应用人工智能技术的分选机器人为食品企业提供了一种新的选择。北京敏用数码新技术有限责任公司创始人丁刚涛介绍，传统的人工分拣方式费时费力，此前企业也曾用光电设备替代部分人力，但一些设备挑选得不够干净，往往很难满足客户对高品质的要求。
“分选机器人引入AI视觉检测技术，弥补了人工分拣和光电设备的不足。当布料系统把物料平铺到输送带上后，分拣机器人会先采像，再分析，然后下达指令。”丁刚涛说。
传统人工食材分拣讲究“眼疾手快”，而一台智能分选机器人要想胜任同样的工作，必须同时具备“眼睛”“大脑”和“手”。其中，高速工业相机是分选机器人的“眼睛”，它帧率高，挑拣标准稳定，可以24小时不间断工作；机器人的“大脑”里内嵌了基于深度学习的AI视觉检测算法，它通过总结各类异物图像的内在特征，让机器能够“认识”这类物质，从而在后续工作中通过图像精准识别出各类异物；“高速喷阀+高压空气”组成了机器人的“手”，杂质被识别和定位之后，机器人会用“手”准确地将其剔除。
与分选机器人配套的大模型云平台，则像一个面向客户开放的“模型超市”。记者在现场看到，在平台搜索栏查询关键词“枸杞”，系统会返回7个条目，模型名称涵盖“枸杞”“黑果枸杞”等，对应的标签则分别标注了“发黑”“发白”“破碎”“干瘪”等瑕疵类型。同样，在平台上搜索“花椒”会弹出5个条目，包括“红花椒”“青花椒”等，模型标签对应显示“发黑”“小棍细梗”“石子”“开瓣”等筛选项。这些标签既代表了可分选的食材品类，也涵盖了已训练好的杂质识别模型。
丁刚涛表示，该云平台的核心价值在于让客户能够自主定义分选标准。目前，平台上已积累数千个模型文件，覆盖食品、中药饮片等多个领域，客户可直接查询、下载并使用，无需自行进行繁琐的分析和模型训练，大幅降低了使用门槛。
未来，AI视觉分选设备还会在哪些方向持续进化？对此，丁刚涛坦言，当前AI算法在执行过程中存在一定的“思考”时间差——因为“大脑”需要运算和推理，所以响应速度尚无法完全媲美光电设备的瞬时反应。不过，“未来这方面肯定会持续改进，不断向前发展”。
餐饮场景的技术落地
从科研创新到加工制造再到餐饮服务，AI技术的落地链条正不断延伸。近几年，各种“智慧餐厅”“AI食堂”层出不穷，多种类、多用途的具身智能机器人融入餐饮场景，实现从点餐、制作到送餐全流程自主协同作业。曾经靠炉火与手艺撑起的餐饮业，如今不仅保留着熟悉的“烟火气”，也添了几分硬核“科技范”。
接近中午12点，记者来到北京市东城区一家“AI食堂”时，这里已经排起了长队。这家“AI食堂”内部空间并不算大，大厅区域整齐摆放着几张4人餐桌，里间则另辟出一片相对宽敞的空间，布置了两张可容纳十人的大圆桌。
此前已预储值的消费者来到取餐区，先刷饭卡或进行人脸识别验证，通过后即可领取餐盘取餐。记者看到，整齐排列的不锈钢容器里盛放着刚出炉的各式菜肴，容器前的台面上设有黑色感应区，标注着“先放餐盘，再取夹子”。记者按工作人员提示，将餐盘放到指定区域，用夹子取菜并放入盘中，台面屏幕随即显示出菜肴名称、重量、价格及营养成分等信息。
自助取餐时，消费者还可透过“明厨亮灶”清晰看到厨房内部——除了负责将菜肴端至取餐区的工作人员外，现场并无专业厨师的身影，只有几台金属质感的智能炒菜机在有条不紊地运转。取餐台摆放的各式菜肴，正是由这些炒菜机烹制而成的。
除了在“台前”为消费者提供服务的餐饮机器人，在餐饮企业全产业链的“幕后”环节，人工智能同样发挥着不可替代的作用。
呷哺呷哺集团相关负责人介绍，从上游供应链、物流运输至终端餐厅服务，集团依托人工智能与数字化技术，构建起一套覆盖全产业链的可持续循环运营体系。在供应链管理环节，AI首先切入“严选”关口，运用数字化工具对供应商进行精准评估与筛选，从源头筑牢食品安全防线。同时，在羊肉供应方面，集团引入智慧轮牧2.0系统，借助遥感监测技术，在自有牧场实现放牧路径的动态规划，保障羊肉品质的稳定性。
在库存与物流环节，呷哺呷哺深化供应链中台建设，升级供应链管理系统，引入供应商管理库存模式，同时优化采购策略，有效加速库存周转，提升仓储利用率与准确率。以智能调度与线路优化为支撑，呷哺呷哺已打通采购、仓储、运输全流程，实现全链路数据联通与可视化管理。
对于普通消费者而言，人工智能带来的不仅是更丰富的餐桌体验，还有更多元的营养选择。当前，人工智能技术正朝着满足个体精准营养需求方面发力。农业农村部食物与营养发展研究所研究员徐海泉表示，从生产端来看，人工智能技术能够根据不同群体的营养需求，进行定制化生产，实现食材营养特征与消费群体需求的精准适配，“未来，还可以更好地开展个性化营养餐食定制，甚至实现家庭食物按照膳食推荐自动匹配下单”。
科研前端有AI助力、生产一线有AI赋能、日常餐桌有AI相伴，人工智能正加速融入食品行业的各个环节。不过，记者在调查中发现，目前行业内对人工智能的认知与应用情况分化明显。部分实验室已配备机器人操作、数字孪生等前沿技术，但也有不少实验室至今仍依赖研究人员手动完成前处理与基础实验。在分选环节，一些企业已引入智能分选机器人，而更多企业仍采用传统光电设备搭配人工的方式，小型工厂与餐饮个体户则基本依靠人工完成原材料食材的分拣。
不同规模的企业对AI的态度也各不相同。某中小企业的负责人直言：“我们体量小，目前还迈不进人工智能的门槛。”部分企业将人工智能简单等同于具象的机器人，对数字化技术的应用缺乏认知。还有的企业因产品定位“纯天然”“古法制造”，对AI技术的引入持保留态度。
这种认知与技术的差异，折射出AI在食品行业渗透过程中面临的现实处境——技术的落地不仅取决于自身可行性，也受限于企业规模、成本承受力与观念认同。也正因如此，食品行业并没有统一的智能化“模板”，不同企业根据自身的实际情况与需求，选择了现阶段更适合自己的发展道路。
来源：中国经济网-《经济日报》 记者 朱晓倩
