要点:
目前为止，人工智能还是无法精确切割，也很难准确区分鸡肉中的皮、脂肪、骨头和肉。面对日益高涨的科技发展浪潮，食品加工行业应该从经济发展的基本需求出发，把人工智能技术作为转型方式，积极推进行业的智能化升级。但与此同时，我们也要理性、全面看到食品加工人工智能下对人工的岗位影响。对于“个体差异性”较大的行业而言，人工智能在这一领域还面临着重大的挑战。
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随着人工智能AI的发展日益迅速，加拿大农业产业也引入了许多新技术，从建议农民何时喷洒、播种和收割田地的数据系统，到机器人挤奶机再到人工智能设备等，都取得了对应的进步。但对于“肉类加工”而言，进步的速度却没有那么快。
人工智能、自动化和机器人技术正在重塑许多行业及领域。经济专家表示，肉类加工行业可以从人工智能技术中受益，以克服劳动力短缺、提高食品安全并保持相对于植物蛋白等替代品的竞争力优势。但尽管如此，肉类加工行业与人工智能的结合并不是一件容易事。
与汽车行业安装零部件不同，处理肉类的其中一个挑战是需要凭借人眼和触觉去区分不同的肉，因为没有两块肉是完全100%相同。目前为止，人工智能还是无法精确切割，也很难准确区分鸡肉中的皮、脂肪、骨头和肉。近日，加拿大枫叶食品公司首席资讯和技术长安德烈亚斯·利里斯/Andreas Liris也表示， “我们在很多方面都落后了。人工智能加工肉类超级困难，但随着机器人变得越来越灵敏，这种情况正在慢慢改善。”
加拿大“加工肉类”与人工智能AI
枫叶食品公司/Maple Leaf Foods是一家加拿大消费者包装肉类公司，总部位于安大略省密西沙加市，2022年销量高达47亿加元。公司正在取得长足进步，例如使用人工智能技术在设施内运输重型动物、堆放和移动箱子以及优化运输负载以减少卡车运输量。 近年来，枫叶食品开始在卡车上使用感测器来追踪鸡群从农场到设施的温度和湿度。 Liris表示，该技术有助于改善动物福利和肉类品质。
此外，几家加拿大新创公司也正在尝试开发解决方案来实现该行业的人工智能化，其中包括总部位于滑铁卢的P&P Optica。该公司利用高光谱成像和人工智慧来了解肉类在生产线上移动时的食品化学成分。
在开发出复杂的成像技术后，下一个挑战是确保设备足够耐用、能够在低温下运行，并能在设施消毒过程中承受热肥皂高压水的喷射。 “如何将非常脆弱的光学系统放入每天都需要清洁的制造工厂中，显得尤为重要” P&P Optica执行长Olga Pawluczyk分享到。 “你必须以这样的方式清洁它，以免沙门氏菌、李斯特菌、大肠杆菌在植物中生长。”该公司目前已在北美的10个肉类包装工厂安装了其设备，成像技术可以检测和测量蛋白质、水和脂肪的数量，同时还可以注意到任何污染物，例如可能从传送带上脱落的塑胶碎片。加工肉类领域的智能化发展，从不同角度显现了“食品加工的人工智能之路”正在持续进行中。
食品加工的人工智能AI之路
传统的食品加工行业体量大利率低，大部分食品加工企业主要靠大量的廉价劳动力实现微薄盈利。同时，该行业对卫生要求极高，过多的人为因素不利于保证食品安全。随着生活水平的提高，人们对健康及个性化的食品需求越来越大。而人工智能AI技术的引入可以在一定程度上解决食品加工行业存在的上述问题，满足消费者日益个性化的需求。
面对日益高涨的科技发展浪潮，食品加工行业应该从经济发展的基本需求出发，把人工智能技术作为转型方式，积极推进行业的智能化升级。
食品加工行业的五大人工智能技术:
大数据技术-指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，包括可视化分析、挖掘算法、预测性分析、数据管理等。大数据技术在食品加工行业主要应用在甄别材料、食品新口味研发等。
计算机视觉-计算机视觉运用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别，并进一步处理成更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像，在食品加工行业主要应用在材料甄别、自动化加工等。
机器人技术-食品加工行业的机器人技术包括生产加工机器人、食物收取机器人等。机器人技术是食品加工行业向作业自动化升级的重要技术，减少行业对劳动力的需求，实现精细化生产。
机器学习-机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，其在食品加工行业应用广泛，包括新食品研发、新口味合成等。
深度学习-深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法，用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法，在食品加工行业主要运用在食品开发领域。
但与此同时，我们也应看到人工智能技术在食品加工行业的局限性:
成本高-食品加工行业利润相对薄弱，自主研发或外部购买人工智能技术相对于劳动密集型作业成本较高。此外，该行业内缺乏财大气粗的巨头公司牵头研发，整体来说智能升级成本较高。
食品安全问题-食品加工行业无论是在初加工环节还是在研制新食品领域对卫生及安全的要求都非常高，国内外食品卫生标准严苛，企业需要付出一定人力物力财力成本才能达到生产合格标准。
数据不足-传统行业数据基础弱，有效的用户数据不足，导致食品加工企业很难构建精准的机器学习模型；同时，企业自身的客户数据属于商业机密，数据进行行业公开共享并不符合现实情况。
此外，“劳工困境”也是食品加工智能化遇到的另一问题
肉类加工产业一直是劳力密集产业，而采用人工智能AI填补这些人工职位是一个持续的挑战。低薪工作往往不受欢迎，因为工厂车间的工人重复着同样的动作，常用刀和锯来剔骨和切片牲畜。在COVID-19大流行的早期阶段，肉类加工设施受到了严重打击，因为病毒很容易在几乎并肩站立的工人之间传播。甚至，这场大流行凸显了该行业对这些工人的依赖，许多工厂关闭中断了杂货店的肉类供应并且推高了价格。
食品经济学家表示，“该行业感受到的压力之一是劳动力，或许可以通过技术投资来缓解。” 他认为，降低该行业的劳动强度有助于减缓食品价格上涨，尽管许多其他因素也会影响杂货店货架上的价格波动。
但是，有些业内人士将科技视为缓解劳动力压力的解决方案，而有些人则认为机器人可以“帮助工人”，而不是“取代他们”。
麦基尔大学生物资源工程教授、MatrixSpec Solutions公司创办人Michael Ngadi正在开发一项可以减少设施劳动力需求的技术。在过去的十年里，他开发了一种工具来检测一块猪肉中的脂肪或大理石花纹的含量。 Ngadi表示，目前工人们接受了评估加工线上脂肪量的培训，但机器学习和人工智慧的结合可能会更可靠。 “如果有人工作了八个小时只专注在重复性工作，那么到了某个时候，这个人的效率自然可能会下降。或者只是有人头痛或心情不好，也会影响到工作效率。”因此，Ngadi认为，人工智能的出现可以在一定程度上弥补人工所无法避免的“缺点”。
食品加工领域人工智能化爆发？
除了上述案例以外，食品加工领域的人工智能化近年来呈现非常强劲的趋势。 2019年，Mayekawa交付了第一台名为“ LEGDAS”自动鸡整腿去骨机。 Mayekawa的机器人技术可提供等同于熟练工人的性能。只需简单学习机器操作，即可在短时间内培训优质的劳动力，并减少以往工人常见的肌腱炎等职业伤害，从而使机器人为工人提供了一个更加友好的工作环境。此外，Mayekawa的机器人通过在加工肉类时保证与人体的接触尽可能地减少，从而实现了高度卫生的操作。
近年来，愿意从事肉类加工的员工变得越来越稀少，这样的情况会无法满足人员配备需求以确保加工厂的持续生产。此外，相关工人的离职率非常高，工人难以维持有效进行长时间的去骨工作。由于肉质的柔软且每块都具有不同的形状，因此去骨过程的自动化已成为一项挑战，迄今为止，这项工作一般是手工完成的，因为高效率有效地从肉中去除骨头需要专业技术，然而很少有专业的技工可以快速、轻松地进行这项工作。
值得注意的是，Mayekawa的肉类加工机器人HAMDAS-R甚至可以处理形状不规则的软物体，并且比手动加工具有更快的加工速度，这可以保证HAMDAS-R可以生产出以前只有手动处理才能提供的外观好且质量高的产品。 HAMDAS-R使得某些去骨分割环节可以实现全自动加工，同时保证更快速和精确的加工效率，加工成品的一致性更好。
通过使用HAMDAS-R代替劳动密集型且需要熟练技能的手动猪肉火腿去骨工作，肉类加工公司可以在去骨相关领域减少50％至60％的劳动力。与此同时，HAMDAS可以保持去骨肉质量的稳定性， 通过以恒定的加工速度去骨，产生与手工完成相当的产量，同时保持所需水平的去骨技术，最后确保了稳定且一致的去骨肉质量。
过去，机器人总是被人类小看，认为他们不能从事诸如切肉之类的复杂任务，因为人们一直认为自动化机器无法与人类的精准表现相提并论。随着技术的不断发展，越来越多的公司可以根据用户需求对机器人切割机进行广泛的编程和定制化设计，机器人技术在食品行业中的应用有望在未来得到进一步扩展。而畜禽类肉品高效精准机器人自主分割，成为了全球众多国家研究的重点之一。
人工智能真的会完全取代人工吗？
全球机器人行业未来的持续增长仍然值得我们的期待。而且，考虑到加工食品的劳动密集型性质以及人类对肉类食物加工始终如一的高生产率的特殊需求，肉类加工行业可能是机器人技术大放异彩的特有市场，其中最知名的公司之一是梅恩食品加工。
Meyn Food Processing Technology/梅恩食品加工技术，于1959年由Piet Meijn和Cor Koning在荷兰Oostzaan创立，是一家总部位于荷兰奥斯特赞的家禽加工服务的供应商。 Meyn的主要业务是为家禽加工厂制造家禽加工设备，业务遍及全球九十多个国家和各大洲，包括欧洲、北美、拉丁美洲、亚洲和非洲。他们拥有约1,000名员工，并拥有由14个销售办事处组成的网路。
经过早期的多次所有权变更，Meyn于2005年被Altor Funds收购。在新的所有权下，该公司成长为该领域的全球市场领导者，营业额超过2亿欧元。他们将业务扩展到90多个国家，销往新兴市场的新项目比例大幅上升。 2012年7月31日，Meyn被巴菲特的Berkshire Hathaway子公司CTB收购，该公司是一家农业系统和解决方案的设计、制造和行销商。
整体来说，食品加工行业目前针对非规则肉类的处理工作对机器人而言还是有一定的困难性，因为非规则意味着每一块肉的纹路、品质都不尽相同。相比人工可以通过丰富、大量的经验进行灵活处理，机器人则显得“略为死板”。对于标准化的东西，比如奶茶制作、汽车零部件安装，人工智能可以大放异彩，发挥强大的作用。但对于“个体差异性”较大的行业而言，人工智能在这一领域还面临着重大的挑战。食品加工行业未来能否和人工智能完美融合，以适应不同情况的问题解决？让我们拭目以待。
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