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銀聯(lián)pos機(jī)廢物利用
今年，全球糧食生產(chǎn)面臨著疫情、蟲害等多種不利因素威脅。據(jù)聯(lián)合國最新調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在新冠肺炎沖擊下，全球各國糧食產(chǎn)量、運輸、儲存等均受到較大影響，再加上蝗災(zāi)、極端天氣等因素，原本一些產(chǎn)糧大國豎起了貿(mào)易壁壘，收緊了戰(zhàn)略糧食的出口，可能導(dǎo)致全球饑餓人數(shù)在2020年新增1.3億人，達(dá)到8.1億人。今年共有25個國家面臨嚴(yán)重饑餓風(fēng)險，世界瀕臨至少50年來最嚴(yán)重的糧食危機(jī)。為此，聯(lián)合國呼吁世界各國警惕糧食危機(jī)。在此背景下，我國開始提倡節(jié)約糧食，并要求加強(qiáng)立法，強(qiáng)化監(jiān)管，采取有效措施，建立長效機(jī)制，堅決制止餐飲浪費行為。
事實上，糧食浪費不只存在于餐飲方面，美國食品供應(yīng)鏈技術(shù)解決方案服務(wù)商Zest Labs的CEO Peter Mehring說：“食物在收獲后，仍然會有30-40％的食物被浪費，其中一半的浪費發(fā)生在食物消費之前。”比如，在收獲季節(jié)因風(fēng)雨等自然條件造成的糧食損失，糧食存儲過程中，因鼠害和運輸損耗造成糧食浪費等。這種浪費同樣會造成重大損失，并且因為難以解決而顯得無法避免。那么，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)，能否幫助解決糧食在種植、加工、運輸、存儲、食用全過程中的浪費問題呢？
一、糧食種植
一直以來，糧食在種植方面會遇到人力物力消耗大，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量相對不高等問題，這大多與農(nóng)業(yè)經(jīng)營者對種養(yǎng)技術(shù)和對天氣變化情況，病蟲害、疫情信息把握不足有關(guān)系，也跟人力成本上升、使用假冒偽劣的農(nóng)資產(chǎn)品有關(guān)。現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)中，需要準(zhǔn)確掌握生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，包括氣象、水文、土壤和病蟲害、動物疫情數(shù)據(jù)，有助于做到精準(zhǔn)種植、養(yǎng)殖，減少資源浪費和成本投入。
全球最大的農(nóng)產(chǎn)品出口國美國是最早提出精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)概念的國家，早在20世紀(jì)70年代實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)全面現(xiàn)代化之后，充分利用高新科學(xué)技術(shù)，尤其是信息化、數(shù)字化技術(shù)的進(jìn)步及其在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。美國聯(lián)邦政府通過財政支出構(gòu)建了農(nóng)業(yè)信息平臺，為了便于農(nóng)業(yè)信息的采集和處理，建設(shè)了國家級農(nóng)業(yè)和農(nóng)村科技信息中心，實現(xiàn)了農(nóng)村信息資源的長期積累、高效管理與廣泛應(yīng)用。另外，農(nóng)業(yè)科技公司也在嘗試用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)幫助解決種植問題。比如專注于為農(nóng)業(yè)提供氣候數(shù)據(jù)的AWhere公司，早在2016年就已經(jīng)建立了一個全球氣候數(shù)據(jù)平臺——氣候地帶（Weather Terrain），該平臺將往年的天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理統(tǒng)計，從而幫助農(nóng)夫們更好地預(yù)測和計劃。據(jù)稱，該平臺擁有20年內(nèi)地球上所有農(nóng)用地、每天的天氣記錄。在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，可以建立更多模型，甚至包括天氣預(yù)報模型和蟲害、疾病預(yù)測模型。這些模型既可以用于大規(guī)模耕種，也可以縮小成超本地化的水平，適用于執(zhí)行小農(nóng)經(jīng)濟(jì)模式的農(nóng)民。
如今，數(shù)字農(nóng)業(yè)已成為全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)范疇下用數(shù)字化重組方式對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行變革和升級的典型應(yīng)用之一。在數(shù)字農(nóng)業(yè)模式中，通過數(shù)字化設(shè)備比如田間攝像頭、溫度濕度監(jiān)控、土壤監(jiān)控、無人機(jī)航拍等，以實時“數(shù)據(jù)”為核心來幫助生產(chǎn)決策的管控和精準(zhǔn)實施，并通過海量數(shù)據(jù)和人工智能對設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)、智能物流、多樣化風(fēng)險管理手段進(jìn)行數(shù)據(jù)和技術(shù)支持，進(jìn)而大幅提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈運營效率并優(yōu)化資源配置效率等。
在種植領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以被用來分析來自無人機(jī)和衛(wèi)星的圖像、氣象數(shù)據(jù)、土壤樣本和濕度傳感器的數(shù)據(jù)，并幫助確定播種、施肥、灌溉、噴藥和收割的最佳方法。在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的各個環(huán)節(jié)中，機(jī)器學(xué)習(xí)都能發(fā)揮重要的作用，從而提高糧食的產(chǎn)量。在養(yǎng)殖領(lǐng)域，利用人工智能可以有效降低疾病造成的損失。此外，在實驗室和研究中心，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助培育更好的植物基因，創(chuàng)造更安全、更高效的農(nóng)作物保護(hù)產(chǎn)品和化肥，并且開發(fā)更多的農(nóng)產(chǎn)品。實際上，人工智能在這些領(lǐng)域的介入更加成熟，因為這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)更加豐富，數(shù)據(jù)獲取的速度也更快。根據(jù)2016 年P(guān)hilips McDougall 的分析，將一種新的作物保護(hù)產(chǎn)品推向市場需要11年的發(fā)現(xiàn)和發(fā)展時間，分析16萬份化合物，每個產(chǎn)品商業(yè)化支出超過2.8億美元。在新農(nóng)化產(chǎn)品的開發(fā)中，整個行業(yè)每年的花費超過26億美元。而人工智能的采用可以提高這一過程的效率。
不過，當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)多數(shù)還處在起步階段，未能做到足夠的智能化；承載農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能監(jiān)測設(shè)備等售價過高；另外，由于推廣力度尚不大，農(nóng)業(yè)經(jīng)營者尚未有足夠認(rèn)識。當(dāng)前無論是“電商下鄉(xiāng)”還是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，都處于初級階段。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛推動農(nóng)業(yè)發(fā)展，在短時間內(nèi)并不現(xiàn)實。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)市場還是一個充滿機(jī)遇、有待開發(fā)的市場。為此，需要政府部門、涉農(nóng)企業(yè)、大數(shù)據(jù)企業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體多方合力，共同推進(jìn)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的示范與推廣。
對政府而言，首先應(yīng)當(dāng)推動大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。這包含兩個方面，一是要大力推動通信基站、電信寬帶的建設(shè)，為各類農(nóng)業(yè)經(jīng)營者“觸網(wǎng)”、聯(lián)通大數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)；二是要盡可能開發(fā)政府掌握的各類涉農(nóng)大數(shù)據(jù)，包括天氣數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)用地的各類元素含量數(shù)據(jù)、病蟲害和動物疫情的監(jiān)測數(shù)據(jù)，以供農(nóng)資企業(yè)合理調(diào)配生產(chǎn)，并制定針對各區(qū)域各品種的農(nóng)資解決方案。
其次，政府需要提供政策支持，引導(dǎo)涉農(nóng)企業(yè)、大數(shù)據(jù)企業(yè)構(gòu)建以品種或區(qū)域為中心的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。讓農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)成為企業(yè)的直接盈利項目或配套的增值服務(wù)。此外，還需要引導(dǎo)農(nóng)業(yè)經(jīng)營者主動向大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，對優(yōu)秀案例做示范推廣，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)經(jīng)營者學(xué)習(xí)“云上的示范田”。
二、食品生產(chǎn)加工
事實上，將減少食物浪費寫進(jìn)法律的不止我們國家。日本農(nóng)業(yè)部表示，2016財年日本浪費的643萬噸食品中，55％是企業(yè)浪費的。僅食品生產(chǎn)商就占了近40％，大大超過了零售商和餐館。為此，根據(jù)一項于去年10月1日生效的法律，日本地方政府制定了減少食品浪費的行動計劃，尋求企業(yè)部門的合作。其中，日冷食品（Nichirei Foods）和卡樂比（Calbee）等公司已經(jīng)搶占了先機(jī)。
日冷食品開發(fā)了一套人工智能系統(tǒng)，用于檢測雞肉中難以去除的骨頭。舊系統(tǒng)使用的X射線有時會給出假陽性結(jié)果，導(dǎo)致肉被白白扔掉。該公司希望在三年內(nèi)將雞肉加工過程中的食品浪費減少80％；卡樂比則將大部分薯片的保質(zhì)期從4個月延長至6個月。該公司還將開始在產(chǎn)品上印上“最佳”月份，而不是具體的過期日期，以減少質(zhì)量控制所需的人手；豆腐生產(chǎn)商相模谷食品（Sagamiya Foods）選擇利用日本氣象協(xié)會的數(shù)據(jù)來預(yù)測受溫度影響的產(chǎn)品銷量。該公司表示，減少過剩產(chǎn)能將使每年成本減少約9.25萬美元。
除了日本，美國也存在食物浪費問題，每年大約浪費6000萬噸糧食，估計價值為1620億美元。為此，很多農(nóng)業(yè)科技企業(yè)試圖借助物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)在食品供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)通過效率提升來減少浪費。
比如全球軟包裝生產(chǎn)領(lǐng)先企業(yè)希悅爾公司（Sealed Air）借助亞馬遜的AWS物聯(lián)網(wǎng)平臺使食品生產(chǎn)與加工過程更加高效。工廠中的數(shù)碼攝像頭可以監(jiān)控火雞的剔骨過程，并實時向食品操作人員反饋信息，以幫助改善加工效率，從而減少浪費。同時，希悅爾公司借助亞馬遜的AWS物聯(lián)網(wǎng)平臺為公司的“清潔互聯(lián)網(wǎng)” (Internet of Clean)提供可擴(kuò)展且高效的連接，支持?jǐn)?shù)百萬聯(lián)網(wǎng)清潔設(shè)備，幫助公司創(chuàng)建更清潔、健康的生產(chǎn)環(huán)境。
在食品生產(chǎn)與包裝過程中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也正在使蔬菜與水果能夠保存得更長久。例如，當(dāng)來自農(nóng)場的一大堆草莓到達(dá)加工廠時，并不意味著所有的草莓都是一樣的，即使是在同一天采摘，也有不同的新鮮度。利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以監(jiān)控水果呼吸速率和新鮮度，從而可以在包裝點對水果進(jìn)行定制包裝，以匹配水果的呼吸速率，從而延長水果的貨架壽命并減少浪費。
紐約創(chuàng)業(yè)公司Crisp的目標(biāo)則是打造“一種更高效的食物供應(yīng)鏈”。Crisp表示，食品行業(yè)資源浪費的根本原因在于從食物來源到零售品牌，太多廠商參與了食物的制作流程。因此，Crisp希望通過大數(shù)據(jù)來解決這個問題。Crisp將搜集并分析大量的數(shù)據(jù)，幫助餐飲品牌預(yù)測食物的需求量——從而讓其他企業(yè)做出更合理的決策，例如原料和員工的數(shù)量。這些數(shù)據(jù)包括歷史銷售數(shù)據(jù)、購買訂單、推廣活動、庫存數(shù)據(jù)和POS系統(tǒng)等，該系統(tǒng)也支持Salesforce、 Netsuite 、QuickBooks、Seasoft和CSB等軟件的集成。
還有許多公司正在從不同角度處理食物浪費。例如，位于倫敦的Winnow使用計算機(jī)視覺來幫助商業(yè)廚房測量他們處理的食物量，而Full Harvest和Misfits Market等公司則專注于尋找畸形(但完全可食用)水果和蔬菜的家園?？傊?，當(dāng)前世界各地，無論發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家都存在食物浪費問題，包括法國和意大利都制定了法律以防止超市丟棄過剩的農(nóng)產(chǎn)品，但通常很難將供需與需求相匹配，而這正是大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析可以提供幫助的地方。
三、食品購買消費
在食品購買環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)能分別針對消費者和商戶進(jìn)行賦能。在廣東，有部分學(xué)校、社區(qū)和機(jī)構(gòu)飯?zhí)谜谂c互聯(lián)網(wǎng)科技公司合作，運用信息化、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來精準(zhǔn)加工、生產(chǎn)和配餐。比如，很多食堂引進(jìn)的“智慧廚房”系統(tǒng)，它作為一個大數(shù)據(jù)平臺，可以實時監(jiān)控營業(yè)數(shù)據(jù)、菜品銷售排行、顧客新增數(shù)據(jù)、就餐實時效率等運營數(shù)據(jù)。通過菜品銷售排行，可以清晰看到哪些菜品受歡迎、哪些菜品滯銷，經(jīng)營者可以根據(jù)這些信息對菜品進(jìn)行調(diào)整，備物采購也可運用大數(shù)據(jù)分析，利用品類、品種、數(shù)量等指標(biāo)來精準(zhǔn)采購和供應(yīng)。另外，在采購食材方面，系統(tǒng)能夠根據(jù)訂單數(shù)量判斷需要多少公斤大米、蔬菜和肉類，倉庫會按電腦里計算的數(shù)據(jù)備料，再送到自動生產(chǎn)線進(jìn)行生產(chǎn)，有效減少團(tuán)餐所造成的浪費。使用者表示，人工智能設(shè)備可讓食堂廚余垃圾減少90%。
至于個體餐飲商家，也可以使用大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)。例如，佛山的“陽光餐飲”平臺過程控制里面，有一項內(nèi)容是“餐廚廢棄物處置”，設(shè)置這個板塊是為了督促企業(yè)落實主體責(zé)任，加強(qiáng)餐廚廢棄物的管理和處置。佛山市市場監(jiān)督管理局相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，佛山“陽光餐飲”平臺、“互聯(lián)網(wǎng)+明廚亮灶”等智慧監(jiān)管方式，讓廣大市民直觀地看到餐飲企業(yè)的后廚，直接參與食品安全、餐廚垃圾管理、減少鋪張浪費等方面的監(jiān)督，實現(xiàn)了社會共治的效果。另外，因為“陽光餐飲”平臺在后臺建立了數(shù)據(jù)流匯總、分析，“光盤行動”社會共治內(nèi)容由此實現(xiàn)擴(kuò)充。食客在平臺上通過公眾評價，可以反映餐飲經(jīng)營者是否有效推動“光盤行動”，也從一個側(cè)面倒逼企業(yè)提高服務(wù)水平。
目前，“陽光餐飲”平臺已成為佛山創(chuàng)建國家食品安全示范城市、實施食品安全戰(zhàn)略一項創(chuàng)新內(nèi)容。借助佛山“陽光餐飲”平臺工程，在《2019年廣東省餐飲業(yè)質(zhì)量安全群眾滿意度調(diào)查報告》中，佛山市城市綜合滿意度評分位居全省第一。截至今年6月底，佛山市共有15053家餐飲單位上線佛山“陽光餐飲”平臺，數(shù)量居全省第一、全國前列，這其中1779家學(xué)校食堂（含托幼機(jī)構(gòu)食堂）和74家養(yǎng)老機(jī)構(gòu)食堂實現(xiàn)全覆蓋。下階段，佛山還將新增1萬家餐飲單位上線“陽光餐飲”平臺，進(jìn)一步提升餐飲服務(wù)智慧管理水平。
除了這些針對B端的系統(tǒng)平臺，年輕人喜愛的外賣平臺也積極參與減少餐飲浪費行動。比如在本月國家提倡減少餐飲浪費后，美團(tuán)平臺針對商家從信息化、場景化、互動化方面進(jìn)行升級。
第一是信息化，利用大數(shù)據(jù)能力去豐富和完善線上套餐的菜品信息，在菜品上增加咸淡、甜辣等口味信息，包括菜品克重信息，在線上標(biāo)準(zhǔn)化地傳遞給消費者，更省事地決策；
第二是場景化，平臺一直在雙人餐，四人餐的套餐場景上保證豐富度，會進(jìn)一步建設(shè)單人餐場景，滿足一人食大眾就餐需求。同時增加小份菜套餐，按顧客食量做分級。讓套餐分級做的更精細(xì)，讓消費者到店都有適合的套餐可用。據(jù)美團(tuán)平臺不完全統(tǒng)計，用戶消費套餐的打包率比單點餐食的打包率低15-20%，套餐一方面可以降低用戶點餐的試錯成本，另一方面也是商家基于店鋪過往用戶消費情況給予的科學(xué)搭配，這一產(chǎn)品形態(tài)可在防浪費方面發(fā)揮重要意義；
第三是互動化，在套餐上增加消費者的反饋，基于他們的反饋和套餐上很多評價的數(shù)據(jù)做算法的推薦，幫助商家更好的理解消費者，去調(diào)整套餐的菜品，更準(zhǔn)確的備菜，預(yù)估菜品的需求，在進(jìn)貨備貨的時候減少浪費。
而針對消費者，美團(tuán)目前在消費者線上查看門店、線上下單、收到短信等觸點上，也都在加強(qiáng)宣傳，提倡節(jié)約、抵制浪費。除了宣傳，平臺還通過大數(shù)據(jù)方式，掌握消費者的習(xí)性與消費心理。根據(jù)不同年齡階段的消費者喜好，提供更好、更精準(zhǔn)的服務(wù)，更安全、更健康、更豐富的菜品。
盡管用技術(shù)手段可以從生產(chǎn)到餐桌各個環(huán)節(jié)盡可能減少浪費，但對于我們個人而言，杜絕浪費的根本還是要從改變思想模式做起。譬如傳統(tǒng)習(xí)俗中婚喪嫁娶、添丁滿月，都會舉辦大型家庭聚餐。這些傳統(tǒng)習(xí)俗，在于交往、體面和排場，就會導(dǎo)致鋪張浪費。餐飲浪費行為更多時候是因為“要面子”，只有從思想開始轉(zhuǎn)變，認(rèn)識到在21世紀(jì)，饑餓和營養(yǎng)不良的數(shù)據(jù)依然觸目驚心，才會在日常生活中時刻謹(jǐn)記“豐年不忘災(zāi)年，增產(chǎn)不忘節(jié)約”。
編輯：文婧
校對：林亦霖
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