農(nóng)業(yè)科技“快公司”盤點

編譯｜白小乘

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農(nóng)業(yè)科技“快公司”盤點

編譯｜白小乘

［√］這些創(chuàng)新“快公司”通過種種科技手段“玩轉(zhuǎn)”行業(yè)的同時，也讓我們對農(nóng)業(yè)的未來有了更多的期許。

說到農(nóng)業(yè)“黑科技”，我們總會想到無人機植保、遙感衛(wèi)星測繪土地、基因育種……這些聽起來就科技感十足的技術(shù)。然而，事實遠非如此，隨著越來越多的科技植入進農(nóng)業(yè)食品領(lǐng)域，很多小眾“快公司”也逐漸進入我們的視野，這些公司通過種種科技手段“玩轉(zhuǎn)”行業(yè)的同時，也讓我們對農(nóng)業(yè)的未來有了更多的期許。

Pinterest：新 AI功能根據(jù)美食圖片找到食譜

一個直接與當前美食烹飪網(wǎng)站相競爭的APP目前在美國新近上市。

這個名為Pinterest的APP可根據(jù)用戶手機中的美食照片推薦食材和匹配的食譜，并在用戶搜索特定菜肴時提供相關(guān)配料建議。

正如Pinterest公關(guān)經(jīng)理DyaniVanderhorst在新聞稿中寫道：“我們應用計算機視覺技術(shù)，通過識別照片中的元素，向您展示如何制作菜肴?！?/p>

事實上，已經(jīng)有越來越多的人使用Pinterest，他們利用這些新功能幫助找到并制作了喜愛的食譜。目前這家總部位于舊金山的公司每個月都會收到超過2.5億次的視覺搜索請求，而在其最為實質(zhì)的點菜功能中，Pinterest可以同時為每個食譜提供打分和評論——這就使得這家“快公司”同時成為了品牌和廣告商的寵兒，也是這款APP獨特的贏利點。

該發(fā)言人說：“有越來越多的人在手機上搜尋食譜（Pinterest上的手機搜尋量同比已經(jīng)增長了40%），現(xiàn)在我們專注于讓用戶更輕松地找到和制作他們喜愛的食譜，這意味著當他們需要的時候，我們的食品合作伙伴可以第一時間提供產(chǎn)品。”

食物“消耗”多少自然資源才來到你的面前？

目前，隨著環(huán)保政策的收緊，越來越多的農(nóng)業(yè)食品企業(yè)將減少碳排放擺上了日程。然而這可不是一項簡單的工作：生產(chǎn)一斤豬肉需要多少飼料？生產(chǎn)每100g的塑料包裝盒和每一英里公路運輸所需要的化石燃料將產(chǎn)生多少溫室氣體？雖然許多在線計算器可供人們進行簡單的碳排量計算，但是這些都是停留在表面的簡單方法，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中很多幕后的生產(chǎn)過程被忽略了：比如，從作物到飼料再到畜禽類產(chǎn)品的生產(chǎn)，這一過程中的碳排放在很多情況下都被忽略不計，然而卻是溫室氣體的主要來源。

為了解決這些問題，綠色商業(yè)和建筑評估公司Blue Star Integrative Studio已經(jīng)創(chuàng)建了自己的計算方法，以深入跟蹤餐廳運營和供應鏈所產(chǎn)生的碳排放，該公司已經(jīng)為像Clif Bar這樣的食品公司和位于俄勒岡州波特蘭市的可持續(xù)餐飲集團提供服務。

從實際的角度來看，這項服務可以為餐廳的食客在選擇吃飯的地方時多一個考慮因素。Blue Star Integrative總監(jiān)David Jaber表示：“我認為每一個人都應該直面食物供應鏈對氣候變化帶來的挑戰(zhàn)。”

在盈利點上，Blue Star Integrative根據(jù)餐廳和企業(yè)的規(guī)模收取5000—25000美元的服務費用，為他們的產(chǎn)品計算碳排放。

隨著越來越多的企業(yè)意識到減少碳排放的重要性，這項生意無疑前景遠大。麥當勞目前已經(jīng)發(fā)布了自己的內(nèi)部碳排放審計，盡管結(jié)果差強人意，并沒有精確數(shù)字而是僅以百分比表示：牛肉占排放量的41%。其他大型業(yè)務如達登餐飲也進行了碳排放信息的披露，但是這項工作目前還缺乏行業(yè)規(guī)范。而未來，隨著更多其他行業(yè)的供應鏈引入碳排放計量標準，餐飲業(yè)也會加速規(guī)范化——也許目前以溫室氣體排放來評價一家餐飲企業(yè)的想法還過于理想化，但這至少為我們的餐飲業(yè)發(fā)展提供了一個新的方向。

植物電腦：農(nóng)作物制作“氣候食譜”

能想到嗎，一間技術(shù)感十足的溫室可以一遍又一遍地調(diào)整溫、光、水等生長條件，直到發(fā)現(xiàn)最美味蔬菜的生長組合。

在麻省理工媒體實驗室的一個運輸集裝箱大小的箱子里面，羅勒正在由人工智能設(shè)計的微氣候中生長。這些微型溫室為每個作物的每個生長周期生成大約300萬個數(shù)據(jù)點，并使用人工智能來分析它，以期不斷調(diào)試，為作物生長創(chuàng)建新的更好的“氣候食譜”。

氣候變化使得戶外種植作物的生長由于熱浪、風暴、病蟲害等因素而變得更加困難，研究人員預計，氣候控制的技術(shù)型溫室（稱為“食品電腦”）有望成為作物種植的新方向。

這項技術(shù)還可以消除農(nóng)產(chǎn)品的運輸里程，減少碳排放，中國的溫室可以在北京精確地重建墨西哥的氣候，為鱷梨樹創(chuàng)造更好的生長環(huán)境而不是將鱷梨從墨西哥運送到中國。

事實上，麻省理工的研究人員從2015年就開發(fā)了這個名為OpenAg的食品計算機，它包含傳感器、執(zhí)行器和視覺分析儀，用于作物生長環(huán)境的分析，然后復制作物生長的最佳條件。在2016年6月，該團隊開始與AI公司Sentient合作，使用其軟件來更快地優(yōu)化作物生長環(huán)境。

作為麻省理工學院開放農(nóng)業(yè) 計 劃（Open Agricultural Initiative）的研究人員之一，Arielle Johnson說：“在這個項目里，人工智能的合作加快了我們獲得實驗結(jié)果的進度，并拓寬了實驗分析數(shù)據(jù)的維度：由于在這個實驗里羅勒是批量生長的，所以AI可以根據(jù)每個批次的數(shù)據(jù)來對下一次作物的“氣候配方”進行更改，從而提高實驗產(chǎn)量。

而事實上，該實驗最大的創(chuàng)新之處在于，研究人員可以通過創(chuàng)建一個可以最大化植物中某項揮發(fā)性分子數(shù)量的環(huán)境，優(yōu)化作物某一項特殊風味。例如，如果食品電腦中的智能分析結(jié)果顯示燈光的不斷照射會增加作物中895%的特定風味分子時，人們可以通過不同的口味需求來定制作物。同時，AI還重新發(fā)現(xiàn)了作物重量和風味之間的已知權(quán)衡（植物體積越大，美味度越低）。

值得一提的是，對于未來產(chǎn)生的“作物食譜”，這些研究者表示，實驗成果是開源的，“我們正在努力提供所有數(shù)據(jù)和優(yōu)化的標準，將由任何人共享?！?/p>

這對于剛成立的一些新型室內(nèi)農(nóng)業(yè)公司來說無疑是好消息，這些開源氣候食譜可以幫助農(nóng)民種植更高效，更美味的作物。同時該團隊設(shè)想為室內(nèi)農(nóng)業(yè)創(chuàng)造一種共享語言，“像農(nóng)業(yè)Linux一樣，” Open Agriculture Initiative副總監(jiān)Hildreth England說，“如果我們都使用相同的標準，那么每一個人無論背景，都可以在全球任何地方從事農(nóng)業(yè)種植。”而且，這項研究也可以更加可持續(xù)地修正作物的表現(xiàn)型，對農(nóng)作物有害的遺傳進行修飾，正如這個團隊所認為的：“最終，這是非轉(zhuǎn)基因生物——畢竟你沒有弄亂植物的DNA，只是允許它展示自然界中應該存在的、適應這種環(huán)境的行為?！?/p>

即時食物新鮮度跟蹤器

我們因為變質(zhì)而拋棄的食物中約有30%并沒有變質(zhì)——我們丟棄它只是因為我們以為它應該是壞的。Zest Fresh的數(shù)據(jù)驅(qū)動跟蹤技術(shù)正在試圖解決這個問題，以減少我們浪費的食物。

“你去超市，挑出一些似乎是新鮮的藍莓，然而第二天打開冰箱門，卻發(fā)現(xiàn)已經(jīng)過了最佳食用期了。事實上，生鮮包裝上的保質(zhì)期不過是一個軟保證?！盳est Labs首席執(zhí)行官Peter Mehring說。

這家位于硅谷的技術(shù)公司致力于在供應鏈中保護產(chǎn)品的質(zhì)量，通過其去年秋季推出的新Zest Fresh工具，Zest Labs正在幫助食品零售商更好地確定最佳食用日期，以減少在運輸過程中浪費食物或食物在冰箱里腐爛后被拋棄的情況。

對于零售商和農(nóng)民來說，實施Zest Fresh技術(shù)很簡單：所需要的就是安裝傳感器，以檢測溫度、濕度和位置，并將傳感器連接到Zest Fresh云，向供應鏈中的各路玩家傳遞數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，大多數(shù)零售商在從種植者那里獲取產(chǎn)品時，通常從配送中心開始算起，以保持10天的新鮮度為目標——只有30%的產(chǎn)品可以達到。而在Zest Fresh將技術(shù)從種植端開始以后，以10天為標準的新鮮產(chǎn)品數(shù)量達到90%以上。

這是為什么？原來Zest Fresh是根據(jù)每個項目的具體條件來提供新鮮度判斷的，這使得供應鏈上的工作人員可以調(diào)整其供貨決策，避免浪費。

在美國，每年有價值1650億美元的食品（約占總產(chǎn)量的40%）被扔進垃圾填埋場，而這些丟棄的食物中因為超出可食用日期但依然新鮮的食物占據(jù)了33%，在Zest Labs看來，這無疑是巨大的浪費。

Mehring說，以前，最佳食用日期是根據(jù)產(chǎn)品類型、旅行距離和人眼的一般假設(shè)來確定的。而現(xiàn)在，Zest Fresh根據(jù)生鮮呼吸速率和糖分解過程而特別針對每個產(chǎn)品量身定制的ZIPR代碼會自動調(diào)節(jié)最佳使用日期。對于生鮮產(chǎn)品，Zest Fresh會提供一個打入ZIPR代碼的托盤，以便沿著供應鏈對產(chǎn)品進行檢測（ZIPR代碼來源于通過Zest Fresh云跟蹤的數(shù)據(jù)集，并反映了產(chǎn)品類型和溫度并隨著時間的推移進行改變）。根據(jù)托盤的ZIPR代碼及其位置，Zest Fresh提供了產(chǎn)品剩余天數(shù)的評估，并在供應鏈上動態(tài)更新。任何時候，一個產(chǎn)品由于處理不當（比如冷卻設(shè)備被停用了太長時間）所變更的剩下新鮮度都將反映出來?！斑@可以讓配送中心的人做出一個聰明的決定：我預計10天的新鮮度，但是這個產(chǎn)品只剩下8天了，因此我最好今天下午而不是明天將他們送到商店?！盡ehring說。

至于盈利模式，Zest Fresh采用靈活的支付模式，它的零售商和農(nóng)民通過使用該平臺向Zest Labs支付節(jié)約食品價值的10%作為酬勞。Zest Fresh旨在將零售商的浪費降低至少50%，因此，即使科技公司獲得10%的收益，零售商仍將看到效率?，F(xiàn)在，Zest Fresh將目標擴大到牛肉、家禽和海鮮的分銷鏈，同時Mehring希望以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式向公眾澄清：最佳食用時間是減少不必要的食物浪費的重要因素。

（資料來源：www.fastcompany.com）