当前，人工智能技术正在显着重塑各行业的发展模式。在食品行业，大规模垂直产业模式已覆盖研发、生产、营销全过程。数字孪生工厂和生产线可以实现虚拟调试、实时优化、远程控制和维护等功能。 AI+合成生物学从分子水平设计食品并促进细胞培养。我们将在肉类和精准营养等领域产生颠覆性创新。人工智能技术可以帮助食品行业通过优化能源消耗实现减碳目标……在今年的第二次全国大会上，全国人大代表、盐津朴子食品有限公司董事长张学武提出了诸多建议，其中之一就是人工智能在食品行业的应用。 “人工情报人工智能已成为食品行业智能化转型的核心驱动力。”全国人大副委员长、延津朴子食品有限公司董事长张学武表示：“当前，人工智能在食品行业的应用已从试点探索走向规模化发展。无论是生产端的效率提升、消费端的精准赋能，还是全链条的质量管控，人工智能都展现了不可替代的核心价值。”人工智能在食品行业的变革如今是“冰与火”。张学武指出，食品行业在人工智能的应用中面临着许多尚未解决的问题，行业内部和企业之间的各种关系之间的发展差距尤为明显。可以对整个生产过程进行精确控制，但许多中小企业仍然依靠手工作业，不仅效率低下，而且难以保证产品质量的稳定性。在业务流程中，一些企业正在利用ERP、CRM等基础数字化系统，但人工智能技术在数据分析和决策支持方面的应用还比较肤浅，大多数企业仍然根据经验进行决策。在销售过程中，人工智能的精准营销和个性化推荐还处于起步阶段，难以满足消费者多样化、个性化的需求。张先生学武分析，造成上述问题的原因主要集中在资金、技术和管理三个层面。首先，缺乏资金。食品行业整体利润率较低，中小企业利润率低甚至更紧。智能化转型初期需要大量资金，涉及购买智能生产设备、授权AI技术软件、调试系统、培训员工技能等各个方面。这对于缺乏资金实力的中小企业来说是一个巨大的负担。例如，某县一家年销售额300万元的小糖果厂，只有8名员工。以前，我们依靠手动注册食谱，这意味着我们经常记错糖含量，导致产品需要返工。即使他们想要实现一个基本的人工智能组件防错系统，仅购买和调试设备的成本就远远超过了他们的年净利润。最终，他们被迫继续沿用传统的生产模式，难以迈出智能化转型的第一步。其次，还有技术抽奖背。首先，数据支撑不够。食品行业全链路数据源分散，没有统一的格式标准，数据质量参差不齐，难以支持AI模型的高效训练。二是专业技术滞后，通用人工智能技术难以适应食品行业的复杂场景。为食品行业研发专门的人工智能技术是很困难的。研发投入不足，缺乏成熟的解决方案。三是企业研发能力薄弱。大多数食品企业缺乏专门的研发团队，无法独立开发满足自身需求的人工智能应用。即使依赖第三方技术提供商，也很难获得准确的服务。毕竟管理比较落后。传统的管理模式远远不能满足智能化发展的需要。大多数公司的管理方式已经过时观念观念淡薄，习惯依靠经验决策，缺乏数据驱动意识。企业不同部门缺乏协调和信息化，缺乏完整的数字化、数据化管理体系，价值难以充分实现，同时数字化管理人才短缺，现有管理者对人工智能、大数据等新兴技术了解有限，难以有效驱动企业智能化转型。建议推广“人工智能+”，加快食品行业转型发展。针对上述问题，张学武提出推进“人工智能+”，加快食品行业转型发展。具体来说，张学武提出要加强政治支持，解决资金缺乏问题。 “有效降低企业经营成本建议各级政府部门加大财政资金配置力度，设立食品行业智能化改造补贴和专项，重点关注中小食品企业，对企业购买AI智能设备、引进AI技术软件、开展员工培训等给予一定比例的财政补贴。”建议行业协会牵头，联合科研院所和大型企业制定统一的食品行业数据采集、存储、传输和应用标准，打破原料采购、生产加工、仓储物流、销售监管等环节的数据壁垒，为食品行业提供高质量的数据支持。用于训练人工智能模型的质量数据源。二是政府主导的技术服务计划。公司提供技术咨询、解决方案和系统设计等综合服务。 “三是提出加强人才培养，夯实转型基础。” “最后，张学武先生提出要发挥引领作用，推动合作发展。”充分发挥大型食品企业的示范引领作用，鼓励转型标杆企业积极分享人工智能应用经验、技术成果和解决方案，鼓励中小企业加快转型步伐，形成“龙头龙头、中小企业协同跟进”的健康发展格局。新京报贝壳财经记者 编辑：杨霞 纠错：陈莉、陆强