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？( 五 ) Steam|掌机|deck|steam|edg|3a|Deck2|

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。