我们经常听到“人工智能”或“AI”一词，尤其是在制造业——那么人工智能在食品生产中有什么作用呢？它是真正的人工智能，还是机器学习？在本文中，了解人工智能和机器学习之间的区别，以及它们融入食品行业食品安全过程和质量控制中的方式。
人工智能已经成为日常生活的一部分，尽管我们可能还没意识到它已经多么普遍。Ethan Mollick是宾夕法尼亚大学沃顿学院副教授，也是一位领先的人工智能专家，他广泛分享了关于人工智能如何影响工作和教育领域的见解。他是《共智：与人工智能一起生活和工作》的作者，并在书中做了以下陈述：
“Many things that once seemed exclusively human will be able to be done by AI. So, by embracing this principle, you can view AI’s limitations as transient, and remaining open to new developments will help you to adapt to change… and remain competitive in a fast-paced business world.”
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)
应对变化和保持竞争力是食品生产商的首要任务，但如何利用人工智能的力量而不被甩在后面呢？人工智能正在对所有行业产生相当大的影响，包括食品行业。但是什么样的呢——我们为什么要关心呢？
首先，我们来看一下定义。人工智能（或“AI”）和机器学习通常可以互换使用，但从技术层面讲，它们不是一回事。
人工智能是指能够模仿人类智能相关认知功能的计算机或机器，例如能够看到、理解和回应口头或书面语言、分析数据、提出建议等。人工智能使用算法、统计模型和计算机程序来分析数据、进行预测和对过程进行自动化。
而机器学习是隶属于人工智能的一个子集，可自动使得机器或系统从经验中学习和改进。机器学习不使用显式编程，而使用算法来分析大量数据，从洞察中学习，然后做出明智的决策。
人工智能往往是一个更为笼统的术语，而机器学习是人工智能的一种具体应用。因此，当您听到“人工智能”应用于食品行业时，很可能实际上指的是机器学习。
为什么人工智能对食品生产商有如此吸引力？简而言之，就是速度。在时间就是金钱、效率至关重要的世界中，生产商需要快速获得结果。人工执行可能需要数小时才能完成的任务，现在通过机器学习（人工智能的子集）瞬间就可以完成——仅此一项优势就足以改变游戏规则。
从质量控制到配送，机器学习有可能改变许多过程。例如，它可用于识别食源性病原体和污染物，检测产品中的缺陷和异常，优化供应链物流。
尽管机器学习和人工智能为食品生产商提供了许多优势，但也存在一些潜在的缺点，比如工作岗位被取代方面的担忧。
随着人工智能和机器学习系统变得更加先进和广泛，它们可能会在某些任务中取代人类工作者，如手工任务或数据录入。然而，工作岗位取代并非不可避免；这些员工可以重新部署到企业的其他地方，以执行附加值更高的任务。
人工智能系统还需要还量高质量的数据才能有效运行。如果用于训练算法的数据存在偏差、不完整或无法代表真实场景，则人工智能系统的性能可能受到影响。
消费者安全在食品行业中至关重要。使用任何启用人工智能的新型技术的生产商必须确保其在支持合规性方面具有强健性。生产商必须检查是否需要额外的验证或认证过程，并相应采取措施。
在食品生产环境中实施启用人工智能的系统的相关问题不止这些。然而值得注意的是，尽管人工智能技术通常会增值，但它并不是应对生产挑战的“神奇”解决方案。
启用人工智能的技术在理论上听起来不错，但您能将其付诸实践吗？如果食品生产商希望将人工智能融入其生产环境中，则应采取以下步骤：
评估当前的技术能力，并确定基础设施方面的任何差距。
在生产过程中选择一个特定区域来运行试点人工智能项目，这样您就可以用很少的前期投资来衡量其有效性。
提高员工的技能，让他们做好准备，以适应与启用了人工智能的工具协同工作。
与具备食品行业专业知识的人工智能技术供应商合作，指导您实施量身定制的人工智能解决方案。
如果您还没有这样做，则开始收集和分析生产数据，因为高质量的数据对于有效的人工智能模型至关重要。
实施基于人工智能的解决方案时，优先考虑食品安全合规性。
实施任何人工智能解决方案后，持续监控其性能，并使用KPI评估解决方案对效率、成本降低和产品质量的影响。
人工智能和机器学习是强大的技术，已对食品行业产生了相当大的影响。它们可以帮助公司节省时间和资源，提高产品的质量和一致性。
食品生产商必须认真考虑如何更好地部署人工智能技术，以支持其提高产品质量和安全的目标。
最后，利用这项技术的力量并非没有挑战。它正在成为我们这个世界越来越重要的一部分，现在是时候接受它了。
Ian Scott-Mance，METTLER TOLEDO产品检测部门数字化转型经理
Ian Scott-Mance在市场营销和项目管理方面拥有超过16年的经验，致力于推动数据连接和工业人工智能应用的发展。Ian居住在英国罗伊斯顿，在制定和执行创新营销策略，从而在快速发展的工业技术领域增强产品供应方面有着良好的业绩记录。他在数字化转型和连接解决方案方面具有深入的专业知识，使他能够在复杂技术概念和市场需求之间架起桥梁。
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