在人工智能浪潮席卷全球的今天，食品行业也迎来了智能化转型的新篇章。陶朗食品，作为这一领域的先行者，早已在人工智能与食品安全、运营效率的结合上深耕多年，不断推动着行业的边界。
近期，陶朗食品的AI技术经理布兰登·拜恩受邀参加了爱尔兰人工智能生态圈的专业音频节目《AI爱尔兰》，在节目中他详细阐述了食品分选领域AI的应用现状以及生成式AI的未来展望。同时，陶朗中国研发部门的AI负责人也接受了采访，分享了中国市场AI发展的独特视角。
对于许多人来说，陶朗这个名字或许并不熟悉，但实际上，我们每天的生活中都离不开陶朗的产品。在爱尔兰，陶朗的饮料瓶回收机随处可见，而在食品领域，陶朗的设备更是为我们的日常饮食提供了坚实的保障。那么，陶朗食品的AI技术究竟是如何发挥作用的呢？
布兰登介绍道，陶朗的核心产品是光学分选机，它广泛应用于食品加工和采后处理环节，能够精准剔除食品中的异物和瑕疵品，同时实现产品的等级分流，从而优化售价。面对不断变化的终端需求和日益攀升的成本压力，陶朗的AI技术通过以下四个方面帮助客户降本增效、实现可持续发展：
首先是食品安全保障。食品安全是企业和消费者的头等大事，陶朗的AI技术能够利用行业领先的模型，精准检测并剔除异物和不良品，确保终端产品的安全和品牌的声誉。
其次是提升整体出成率。借助先进的AI算法，客户可以根据自身需求定义分级标准，实现毫米级的精度。例如，陶朗的LUCAi系统能够检测果蔬上0.1毫米级的瑕疵，从而提高整体的出成率。对于某些客户来说，出成率的微小提升就意味着每年数百万美元的节省。
再者是降低运营成本。通过预测性维护，陶朗的AI能够提前识别设备故障，减少非计划停机带来的损失。高度自动化的设备也降低了劳动力成本，提高了生产效率。
最后是可持续发展。陶朗致力于采用低能耗技术和优化气动系统，以减少能源消耗和压缩空气的使用，从而实现资源节约和环境友好的可持续发展目标。
在实际生产中，视觉系统的速度和精度至关重要。布兰登指出，陶朗的光学分选机在处理果蔬时，每秒需要检测上千个对象，从图像采集到AI决策必须在20毫秒内完成。因此，如何在速度和精度之间找到平衡成为了核心挑战。陶朗的技术能够在毫秒间识别特定物质并触发警报，同时保持极低的误报和漏报率，从而既保障了安全底线，又最大限度地维持了生产效率。
对于预测性维护的方案，布兰登表示陶朗主要基于自有算法体系进行开发。通过AI分析零部件的寿命周期和实时监测设备异常，陶朗能够提前预警故障并协助客户制定维保计划。这一领域的最新研究成果正在被整合到陶朗的设备管理系统中。
展望未来，生成式AI在工业领域的应用前景广阔。布兰登认为，在陶朗所在的行业，生成式AI可以应用于优化系统易用性、改进内部知识库等多个方面，从而提升服务效率和客户的运营效率，有助于实现ESG目标。
在中国市场，AI的研发环境同样充满活力。陶朗中国的AI负责人表示，中国是全球最大的食品市场，这为陶朗积累了海量的数据资源。在庞大数据的支撑下，陶朗的AI模型在精细度和敏感度上都有了显著提升，最终反馈到产线上的分选精准率、出成率和误剔率上，帮助企业提升了产线效能。
相对于传统的形选和色选技术，陶朗的AI在分选能力上有了质的飞跃。特别是在海鲜分选中，面对形状和颜色相似的异物以及不同品种的海鲜混杂在一起的情况，传统方式往往束手无策。而陶朗的AI能够采集形状、颜色、纹理等多种特征进行多维度判断，大大提高了识别的准确性和效率。
陶朗还注重传感器与AI技术的结合以及硬件和固件的提升。这不仅有助于食品企业提升产线的稳定性、减少故障率和停机时间，还能够让AI持续学习、不断更新和迭代。作为一家全球性企业，陶朗的中国和国外研发团队紧密协作，将全球视为一个巨大的样本数据库，根据不同市场的需求进行本地化落实和定制。
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