2020-06-10 12:08 来源：中国进口商网
最近，在200万美元种子基金的支持下，专注于食品的人工智能(AI)公司Intello Labs开发了一项新技术，据称该技术可以使整个供应链的食品公司受益。?盖蒂图片社
最近，在200万美元种子基金的支持下，专注于食品的人工智能(AI)公司Intello Labs开发出了一项新技术，该公司声称，这项技术可以让整个供应链的食品企业受益。目前人们担心，在采用新技术方面，该行业正被抛在后面。
“尽管人工智能在其他一些领域取得了进步，但粮食和农业却被抛在了后面。”Intello Labs首席执行官米兰•夏尔马告诉FoodNavigator-Asia网站。
“在(许多)食品供应链中，质量控制及其相关决策仍然是用传统的手工方法进行的——在全球范围内都是如此，在发展中国家更是如此。”
“即使是领先的食品公司，在采购和整个供应链的各个阶段，也常常对食品质量缺乏了解。(结果，质量容易)出现手工错误，(而且)变得主观和不一致，尤其是在大型组织中。”
Intello Labs的解决方案是使用人工智能工具为食品公司提供基于图像的商品分级和质量监控解决方案。这些解决方案以移动应用程序或应用程序编程接口(api)的形式出现。
基本上，使用这款应用程序拍摄目标食品的照片，并将其发送到Intello Labs基于云计算的人工智能中进行处理，将生成一份近乎即时的质量报告供用户使用。
“我们的算法识别出图像中可见的每一种食品，并根据大小、颜色、形状、健康状况和缺陷对其进行分类。然后将所有单元的结果汇总，计算出批次的最终质量等级。Sharma解释道。
“整个过程从几秒钟到几分钟不等，取决于商品和样本量。”
Intello Labs向客户收取每张照片的费用，他说这“便宜得多”。而不是把样品送到实验室进行测试。
食品制造商的价值定位
夏尔马说，Intello Labs的技术为所有客户提供了一个四方面价值定位的解决方案。
“首先，因为它是一种基于智能手机的解决方案，(它)是可移动的，可以在农场、销售商、仓库、制造厂、零售店等不同地点实现。(基于手机也意味着)客户只需很少的资本支出(CAPEX)。他说。
“(此外，我们消除了主观性，因为)解决方案本质上是客观的，消除了在大型组织中普遍存在的手工偏见、主观性和错误。高质量的数字化(也得到了保证)，因为我们(将)分析解决方案与高质量的数据基础设施结合起来。”
该解决方案还为食品制造商带来了一系列具体的好处。
这里的一个主要问题是采购过程的简化，如果涉及太多的参与者和太多的主观信息，采购过程可能会变得复杂和混乱。
“(我们)大大简化了采购功能(通过让制造商在发货前就能收到上游供应商通过我们的解决方案生成的数字报告)。(通过这种方式)，他们确切地知道(进口)商品的质量/等级，下游的规划也更容易。”他说。
“这也可以消除双方之间的争议，因为双方都可以获得带有标记的样本图像的客观结果。”
他声称，使用Intello labs的解决方案也可以提高食品公司内部质量测试实验室的效率，因为“由于人工智能不受设备和人力的限制，测试可以更频繁、跨(更多)阶段进行”。
“最后，我们可以通过将质量数据与特定的库存标识数据相结合来实现可追溯性，”Sharma补充道。
Intello Labs估计，其解决方案在采购中心的使用，已帮助减少了约10%的供应链食品损失，而店内零售的使用(对于“印度最大的食品零售公司之一”?)已导致质量估计提高了5个基点。
在竞争力方面，夏尔马将该公司的平台描述为主要的“战术资产”。
“(我们)开发了一个自主学习的内部平台，其学习能力是多方面的。这是我们对抗竞争的最大战术资产。”他说。
“有了这个平台，我们开发新商品的时间缩短到了几周，培训过程也变得天衣无缝。有了它，即使是非技术人员也可以通过输入图像来训练模型。”
存在和扩张
该公司最近完成了一轮200万美元的种子融资，计划将其用于进一步扩张，尤其是在东南亚地区。
Intello实验室的总部和核心业务位于印度，并在新加坡、美国和瑞典设有分支机构。
“新加坡将成为我们在整个亚太地区的发射台，”沙玛说。
“在这个地区，我们重要的食品生产市场是澳大利亚、马来西亚、印度尼西亚、日本和泰国。我们已经与所有这些国家的企业进行了深入的讨论。”
他还说，中国也有可能加入?该公司希望在今年第四季度之前进入中国市场。
此外，Intello Labs还将在非物理特性方面扩展其能力范围。
“目前，我们的解决方案是以图像为中心的，(只)捕捉可见光谱内的参数，”沙玛说。
“我们正在开发多光谱技术来检测食物的化学性质，如水果中的Brix含量、谷物中的蛋白质等。我们希望在今年年底前在这一领域的几项大宗商品上取得进展。”
