人工智能助力飲食業營銷

人工智能全方位在不同領域被廣泛應用，並已經進軍飲食業研發、生產及銷售等多個重要市場營銷環節。

助研發新口味配方

案例一：全球最大香辛料供應商之一McCormick，一九年與 IBM合作，透過人工智能調配口味的研究團隊創建一個系統，以演算法篩選數十萬種配方和數千種材料，幫助調配人員創造出新的口味組合。

McCormick曾利用內部系統“五步驟”，歷經構思、開發、測試、擴大規模和維護，為其各種產品創建風味特徵，其中大部分工作都在構思和開發這兩步驟中進行。如研發部門研究一種新配方，研究人員先在公司數據庫中搜索以前相關的配方，以此為出發點，調整口味並開始細調配方，進行更新換代，得到最終產品。這測試可能涉及數百次嘗試，傳統上可能花六至十八個月。

人工智能的應用則大大減少測試時間，讓開發流程更有效率。因人工智能不僅可訪問現有風味配方和香料數據庫，還可以整合銷售和營銷數據，從而可根據特定地區和客戶特徵，量身訂製獨特配方。一九年人工智能已助該公司開發三種新食譜混合口味。該公司計劃今年把系統的訪問權限擴展到整個研發團隊。

案例二：可口可樂公司早於○九年在美國安裝六十多台Freestyle汽水機，讓顧客可按自己喜歡的比例配方混合製作飲料。到一九年這些汽水機已發展到上萬台。同時推出APP且與機器聯網，讓客戶搜尋附近的Freestyle汽水機，還讓客戶記錄和分享獨家配方。後來可口可樂舉辦“獨家配方競賽”，徵求顧客上傳自己的Freestyle配方到社交平台，讓所有人投票選出最佳配方。冠軍配方成為可口可樂正式上市產品。

無論是Freestyle汽水機或獨家配方競賽，都是該公司收集客戶數據的渠道。該公司在搜集大量數據後，利用人工智能技術學習和分析，最後發掘出迎合消費者口味的新口味。

案例三：俄羅斯最大披薩連鎖店DODO Pizza，是歐洲增長最快的連鎖餐廳之一。該公司認為，儘管每人對披薩味道有主觀偏好，但可通過技術量化味道的配方和比例。一一年該公司在全球頂級學術期刊《自然》發表文章指出，西方美食呈現出使用共享成份的趨勢。因此該公司運用人工智能技術，收集且學習全球各地超過三十萬種食譜的數據集，同時導入SGNS演算法，通過不斷調整系數，研發的人工智能既可製作傳統食譜（瑪格麗塔酒或意大利辣香腸），也可製作創新的公開食譜。為讓世界更多小餐館受益於人工智能技術，該公司還通過Github共享代碼，希望世界所有人都可找到專屬的罕見美味組合。

提高生產製造效率

案例一：百事公司旗下的知名薯片品牌菲利多在生產過程中，通過激光照射薯條，讓人工智能系統根據反射光來分析薯條紋理，藉此判斷薯條加工系統是否正常運轉。之後百事公司還開發出機器學習模型，搭配人工智能視覺系統，預測正在加工的土豆重量。該模型可減少在生產線上安裝秤重器的成本，每條生產線因而節省約三十萬美元成本。此外，該公司還在開發一套評估土豆“削皮率”的系統，優化土豆去皮工藝。據該公司內部估算，這套系統可為美國每間加工廠每年節省至少一百萬美元成本。

案例二：順德去年出現全面由機器人服務的餐廳綜合體，提供中菜、火鍋、速食等。同一時間最多可服務六百人，且全部由人工智能系統協調不同機器完成。超過二十款機器人各司其職，包括迎賓、點餐、烹調、送餐、結帳、清潔等。通過人工智能集成系統開發，餐廳運營環節大量標準化，如菜品和服務標準化。該餐廳成為打卡熱點，很多旅客到此一遊，體驗全智能化用餐環境。

案例三：美國快餐店Caliburger向Miso Robotics公司購買一台漢堡製作機器人Flippy。漢堡製作過程不是簡單的流水線作業，因食材有不同大小及形狀，不能用單一的加工手法處理。為發揮穩定的烹飪水平，機器人配備完整的機器學習與人工智能學習系統，配有多款傳感器如溫度和3D傳感器，還配備多款攝像頭、內置圖像識別功能，從而分析傳感器收集到的畫面，分析不同品種、形狀各異的食物材料。例如機器人在批量燒烤任務中，可兼顧滿盤肉餅，及時對每一塊肉餅翻面和出爐，保證肉餅有合適的熟度和口感。經過長時間的廚房工作後，人工智能系統還會利用機器學習，把收集到的數據源分析，獲得更多經驗，面對突發情況，也有處理能力，還可像人類廚師一樣，對食譜進行創新。

數據化助市場銷售

案例一：麥當勞在一九年建立“決策技術”的人工智能技術網絡，藉着人工智能技術分析、解讀顧客點餐時的天氣、交通、時間、店內流量、最熱菜單，以及顧客車牌號碼等龐大數據的能力，麥當勞用這些數據把各門市得來速(Drive-thru)菜單內容客製化，令菜單變得更貼合消費者需求。這個數碼菜單顯示器還會依各門市逐店進行“超級特定調整”。人工智能技術還會根據客戶已選擇的內容，額外建議消費者可能購買的產品，進行銷售升級。

案例二：北美最大的包裝食物公司之一Conagra在一七年中期提出建立人工智能技術平台的發展戰略，希望藉此推動公司增長和新產品開發。一九年該公司開發支持人工智能平台，可分析社交媒體和消費者食品購買行為等數據源，從而確立潮流趨勢和產品擴展的潛在領域。

如該平台數據顯示，特定以植物性飲食為主但偶爾吃肉的“自由主義者”，也會對可堆肥包裝產品感興趣。這個有趣的發現，讓該公司推出相關的產品優惠組合，且獲得很好效果。另外，該平台的人工智能技術分析表明，很多到訪該店的消費者希望在家中製作咖啡店風味的飲料，該公司因而推出自有咖啡品牌Reddiwip，並加強和咖啡有關的促銷與營銷活動，銷售收入大增。

澳門大學工商管理學院教授 劉丁己