“香蕉，扔掉!”
“車厘子，扔掉!”
“西蘭花，扔掉!”
“這些，這些，還有這些，
統(tǒng)統(tǒng)扔掉!”
這一幕經(jīng)常在零售店上演，聽起來像是暴殄天物對嗎?但實屬不得已而為之。因為這些本應(yīng)進入消費者肚子的美味，還沒走到銷售環(huán)節(jié)就已經(jīng)腐爛了。
對被扔掉的食品而言，垃圾桶并不是它們生命的結(jié)束，而是另一種“新生”的開始：它們被運到垃圾填埋場，經(jīng)過掩埋與焚燒后，以二氧化碳、甲烷的形式重新回到人們的生活之中。
據(jù)聯(lián)合國估計，全球每年約有1/3的食物在生產(chǎn)與消費過程中被損失和浪費，因浪費食物造成的溫室氣體排放約占全球溫室氣體排放量的8%。
新鮮在左，腐爛在右
與分散在千家萬戶飯桌上的食物浪費相比，減少供應(yīng)端的食物浪費在理論上更可控，因為食物浪費于他們意味著利潤減少，他們更有動力干預(yù)食物浪費。
零售端的食物浪費中，以生鮮尤甚。管理新鮮果蔬需要實現(xiàn)一種微妙的平衡，店家要儲備足夠的胡蘿卜、草莓、生菜和其他產(chǎn)品來滿足需求，但如果訂貨數(shù)量超出顧客實際所需，他們就得蒙受腐爛食品帶來的損失。
消費者購買生鮮食品很簡單，如果Ta想做個西蘭花炒蝦仁，只需找到一家超市，然后把貨架上的西蘭花放到自己的購物籃。但對超市來講，“每天采購多少西蘭花”是一個非常復(fù)雜的問題，因為它涉及很多變量：
首先，超市需要知道現(xiàn)有庫存中西蘭花的數(shù)量以及每件的剩余保質(zhì)期;
接下來，他們需要預(yù)測相關(guān)時間范圍內(nèi)對西蘭花的需求;
此外，他們還要考慮西蘭花的運輸頻率和保質(zhì)期、貨架的保鮮力、當前和計劃的促銷活動以及店員可用性。
毫無疑問，生鮮管理對零售商是個巨大的挑戰(zhàn)。
然而實際生活中，你可以看到一些果蔬店主借助紙筆記錄，并僅憑直覺做出重要決定;
你也可以看到一些以創(chuàng)新性著稱的超市，使用依賴永續(xù)庫存模型和自動訂單履行的計算機輔助訂購(CAO)系統(tǒng)，對可以儲存六個月的薯片和保質(zhì)期按天計的藍莓一視同仁。
這些過時做法，每年造成了大量食物浪費和利潤損失。
AI與食物浪費的斗爭
事實上，生鮮管理雖然很難，但并非不可能。
位于美國舊金山的AI公司Afresh，基于人工智能和機器學(xué)習(xí)算法推出生鮮操作系統(tǒng)，對每件新鮮商品的復(fù)雜動態(tài)進行優(yōu)化，以生成最佳訂單推薦。
該系統(tǒng)搭載雜貨商現(xiàn)有系統(tǒng)，獲取銷售、定價和發(fā)貨數(shù)據(jù)后，將其編譯到一個單一界面，供寫訂單的零售商通過平板電腦查看。
它利用機器學(xué)習(xí)從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提供建議，例如每日變化的客戶需求、不斷變化的產(chǎn)品成本、零售價格波動、季節(jié)性、銷售策略，甚至每個特定商品的易腐爛程度。
零售商在平板電腦上使用Afresh
Afresh還建立了一個置信度評分系統(tǒng)來每天評估輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。每當數(shù)據(jù)質(zhì)量得分較低時，系統(tǒng)會提示用戶手動輸入他們認為適合商店訂購的數(shù)量。使用Afresh前端工具的人員會定期手工清點庫存，這有助于訓(xùn)練AI驅(qū)動的模型。
通過其獨特的人工智能和機器學(xué)習(xí)功能，零售商能夠?qū)π枨?、庫存和消費者購買行為的變化做出響應(yīng)，以盈利的方式運營生鮮部門。
Afresh正在幫助美國多家零售商每年訂購數(shù)十億美元的易腐食品，同時減少了25%的缺貨問題和80%的食物浪費。迄今為止，該公司已經(jīng)消除了690萬磅的食物浪費，而且這個數(shù)字還在成倍增長。
可以看到，作為人工智能的一個分支，機器學(xué)習(xí)正深入到各行各業(yè)，在全社會范圍內(nèi)制造顛覆性變革。
許多組織都渴望利用AI為生產(chǎn)力賦能，但AI轉(zhuǎn)化為真正的價值并不像打開一個開關(guān)那樣容易，尤其隨著大規(guī)模參數(shù)級應(yīng)用涌現(xiàn)，AI對IT設(shè)施提出更高要求，基礎(chǔ)架構(gòu)的性能表現(xiàn)一定強弱程度上影響了AI的落地時間。
在復(fù)雜的環(huán)境中，選擇一個值得信任的供應(yīng)商至關(guān)重要。
戴爾科技集團擁有完備的AI就緒解決方案，涵蓋服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲、工作站、相關(guān)軟件和咨詢培訓(xùn)服務(wù)等眾多技術(shù)組合，可以幫助企業(yè)快速部署人工智能模型訓(xùn)練平臺打造符合自身業(yè)務(wù)發(fā)展的人機協(xié)同場景，優(yōu)化資源配置提升生產(chǎn)效率。
同時，戴爾易安信PowerScale是適用于高性能機器學(xué)習(xí)和大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的全閃存基礎(chǔ)架構(gòu)，憑借可實現(xiàn)低延遲、高吞吐量和大規(guī)模并行I/O的卓越功能，從存儲方面為用于AI工作負載的GPU加速計算提供了有益補充，可有效地壓縮針對多PB數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試分析模型所需的時間。
*PowerScale由英特爾至強處理器提供支持，該處理器采用軟件定義的基礎(chǔ)設(shè)施和敏捷云架構(gòu)，為PowerScale提供了卓越的性能和效率，可加速要求嚴苛的文件工作負載，使企業(yè)發(fā)揮數(shù)據(jù)資本的價值，加速業(yè)務(wù)的數(shù)字轉(zhuǎn)型。
這款簡單又靈活的解決方案消除了I/O瓶頸，可在滿足法規(guī)和企業(yè)政策要求的同時加快學(xué)習(xí)周期，讓您的AI設(shè)想更快成為現(xiàn)實。
寫在最后
我們從小就被教育要節(jié)約每一粒糧食，食物浪費不僅僅是對投入其中的種子、化肥、勞動力和金融資本等寶貴資源的踐踏，更會讓地球付出昂貴代價。
食物的最終歸宿不該是垃圾場，而是填滿餐盤，滋養(yǎng)人們的身體。遏制食物浪費，光靠AI等技術(shù)手段還不夠，我們每個個體更要樹立珍惜食物的意識，造福自身，造福地球。
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