世界各國都面臨著糧食短缺，無法滿足日益增長的人口需要。根據世界饑餓統計報告顯示，地球上有七分之一的人沒有足夠的食物，這大約占地球人口的12.9%。然而，據估計，有三分之一的食物被浪費了。不僅食物，而且用來生產糧食的資源也被濫用了。這很難讓人接受，不是嗎?雖然公民應該在解決這個問題上發揮重要作用，但實際上只有少數人在主動采取行動。因此，各國政府應與私營部門合作，以制定消除這一全球問題的戰略，而制定嚴格的食物浪費政策可能是該戰略的一個關鍵方面。但是，僅僅執行法律和政策并不是獲得更好結果的最佳選擇。

 

　　饑餓和營養不良方面令人震驚的統計數據和事實表明迫切需要采取積極有效的行動。雖然技術已經證明可以幫助多個行業，但它們也將幫助政府和其他利益相關方消除食物浪費問題。物聯網和人工智能就是兩種最有用的技術。然而，在考慮采用任何新技術之前，采用者應該充分了解該技術可以增加價值的潛在用例，為此，我們迫切需要對這些技術的運作方式和作用進行深入的了解。讓我們來看看物聯網和人工智能可以影響食品行業的幾個特定領域。

 

 

　　大量可食用的、營養豐富的食物被浪費掉了，但是，怎么浪費以及從哪里浪費的呢?它是在收獲、生產過程中、在配送過程中或者是在家庭消費過程中被浪費?從糧食收獲到食物消費，食物在整個生命周期中都被大量浪費。因此，考慮到數百萬人正在挨餓這一事實，我們需要采取緊急行動。為了解決這些問題，政府和食品行業必須深入到物聯網世界。

 

　　隨著多個傳感器和攝像頭遍布各地，物聯網有助于實時收集有意義的數據。實時收集的這些數據有可能揭示有助于利益相關方做出明智決策的見解。讓我們簡要了解一下物聯網技術如何以及在何處提供幫助。

 

　　首先，物聯網可以為糧食收獲過程做出貢獻。糧食種植商可能沒有意識到這一點，但是在糧食收獲過程中，大量糧食被浪費掉了。由于糧食收獲階段涉及重型機械，機械對作物造成損害的可能性很高。其他一些因素包括遺撒、處理和儲藏。要解決這個問題，第一步是確定糧食浪費的實際原因，為此，必須實時跟蹤糧食浪費。通過在現場嵌入多個傳感器和攝像頭，可以收集農場的實時細節。使用這些傳感器，農民可以準確跟蹤糧食被浪費的位置，并采取適當措施。不僅農民，政府官員也可以監督糧食浪費。

 

　　此外，食物在配送過程中也容易被浪費。英國領先百貨零售商樂購浪費了3萬噸食物。此外，僅在美國，零售業產生的食物垃圾就高達470億美元。想象一下，食物浪費對全球經濟造成的影響。由于監控不當，易腐食物變質的幾率更高。此外，貨架必須始終妥善處理和維護。零售物聯網可以在這些場景中發揮作用，裝有多個傳感器的智能貨架可以收集食物銷售、儲存和維護的細節，而收集的數據將被實時處理，以檢查食物是否處于正常狀態。如果有異常，將向檢查人員發送信息，以便盡早采取補救措施。

 

 

　　我們已經知道了物聯網如何幫助減少食物浪費，現在，讓我們來看看人工智能是如何幫助解決這個問題的。

 

　　當需要時，一家擁有各種食物的零售店必須得到補充。如果在食物還未售出前庫存已滿，那么蟲害發生的可能性就會增加。造成這種情況的原因之一是食物庫存監測和預測不當。利用人工智能而不是使用手動方法，可以使這個過程快速高效。通過輸入食物缺貨的歷史細節、先前浪費的食物以及實時貨架信息，人工智能工具就可以得出準確的預測。通過這種方式，零售商可以清楚地了解特定食物何時缺貨。有了準確的信息，零售商就可以只訂購所需數量的食物。

 

　　食物浪費的另一個常見原因是食品供應鏈管理不善且效率低下。很多時候，在沒有檢查食品質量的情況下，它們被包裝并配送給零售商。零售商在不知道這個問題的情況下，用低質量的產品填滿貨架。這種食物很有可能被浪費掉。為了防止這種浪費，食品生產商正在嘗試使用人工智能的食品檢驗系統，在食品到達消費者手中之前檢查食品質量。有些系統可以自動監控、分析和評估食物質量，其中人工智能、機器學習和深度學習可以解釋人眼不可見的隱藏模式。

 

　　從冰箱里變質的易腐食物到盤子里的剩菜，消費者浪費了大量食物。有了個性化的人工智能輔助烹飪，人們可以把他們的食物烹飪成適當的份量。這樣就可以在更大程度上減少食物浪費。

 

　　除了造成饑餓問題之外，食物浪費也對環境產生不利影響。被丟棄的易腐食物被運往垃圾填埋場。在其腐爛過程中，會釋放出甲烷氣體。由于甲烷吸收的熱量比二氧化碳多出25%，因此它對我們的環境產生了負面影響，導致溫度上升，同時也帶來了健康風險。因此，利用物聯網和人工智能減少食物浪費不僅有助于解決食物浪費問題，而且有助于應對氣候變化。