨询问卷,那头AI已经来了场头脑风暴,快速匹配到适合的营养补剂,形成营养报告。在用户下单后,将会有印有用户名字的专属营养包送货上门。
根据采访资料显示,AI技术对lemonbox而言,同时也解决了注册营养师人才稀缺的问题。通过用户填写问卷的形式代替人工咨询,可以让这位AI营养师积累病例,拓宽数据库,时间久了自然功力就深厚了。
个性化定制需要数据库支撑,这是AI算法的又一优势所在。lemonbox的产品并非自家生产,但通过AI算法与个性化定制的互补之处,在刚起步的AI算法应用中提供了一种盈利思路。
AI+酒
在饮料赛道上,可能越来越多的酒商要用AI算法来酿酒了。
除了上文较早尝试的IntelligentX、别处心裁的COEDO,麒麟啤酒也曾与三菱综合研究所合作研发有AI算法参与的酿造测试程序。
这款程序通过20多年来的市场调研和研发数据埋头苦算,最终生成一个包括口味、香味、颜色和酒精含量等数据的实验品。
据品牌方介绍,这相当于一位拥有20多年经验的啤酒酿造师所创作的配方。
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麒麟旗下啤酒产品
图片来源:麒麟啤酒
麒麟集团官方发言人对此表示,随着消费者对啤酒口味选择越来越多元化,啤酒变成了一个很分散的市场。麒麟啤酒想要快速找出一个细分市场,人工智能的匹配能力可以发现更多有效的方案。[5]
酒与AI算法的结合,属于对接上了和市场的“心灵感应”。
一方面由于精酿啤酒被大众熟知,酒类市场需求增加,各家酒商都想通过创新配方来吸引消费者;另一方面,酿酒作为一项精细活,优秀的酿酒师人才稀缺,AI算法给了中腰部酿酒商出圈的可能性。
03AI算法食品的利与弊:是神助攻还是产品陷阱?对于AI算法在食品饮料行业的应用,人工智能专业公司AI Palette的CEO Somubhra GanChoudhuri表示:“人工智能技术之所以会在食品饮料领域收获关注,是由于其可应用的场景非常丰富。AI可以帮助公司寻找新消费场景、引导新产品的研发,或者帮助做出进入全新品类的战略决策。”
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Somubhra GanChoudhuri
图片来源:LinkedIn@Somubhra GanChoudhuri
大势所趋之下,“人工智能+”的创新模式势必会对我国实体经济产生革命性影响。尽管食品行业并没有完全对AI算法敞开怀抱,但上述摸清AI脾性的品牌,都尝到了与它合作的甜头。
那么,从产品研发到产品模式的升级,AI算法与过去相比“进化”在哪?
首先,AI算法在配方生产的精细度上,是多数人无法比拟的。
无论是哪条赛道,它没有思维定势,会大胆尝试卷心菜、豌豆能不能做成植物奶;它没有思考误区,对于一款调酒配方的敲定,会根据买卖双方的需求综合考虑。
在研发阶段对于产品配方的把握,AI算法更稳定,更精确,并且没有人为错误的发生。
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NotMilk植物奶
图片来源:NotCo
其次,AI算法能缓解目前行业内顶尖人才稀缺的困境。
万宝盛华《2021年人才短缺报告》显示,中国大陆地区28%的企业面临人才短缺困扰,且随着技术升级的加快,企业正在寻找的人才,不仅需要具备足够的技术能力,还需具备卓越的沟通力和创造力。
AI算法作为技术过硬、有潜力的速成型员工,在需要时间与经验积累的食品领域有着一定的优势。
再次,AI算法的深度学习能力,能够将用户数据更好地融入进产品迭代中,建立食品数据库与用户反馈库,适合需要积累用户数据与经验的食品饮料行业。
比如植物基牛奶公司可能想尝试进入东南亚的酸奶市场,但不确定是否是一个正确的时机或进入的方式,这时候人工智能就能起到帮助。
但作为一个刚起步的领域,机遇与风险并存。不少初创公司认为,收集数据,培训AI背后的操作人员,建立有效的AI算法系统所需的成本太高,在现阶段并没有代替人力的必要。
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