从行业巨头到小型企业，AI赋能食品业产品研发

“嗯……3号红色素禁令很快就要生效了，我们需要找到替代方案；如果必须在食品包装的正面标注营养信息，还要降低部分产品的含糖量。该从哪儿着手呢？”

如今，对于这种问题的解决之道越来越多地依赖人工智能（AI）。

AI 能够通过计算机模型测试多种潜在替代成分，从而找到合适替代品。对产品研发而言，AI 最大的优势在于能够大幅缩短“试错周期”。尽管首次使用时需要投入时间录入企业和产品数据，但后续操作会越来越高效。

“这就像降噪耳机，能过滤掉90%‘干扰信息’，让你专注于10%的关键内容。” FlavorMind公司的Ben Wolpert打了个比方。

该公司另一位负责人Alexia Ciarfella指出：“未来几年，产品研发人员的角色将发生转变。产品开发的专业知识始终不可或缺，但我认为产品开发人员将会更多地投入到AI应用方法论的构建中，比如思考如何量化以往无法量化的产品属性和原料特性。”

她补充道：“我认为，未来几年我们最得力的合作伙伴将是数据科学家和软件工程师。”

 

重塑经典产品

卡夫与NotCo联手打造的植物基芝士通心粉，已然成为AI辅助食品研发的经典案例。卡夫亨氏对2022年的这一合作成果印象深刻，这家食品巨头不仅投资入股，还与来自智利的植物基食品开发商NotCo在美国成立了合资公司。NotCo凭借其自主研发的AI系统，成功开发出该植物基产品。

得益于NotCo旗下名为Giuseppe的AI引擎，卡夫芝士通心粉项目的研发周期缩短至8-10个月，而传统研发周期据称需要24个月。

其具体流程如下：首先对目标产品进行量化评分，包括黄金标准特性的数值化指标，同时涵盖新品研发的目标参数。将这些数据输入Giuseppe后，AI平台会向产品研发人员推荐配方方案。

这一过程远比描述复杂，接下来我们深入解析。

Giuseppe的研发可追溯到10年前，但直到与卡夫合作，以及为Shake Shack开发无蛋布丁项目之前，一直未被公开。卡夫亨氏的其他几款产品也由此产生，如Not Mayo（植物基蛋黄酱）、Not Cheese Slices（植物基奶酪片）以及Not热狗香肠等产品。虽然这些项目都是Giuseppe的定制和专属应用，但今年NotCo开始向所有食品饮料加工商开放Giuseppe AI引擎。

 

NotCo借助其AI引擎Giuseppe，成功开发出植物基卡夫芝士通心粉。(图源：vegconomist.com)

为演示技术能力，NotCo开发了一款无可可布朗尼原型产品，应对当前产品研发两大核心诉求：可可价格飙升带来的成本压力，以及提升产品的可持续性。

Giuseppe首个模块Concept Quant（概念量化）负责从0到1构建产品概念。NotCo智利总部烹饪科学经理Bernardo Moltedo解释道：“首先要从零创建概念，核心目标是为可可找到可持续的替代品。此外，我们还添了加对布朗尼特性的描述。”

这样虽足够启动项目，但目标仍显得较为模糊。NotCo公司B2B研发副总裁Alisia Heath补充道：“我们不仅可以将品牌特性融入其中，还能推荐契合该品牌形象或目标受众的创意概念。”

接下来，进入Giuseppe流程的另一个模块FomulateOS（配方操作系统）。研发人员在此输入更具体的产品需求，包括传统布朗尼配方以及所有原料，并设定一个标准化生产流程，客户可根据自身加工能力对流程进行调整。

该模块还会推荐原料，其中一些是Giuseppe数据库中已有的原料，包括针对不同国家口味偏好及其他需求的品类，也有客户现有或常用原料，以及一些值得探索的创新原料。Moltedo 表示：“这样就能得到一个不错的基础配方框架。”

 

为演示技术能力，NotCo开发了一款无可可布朗尼原型产品。

Giuseppe的最后一个模块是Synthesis（综合优化），这是一个优化器。产品开发人员需要进一步细化变量和目标，Synthesis会从其包含500多种原料的数据库中进行搜索，为无可可布朗尼筛选出最优组合。Moltedo继续说道：“无需用100种原料反复试错，AI会根据输入的目标、变量，以及成本等因素，将首批推荐配方的范围缩小到五种。”

研发人员测试首批5款推荐配方后，需反馈感官体验，如质地、色泽、甜苦平衡、水分含量等，并提出优化建议。Heath解释：“通过实验室物理测试获取数据，再由客户团队反馈感官评价，然后将这些试验结果输入Giuseppe，评估这次试验与对照产品的接近程度，或离目标的差距。”

Moltedo表示：“Synthesis系统会从最初五个测试中汲取经验，随后再给出另外五组配方方案。最终，可能最多只需进行15次试验，而不是常规100次。这一过程会不断循环直至成功研发出预期产品。在此期间，可以随时返回到Synthesis系统，对甜度、水分、色泽等各项指标重新进行调整优化，直至最终产品完全符合预期。”

即便到了“最终”阶段，通常也会保留3-4个候选配方，通过消费者测试进行终极验证。最优配方可能会立即被选中，或者还需要根据消费者反馈再次输入Giuseppe进行优化。最终目标是打造近乎完美的产品。

“Giuseppe的设计初衷是为了解决产品开发人员的痛点，而不是取代他们。”Heath总结说，“目标是加速从实验室到最终解决方案落地的进程。”

 

为中小企业服务

NotCo或许是为大型企业而生，而一家新创公司则为中小企业提供了另一种思路。“FlavorMind是为中小型企业或饮料品牌打造的，这些品牌已有热门饮品，但还需要达到特定营养目标、寻找替代原料或在不牺牲风味的前提下降低成本，等等。”FlavorMind联合创始人之一Ben Wolpert说道。

Wolpert是一名软件工程师，而另一位创始人Alexia Ciarfella曾是产品开发人员。她在亿滋国际（Mondelez）工作的六年里，构建了一个学习模型，用于优化奥利奥饼干配方开发流程，该模型将原型迭代时间缩短了33%。他们的合作象征着AI将数据科学与食品科学家的技艺相融合。

“FlavorMind只需要客户提供原料清单、现有配方和成本明细。这通常是一份电子表格，再加上一次简短的电话沟通即可。”Wolpert说，“我们的试验只需几周时间，使用客户已采购或易获取的原料进行少量配方测试。”

他们提醒，企业首次使用时需要完成相当多的前期工作，主要是为了“数字化”和量化该公司的产品、原料、企业目标以及其他关键信息。

Wolpert强调说：“你需要将一系列关键特性数字化，并用某种方式进行量化评估。这些数据必须录入数据库而非仅停留在书面记录，这样模型才能处理这些信息。”

“这是必要的第一步，而且很多企业迟早都需要迈出这一步。挑战在于如何收集数据，或是设计一套连贯的方法来捕捉这些数据，即描述产品特性的信息。”他继续说道。

“如何用数字来表达甜度呢？”Ciarfella举例道，“你需要量化目标总量、卡路里、颗粒大小、期望甜度等级及其感官属性。描述方式可以灵活创新，但必须转化为数字方式。”

Wolpert补充说：“你可以用同等甜度的原料替代糖分，但替代物在烘焙中效果可能有所不同，比如会影响质地或产品保质期。AI 程序应在首批饼干烘焙前就预测到这些潜在问题。”

即使是包装、环境影响、企业目标等看似难以量化的属性，Ciarfella也给出了解决方案：“可以创建评分量表，像对待碳水化合物含量一样，将这些数值纳入配方模型。”

以FlavorMind为一家零售商店重新调配的奶昔为例。尽管原产品添加的糖并不多，但客户仍希望再减少些糖分。“可以用低糖但同等甜度的原料替代芒果原浆，同时不能破坏原配方的整体风味。”Wolpert说，“起初我们想用椰子水替代部分芒果原浆，但味道缺乏鲜活感，于是模型建议通过添加柠檬汁或酸橙汁来增加一些酸度。”

最终，样品经过了消费者测试，他们还提供了可量化的反馈，这促使配方进一步优化微调。最后的产品深受顾客欢迎。

此外，这家客户还遇到了菠菜浪费的问题。他们为了制作一款绿色饮品而采购大量菠菜，但总有一些菠菜因为变质而不得不扔掉。AI程序给出了方法，既能将菠菜应用到一些现有产品中，还推荐了一些全新菠菜配方。

“我认为很多企业的核心诉求是，尽量减少耗费人力的高成本流程。与其在工厂里浪费大量原料试错，不如先用程序验证配方是否可行。”Wolpert总结道。

 

工厂车间的AI应用

关于人工智能在工厂中的应用已有诸多论述，包括在机器学习、预测性维护、质量控制、供应链优化以及整体智能自动化方面的应用。但问题在于：AI 系统如何在实验室完成研发后，继续在中试工厂乃至最终生产阶段提供支持？

BCD iLabs开发的AI程序Innov8 OS，虽起源于产品研发实验室，但也能延伸至生产流程。其创始人兼首席执行官Vinay Indraganti表示：“Innov8 OS具备端到端的功能，能够覆盖整个产品开发的全生命周期，并无缝拓展至大规模生产流程的管理。”

不过，其核心根基仍深植于实验室场景。“Innov8 OS能够优化研发工作流程，根据特定属性定制配方，提升风味和质地特性，并基于成本和法规限制实现高度个性化的产品开发。” 他解释道，“我们会分析客户现有的甜味剂、色素、风味物质等原料，结合其目标与期望成果，提供一组高确定性的精简实验方案，确保其中至少一个能解决配方难题。”

“所有目标都可以通过一组实验来实现。”他继续说道，“原本需要做50次实验，现在首次尝试即可缩减至20次。随着系统对公司和产品的熟悉程度加深，实验次数会减少到10次甚至5次。我们有一位客户在使用该平台一年后，仅通过一次实验就成功开发出稳定配方。”

但Indraganti强调：“人类的角色不可替代。食品技术专家仍是关键，而我们的技术能让其研究效率大幅提升。”

 

来源：荣格-《 国际食品加工及包装商情》

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