摘要：近日,陶朗食品AI技术经理布兰登·拜恩做客爱尔兰人工智能生态圈专业音频栏目《AI爱尔兰》,深入讨论食品分选领域AI的应用及生成式AI的在未来设想。此外,我们也采访了陶朗中国研发部门AI负责人,讲述中国市场AI发展的独到之处。
站在风口浪尖的AI,能为食品行业做什么?早在十多年前,陶朗食品就已开启了人工智能与食品安全和运营效率的探索。
近日,陶朗食品AI技术经理布兰登·拜恩做客爱尔兰人工智能生态圈专业音频栏目《AI爱尔兰》,深入讨论食品分选领域AI的应用及生成式AI的在未来设想。此外,我们也采访了陶朗中国研发部门AI负责人,讲述中国市场AI发展的独到之处。
成本破局: AI为食品行业降本增效的4大核心
主持人:对有些人来说,陶朗或许不太熟悉,但其实我们在爱尔兰每天都会使用到陶朗的饮料瓶回收机,陶朗食品的设备也一直在为我们的每日食物保驾护航。能深入讲讲陶朗食品的AI应用吗?
布兰登:我们的核心产品是光学分选机,它集成在食品加工厂或采后处理中,剔除食品中的异物和瑕疵品,也能对不同品质的产品进行等级分流,实现阶梯售价。在食品产业链中,终端需求不断变化,成本压力逐渐攀升——能源、仓储运输、劳动力短缺与人工成本的上涨尤为显著。而陶朗的AI技术可以通过以下4个方面帮助客户实现降本增效与可持续发展:
1. 食品安全保障
食品安全对企业和消费来说永远是头等大事。我们的技术,是用引领行业的AI模型精准检测并剔除异物(如玻璃、金属、塑料等)和不良品,避免因质量问题暴雷,保护终端产品安全和品牌声誉。
2. 提升整体出成率
有了先进的AI算法,客户可以自行定义分级标准,实现毫米级精度,像我们的LUCAi系统就能检测果蔬0.1毫米级瑕疵,也能提高整体的出成率。提升1%-2%的出成率,对我们的一些客户来说,相当于每年节省数百万美元。
3. 降低运营成本
通过预测性维护,我们的AI可以提前识别设备故障,减少非计划停机。这一点非常重要,因为产线如果出现故障,可能导致每小时数万美元的损失。同时,因为我们的设备自动化程度很高,效率也高,劳动力成本自然就降下来了。
4. 可持续发展
最后一点是我们的可持续发展设计,我们采用低能耗技术节省能源,优化气动系统降低压缩空气消耗,从而实现资源节约和环境友好的可持续发展。
速度与精度的博弈:AI系统的毫秒之争
主持人:在实际生产中,视觉系统必须做到快速精准——比如在毫秒间识别玻璃等特定物质,并触发警报,你们是怎么做到的?
布兰登:速度确实是核心挑战。我们的光学分选机处理果蔬时,系统每秒要检测上千个对象,从图像采集到AI决策必须在20毫秒内完成。因此做到误报与漏报平衡问题尤为关键——比如在薯条产线中,若把合格品误判为玻璃(误报),客户损失单根薯条成本;但漏判真实玻璃碎片(漏报)则会导致品牌危机。但这也正是我们技术的价值——既将漏报率压到极致,又控制误报引发的二次分选成本。我们还可以为客户提供多种处理选项的弹性机制,既保障安全底线,又最大限度维持生产效率。
主持人:减少误报非常关键,对于预测性维护,你们的方案是基于孪生技术还是自有算法?
布兰登:主要是基于自有算法体系。预测性维护确实是我们重点投入的方向,通过AI分析零部件寿命周期,实时监测设备异常,既能做到提前预警故障,又能协助客户制定维保计划。这个领域的最新研究成果,正在被整合到我们的设备管理系统中。
智见未来:生成式AI探索
主持人:ESG已成为全球企业的核心战略,消费者也更青睐环保高效品牌,从员工或客户体验角度,你如何看待生成式AI在工业领域的未来?
布兰登:我认为在我们行业,生成式人工智能有很多潜在的应用。我们也在构建一些概念验证。我认为其中一个有趣的应用是让我们的系统更易于使用,比如通过与设备的直接对话,或者提供一个智能助手,帮助客户优化操作,挤出机器的细微性能差距。此外,我认为还可以改进内部知识库,使其更易于访问,从而提升我们的服务效率,这不仅有助于提高客户的运营效率,也利于实现ESG目标。
本土落地:从“经验驱动”到“数据驱动”转型
问:中国AI研发的环境怎么样?对AI食品分选技术有什么影响?
答:前段时间的Deep Seek,相信世界已经看到了中国AI的发展势头,目前国内食品行业的AI研发也是百花齐放。中国食品企业正利用AI实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型。中国这个全球最大的食品市场,是我们积累海量数据的先天优势。在庞大量级的数据投喂下,我们AI模型的精细程度和敏感度都大大提高,最终反馈到产线上的分选精准率、出成率和误剔率上,帮助企业提升产线效能。
问:陶朗食品的AI有什么差异化?中国研发团队有什么突破性案例?
答:我们可以从多个维度来看,相对传统的形选和色选,我们的AI拓宽了分选能力。比如在海鲜的分选中,有玻璃、石头、烟头等异物,以及混入一些不同海鲜品种,传统方式对同形或同色异物束手无策,误剔率高。我们可以用AI采集形状、颜色甚至纹理等不同特征,多维度判断。而且,传统方案需要人工提取特征,特征还可能是重叠的。用AI不仅高效识别目标,还大大节省时间和开发成本。相对于同类型AI来说,我们将传感器和AI技术强强结合,在数据采集、数据量和样本多样性方面独占优势。另外,我们并非单纯的AI软件研发,我们也重视硬件和固件的提升,这将直接帮助食品企业提升产线的稳定性,减少故障率和停机时间。作为一家全球性企业,中国和国外研发团队的协作也是我们的亮点,我们将全球当作一个巨大的样本数据库,让AI持续学习,不断更新和迭代。根据不同的市场,我们也在做本地化落实,根据本地客户的需求,定制不同的数据库。近期,我们自主开发的数据工具,将集采样本数据的时间提升了4倍。我们正是在做这样一个一个的突破,以快速响应客户需求,帮助本地企业灵活应对市场变化,达成商业目标。
作为食品分选领域的AI先行者,陶朗食品将AI深入融入食品安全与产业升级,为企业构建核心竞争力。面对未来生成式AI的交互优化和管理创新,陶朗食品也在探索新赛道,让食品生产更智能更简便。
关于陶朗食品
陶朗食品致力于研发和制造食品分选分级设备与采后整体解决方案,转变全球食品生产方式,从而提高食品安全,减少食品浪费,确保每份资源,皆有所值(Every Resource Counts™)。
陶朗食品以先进的品质分级、光学分选和蒸汽去皮解决方案,服务于马铃薯、水果、蔬菜、坚果、干果、海鲜和肉类等食品行业的种植商、包装商和加工商,帮助提升产线效率、产品品质和经营效益,确保从农场到餐桌无缝隙的食品安全链。为此,陶朗在全球各大洲建立了区域总部、制造中心和办事处,遍布欧洲、美国、拉丁美洲、亚洲、非洲和大洋洲。
陶朗食品隶属于陶朗集团。陶朗集团于1972年成立于挪威,开创性地设计和研发了饮料瓶自动回收机,并在全球得到广泛应用。如今,陶朗集团致力于引领资源变革,转变当前人类获得、利用和再利用资源的方式,实现“无浪费世界”。陶朗集团还拥有陶朗资源回收、陶朗矿产和陶朗收集业务部。
陶朗集团全球装机量超过105,000台,业务遍布全球100多个国家和地区,2022年营业收入约为122亿挪威克朗。陶朗集团在全球范围内有5000多名员工,总部位于挪威阿斯克,并已于挪威奥斯陆证交所上市。
来源：中国食品工业杂志
